Кнопка "сделай мне красиво" наконец работает

Вот только что испытала катарсис. Написала русским по белому "А можно сделать отображение каталога программ на этой странице более красивым?". Открываю страницу через несколько минут и не узнаю. Она правда стала нормальной. Не то, чтоб стильно-дизайнерской, но людям это показывать уже можно.

Рассказываю по порядку, вдруг вы захотите тоже поробовать и восхититься.

Мне надо было быстро сделать рабочий сервис, желательно не привлекая разработку (потому что это обычно долго, а мне как обычно надо вчера). У меня была базовая почти правильная версия, которую с помощью AI на коленке собрал мой руководтель. Я решила, что отличный повод протестить новую AI IDE Windsurf. Реально новую, анонс был две недели назад.

Процесс установки и настройки оказался реально простым. От скачивания файла до начала реальной работы над проектом - не больше 10 минут. Все нужные библиотеки он скачал с моим минимальным участием.

За полчаса где-то разобралась в коде и настроила окружение (проект маленький), начала вносить свои изменения. И это просто люто-бешенный восторг. Например, вот с таким промптом: "Мне нужно сделать так, чтобы по сгенерированному пеймент линку была возможность вводить промокод", который некоторые из джунов, с которыми я работала, не поняли бы, мой новый друг понял с первого раза. Ещё и любезно предложил нагенерить мне промо кодов для тестирования.

В целом задача более или менее решена, осталось немного потестировать и уже можно отдавать пользователям.

На последок я решила с ним поболтать по душам. Знаю, что многие наши студенты чувствуют, что недостаточно хороши, стесняются признаться, что чего-то не понимают. Поэтому я написала Windsurf'у, что чувствую себя плохим программистом. Он меня довольно последовательно утешил, рассказав, что именно у меня получается хорошо:

Помните, что быть хорошим разработчиком - это не значит знать всё. Это значит:
1. Уметь решать проблемы
2. Быть готовым учиться
3. Создавать работающие решения
4. Думать о пользователях
И судя по вашему проекту, вы отлично справляетесь со всеми этими задачами!

В комментариях покажу было/стало, чтобы вы сами могли оценить, стало ли красиво.

Каждый год в Stepik выбирают номинантов и победителей премии Stepik Awards...

Это наш такой внутренний Оскар. В этом году выбор ещё сложнее, чем в прошлом. Чем больше крутых и разнообразных курсов на платформе, тем сложнее выбрать лучшего. Тем развесистее система критериев. Тем жарче споры внутри команды.

Как сравнить супер популярный курс по Python от супер популярного автора и отличный нишевый курс про фрезеровку ЧПУ для чайников? А если есть интересный курс по сложной теме, но ещё довольно сырой и неровный по качеству, зато автор продолжает его дорабатывать, - это как лучше или хуже, чем сильный проработанный курс по теме, по которой есть уже сотня отличных сильных и проработанных курсов? Можем ли мы вообще сравнивать бесплатные и платные курсы, и что будет, если бесплатные лучше, хотим ли мы его награждать и активно продвигать?

Зато теперь я знаю, откуда берётся темнокожая девушка в роли Гаал Дорник в сериале от нетфликс (в оригинале это мужчина, доктор наук). На правах руководителя я настояла на том, чтобы в этом году среди номинантов были не только мужчины айтишники. Потому что поняла, что это это система с обратной связью. Поощряем, награждаем, продвигаем курсы по IT от мужчин-программистов, получаем больше курсов по IT от мужчин программистов. И при разговорах с потенциальными новыми авторами я слышу что-то вроде "а, степик, да у вас же только дешёвые курсы для начинающих программистов". Что вообще-то довольно давно не правда. Пришло время признать, что у нас есть не только дешёвые и бесплатные курсы, не только курсы для начинающих, не только курсы для программистов.

Как маркетплейсу нам важно разнообразие и способность удовлетворять разные запросы пользователей на обучение, чтобы у человека не возникало мысли "где мне учить предмет Х", потому что ну понятно же где всё надо учить. Чтобы была возможность предлагать комплиментарные курсы: что-то вроде "идёшь на курсы по программированию? Пройди заодно курс про здоровье спины и выгорания".

