Aus Sicht eines Java-Entwicklers: ich habe auch den Eindruck, dass die Skills aus einem Informatik-Unistudium nicht zu den benötigten Skills im Alltag passen.
Mathe z.B. spielt nach meiner Erfahrung praktisch keine Rolle in der Entwicklung (außer in einigen Spezialgebieten). Ich muss ggf. sowas wie den zeitlichen Aufwand von Algorithmen verstehen ( O log(n) etc.), aber wenn ich dafür zwei Semester Mathe brauche, läuft irgendwas falsch.
Viel wichtiger ist Erfahrung in Projekten - und zwar großen und langlebigen, um zu lernen, wie man wartbaren Code schreibt (und was passiert, wenn man es nicht tut). Dazu natürlich entsprechende Frameworks (im Fall von Java: Spring), Testautomatisierung etc. Das ist zumindest in meinem Bereich auch seit langer Zeit recht stabil (was in diesem Ausmaß aber vielleicht eher Java-spezifisch ist). Da stellt sich für mich aber die Frage, ob das wirklich Aufgabe eines Uni-Studiums sein sollte, und nicht eher FH oder Ausbildung.
In anderen Bereichen kann ich zumindest was mit der These anfangen, dass die technologische Entwicklung schneller läuft, als die Ausbildung hinterher kommt. Beispiel DevOps/Kubernetes etc.: da steigt der Bedarf gerade stark an. Mehr Firmen setzen auf die Technologie und wollen einen entsprechenden Bereich aufbauen. Allerdings wollen sie das nicht mit jemandem machen, der/die das ein Semester in der Uni hatte, sondern mit jemandem mit Erfahrung - von denen gibt es aber nicht genug, ergo gibt es da einen Fachkräftemangel.
Widersprechen möchte ich auf jeden Fall der Behauptung, dass es an mangelnder Ausbildung im Bereich “KI” liegt. Für die Benutzung von LLMs brauche ich kein Studium - ich brauche Erfahrung um einschätzen zu können, wann die Dinger mir mal wieder Mist erzählen. Und das lerne ich nicht in Vorlesungen.
Ich denke du beschreibst das Problem, das wir in Deutschland das Universitäts-Studium als Ausbildung für die Wirtschaft zweckentfremden. Dafür ist es nicht gedacht und gemacht. Eine Universität soll forschen und ein Studium an einer Universität auf die Forschung vorbereiten.
Für die 90% der Leute die in die Wirtschaft gehen wollen macht ein Hochschulstudium oder eine Ausbildung wesentlich mehr Sinn. Wie du sagst, kein normaler Software-Entwickler braucht Berechenbarkeit und Komplexität oder 4 Module Mathe. Das kann man alles wieder vergessen nach der Klausur. In Der Ausbildung hat man gleich den Betrieb dabei und Hochschulen sind auch praxisorientierter.
Also wenn ich ehrlich bin hilft das wissen um Komplexität, Schleifen-Invarianten, Algorithmen,… sehr im Code Review und Design bzw. Auch für die Definition von Testfällen. Mathe dagegen war wirklich in vielen Fällen ein Overkill. Andererseits haben wir in Mathe auch ewig auf Boolscher Algebra, Mengenlehre,… rumgeritten und gefühlt schafft dennoch keiner den Transfer in Code (bzw was bspw. SQL mit Mengenlehre zu tun hat). Ich glaube statt “Mathe braucht es nicht” wäre es wichtiger die Verzahnung von Mathe mit deren tatsächlichen Anwendungen im Gebiet herauszustellen. Dann ist’s auch nimmer so ein “trockenes” Thema und die Leute sehen eher ein, wozu man das braucht?
Wir hatten “klassische” Mathe, Statistik und dann nochmal speziell “Mathe für Informatiker” an der FH. Ersteres war scheinbar primär zum aussieben. Aber den Rest kann ich immer wieder gut gebrauchen.
War natürlich etwas überspitzt formuliert. Natürlich ist das ganz irgendwo hilfreich, die Frage ist eher ob man es in dem Umfang, in dem es an den Unis gelehrt wird, auch wirklich im Beruf braucht.
Mathe ist da ein gutes Beispiel: Muss man wirklich sämtliche Probleme selber herleiten können oder reicht es nicht, wenn ich die notwendigen Funktionen anwenden kann?
Widersprechen möchte ich auf jeden Fall der Behauptung, dass es an mangelnder Ausbildung im Bereich “KI” liegt.
Auf “KI” im Sinne von “Nutzung von KI-Werkzeugen” zu schulen ist sowieso hirnrissig, weil sich jetzt schon rumspricht dass die meisten Use Cases dafür vollkommener Quatsch sind und die Tools weder Zeit sparen noch Qualität erhöhen. Es gibt da Ausnahmen, aber die sind dann eben in spezifischen Use Cases, wo es kein Prompt Engineering braucht.
Will sagen, selbst wenn das stimmen würde (was es nicht tut), wäre die Antwort nicht, da mehr Schulungsaufwand zu betreiben, weil man annehmen darf dass etwaige Änderungen erst nach dem Platzen der Bubble Wirkung zeigen werden. Also zu spät kommen würden.
Ich mache grade ein duales Studium, Softwaretechnologie Entwicklung. Der Studiumsaspekt ist, nach einem Jahrzehnt die größte Zeit des Tages mit Programmieren und Sysadmin sein, und neben den Praxisphasen, der lästige, unnötige Klotz dabei. Quasi alles was wir da ‘lernen’, wird von mir und Kollegen sofort lachend beiseite geschoben. Und ich merke stark, wie die, die eben kein Jahrzehnt (Amateur)Erfahrung haben, strugglen, weil die nun alles in den Praxisphasen tatsächlich professionell lernen müssen.
