EduOps:应用 DevOps 将学术界和工业界融合在一起

EduOps 是一个未开发的领域。 通过对教程方法采用 DevOps 方法,它具有彻底改变当前学术系统工作方式的巨大潜力。 教育科技 和 EduOps 完全不同,但后者肯定可以对前者产生积极的影响。

EduOps 是对 DevOps 启发原则的应用,加上有效的 DocOps 和 HumanOps 策略,以弥合学术界和工业界之间的差距。

现在,为什么学术界和工业界之间存在差距? 看这个最简单的方法是当前的学术大纲。 大部分重点是仅对考试评分有用的理论知识。 如果最终目标是熟练理解工业级用例,那么对需要更多关注的实际方面的关注就会少得多。

到目前为止,我们已经在 Rethinking DevOps 系列的前几章中了解了 DocOps 和 HumanOps。 它们可以应用于学术实践吗?

  • 正如 DevOps 怎样加快应用程序的开发和部署一样,EduOps 通过简化和精简的教程方法加快了学习过程。
  • 正如我所建议的那样,EduOps 专注于简化将行业文档转化为学术上有用的资源和学习材料的过程。
  • 将行业重点学习材料的编辑过程保持在最低限度至关重要,因为同样来自学术界的学生有一天会成为该行业的专业人士。

从系统开发生命周期 (SDLC) 中汲取灵感

从普遍的角度来看,任何功能性基础设施都可以看作是一个不断发展的系统。 因此,绝对可以采用系统开发生命周期来简化学术进程。

课程开发生命周期 (CDLC)

课程开发生命周期是任何研究领域发展背后的根本动力。 除非教程过程没有得到仔细和持续的监控,否则学生不会为工业用例做好准备。

一个新的研究领域将始终处于 CDLC 之下,直到它准备好被社区所接受。 我所说的社区是指学生、教师和行业之间的同步协作。

CDLC是一种基本的教程和研究方法,由六个基本阶段组成。 应用程序的开发涉及以下步骤:

  1. 概念计划: 共同塑造一组主题来承担一个研究领域。
  2. 设计大纲:这是指研究领域或学科是按内容结构化并设计/重新设计的。
  3. 文档: 如果没有简明扼要的主题文档,一个有趣的主题是无效的。
  4. 教程:通过更多地关注学习的实际方面,确保设计的教程大纲和内容实际上是有趣和有效的。
  5. 学生反馈:听取学生反馈是确保内容质量始终如一的一项非常重要的措施。
  6. 行业反馈:应用行业专业人士的建议来改进教程方法可以在确保学生所学内容为行业做好准备方面发挥重要作用。

直到并且除非确定研究领域被仔细理解、结构化和记录,这个循环将继续存在。 一旦主题准备就绪——无论是在学术上还是行业上,它都不再属于 CDLC。 它最终属于教育发展生命周期(EDLC)。

教育发展生命周期 (EDLC)

教育发展生命周期是教育框架开发和运作背后的根本动力。 它涉及任何研究领域在其首次成立后的持续发展,并根据学生、专业人士和社区的反馈确保其不断改进。

  1. 概念计划: 重新审视涵盖研究领域的一系列主题。
  2. 设计大纲: 这是教程大纲进一步改进的时候。
  3. 文档:根据学术界和工业界不断更新文档和注释。
  4. 教程: 确保新主题继续易于理解。 在这个阶段,教程方法可能会被修改,重点是学科的目标和行业有效性。
  5. 学生反馈:倾听学生的反馈将继续是持续确保质量的一项非常重要的措施。
  6. 行业反馈:应用行业专业人士的建议来改进教程方法将继续在使学生做好行业准备方面发挥重要作用。
  7. 社区反馈:当内容准备好向公众发布时,学生、教师和行业专业人士的混合社区可以聚集在一起,对相关学科的学术草案进行最终更新。
  8. 教科书出版: 相关教材终于可以出版了。
  9. 生产力评测:将教科书视为产品是提高其在工业应用中价值的有效途径。 公开产品评测确保内容是最新的,并且始终为未来做好准备。

社区支持的开放模型将始终具有最流畅的操作。 只有通过开源模型才能真正实现周期的最后一步。 就我们怎样理解任何学科或研究领域的演变而言,这是最大的决定因素。

在当前的学术体系中,几乎没有来自学生、行业和社区的反馈……将教科书视为“产品”对于监控其在行业现实世界场景中的有效性至关重要。

EduOps 三角

与 DevOps 方法类似,我们必须了解 EduOps 是“Educational Operations”的缩写,可以有效地加速知识的传递,稳定而有效。

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EduOps 三角需要教师、学生和行业专业人士之间保持一致的平衡。 与 SDLC 不同,SDLC 需要以开发应用程序为中心,而 EDLC 始终需要处于中心位置。 这可以确保当学生的技能组合实际应用于现实世界场景时,他们所学的内容是最有效的。

我们怎样才能保持这种微妙的平衡? 这很简单:

我们可以在学术工作场所、教师招聘以及校园面试中练习 HumanOps。 这确保了学生、教师和行业都同样受益,从而形成了更好、更谦逊的社会。

通过在学术或行业面试中采用更友好的方法,招聘人员总是能够从他们的潜在员工中发挥出最好的一面。 招聘人员和面试官迫切需要表现出平易近人和善良的一面。 这会增强对潜在员工的信心,也就是他们会在面试中感到自在,并带出他们擅长的正确技能!

基于学科性质的学科分类

还迫切需要根据学科性质对各种学科进行分类。 每个学科都是不同的,需要来自不同学科的教师的关注。 以下图表和要点(引自下面链接的参考资料)对于理解怎样使用 CDLC、EDLC 和 EduOps 三角形设计和持续改进学术内容非常有帮助:

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  • 跨学科:在单一学科内工作。
  • 跨学科:从另一门学科的角度看待一门学科。
  • 多学科:来自不同学科的人一起工作,每个人都利用他们的学科知识。
  • 跨学科:整合来自不同学科的知识和方法,使用方法的真正综合。
  • 跨学科:创造超越学科视角的统一的知识框架。

通过对所教科目的不断研究,我们总能得出根据必要的学科要求和跨部门合作对它们进行分类的结论。 合作研究在有效的 EduOps 中发挥着关键作用。

Linux 可以是一门跨学科的学科,因为解决问题或执行任务可以来自不同的学科角度,例如系统管理、软件开发甚至硬件工程。

一个 example 学科内的学科是数学,而数学生物学本质上是跨学科的。 如果研究扩展,并且还需要物理知识,那么它也可以成为多学科。

当一个学科变得过于庞大时,它们就变成了跨学科的。 为了 example,生物信息学和人工智能是跨学科学科,因为这些领域需要专业知识和知识,而不仅限于特定学科。 甚至 DevOps 也是如此!

在 Linux Handbook,我们一直致力于通过采用有效的 EduOps 方法来帮助缩小学术界和工业界之间的差距。 在此说明中,一个 example EduOps 方法是我们用来将系统管理员手册、教程和指南(以行业为重点)转换为学术实践工作簿(以学术界为重点)的过程,而不会忘记其在工业生产力中的有用性。

我希望这一章有助于将学术界和工业界拉得更近、更紧密。 到那时,我将在本系列的后续章节中继续探索 DevOps 可以彻底改变各个领域的各种方式。 感谢您的阅读。 如果您在下面的评测部分有任何反馈或建议,请分享。