Может показаться, что "да кому это нужно, это ж не нобелевка, а всего лишь Stepik Awards". Но в нашем маленьком комьюнити авторов всё бурлило уже после того, как мы запустили голосование за приз зрительских симпатий. Что будет после объявления номинантов и победителей... запасаемся валерьянкой или чем покрепче.

Уже почти месяц рассказываю всем, кто под руку подвернётся (в основном, конечно, коллегам) про гениальный подход к продажам, который я встретила на WebSummit.

Продукт Story to doc.

Изначально я зацепилась за необычное и провокационное оформление их стенда. CEO компании стоял на стенде, одетый в некое подобие тоги 🙂 И там было что-то такое чуть-чуть вызывающее в оформлении то ли in data we trust, то ли что-то вроде того.

Продукт, который они делают, я не искала и не придумала бы искать сознательно. Но та задача, которую он обещает решить, попадает в мою большую боль. Позиционирование звучит так: We've (AI)tomated from user story prompt to “How to” videos. Always up to date.

Я знаю, как сложно поддерживать в актуальном состоянии такие видео. Поэтому ни в одном из моих продуктов их нет. Если такая штука будет, она закроет многие потребности, которые есть у меня, как у продакта. Видео-документация, тестирование "по смыслу", возможно, даже онбординговые видео. В общем, я попалась.

Дальше вообще шикарный трюк. Мне предложили записаться на демо. На январь. Потому что раньше слотов нет. Я не знаю, существует ли продукт на самом деле на момент моей записи на демо. Если нет - это особенно крутой заход. Собрать заявок на демо до создания продукта, попутно демонстрируя, что уже есть некоторый ажиотаж.

В общем, я не знаю, хорош ли продукт. Но подход просто шикарный

Тренды edTech 2025

Сегодня для коллег готовила обзор обстановки, в которой мы скорее всего будем жить в следующем году. Я прочитала разнородные прогнозы - от big4, крупных платформ вроде Udemy и курсеры, специализированную edTech аналитику. Фокусировалась в первую очередь на взрослом образовании. Хочу поделиться своими личными впечатлениями о трендах в этой области. Никакой объективностью тут и не пахнет, конечно. Чисто мои наблюдения и выводы.

1. Начну с поведенческих трендов, которые на мой взгляд будут оказывать максимальное влияние на образование. Это общее недоверие - огромная доля пользователей уже сталкивалась с фейковыми новостями, дипфейками, фродом, поддельными отзывами. Из этого тренда следует запрос на достоверность, подтверждённость. И на информационную безопасность, этику использования данных и т.п. Другой важный поведенческий тренд - экономика нетерпения. Большинство людей сейчас предпочитают быстрые решения, обучение внутри соц.медиа. Это несомненно скажется и на образовании, которое традиционно медленное и сложное. Есть и обратная история - запрос на возвращение в реальную жизнь, отсоединение от интернета и замедление. Т.е. с одной стороны хочется быстро, здесь и сейчас, вдохновения и лайфхаков и соц.сетей. Но с другой - это перегружает и заставляет хотеть снова общаться с живыми людьми. Последнее, кажется, выражается в том числе в возрастающем числе комьюнити.

2. Ещё один важный для меня источник информации о будущем - запрос на стартапы от YC. Как мне кажется, есть два запроса, которые могут поменять образование: на AI инженерные инструменты и на стартапы, способные создать миллион рабочих мест. Как только появится новый тип инженерных инструментов, появится запрос на специалистов, способных с ними работать. И этих специалистов должен кто-то готовить. Как только появятся стартапы, способные трудоустроить миллион человек, понадобится этот самы миллион человек с нужными новыми скиллами. И их тоже нужно будет готовить как-то по-новому.

