प्रशासनिक ढाँचा: क्रेडिट्स, लर्निंग आउटकम्स, प्रवेश की आवश्यकताएँ, नियम-प्रक्रिया और पार्टनरशिप मॉडल — रेक्टोरेट, शैक्षणिक विभाग और प्रवेश समिति के लिए
लॉन्च का कानूनी मॉडल
यह प्रोग्राम किसी मौजूदा विश्वविद्यालय की पार्टनरशिप में लॉन्च किया जाएगा। कार्यकारी समूह तीन विकल्पों पर विचार कर रहा है; अभी कोई निर्णय नहीं लिया गया है — नीचे चर्चा हेतु एक ढाँचा दिया गया है।
1पार्टनर विश्वविद्यालय के लाइसेंस के भीतर एक नई मास्टर्स स्पेशलिटी। सबसे छोटा ट्रैक: मौजूदा लाइसेंस का उपयोग होता है, और शैक्षणिक प्रक्रिया शुरू होने से पहले प्रोग्राम की विशेष एक्रेडिटेशन की जाती है।
2किसी विदेशी विश्वविद्यालय के साथ संयुक्त / डुअल प्रोग्राम। इससे अंतरराष्ट्रीय डिग्री और एक मज़बूत मार्केटिंग एसेट मिलता है; इसके लिए अंतर-विश्वविद्यालयीय समझौते और दो नियामक ढाँचों के तालमेल की ज़रूरत होती है।
3एक अलग शैक्षणिक संस्था। अधिकतम स्वायत्तता मिलती है, लेकिन यह सबसे लंबा और पूंजी-गहन रास्ता है; मौजूदा नियामक परिस्थितियों में इसे एक दीर्घकालिक परिदृश्य के रूप में देखा जा रहा है।
प्रोग्राम का क्रेडिट मैप — 120 ECTS (ड्राफ़्ट)
कार्यकारी वर्कलोड विभाजन: प्रति सेमेस्टर 30 ECTS, पूरे प्रोग्राम के लिए 120 — यह मास्टर्स के बोलोन्या ढाँचे के अनुरूप एक संदर्भ बिंदु है। यह ड्राफ़्ट राज्य शैक्षणिक मानकों (GOS) और पार्टनर विश्वविद्यालय के नियमों के साथ मिलान हेतु है।
यह एक समेकित ढाँचा है, जो कोर्स-स्तरीय outcomes से तैयार किया गया है (पूर्ण विवरण संबंधित कोर्स पेजों पर उपलब्ध है)। स्नातक (ग्रेजुएट):
✓आधुनिक मॉडल बनाता और प्रशिक्षित करता है — क्लासिकल ML से लेकर ट्रांसफ़ॉर्मर्स, LLM और एजेंटिक सिस्टम्स तक — और आर्किटेक्चर के चुनाव को तार्किक रूप से स्पष्ट करता है
✓मॉडल को प्रोडक्शन तक पहुँचाता है: डेटा पाइपलाइन, डिप्लॉयमेंट, मॉनिटरिंग, तथा SLA और quality constraints के तहत काम
✓पुनरुत्पादनीय (reproducible) शोध करता है — किसी वैज्ञानिक शोधपत्र की रेप्लिकेशन से लेकर अपने स्वयं के research योगदान तक
✓AI सिस्टम्स की विश्वसनीयता, सुरक्षा और निष्पक्ष मूल्यांकन का आकलन करता है और उसे सुनिश्चित करता है
✓उच्च-प्रदर्शन इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ काम करता है: GPU, डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग, LLM serving, कंप्रेशन
✓मास्टर्स थीसिस का बचाव (defend) करता है — research या production ट्रैक में एक मौलिक योगदान
प्रवेश की आवश्यकताएँ (ड्राफ़्ट)
•बैचलर डिग्री; STEM बैकग्राउंड को प्राथमिकता दी जाती है, लेकिन प्रवेश परीक्षा पास करने पर यह अनिवार्य नहीं है
•तकनीकी बैचलर स्तर का गणित: लीनियर अलजेब्रा, कैलकुलस, और प्रोबेबिलिटी थ्योरी की बुनियादी समझ
•Python में सक्षम प्रोग्रामिंग
•अंग्रेज़ी भाषा — वैज्ञानिक साहित्य और डॉक्यूमेंटेशन पढ़ने के लिए पर्याप्त स्तर पर
•प्रवेश परीक्षा का प्रारूप (परीक्षा / पोर्टफ़ोलियो / साक्षात्कार) — कार्यकारी समूह द्वारा पुष्टि होना बाकी है
फ़ैकल्टी व्यवस्था — वास्तविक स्थिति
