“AI-ajastu tooteinsener” õppekava

Õppekava

Programmeerimisõpe täiskasvanutele AI-ajastul

Õppekavarühm

Tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs.

Eesmärk

Õppekava koolitab AI-valmis tootearendusinsenere (AI-Ready Product Engineer) — spetsialiste, kes valdavad tehnilist laiust kaasaegse tarkvarasüsteemi kogu ulatuses, nagu andmed, loogika, liidesed, integratsioonid ja tehisintellekt, ning kes teevad otsuseid ulatuse, kompromisside ja prioriteetide kohta, mitte ainult teostuse kohta. Lõpetajad omandavad praktilised oskused, professionaalse otsustusvõime ja etapiviisilise tehisintellekti kirjaoskuse, et asuda tööle näiteks tarkvaraarendaja, tootearendusinseneri, tehisintellekti inseneri, full-stack arendaja või muul tehnilisel ametikohal.

Sihtgrupp ja õppe alustamise tingimused

Õppima asumiseks peab kandidaat olema vähemalt 18-aastane, omama varasemat põhiharidust, valdama inglise keelt vähemalt tasemel B2 ning olema sooritanud veebipõhise testi, mis hindab loogilist mõtlemist ja probleemide lahendamise oskust. Varasemad programmeerimisteadmised ei ole nõutavad.

Õppekava sobib kandidaatidele, kes on tehnoloogia vastu uudishimulikud, lahenduskesksed, iseseisvad, mugavad ebamäärasusega ning valmis oma töö eest vastutama ja väljakutsete kaudu arenema. Õppekava ei sobi kandidaatidele, kes ootavad samm-sammulist juhendamist, lihtsaid vastuseid või ette antud õpiteed. Õppima asumiseks tuleb läbida Selection Sprint.

Vastuvõtt // Selection Sprint (156 akadeemilist tundi, sh 112 akadeemilist tundi auditoorset ja praktilist tööd)

Enne õppekavale asumist läbivad kandidaadid Selection Sprindi — intensiivse katseperioodi, mille käigus süvenetakse Java programmeerimise alustesse ja arenduskeskkondadesse. Sprint koosneb kahest kohapealsest nädalast ja ühest kaugtöö nädalast. See etapp loob tugeva aluse ning aitab hinnata, kas kandidaadil on vajalik iseseisvus ja enesejuhtimisoskus, et edukalt toime tulla õppekava peer-to-peer õpikeskkonnas. Kandidaadid läbivad lühikesi, automaatselt hinnatavaid harjutusi, kusjuures esimese ja teise nädala lõpus toimuvad eksamid, mis jälgivad edasijõudmist; nädalavahetused on pühendatud meeskonnatööle keerukamate ülesannete kallal. Kogu protsessi vältel toetavad kandidaate tiimiliikmed ja tehnilised juhendajad, kelle roll on suunata küsimuste ja vihjete kaudu, mitte anda otseseid vastuseid, aidates kandidaatidel arendada iseseisvat ja loovat probleemilahendust ning peer-to-peer õppimist.

Õpiväljundid

AI-Ready Product Engineer õppekava (kuni 15 kuud, 3000 akadeemilist tundi, sh 40 akadeemilist tundi auditoorset ja praktilist tööd) koosneb:

  • Programmeerimise alused ja back-end (kuni 6 kuud, 1200 akadeemilist tundi, sh 40 akadeemilist tundi auditoorset ja praktilist tööd)
  • Tootearendus (kuni 9 kuud, 1800 akadeemilist tundi).

Õppekava läbimine toimub uuel iseõppeplatvormil, mille on alates 2023. aastast peer-to-peer õppemeetodi toetamiseks välja töötanud OÜ FutureCoders. Platvorm sisaldab automatiseeritud kandideerimisprotsessi, kohandatavaid teste, mängustatud edenemise jälgimise süsteemi ning mooduleid, mis võimaldavad õppijatel süveneda erinevatesse programmeerimiskeeltesse ja tehnoloogiatesse.