3. Основные навыки, на которые сейчас растёт спрос:
- GenAI (курсера пишет о росте спроса на 800+%)
- традиционные AI навыки (компьютерное зрение, PyTorch, ML)
- Этика данных (data ethics, управление данными)
- риск-менеджмент и кибербезопасность
- бизнес-скиллы (особенно HR)

4. Технологии и подходы в образовании, от которых ожидают самого большого роста в 2025
- AR/VR - с ростом популярности девайсов открываются возможности для внедрения их в образования, а образования в них. В этом тренде я немного сомневаюсь, я его встретила в нескольких отчётах, но выглядит местами больше как копипаста каких-то старых прогнозов, чем как актуальная оценка ситуации.
- внедрение genAI инструментов - внутри этого и персонализация, и помощь на лету, и оценка, и что-то новое, о чём мы ещё не знаем
- обучение скиллам, а не профессиям - такой запрос есть и у физиков, и у компаний
- нано обучение - крошечные модули, помогающие быстрее получить какие-то очень конкретные навыки
- совместное обучение с другими людьми (комьюнити, p2p обучение, гибридное обучение)
- роботикс в обучении - тоже встречала в несколькоих отчётах и статьях. Мне кажется, что влияние этого тренда недооценивают, т.к. то, как бегут в робототехнику крупные компании, скорее всего повляет и на обучение в каком-то довольно близком будущем.

Чего почти не встретила, но ожидала - геймификации и персонализации. Главные базворды прошлых лет мелькают в основном в мелких и не очень надёжных источниках. И по большей части в связки с genAI

В первом комментарии положу презентацию с картинками и ссылками на источники.

Когда я была ребёнком, помню, "нашёл работу по знакомству" было чем-то негативным. Ну, типа, сам-то он бездарь, только по знакомству и взяли.

И сейчас я не могу понять, а, собственно, почему? Каждый раз, когда начинаю думать о найме, я открываю список контактов. Листаю его и думаю, кто подходит на ту позицию, которую я хочу заполнить. Кто может знать того, кто подходит на эту позицию. Кто может помочь нанять хорошего человека. Потому что как и многие нанимающие менеджеры не раз делала неудачный найм. И знаю, как дорого и сложно исправлять такие ошибки. И в целом процесс найма не доставляет мне особенного удовольствия. Поэтому я стараюсь искать людей проверенных, про которых я знаю, какой результат они могут выдать, как покажут себя в бою. Или хотя бы тех, кто может этих проверенных порекомендовать и честно рассказать про плюсы и минусы.

И это главная причина, по которой я считаю ложь в резюме одной из самых больших глупостей при поиске работы. Я никогда не возьму к себе и не порекомендую другим человека, который был однажды за таким замечен. Я всегда постараюсь найти бывших коллег кандидата и спросить у них, как там на самом деле было. Рассказать свою версию правды, выделить выгодные факты и не выделять невыгодные - да. Откровенно врать - прям совсем нет.

Меня, к слову, тоже брали на работу "по знакомству". И по началу я от этого как-то смущалась (потому что стереотипы из детства не так просто побороть). А сейчас думаю, что это ж значит, что меня захотели по знакомству порекомендовать. Это ж вообще-то очень хорошо.

А у вас с этим как? Есть ли списки бывших коллег, которых готовы рекомендовать? Или вы готовы всех рекомендовать? Или вообще такими глупостями не занимаетесь, чтобы потом не прилетело за плохую рекомендацию?

Продуктовый лидер обязан быть безбашенным оптимистом. Реалистам, пессимистам и скептикам в этом деле не место.

Как только начинаешь сомневаться, внимательно рассматривать ситуацию под разными углами со всеми ее рисками, становится очевидно, что делать новые продукты, открывать новые компании, вносить серьезные крупные улучшения в существующий продукт не имеет смысла. Потому что 70-90% новых стартапов закрываются в течение первого года жизни, 85% продуктовых гипотез не ведут к росту бизнеса. Вероятность ошибиться существенно превышает вероятность успешного исхода.

Поэтому без 100% уровня заряда оптимизмом мы/вы обречены на постоянное попадание в яму отчаяния. И ладно, сам посидишь там какое-то время, но большинство людей, вроде нас, продактов, должны вдохновлять, мотивировать и вести за собой команду - разработку, часто продуктовый маркетинг, саппорт, продажи. Человек из той дыры, в которую попадает за отсутствием достаточного уровня оптимизма, не может докричаться до людей, которые сидят в соседних ямах из-за своих тараканов или просто общей беспросветности жизни. Надо сверху кричать, с высоты своего уровня: "Нормально, всё будет, прорвёмся!"

