От алгоритмов до машинного обучения: как МШП готовит школьников к работе в ИТ

Быстро научиться писать простой код сегодня несложно. Гораздо труднее сформировать у ребенка мышление, которое позволит ему осваивать новые технологии и работать в ИТ тогда, когда привычные инструменты изменятся. Такой подход лежит в основе программы Школы программистов МШП.

В 2026 году порог входа в программирование заметно снизился. Экспресс-курсы обещают базовые навыки за несколько месяцев, а ИИ способен самостоятельно генерировать фрагменты рабочего кода. Для школьника это упрощает первое знакомство с профессией, но одновременно создает иллюзию, что долгой подготовки больше не требуется.

В МШП придерживаются противоположной позиции: чем быстрее меняются технологии, тем важнее фундамент, который не зависит от конкретного языка программирования или сервиса. В него входят математика, алгоритмика, логика, навык самостоятельного решения задач и способность осваивать новое. Школа программистов МШП уже 25 лет обучает школьников программированию, технологиям искусственного интеллекта, робототехнике, кибербезопасности и другим ИТ-дисциплинам. Академический директор МШП Дмитрий Коняев рассказал, как строится обучение от младших классов до дисциплин, близких к университетскому и профессиональному уровню.

Как закладывается основа

Самый первый результат в программировании можно получить достаточно быстро: выучить основные конструкции языка и написать простую программу. Но в долгосрочной перспективе этого недостаточно. Язык — лишь рабочий инструмент. Дмитрий Коняев проводит аналогию с музыкой: начинающий музыкант может быстро запомнить ноты, однако владение ими само по себе еще не формирует профессионального навыка.

Будущему разработчику необходимо научиться рассуждать, работать с абстракциями, замечать закономерности и искать решение там, где нет готовой инструкции. Для этого требуется математическая база и регулярная практика. Без постоянного обновления знаний человек в ИТ быстро теряет актуальность. Именно поэтому в МШП стараются как можно раньше развивать у детей не узкую специализацию, а способы мышления. Значительная часть таких навыков начинает формироваться с 7-8 лет, а занятия в школе стартуют уже со 2 класса с упражнений на логику и внимание.

«Программирование — это сложный, комплексный навык, который формируется через регулярную практику и решение большого количества разнообразных задач. Десятки, и сотни часов, потраченные на отработку такого сложного навыка в детском возрасте, довольно сложно наверстать впоследствии. Мы начинаем достаточно рано, но не стремимся преждевременно превращать ребенка в узкого специалиста. В младшей школе закладываются базовые способы мышления и алгоритмика, затем появляется все больше алгоритмических задач, творческие проекты, дискретная математика, а к старшему возрасту — дисциплины, близкие к университетскому и профессиональному уровню: промышленная разработка и машинное обучение», — рассказал эксперт.

Учебная траектория при этом строится не вокруг стремления как можно раньше освоить все популярные технологии. С каждым годом задачи становятся сложнее, а доля самостоятельной работы увеличивается. По словам Дмитрия Коняева, ключевое значение имеет не возраст, в котором школьник впервые увидел Python или C++, а количество задач, которые заставили его искать новые способы решения. Если эта база сформирована, переход на другой язык или инструмент в дальнейшем становится технической, а не концептуальной задачей.

Почему ИИ повышает требования к разработчику

Когда генеративная модель может за короткое время написать рабочий код, естественно возникает сомнение в необходимости глубокого изучения алгоритмов и математики. Однако в реальной разработке задача специалиста не заканчивается на генерации текста программы. Код нужно оценить, проверить, встроить в существующую систему и принять ответственность за последствия его использования.

«Вопрос не в том, сможет ли ИИ написать код. Вопрос в том, способен ли разработчик понять, какой код необходимо написать, оценить предложенное решение, увидеть его ограничения и принять ответственность за результат. Код может успешно пройти тесты и при этом содержать ошибку, которая проявится только в редкой, но критической ситуации. С развитием ИИ такие риски не исчезают — наоборот, способность генерировать большое количество кода повышает требования к человеку, который этот код принимает и проверяет», — подчеркивает Коняев.

Разработчик работает не с отдельным фрагментом кода в вакууме, а с системой, которая меняется, соединена с другими компонентами и обрабатывает разные объемы данных. ИИ может снять часть рутинной нагрузки, но не принимает на себя инженерное понимание продукта. Поэтому фундаментальная подготовка остается необходимой, хотя ее применение меняется. Специалист может реже писать все вручную, но должен чаще проверять чужое или сгенерированное решение и понимать границы его применимости.

