Динамическая кластерная модель научного взаимодействия педагогических вузов и институтов развития образования

Автор: Снежана Михайловна Ситяева, Светлана Владимировна Яремчук, Анна Владимировна Бакина, Александр Васильевич Готнога

Журнал: Общество: социология, психология, педагогика @society-spp

Рубрика: Педагогика

Статья в выпуске: 12, 2021 года.

Бесплатный доступ

В статье представлена динамическая кластерная модель научного взаимодействия педагогических вузов и институтов развития образования (ИРО). Описаны содержательные характеристики уровней взаимодействия: ресурсного, проектного, программного и стратегического. Целью исследования является апробация разработанной динамической модели кластерного взаимодействия педагогических вузов и ИРО в научной сфере. Для апробации модели использован объективный критерий – качество образования в конкретном регионе. Эффективность предлагаемой кластерной модели научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО подтверждается корреляционными связями между показателями качества образования в регионе и уровнем научного взаимодействия педагогического вуза и ИРО. Данная модель описывает уровни и характеристики научного взаимодействия и не навязывает структуру, содержание и формы совместной деятельности, поэтому носит универсальный характер и может описывать любые сложившиеся способы взаимодействия между образовательными организациями в регионе.

Еще

Кластерная модель, научный кластер, образование, качество общего образования, партнерское взаимодействие, уровни взаимодействия, мониторинг

Короткий адрес: https://sciup.org/149138787

IDR: 149138787   |   DOI: 10.24158/spp.2021.12.40

Текст научной статьи Динамическая кластерная модель научного взаимодействия педагогических вузов и институтов развития образования

Funding: the research was carried out within the framework of a state assignment for fundamental research “Development of a national cluster model of scientific (scientific and methodological) interaction of pedagogical universities and educational development institutes” (Supplementary Agreement of the Ministry of Education of the Russian Federation and Amur State University of Humanities and Pedagogy No. 073-03-2021-030/2 dated July 21, 2021).

Эффективные механизмы управления качеством образования требуют наличия надежной и достоверной информации об особенностях организации образовательного процесса на каждом его уровне. С этим обстоятельством связано усиленное внимание исследователей к проблеме кластерного взаимодействия образовательных учреждений, которое рассматривается как эффективный способ повышения качества образования в России. Специфика рассматриваемой проблемы заключается в том, что кластерное научное взаимодействие педагогических вузов и институтов развития образования (ИРО) вплоть до настоящего исследования оставалось вне поля научного анализа, поэтому нет четких критериев его эффективности. В данной статье предпринимается попытка восполнить указанный пробел посредством разработки динамической кластерной модели научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО.

Исследования практики формирования и развития образовательных кластеров в различных регионах нашей страны (Барышникова и др., 2013; Покровская, Раитина, 2016) показали, что их внутренняя структура существенно различается, поэтому очевидна необходимость выделения базовых характеристик данной системы, влияющих на ее эффективность.

Чаще всего термином «кластер» (Шаповал, 2011; Симонова, Дворникова, 2018) обозначают сетевое взаимодействие, основывающееся на территориальной общности или близости. Участниками такого кластера могут быть организации, интегрированные в едином информационно-коммуникационном и деятельностном пространстве на основе общей цели и образующие устойчивые партнёрские связи в процессе совместной деятельности. Причем эти организации являются отдельными субъектами, полезны друг другу и обладают какими-то ограниченными ресурсами. Партнёрские организации используют ресурсы друг друга для решения поставленных задач совместной деятельности, а из взаимодействия рождается новое системное качество, которого не существовало ранее (Лобок, 2014). Таким образом, кластерное взаимодействие предполагает количественные и качественные изменения исходного состояния партнёрских организаций (Коротаева, 2007). Отмечается (Симонова, Дворникова, 2018; Borrell-Damian et al., 2014; Schofield, 2013), что между партнёрскими организациями устанавливаются правовые отношения, которые регулируют взаимодействие и четко распределяют функции и роли.