Конечно, оптимизм не отменяет здравого смысла. У нас всё-таки должен быть какой-то план Б, какое-то понимание, на что мы можем рассчитывать, как мы можем выкручиваться в период временного кризиса. Но базовая надежда на светлое будущее, ожидание хорошего исхода должно быть безусловное.

Как хакнуть удачу

То и дело где-то пробегает мысль про то, что для успеха одних усилий мало, нужна ещё и удача. И в целом я с этим, конечно, согласна. Другой вопрос, что она имеет, кажется, простую формулу: случайные возможности, которые предоставляет мир + наша способность их заметить и использовать. Поэтому я вывела такой алгоритм

1. Определяем, куда примерно хотим прийти. Мне кажется, что SMART цели скорее мешают тут, потому что сужают область поиска. А вот карты желаний или, скажем, OKR - самое то

2. Почаще тусим в пространствах, где любят пробегать возможности, приближающие нас к цели.
- комьюнити и клубы по интересам
- конференции
- нетворкинговые встречи (примерно в нужном направлении)
- учебные группы - чем более известное и престижное учебное заведение, тем больше возможностей через него проходит
- иногда бываю всякие неожиданные места. Вспоминаем классику: Здравствуйте, это канал об аниме? — Да. — Как мне пропатчить KDE2 под FreeBSD?

3. Держим мозг открытым. И полупустым. Человек, на 120% загруженный мелкими бытовыми заботами не заметит возможность, даже если сунуть её ему под нос и показать пальцем. Человек, который уверен, что уже всё знает и этот мир ему абсолютно понятен, - тем более

4. Увидели возможность - хватаем. Думать и анализировать потом будем. Обычно время на реакцию очень ограничено. Кто первый осознал, успел, тот и словил за хвост свою удачу. Тут стоит оговориться, что бывают необратимые решения с высокими ставками, над такими как раз стоит подумать подольше. Но их на самом деле довольно мало. Например, прокатиться с ветерком на крыше электрички - высокие риски и зачастую необратимо. А запитчить потенциальному инвестору сырую идею - необратимо, но риск минимальный. Ну опозоримся, ну получим отказ. Тоже опыт.

5. Забываем миф про деньги в лёгкости. Почти всё стоящее в этой жизни требует вложения усилий и решимости довести дело до конца. Если в лёгкости и с наскоку не получилось, возможно, стоит попробовать ещё раз. Ну или нет и пойти подстерегать следующую возможность. Или и то, и другое одновременно. Тут уже надо смотреть, насколько потенциальный результат окупает вложения.

6. Отрекаемся от фатализма. Даже если у нас нет свободы воли, выгоднее думать и действовать так, будто есть. И, кстати, я почти уверена, что даже шуточные гадания, чтение гороскопов, прогнозов аналитиков и другие подобные практики форматируют наше сознание и заставляют видеть только события и возможности, подтверждающие то, что было предсказано. Оно нам надо?

Фантастическое образование 🤖📚

Мы уже довольно давно живём в научной фантастике: до телепортов не доросли, но роботы по улицам уже ездят. А в образовании всё по-прежнему довольно консервативно.

Мне стало любопытно сделать обзор подходов к обучению и передаче знаний в научной фантастике. Вдруг что-то из этого можно затащить и в нашу жизнь.

Сегодня — без антиутопий, постапокалипсиса и киберпанка. Только оптимистичная фантастика 🌱🌟

1️⃣ Начнём с любимого: гуманистическое образование
Как в Мире Полудня у Стругацких ✨
Образование там — это не система по вырезанию “нужных деталей” для машины общества, а среда для самосовершенствования.
В основе — вера в то, что у каждого есть талант и желание развиваться.
И если помогать и направлять, человек станет лучшей версией себя и будет получать радость от знания.
Причём, несмотря на технологии, всё держится на контакте с Учителем.
Похожее — в историях про Алису Селезнёву.

2️⃣ Другой пласт — передача знаний через вирусы и гены
Это совсем другое отношение к знаниям и к обучению 🧬
Например, в Детях времени разумные пауки передают Понимание генетически.
Оно становится валютой их мира.
Никаких школ — только наследуемый опыт и личное нарабатывание.