Есть и еще один важный нюанс: ИИ не всегда ускоряет работу, даже если пользователю кажется обратное. В исследовании METR 2025 года участвовали 16 опытных разработчиков. Они решали 246 реальных задач с помощью передовых ИИ-инструментов и без них. В среднем работа с ИИ занимала у них на 19% больше времени, хотя сами участники были уверены, что благодаря технологии справляются быстрее.

В МШП искусственный интеллект встроен в программу вместе с математической подготовкой. На младших курсах школьники знакомятся с готовыми ИИ-инструментами, на старших используют их в разработке. Выпускники изучают математический анализ и линейную алгебру, а после этого переходят к моделям машинного обучения, включая нейронные сети.

«Запрещать ИИ-агентов означало бы готовить детей к индустрии, которой уже не существует. Но весь код учеников проходит строгое ревью преподавателя. Школьник должен досконально понимать, как устроена его программа, зачем нужен каждый существенный фрагмент, как он влияет на остальные части системы и что произойдет при его изменении», — объясняет эксперт.

Таким образом, ИИ используется как реальный рабочий инструмент, а не как способ обойти понимание материала. От ученика требуется не только получить ответ, но и объяснить устройство собственной программы и логику каждого значимого решения.

Подготовка к технологиям, которых пока нет

Даже хорошо освоенный сегодня инструмент не останется актуальным навсегда. За годы карьеры разработчик неоднократно столкнется с новыми языками, библиотеками и платформами. Поэтому невозможно построить образование так, чтобы один раз дать человеку полный набор знаний на всю профессиональную жизнь.

В МШП этот риск учитывают заранее. Одна из целей долгой программы — постепенно научить школьника работать без готового курса и постоянных подсказок преподавателя. Чем старше становится ученик, тем меньше в его работе заранее определенных шагов.

«На протяжении нескольких лет обучения последовательно уменьшается доля готовых объяснений и увеличивается самостоятельность ученика. Математика, алгоритмика, языки программирования и принципы разработки становятся основой, опираясь на которую он может осваивать любые необходимые ему инструменты. В этом, на мой взгляд, заключается одна из ключевых задач Школы программистов — научить школьника осваивать технологии, которых сегодня еще может не существовать», — рассказывает Дмитрий Коняев.

На старших курсах ученики, уже знакомые с промышленной разработкой и основами машинного обучения, могут выбирать технологии для проекта самостоятельно. Вместе с ними меняется и преподаватель: вместо того чтобы вести ребенка по заранее заданной инструкции, он помогает разобраться в новом инструменте, диагностировать ошибку или обсудить инженерное решение.

Такой формат последовательно переводит школьника от выполнения понятных учебных шагов к ситуации, похожей на реальную разработку, где приходится самому выбирать технологию и подход. Короткий курс может быть полезен для знакомства с конкретным языком или продуктом. Но фундаментальное обучение должно подготовить к моменту, когда этот язык, библиотека или платформа перестанут быть основными.

О Школе программистов МШП

Школа программистов МШП, ранее Московская школа программистов, работает с 2001 года. Изначально проект существовал как межшкольный факультатив по программированию. В 2005-2006 годах в школе разработали собственную методику преподавания базовых дисциплин и начали развивать дополнительные направления: олимпиадное программирование, веб-разработку, архитектуру ЭВМ, компьютерную безопасность и сетевые технологии.

В 2014 году МШП заключила договор о сотрудничестве с Яндексом, и на базе офиса компании появилось первое отделение школы в Москве. С 2015 года работает дистанционное обучение. В 2017-2018 учебном году началось сотрудничество с факультетом компьютерных наук НИУ ВШЭ. В 2019-2020 году открылись отделения в Санкт-Петербурге и заработал Виртуальный класс. С 2020-2021 учебного года школа сотрудничает с МФТИ. Также МШП участвовала в федеральном проекте «Код будущего», в котором обучила программированию 14 635 школьников.

В 2026 году МШП вошла в образовательную платформу Т-Банка «Т-Образование». Очные отделения школы работают в Москве, Московской области, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде и Казани. Для школьников из других регионов России и зарубежья доступен онлайн-формат.

Ежегодно в МШП поступают около 5 000 учеников, которые занимаются по 85 образовательным программам. Более 3 000 выпускников стали студентами лучших технических вузов и сотрудниками технологических компаний. На счету учеников школы свыше 115 наград всероссийских и международных олимпиад. В 2026 году средний балл учеников МШП на ЕГЭ по информатике составил 83 балла при среднем результате по России 58,7.