Õppekava läbimisejooksul õppija:

  • kirjutab programmikoodi Java (back-end) ja JavaScript/TypeScript (front-end) keeles, rakendades andmestruktuure, testimist ja veakäsitlust;
  • kavandab andmebaase ja toote arhitektuuri, alates üksikrakendustest kuni kihilise, mitme teenusega, sõnumipõhise süsteemini;
  • rakendab, paigaldab, turvab ja testib back-end teenuseid, REST API-sid ning full-stack, reaalajas veebirakendusi;
  • integreerib tehisintellekti (suured keelemudelid, retrieval-augmented generation ja vektorpõhine otsing) töötavatesse toodetesse ning hindab tehisintellekti loodud väljundit kindlaksmääratud kriteeriumite alusel;
  • juurutab ja haldab lahendusi konteinerite, CI/CD torustike ja tootmiskeskkonna seire abil;
  • teeb ja põhjendab toote- ja arhitektuuriotsuseid (ulatuse määramine, prioriseerimine ja tööde hindamine, millel puudub üks õige vastus);
  • osaleb tarkvaraarenduses nii iseseisvalt kui meeskonnas, kasutades versioonihaldust ja struktureeritud vastastikust hindamist (peer-review).

Programmeerimise alused ja back-end (kuni 6 kuud, 1200 akadeemilist tundi, sh 40 akadeemilist tundi auditoorset ja praktilist tööd)

Õppijad liiguvad testitud ja hästi struktureeritud koodi kirjutamiselt kihilise, püsiva andmehoidlaga rakenduste ehitamiseni, sealt edasi REST API-de loomiseni, mida teised süsteemid saavad kasutada, ning lõpuks mitmekasutajaliste teenuste juurutamiseni koos autentimise, autoriseerimise, samaaegsuse ja juurutamisega. Tehnilise arenguga paralleelselt kujundavad õppijad õppekava professionaalset alust: tagasiside andmine ja vastuvõtmine, paariprogrammeerimine, koodiülevaatus, otsuste omanikuks olemine ning distsiplineeritud suhe tehisintellektiga (õppides selle väljundit kontrollima, mitte vaikimisi usaldama). Mooduli läbimise ajal toetatakse õppijate arengut mitmesuguste tegevuste kaudu, kus oma valdkonna spetsialistid jagavad kogemusi formaatides nagu kood/Jam, kood/Talk, koodiülevaatused spetsialistidega, kood/Workshop jm. Korraldatakse ka erinevaid töötubasid ja karjäärivalikut toetavaid tegevusi, näiteks karjäärimess ja treeningintervjuud.

Programmeerimise aluste ja back-endi läbimisel õppija:

  • kirjutab testitud koodi, mis käsitleb vigast sisendit, valib teadlikult andmestruktuure ja korraldab koodi selge vastutusalade eraldamisega;
  • kavandab ja päringustab relatsioonilisi andmebaase ning ehitab kihilise, veakindla arhitektuuriga rakendusi;
  • ehitab ja turvab REST API-sid, mõistab HTTP protokolli tasandil ning väldib levinud süstimishaavatavusi parameetritega päringute abil;
  • ehitab mitmekasutajalisi teenuseid server-side raamistiku abil, tegeliku autentimise, autoriseerimise ja turvalise samaaegse andmebaasijuurdepääsuga;
  • juurutab teenuseid konteinerite abil ja tarnib testitud koodi läbi CI-torustiku;
  • teeb koostööd Giti harude, pull request’ide ja struktureeritud koodiülevaatuse kaudu ning dokumenteerib arhitektuurilisi otsuseid;
  • kasutab tehisintellekti kui kontrollitud tööriista teadustööks, silumiseks ja standardkoodi genereerimiseks ning vaatab tehisintellekti loodud väljundi üle sama põhjalikult kui meeskonnakaaslase pull request’i.

Programmeerimiskeeled: Java backend + JavaScript

Tootearendus (kuni 9 kuud, 1800 akadeemilist tundi)

Õppijad ehitavad ja tarnivad kolm üha keerukamat ja vastutusrikkamat toodet: full-stack, reaalajas, kasutajakeskse platvormi; mitme teenusega, äritegevuse jaoks kriitilise tähtsusega platvormi koos maksete ja sõnumijärjekordadega; ning tehisintellektipõhise (AI-native) platvormi, mis integreerib suuri keelemudeleid, retrieval-augmented generation’i ja vektorpõhist otsingut. Paralleelselt kujundavad õppijad tooteotsustusvõimet: eelduste valideerimine enne arendamist, edukriteeriumite määratlemine, prioriseerimine piirangute tingimustes, tehniliste otsuste sidumine äritulemustega ning avatud lõpuga tööde hindamine, millel puudub üks õige vastus.