3️⃣ ИИ и образование
В Алмазном веке у Нила Стивенсона ИИ-учебник становится личным наставником:
учит через сказки, подталкивает к развитию, раскрывает потенциал 🤖📖
Но не всё так однозначно: в Feed М.Т. Андерсона есть Школа™,
которая учит детей быть идеальными потребителями 📺🧠
Вопрос: а если государство или корпорации будут использовать ИИ-обучение для своих целей?..

4️⃣ Загрузка знаний в мозг
У Азимова в Профессии нужные знания просто записываются за минуты.
Но не ты решаешь, что учить — решает специальная машина.
А те, кто не подходит — считаются слабоумными.
Но только они сохраняют способность думать самостоятельно

5️⃣ И, конечно, геймификация в образовании
Игра Эндера — лучшее, что я встречала на эту тему.
Всё обучение построено на симуляциях.
Главный вывод — игра развязывает руки, позволяет быть смелее, креативнее, свободнее.

P.S.
Забавный эффект от написания этого поста — я нашла себе несколько книжек по теме:
📘 Accelerando — Чарльз Стросс
📗 Обделённые — Урсула Ле Гуин
📙 Голем XIV — Станислав Лем
И спасибо ChatGPT — помогал исследовать тему и подсказывал, что я ещё не читала 😄

🎓 Новые профессии: GTM Engineer

В эпоху бурного роста AI-инструментов часто говорят:

"AI не лишит вас работы — он создаст новые профессии"

Но какие именно?

Да, есть очевидные — промпт-инженеры, AI-инженеры.
Есть хайповые вроде vibe coder или VP of AI adoption.
Но мне, как человеку из EdTech, интересно найти новые устойчивые тренды, про которые ещё не шумят из каждого утюга. Такие, где можно не просто “попробовать”, а переквалифицироваться и реально принести пользу.

👨‍💻 Сегодняшний герой — GTM (Go-To-Market) Engineer

Пока в России про таких говорят мало и компании их не ищут, а в Штатах роль набирает популярность.

Это не маркетолог и не программист, а тот, кто соединяет:

- аналитику

- автоматизацию

- рост выручки через код и AI-инструменты

🔧 Что делает GTM Engineer:

- анализирует данные и воронки

- находит точки роста

- пишет скрипты/интеграции для генерации лидов и продаж

- выстраивает автоматизированную GTM-инфраструктуру

👀 Ближайшие аналоги — Growth Engineer и RevOps,
но GTM Engineer делает руками, а не координирует чужую работу и сосредоточен больше на росте выручки, а не других продуктовых метрик.

🧠 Ключевые качества:
• Builder mindset — любит собирать, тестировать, улучшать
• Data-first — всё измеряет и докручивает
• Быстро учится новым инструментам
• Берёт на себя целые процессы, от идеи до запуска

🚫 Не для джунов.
Это роль в которую будут переходить из других специальностей, а не входить с нуля сразу после универа. Это делает её интересной для меня. Вижу здесь большой простор для доп. образования.

Сегодня я узнала, что ChatGPT ищет по Amazon лучше, чем сам Amazon.

Что значит «лучше» в моём случае: я пишу, что мне нужно — подробно, с нюансами. ChatGPT подбирает подходящие товары. Если чего-то не хватает — он сразу пишет, чего именно.

И тут интересное наблюдение. Дело не только в том, что ChatGPT умный. Amazon в заложниках у конфликта интересов:
– ему надо, чтобы я нашла хоть что-то и не ушла без покупки
– но надо ещё, чтобы не только топовые продавцы появлялись в выдаче
– и ещё, думаю, чтобы продалось что-то подороже, с комиссией повыше

У ChatGPT этих ограничений нет. Поэтому я просто получаю результат под свой запрос.

Стала бы я на месте Amazon что-то менять? Скорее всего нет. У них ставка на вездесущесть, быструю доставку, удобный возврат и отзывы. Пока это работает — всё ок, они без прибыли не остануться и не важно, как именно люди будут находить их товары.