टीम के मूल सदस्यों ने यांडेक्स स्कूल ऑफ़ डेटा एनालिसिस (YSDA), Yandex.Uchebnik और ओलंपियाड प्रोग्राम बनाए हैं। फ़िलहाल कोर के 21 में से 5 कोर्स के लिए मेंटर तय हो चुके हैं या चर्चा में हैं; बाकी के लिए चयन प्रक्रिया जारी है — हर कोर्स की स्थिति उसके पेज पर देखी जा सकती है। स्टाफ़िंग का लक्ष्य नियम यह है: हर कोर्स को «प्रैक्टिशनर-लेक्चरर + सेमिनार-इंस्ट्रक्टर» की जोड़ी से कवर किया जाए, जबकि थीसिस के लिए वैज्ञानिक मार्गदर्शन एक अलग भूमिका है, जिसे डिफ़ॉल्ट रूप से लेक्चरिंग लोड के साथ नहीं जोड़ा जाता। मास्टर्स प्रोग्राम की फ़ैकल्टी की डिग्री-योग्यता संबंधी नियामक आवश्यकताओं को अंतिम टीम-संरचना की अनिवार्य शर्त माना जाता है, और इन्हें पार्टनर विश्वविद्यालय के साथ मिलकर पूरा किया जाएगा।
मास्टर्स थीसिस की प्रक्रिया (ड्राफ़्ट)
1विषय का चुनाव और थीसिस सुपरवाइज़र की नियुक्ति — सेमेस्टर 2 के अंत तक; हर मास्टर्स स्टूडेंट के लिए एक व्यक्तिगत कैलेंडर योजना
2सेमेस्टर 4 में Research Seminar और Thesis Seminar — लेखन प्रक्रिया के लिए संरचित मार्गदर्शन
3प्री-डिप्लोमा प्रैक्टिकम — अंतिम प्रयोग और परिणामों का संकलन
4बाहरी रिव्यूअर के साथ प्री-डिफ़ेंस → समिति के समक्ष अंतिम डिफ़ेंस
!डिफ़ेंस की प्रक्रिया डिफ़ेंस के समय लागू नियामक आवश्यकताओं के अनुसार तय होगी (सत्यापन प्रणाली फ़िलहाल सुधार की प्रक्रिया में है) — लॉन्च से पहले नियमों का पार्टनर विश्वविद्यालय के साथ मिलान किया जाएगा
मूल्यांकन और गुणवत्ता नियंत्रण
हर कोर्स एक मापने योग्य असेसमेंट के साथ पूरा होता है, जो घोषित outcomes से जुड़ा होता है: परीक्षा, प्रोजेक्ट, या दोनों का मिश्रण। प्रैक्टिकम और कैपस्टोन का मूल्यांकन पहले से घोषित मानदंडों (reproducibility, कार्यक्षमता, डॉक्यूमेंटेशन) के आधार पर किया जाता है। लर्निंग सामग्री दो-चरणीय जाँच से गुज़रती है: जनरेशन → कोर्स के फ़ैकल्टी सदस्य द्वारा विशेषज्ञ समीक्षा; समीक्षा से पहले सामग्री को स्पष्ट रूप से ड्राफ़्ट के रूप में चिह्नित किया जाता है। प्रोग्राम को एक्रेडिटेशन हेतु आवेदन से पहले पाठ्यक्रम की बाहरी विशेषज्ञ समीक्षा के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पार्टनरशिप मॉडल: कौन क्या लाता है
→प्रोग्राम टीम: पाठ्यक्रम और सामग्री, मेंटर नेटवर्क (Google Zurich के इंजीनियर्स सहित), प्रैक्टिकम और ऑटो-चेकिंग वाला लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म, मार्केटिंग और एडमिशन, ऑपरेशनल सपोर्ट
←पार्टनर विश्वविद्यालय: लाइसेंस और एक्रेडिटेशन ट्रैक, डिग्री, नियामक आवश्यकताओं के अनुरूप डिग्री-योग्य फ़ैकल्टी, क्लासरूम और प्रशासनिक इंफ्रास्ट्रक्चर, नियामक के समक्ष प्रतिनिधित्व
कार्यकारी समूह के खुले प्रश्न
1लॉन्च का कानूनी मॉडल: विश्वविद्यालय के लाइसेंस में स्पेशलिटी / संयुक्त प्रोग्राम / अलग संस्था?
2शिक्षण शुल्क का लक्ष्य और पहले बैच के आकार का निर्धारण
316 कोर्स के लिए फ़ैकल्टी पदों को भरना, जिनमें सेमेस्टर 3–4 भी शामिल हैं
4लाइसेंस-धारक विश्वविद्यालय और बातचीत की स्थिति
5एक्रेडिटेशन ट्रैक को ध्यान में रखते हुए लॉन्च की यथार्थवादी समय-सीमा
यह कार्यकारी समूह के लिए एक ड्राफ़्ट है: «ड्राफ़्ट» / «पुष्टि होना बाकी है» के रूप में चिह्नित सभी पैरामीटर चर्चा हेतु कार्यकारी अनुमान हैं, न कि स्वीकृत निर्णय।