Tootearenduse läbimisel õppija:

  • ehitab full-stack rakendusi komponendipõhise front-end raamistikuga, töötades kahes keeleökosüsteemis (back-end keel + JavaScript/TypeScript);
  • käsitleb reaalajas suhtlust (WebSockets) ja kavandab API-sid front-end’i tarbimiseks;
  • lahutab süsteeme selgete piiridega teenusteks, kasutades sõnumijärjekordi asünkroonseks töötluseks;
  • integreerib kolmandate osapoolte teenuseid — makseteenuse pakkujad, OAuth pakkujad — tehingulise terviklikkusega;
  • rakendab tootmiskeskkonna turvapraktikaid: rollipõhine juurdepääsukontroll, kaheastmeline autentimine ning kaitse levinud ründeliikide vastu;
  • testib kogu tehnoloogiapinu ulatuses, sealhulgas hajussüsteeme, koormust ja tehisintellekti mittedeterministlikku väljundit;
  • haldab tootmislaadset infrastruktuuri koos seire, häirete ja mitme keskkonnaga CI/CD-ga;
  • integreerib LLM API-sid töötavatesse toodetesse — prompt’ide kujundamine, funktsioonide väljakutsumine, voogedastus — ning ehitab retrieval-augmented generation torujuhtmeid, kasutades embeddinguid ja vektorsalvestust;
  • kavandab tehisintellekti-teadlikku arhitektuuri, mis arvestab tokenite maksumust, latentsust, vahemälu kasutamist ja tõrkeohutust;
  • teeb ja põhjendab toote- ja arhitektuuriotsuseid ebamäärasuse tingimustes ning hindab tööd enda sõnastatud kriteeriumite alusel.

Programmeerimiskeeled: Java backend + JavaScript & TypeScript frontend

Tehisintellekti kirjaoskus kogu õppekava vältel

Tehisintellekti kirjaoskus on üles ehitatud etapiviisiliselt, mitte koondatud ühte kohta, ning seda hinnatakse igas moodulis. Õppijad liiguvad tehisintellekti loodud koodi rea-realt kontrollimiselt tehisintellekti kui mõttepartneri kasutamiseni, kes surve all testib nende endi disainiotsuseid, sealt edasi autonoomsete tehisintellekti töövoogude käivitamiseni, mida nad ise määratlevad ja selgete kriteeriumite alusel kontrollivad, ning lõpuks tehisintellekti ehitamiseni juhitud tootevõimekusena, millel on kindlaksmääratud kvaliteedilävendid, seire ja tõrkeolekud. Igas etapis jääb vastutus tarnitud töö eest õppijale endale: “tehisintellekt tegi selle” ei ole professionaalne vabandus.

Deep Dives (2-4 nädalat)

Süvamoodul, mis pakub keskendunud õpet kindlas valdkonnas, et laiendada konkurentsivõimet tööturul: 3D & Animatsioon.

Õppeprotsessi kirjeldus

Õppekava põhineb OÜ FutureCoders rakendusel, mis kasutab iseõppe metoodikat ja rakendab peer-to-peer metoodikat, mis tugineb sotsiaalsele konstruktivismile. See tähendab, et õppijad ehitavad teadmisi projektide ja struktureeritud vastastikuse hindamise kaudu. Edasiminek toimub üha keerukamate projektide läbimise kaudu, mida hindavad kaaslased mitmeetapilise ülevaatuse käigus.

Pedagoogika tugineb kahele täiendavale põhimõttele:

  • Spiraalne õppekava naaseb samade kontseptsioonide juurde üha suurema sügavusega, iga naasmine tuginedes eelmisel saavutatule.
  • Horisontaalne integratsioon seob antud hetke kontseptsioone: iga teema vastab küsimusele, mis teeb võimalikuks järgmise teema. Õppija süveneb alati millessegi, mida ta juba tunneb, ning laieneb millessegi, mis vajab seda, mida ta juba teab.