Aus Sicht eines Java-Entwicklers: ich habe auch den Eindruck, dass die Skills aus einem Informatik-Unistudium nicht zu den benötigten Skills im Alltag passen.
Mathe z.B. spielt nach meiner Erfahrung praktisch keine Rolle in der Entwicklung (außer in einigen Spezialgebieten). Ich muss ggf. sowas wie den zeitlichen Aufwand von Algorithmen verstehen ( O log(n) etc.), aber wenn ich dafür zwei Semester Mathe brauche, läuft irgendwas falsch.
Viel wichtiger ist Erfahrung in Projekten - und zwar großen und langlebigen, um zu lernen, wie man wartbaren Code schreibt (und was passiert, wenn man es nicht tut). Dazu natürlich entsprechende Frameworks (im Fall von Java: Spring), Testautomatisierung etc. Das ist zumindest in meinem Bereich auch seit langer Zeit recht stabil (was in diesem Ausmaß aber vielleicht eher Java-spezifisch ist). Da stellt sich für mich aber die Frage, ob das wirklich Aufgabe eines Uni-Studiums sein sollte, und nicht eher FH oder Ausbildung.
In anderen Bereichen kann ich zumindest was mit der These anfangen, dass die technologische Entwicklung schneller läuft, als die Ausbildung hinterher kommt. Beispiel DevOps/Kubernetes etc.: da steigt der Bedarf gerade stark an. Mehr Firmen setzen auf die Technologie und wollen einen entsprechenden Bereich aufbauen. Allerdings wollen sie das nicht mit jemandem machen, der/die das ein Semester in der Uni hatte, sondern mit jemandem mit Erfahrung - von denen gibt es aber nicht genug, ergo gibt es da einen Fachkräftemangel.
Widersprechen möchte ich auf jeden Fall der Behauptung, dass es an mangelnder Ausbildung im Bereich “KI” liegt. Für die Benutzung von LLMs brauche ich kein Studium - ich brauche Erfahrung um einschätzen zu können, wann die Dinger mir mal wieder Mist erzählen. Und das lerne ich nicht in Vorlesungen.
Ich denke du beschreibst das Problem, das wir in Deutschland das Universitäts-Studium als Ausbildung für die Wirtschaft zweckentfremden. Dafür ist es nicht gedacht und gemacht. Eine Universität soll forschen und ein Studium an einer Universität auf die Forschung vorbereiten.
Für die 90% der Leute die in die Wirtschaft gehen wollen macht ein Hochschulstudium oder eine Ausbildung wesentlich mehr Sinn. Wie du sagst, kein normaler Software-Entwickler braucht Berechenbarkeit und Komplexität oder 4 Module Mathe. Das kann man alles wieder vergessen nach der Klausur. In Der Ausbildung hat man gleich den Betrieb dabei und Hochschulen sind auch praxisorientierter.
Also wenn ich ehrlich bin hilft das wissen um Komplexität, Schleifen-Invarianten, Algorithmen,… sehr im Code Review und Design bzw. Auch für die Definition von Testfällen. Mathe dagegen war wirklich in vielen Fällen ein Overkill. Andererseits haben wir in Mathe auch ewig auf Boolscher Algebra, Mengenlehre,… rumgeritten und gefühlt schafft dennoch keiner den Transfer in Code (bzw was bspw. SQL mit Mengenlehre zu tun hat). Ich glaube statt “Mathe braucht es nicht” wäre es wichtiger die Verzahnung von Mathe mit deren tatsächlichen Anwendungen im Gebiet herauszustellen. Dann ist’s auch nimmer so ein “trockenes” Thema und die Leute sehen eher ein, wozu man das braucht?
Wir hatten “klassische” Mathe, Statistik und dann nochmal speziell “Mathe für Informatiker” an der FH. Ersteres war scheinbar primär zum aussieben. Aber den Rest kann ich immer wieder gut gebrauchen.
War natürlich etwas überspitzt formuliert. Natürlich ist das ganz irgendwo hilfreich, die Frage ist eher ob man es in dem Umfang, in dem es an den Unis gelehrt wird, auch wirklich im Beruf braucht.
Mathe ist da ein gutes Beispiel: Muss man wirklich sämtliche Probleme selber herleiten können oder reicht es nicht, wenn ich die notwendigen Funktionen anwenden kann?
Auf “KI” im Sinne von “Nutzung von KI-Werkzeugen” zu schulen ist sowieso hirnrissig, weil sich jetzt schon rumspricht dass die meisten Use Cases dafür vollkommener Quatsch sind und die Tools weder Zeit sparen noch Qualität erhöhen. Es gibt da Ausnahmen, aber die sind dann eben in spezifischen Use Cases, wo es kein Prompt Engineering braucht.
Will sagen, selbst wenn das stimmen würde (was es nicht tut), wäre die Antwort nicht, da mehr Schulungsaufwand zu betreiben, weil man annehmen darf dass etwaige Änderungen erst nach dem Platzen der Bubble Wirkung zeigen werden. Also zu spät kommen würden.
Ich mache grade ein duales Studium, Softwaretechnologie Entwicklung. Der Studiumsaspekt ist, nach einem Jahrzehnt die größte Zeit des Tages mit Programmieren und Sysadmin sein, und neben den Praxisphasen, der lästige, unnötige Klotz dabei. Quasi alles was wir da ‘lernen’, wird von mir und Kollegen sofort lachend beiseite geschoben. Und ich merke stark, wie die, die eben kein Jahrzehnt (Amateur)Erfahrung haben, strugglen, weil die nun alles in den Praxisphasen tatsächlich professionell lernen müssen.