Methodology of transforming educational organizations based on fractal cluster theory

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The purpose of the study was to improve the quality of staffing in the sectors of the national economy. The research purpose is achieved through the development of a methodology for the transformation of industrial transport universities into scientific and educational centers of innovative development based on the fractal cluster theory of resource provision of development programs. The article analyzes the main reasons and principles of transformation of educational organizations that provide training of specialists for the transport industry. The possibilities of applying fractal cluster theory to optimize the resources of development programs are considered. A standard methodology for the transformation of educational organizations based on fractal cluster theory is developed. The object of the study is educational organizations that implement professional educational programs for branches of the national economy. The subject of the study is the transformation of educational organizations based on close interaction with business in conditions of resource constraints. The transformation of an educational organization is understood as a set of internal and external transformations that allow for a sustainable transition to scientific and educational centers of innovative development. The study is part of a comprehensive scientific study dedicated to improving the system of industrial transport education, conducted on the basis of the Samara State Transport University.

Авторлар туралы

Vyacheslav Volov

Samara State Transport University

Email: volovvt@samgups.ru
заведующий кафедрой «Естественные науки», доктор экономических наук, доктор технических наук, доктор педагогических наук

Aleksandr Zbarskiy

Russian Railways, JSCo

Email: zbar_am@mail.ru
заместитель начальника департамента управления персоналом, кандидат экономических наук

Maksim Garanin

Samara State Transport University

Email: garanin@samgups.ru
ректор, кандидат технических наук, доктор экономических наук

Әдебиет тізімі

  1. Боровская М.А., Масыч М.А., Паничкина М.В. Совершенствование системы непрерывного образования: кластерный и экосистемный подходы // Гуманитарий Юга России. – 2020. – № 5. – c. 15-35. – doi: 10.18522/2227-8656.2020.5.1.
  2. Сигова С.В., Серебряков А.Г., Лукша П.О. Формирование перечня востребованных компетенций: первый опыт России // Непрерывное образование: XXI век. – 2013. – № 1(1). – c. 61-71.
  3. Овчинникова О.П., Овчинникова Н.Э. Финансирование высшего образования в развитых странах и России: анализ современных тенденций // Финансы и кредит. – 2017. – № 38(758). – c. 2305-2316. – doi: 10.24891/fc.23.38.2305.
  4. Овчинникова О.П., Овчинникова Н.Э. Роль современного университета в инновационном развитии региона // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. – 2018. – № 2(62). – c. 154-163. – doi: 10.25513/1812-3988.2018.2.154-163.
  5. Корягина Е.Д. О перспективных моделях развития науки и высшего образования на период до 2035 г // Инновации и инвестиции. – 2020. – № 7. – c. 34-38.
  6. Лёвин Б.А. Роль отраслевых вузов в развитии высокоскоростных магистралей в России // Железнодорожный транспорт. – 2013. – № 9. – c. 29-32.
  7. Шаханов Д.С. О ключевых приоритетах корпоративной кадровой и социальной политики // Железнодорожный транспорт. – 2013. – № 11. – c. 14-18.
  8. Пашков К.А. Куда идет реформа транспортного образования? // Транспорт Российской Федерации. – 2015. – № 6(61). – c. 3-8.
  9. Кобылкин Д.Н., Лёвин Б.А., Шепитько Т.В. Создание эффективной транспортной системы в арктической зоне России: проблемы и перспективы // Механизация строительства. – 2014. – № 4(838). – c. 4-7.
  10. Лёвин Б.А., Давыдов А.М. Отраслевые вузы в наращивании потенциала научно-технического комплекса ОАО «РЖД» // Бюллетень Объединенного ученого совета ОАО РЖД. – 2014. – № 2. – c. 28-32.
  11. Левин Б.А. Университетский ресурс в инновационном цикле // Мир транспорта. – 2014. – № 6(55). – c. 190-200.
  12. Саратов С.Ю. Система профессиональных квалификаций - новый вектор государственной политики в сфере трудовых отношений и профессионального образования // Железнодорожный транспорт. – 2015. – № 6. – c. 27-30.
  13. Шаханов Д.С. Управление человеческими ресурсами в ОАО «РЖД» // Железнодорожный транспорт. – 2016. – № 2. – c. 38-42.
  14. Лёвин Б.А. Отраслевое образование в реализации транспортной стратегии России // Бюллетень Объединенного ученого совета ОАО РЖД. – 2016. – № 5. – c. 1-4.
  15. Шаханов Д.С. Управление кадровым потенциалом в ОАО «РЖД» // Железнодорожный транспорт. – 2017. – № 2. – c. 54-58.
  16. Шаханов Д.С. Управление человеческими ресурсами // Железнодорожный транспорт. – 2018. – № 2. – c. 29-33.
  17. Волов В.Т. Фрактально-кластерная теория и термодинамические принципы управления ресурсораспределением в экономических системах // Экономические науки. – 2007. – № 26. – c. 47-59.
  18. Волов В.Т. Фрактально-кластерная теория и термодинамические принципы анализа ресурсораспределения в иерархических самоорганизующихся системах // Сложность. Разум. Постнеклассика. – 2014. – № 3. – c. 56-96. – doi: 10.12737/6724.
  19. Фрактально-кластерная теория ресурсораспределения в социо-экономических системах // Информационные технологии и системы. Наука и практика: Том Часть 1. Владикавказ, 2009. – c. 5-22.
  20. Збарский А.М., Волов В.Т., Гаранин М.А. Матричный метод критериальной оценки подбора специалистов для предприятия // Вестник СамГУПС. – 2022. – № 2(56). – c. 14-18.
  21. Гаранин М.А., Волов В.Т. Трансформация высшей школы // Вестник СамГУПС. – 2022. – № 2(56). – c. 9-13.
  22. Распоряжение Правительства Российской Федерации от от 6 февраля 2021 г. № 255-р. Static.government.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/08kdjMvcFwlDWwASgiu9e7VL9DpZnssz.pdf.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Volov V.T., Zbarskiy A.M., Garanin M.A., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».