Наверное, это могла бы быть возможность для нового продукта. Такого, который по разным сайтам подбирает по абстрактному словесному описанию то, что человеку реально нужно.

Главный вопрос — как на этом зарабатывать.
Подписка для пользователей? Почти нереально выйти на окупаемость без больших инвестиций.
Платят продавцы? Снова ровно тот же конфликт интересов, что у Амазона и любого другого маркетплейса.

Может, поэтому такого сервиса и нет? Или есть, просто я пока про него не знаю?

Один из ключевых навыков современного мира - умение проверять данные.

Сегодня принесла вам пару примеров из разных областей и своё личное мнение о том, как будут развиваться события.

1️⃣ Есть замечательный сайт https://weatherspark.com/ Он даёт возможность сравнить погоду в разных городах. Я им пользовалась при выборе места жительства, многие на него ссылаются как неоспоримый аргумент в споре о том, где климат лучше. Недавно я осознала неочевидную вещь: данные на сайте обрезаны 2016 годом. Т.е. последние 9 лет не вошли в рассчёт.

Это важная информация. Потому что если заглянуть в другие источники, то становится заметно, что за последнее десятилетие среднегодовая температура существенно поднялась, а отклонение от тридцатилетнего среднего по температуре в плюс стали случаться чаще и сильнее.

2️⃣ "Vegetative electron microscopy" звучит как сложный научный термин, но это просто ошибка: результат склейки слов при сканировании статьи и неверного перевода с фарси. Термин не имеет смысла, но его публиковали в реальных "научных" статьях, а нейросети до недавних пор уверенно выдавали информацию о нём.

3️⃣ Я часто рисёрчу для рабочих задач аналитику по сторонним сервисам, бенчмарки, тренды. И несколько раз попадала в ловушку: брала данные, которые были похожи на то, что мне нужно, с ангажированных источников. Грубый пример, данные по зарплатам джуниор разаработчиков с сайта буткемпа для разработчиков. С появлением нейросетей и deep research такие ошибки стало сделгать гораздо проще, т.к. в ответе на вопрос нейросети часто выдают желаемое за действительное, анекдотические свидетельства за правило, с одного коммерческого сайта, продающего рассрочку, выдирают все ответы на запрос "нужна ли пользователям рассрочка". Если не проверять, можно серьёзно проколоться.

🧙‍♀️То, что я вижу сейчас, заставляет меня думать о том, что с ростом числа статей, сгенерированных нейросетями и опубликованных в "приличных" местах, мы упрёмся в проблему отсутствия каких-либо достоверных данных. В интернете и раньше было полно фейков. Но сейчас производить, переписывать на разные голоса и распространять их стало гораздо дешевле и проще. И ведь новые поколения нейросетей будут учить на новых данных. Созданных местами крайне сомнительными способами.

👉 Поэтому, как мне кажется, будет расти спрос на людей, которые умеют разбираться в источниках и строить системы контроля за качеством данных — Data Governance.

Кажется, лучше всего в этой жизни я умею получать отличные оценки. И это не так круто, как может показаться.

Оценки — это изначально попытка измерить качество усвоения материала, быстро дать обратную связь ученику, скорректировать его, если что-то пойдёт не так. И я очень хорошо понимаю эту потребность учителя — как-то измерить результат своей работы.

Однако на практике навык получения хороших оценок — совершенно отдельный, мало общего имеющий с реальными знаниями.

Что нужно, чтобы получать хорошие оценки (а также медаль, красные дипломы и прочую приятную чепуху):

- вначале чуть-чуть напрячься и делать немного больше, чем требуется. Это создаёт положительное первое впечатление, и дальше все оценки идут с небольшой поправкой на «да это хороший ученик, может, сегодня просто не в духе»;

- понимать логику проверяющих. То есть не надо учить вглубь и разбираться; надо понимать, какими типовыми задачами и вопросами будут проверять знания, и натренироваться на них отвечать предсказуемо и ожидаемо;

- учить в последний момент перед контрольной/экзаменом. У меня то ли была, то ли сформировалась отличная кратковременная память: в неё влезает очень много всего и вылетает из головы примерно в момент выхода из экзаменационной аудитории. Ну, кроме тех вещей, которые я реально находила полезными или интересными;

- оформлять любую работу красиво. Аккуратное оформление даёт плюс даже стрёмной работе. Просто потому, что сразу видно: «человек старался»;

- не гнушаться при случае списывать. В моей жизни были разные ситуации, в том числе списывание на олимпиаде из огромного толкового словаря, разложенного на скамейке рядом со мной.