Kogu õppeprotsessi tavapärane kestus on 15 kuud. Kuna õpe põhineb iseõppel ja peer-to-peer metoodikal, on võimalik valida õppetempo ning õppekava on võimalik läbida kiiremini. Kohustuslikud projektid määratlevad, mida iga lõpetaja loob, ning valikulised projektid loovad süvitsimineku võimaluse kiiremini edasi jõudvatele õppijatele. Kogu õppeprotsess toimub praktilise ja meeskonnatööna, mida toetavad täiendavad tegevused, näiteks erinevad koostöötoad partneritega, kohtumised oma valdkonna spetsialistidega, tööpäevavarjutamine ning muud karjäärivalikut toetavad üritused.

Õppesisu on 4 erinevas vormis:

  • Sissejuhatav sisu annab õppija etapist üldistatud ülevaate, iga mooduli alguses ja lõpus.
  • Metaoskuste sisu käsitleb tehnilise töö all peituvat professionaalset hoiakut.
  • Kontekstuaalne sisu ehitab üles mõttemudeli, mida on vaja eesootava töö jaoks.
  • Projektiülesanded on edasimineku üksuseks: mida õppija ehitab, milliste piirangute all ja milliste kriteeriumite alusel.

Hindamine

Õpiväljundeid hinnatakse vastuvõtuperioodil eksamitega, mis toimuvad esimese ja teise nädala lõpus. Nende tulemused annavad selge ülevaate kandidaatide võimekusest, arengust ja valmisolekust.

Õppekava läbimise ajal hinnatakse õpitulemusi jooksvalt nii õppeplatvormi sisseehitatud kontrollmoodulite kaudu, mis kontrollivad õppija kirjutatud programmikoodi töökindlust, kui ka kaasõppijate endi poolt, hindamisjuhiste alusel. Peamine hindamismehhanism on mitmeetapiline vastastikune hindamine (peer-review), mida rakendatakse iga projektiesitluse puhul:

  • Ettevalmistus: õppija esitab töö ja valmistub hindamisseansiks.
  • Testimine: tulemust kontrollitakse projekti kindlaksmääratud kriteeriumite alusel.
  • Koodiülevaatus: hindajad ja autor käivad koodi läbi ning arutavad valitud lähenemist.
  • Vastuvõtmine: tehakse ja registreeritakse läbi/mitteläbi otsus.
  • 360-kraadine tagasiside: iga osaleja annab teistele struktureeritud tagasisidet.

Hindamine on diferentseerimata ja keskendunud õppija arengule: töötav lahendus, mis vastab ülesande eesmärgile ja juhistele, annab ülesandele määratud punktid; õppija ei saa liikuda sõltuvasse ülesandesse edasi enne, kui nõutav tulemus on saavutatud.

Õppekava loetakse edukalt läbituks ainult siis, kui õppija on saavutanud kõik läbitud moodulite jaoks määratletud õpiväljundid, mis on kinnitatud eeltoodud hindamisprotsessi kaudu.

Väljastatavad dokumendid

  • Õppijad, kes on läbinud Programmeerimise aluste ja back-endi mooduli, saavad tunnistuse.
  • Õppijad, kes on läbinud AI-Ready Product Engineer õppekava (Programmeerimise alused ja back-end ning Tootearendus), saavad diplomi.

Õppekeskkond

Auditoorne õpe toimub //kood õppekeskustes, sealhulgas kood/Jõhvis (2. Tartu põik 5, Jõhvi), kood/Järvas (Keskväljak 15, Paide) või kood/Võrus (Tartu tn 25, Võru), kaasaegsetes koostööruumides, mis on varustatud õppijatele vajalike vahenditega. Igas asukohas on õppijatel personaalsed uksekaardid, mis võimaldavad hoonesse ööpäevaringset ligipääsu. Tasuline ühiselamukoht on saadaval kood/Jõhvis ja kood/Võrus.

Õppekava on võimalik läbida hübriid- või täielikult kaugõppe vormis, tingimusel et õppija peab kinni tähtaegadest ja osaleb vajaduse korral kavandatud kontaktüritustel.