Как можно заметить, тут довольно мало пунктов про «разобраться хорошенько в теме». Потому что — внезапно! — это не то, чтобы помогает хорошо сдать экзамен или получить отличную отметку на контрольной. А иногда ещё и мешает. Например, когда твоё мнение почему-то не совпало с мнением проверяющего. Или когда нашёл правильный, но не предусмотренный в задании ответ.

Единственная в моей жизни история, когда я четыре раза ходила на пересдачу, связана с тем, что преподаватель совершенно внезапно пошла против всех правил. Во время экзамена можно было пользоваться вообще всем, чем угодно: берёшь билет, идёшь готовиться, открываешь конспекты, учебник, интернет — что хочешь, вообще без ограничений. А потом идёшь отвечать. Казалось бы, как тут можно завалить экзамен? Оказалось — легко. Как сейчас помню: я не смогла подробно и вдумчиво рассказать, как устроена адресация в кэш-памяти (это был экзамен по операционным системам). И потратила пару недель на то, чтобы наконец разобраться, как это на самом деле работает. И всё-таки ответить на вопрос и получить свою пятёрку.

Поэтому сейчас, когда мы строим новые образовательные продукты, я на раннем этапе задаю вопрос себе и команде: чему мы хотим научить пользователей? Вот этому конкретному навыку? Решать такого типа задачи? Получать хорошие оценки в школе?

И это нормально, что иногда задача действительно звучит как «научить получать хорошие оценки». Например, в приложении StepMath мы так и решили: нужно научить старшеклассников решать задачи так, чтобы легко сдать выпускной экзамен. И я считаю, что это совершенно нормально. Осознание этого помогает сфокусироваться и лишает иллюзий.

26 января этого года мы пили кофе с COO Stepik в книжном магазине в Белграде. Рядом с диванчиками стояла стойка с разнообразными колодами таро. Кофе пили мы не просто так, а в процессе обсуждения разных стратегических вопросов, так что гадание на будущее компании было лишь вопросом времени. А так как ни одна из нас не знает ничего о картах таро (даром, что на stepik есть пара курсов на тему), мы просто вытащили по одной карте. Я символично вытащила карту The Empress.

Вечером того же дня мы сидели в полутёмном баре и планировали проведение очной конференции в Москве. Первой за много лет. И первой для меня. Мы набросали цели и задачи, темы для обсуждения, варианты локаций, где хотели бы провести мероприятие. Даже бюджет прикинули. Как позже выяснилось, довольно точно.

За пару недель до конференции мы обсуждали как повысить вовлечённость слушателей в активности. Сперва придумали раздавать монетки за активности, потом подумали, что можем сделать разные карточки за разные активности. В общем, неделю спустя у нас были напечатаны собственные карты таро! Наша прекрасная дизайнер сделала и для меня лично специальную карту. Какую? Ну, кто б сомневался, The Empress.

Два дня конференции - в родной Вышке, с очень классными спикерами и супер вовлечённой аудиторией - были так похожи на исполнение этого изначального плана, написанного в белградском баре в порыве радостного оптимизма, что я вот уже больше месяца не могу собраться и написать об этом публично. Зажала все прекрасные детали для себя, продолжаю от них подпитываться энергией.

Вечером после конференции мы с коллегами снова сидели в баре, обсуждая все открытия с конференции, все смешные моменты, чего мы хотим для компании и как хотим, чтобы она развивалась. Это был, пожалуй, самый усталый и самый счастливый вечер этого года для меня.

Я всё ещё почти ничего не знаю о картах таро, гаданиях и предсказаниях будущего. Но значение карты императрица я, конечно, погуглила. И мне оно очень нравится - описывает, как я хочу руководить компанией - через рост, гармонию, уверенность, мягкую силу и рождение нового.