Vastuvõtu ja väljaarvamise tingimused

Õppima asudes sõlmib õppija õppelepingu //kood ühe õppekeskusega, milleks on kood/Võru, kood/Järva või kood/Jõhvi (MTÜ Tuleviku Tehnoloogiaharidus). Õppijalepingu kohaselt:

  • //kood on kohustatud tagama õppijale ligipääsu ja toe iseõppe õppekavas, pakkuma tipptasemel tarkvaraarenduse haridust ning toetama õppija karjääri.
  • Õppija on kohustatud osalema õppeprotsessis heas usus ning püüdlema selle poole, et olla //kood õpikogukonna täieõiguslik liige.

Selleks, et tagada juurdepääs haridusele sõltumata kandidaadi taustast või finantsolukorrast, ei võta //kood õpingute alustamisel õppemaksu. Õppeasutuse ja õppekava jätkusuutlikkuse tagamiseks sõlmib iga õppija tulude jagamise lepingu (Income Sharing Agreement), mille alusel panustab ta kooli ja kogukonda tagasi hiljem, pärast lõpetamist. Meil on paindlikud makseviisid, mistõttu saab õppemaksu tasuda osamaksetena või korraga, mistahes ajal.

Programmeerimise aluste ja back-endi programmi hind on 2500 €.


AI-Ready Product Engineer õppekava (Programmeerimise alused ja back-end ning Tootearendus) hind on 4500 €.

Õppelepingu ennetähtaegne lõpetamine

//kood-il on õigus õppeleping ennetähtaegselt lõpetada, kui:

  • õppelepingut rikutakse / pannakse toime tegu, mis kahjustab //kood-i, selle õppijate või töötajate head mainet;
  • õppija on saavutanud negatiivseid õpitulemusi, st omandanud teadmised ja oskused, mis jäävad alla nõutava miinimumi, ning ei ole oma tulemusi parandanud vaatamata //kood-i kirjalikule hoiatusele.

//kood teavitab õppijat õppelepingu lõpetamisest ja sellega kaasnevatest kuludest 30 kalendripäeva jooksul alates õppelepingu lõpetamise kuupäevast. Õppija saab tasuda lõpetamistasu korraga või igakuiste osamaksetena, kuni ennetähtaegse lõpetamise tasu on täies mahus tasutud. Lepingu ennetähtaegse lõpetamise tasu tasutakse proportsionaalselt õpitud kuude arvuga ning see jaotatakse ühtlaselt 1.–15. akadeemilise kuu peale.

Kui õppija soovib õppelepingu lõpetada, tuleb esitada digitaalselt allkirjastatud avaldus õppelepingu lõpetamiseks aadressile students@kood.tech. Sellisel juhul on õppija kohustatud tasuma ennetähtaegse lõpetamise tasu, mis katab õppekulud. Lepingu ennetähtaegse lõpetamise tasu tasutakse proportsionaalselt õpitud kuude arvuga ning see jaotatakse ühtlaselt 1.–15. akadeemilise kuu peale.

Kvaliteedi tagamise tingimused

Selleks, et tagada õppijate pidev areng ja õppematerjalide jätkuv kvaliteet, teeb //kood koostööd sarnast metoodikat rakendavate partnerkoolidega ning partnerettevõtetega, täiendades ja ajakohastades õppekava pidevalt, et see vastaks tarkvaraarenduse valdkonna aktuaalsetele nõuetele. Mooduleid, teemasid ja projektiülesandeid võidakse lisada, uuendada või eemaldada eesmärgiga varustada õppijaid oskuste ja kogemustega, mida nad vajavad oma järgmise ametikoha leidmiseks tehnoloogiasektoris.

Õppijate rahulolu jälgimiseks kogub //kood Net Promoter Score’i (skaalal 0–10) koos kvalitatiivse tagasisidega õppijatelt iga testperioodi lõpus, Selection Sprindi lõpus ning kindlaksmääratud punktides õppekava vältel. Tagasisidet kasutatakse otse nii õppekava kui igapäevase õppekogemuse parendamiseks.

Kandideerimine ja vastuvõtumäng