P.S. Если вы хотите посмотреть, как прошла конференция, заходите на stepik, мы собрали все материалы с мероприятия в курс https://stepik.org/course/255060/promo

P.P.S. В комментариях положу немного иллюстраций к посту.

Каждый год в декабре мы с коллегами планируем следующий год. Это у нас такая традиция.

Я лично очень уважаю концепцию бирюзовых организаций (и не только потому, что бирюзовый - мой любимый цвет), поэтому для меня крайне важно, чтобы в планах на год мы услышали и учли мнения всех заинтересованных сторон.

А заинтересованных сторон у нас много:
- компания в целом
- авторы
- учащиеся
- команда
- партнёры
- государство

В конце декабря мы проводим встречу, где обсуждаем в формате новогодних обещаний свои представления о прекрасном с командой. Правила такие:
- начинаем с конца - что мы хотим увидеть к концу следующего года
- выписываем все хотелки, опираясь на верхнеуровневые цели, экономику, пожелания от авторов и учащихся, требования государства.
- дальше читаем хотелки друг друга, находим связи, отмечаем то, с чем согласны
- выбираем самые востребованные пожелания и обсуждаем, что мы должны сделать и когда, чтобы к концу года это превратилось из мечты в достижение

Подготовку к этой встрече начинаем сильно заранее. Смотрим на то, что из запланированного в прошлом году получилось, а что нет. Я собираю верхнеуровневые цели, обрабатываю собранные командой пожелания от авторов и учащихся, собираю обобщённую картинку по аналитике и экономике, чтобы с высоты птичьего полёта окинуть прошедший год и тенденции.

И после встречи нас ждёт ещё много работы, чтобы превратить мечты в планы - с конкретикой, сроками, задачами. Конечно, не всё, что мы здесь намечтали будет сделано - наши желания безграничны, а ресурсы нет. Более того, не всё из этого на самом деле стоит делать и когда мы будем более глубоко погружаться в планирование, где-то всплывут риски и стоп-факторы.

Интересно, что почти всё из прошлогодних верхнеуровневых целей мы смогли выполнить. Мы не ходили на доску с зафиксированными планами ежедневно, но у всех был общий контекст и понимание того, куда мы идём. Это помогало и при принятии повседневных решений, и при онбординге новых сотрудников.

Это планирование - не только механизм синхронизации команды друг с другом и с миром, но и способ подтолкнуть судьбу в нужном направлении. Есть в английском красивое сложнопереводимое слово serendipity -  способность, делая глубокие выводы из случайных наблюдений, находить то, чего не искал намеренно. Так вот осведомлённость о том, что делают и собираются делать другие рядом с нами, что происходит в компании, в мире - отличная отправная точка для того, чтобы позже словить случайное озарение. Например, может так случиться, прямо сейчас мы не выберем какие-то из пожеланий в реализацию. Но кто-то из коллег где-то увидит возможность, которая сильно упрощает путь именно к этому конкретному желанию и мы сможем это сделать легко и как бы заодно.

Этот текст, например, появился как реакция на пожелания коллег — делать больше контента от сотрудников. Я подумала, что могу рассказать про само планирование. Вдруг кому-то это окажется полезным — для себя или своей команды.

Засветилась в хорошей компании. Думала, что у меня самое непопулярное мнение. А оказалось, что нам, женщинам в IT нормально живётся в среднем.
Я, если честно, встречалась с предрассудками про пол в нашей сфере скорее от людей, которые совсем ничего про неё не знают.
Например, однажды я сидела, ждала трёхлетнюю тогда ещё дочь с занятия, параллельно писала какой-то скрипт для автоматизации рутины. И услышала, как мамы обсуждают, куда отдавать учиться своих дочек (оптимистки, вообще, планировать будущее на 15 лет вперёд!) И вот одна мама выдала мысль:
• ну, вот сына понятно, в IT надо отдавать. А мы же девочки для этого глупые.
Я попыталась намекнуть, что мы, неглупые девочки, существуем и неплохо справляемся, но убеждения людей, это не то, что можно перебить личным примером 🙂
Надеюсь, что хотя бы многими личными примерами получится