Анализ комплекса факторов, сопутствующих процессу сетевого взаимодействия, позволил выделить существенные характеристики кластерного взаимодействия:

  • 1)    планомерность (наличие запланированных мероприятий и проектов);

  • 2)    горизонт планирования (долгосрочность планирования);

  • 3)    нормативно-правовую координацию;

  • 4)    совместное использование ресурсов (кадров, инфраструктуры и финансов).

Основываясь на модели непрерывного партнерства (Borrell-Damian et al., 2014), которая описывает динамику развития взаимодействия университетов и бизнеса с точки зрения роста уровня вовлечения субъектов 1 , были выделены четыре последовательных уровня развития сетевого взаимодействия: 1) ресурсный; 2) проектный; 3) программный; 4) стратегический.

Описанные выше факторы и уровни партнёрского взаимодействия между двумя организациями легли в основу предлагаемой нами динамической кластерной модели научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО (таблица 1).

Таблица 1 – Динамическая модель кластерного взаимодействия

Показатели взаимодействия

Уровни взаимодействия

Ресурсный

Проектный

Программный

Стратегический

Планомерность

В планах не отражены совместные мероприятия

20 % совместных плановых мероприятий и 80 %

внеплановых

50 % совместных плановых мероприятий и 50 %

внеплановых

80 % совместных плановых мероприятий и 20 %

внеплановых

Горизонт планирования

Отсутствует

1 год

От 1 года до 5 лет

От 6 лет

Тип коммуникаций

100 % неформальные

75 % неформальные,

25 % формальные

50 % неформальные,

50 % формальные

25 % неформальные,

75 % формальные

Ресурсообеспеченность

В совместных мероприятиях используется 90 % собственных ресурсов и 10 % ресурсов партнёра

В совместных мероприятиях используется 80 % собственных ресурсов и 20 % ресурсов партнёра

В совместных мероприятиях используется 70 % собственных ресурсов и 30 % ресурсов партнёра

В совместных мероприятиях используется 50 % собственных ресурсов и 50 % ресурсов партнёра

Кратко охарактеризуем выделенные параметры взаимодействия. Показатель «планомерность» предполагает, что у организаций-партнёров существуют общие планы совместной деятельности (совместные мероприятия и проекты), а на высшем уровне научного взаимодействия принята единая стратегия развития. Показатель «горизонт планирования» указывает на наличие краткосрочных (от 1 года) или долгосрочных (от 6 лет) совместных планов. Показатель «тип коммуникации» характеризует нормативно-правовую координацию взаимодействия. Возможны два вида коммуникаций: формальные и неформальные. Формальные коммуникации регулируются документами, которые четко распределяют права и обязанности каждого партнёра. Неформальные коммуникации – это контакты, которые реализуются вне и помимо формальных коммуникативных каналов, т. е. личные контакты с представителями партнерской организации, предполагающие устную договоренность. Показатель «ресурсообеспеченность» характеризует доступность ресурсов партнёра, а на высшем уровне научного взаимодействия предполагается использование материальнотехнических, финансовых и интеллектуальных ресурсов на паритетных началах.

Переход от одного уровня к другому предполагает увеличение степени вовлеченности субъектов в процесс научного взаимодействия по всем четырем параметрам. Для ресурсного уровня характерно стихийное проведение совместных мероприятий, для чего используются неформальные коммуникации (личные контакты работников организаций). Ресурсы партнеров используются ограниченно, в том числе по причине отсутствия правовых отношений между организациями.

Проектный уровень предполагает наличие совместных плановых мероприятий (проектов) с ограниченным сроком (до 1 года), реализуемых преимущественно на основе неформальных связей, что сопровождается трудностями в совместном использовании ресурсов. Необходимо отметить, что на этом уровне появляются совместные планы, реализуемые через краткосрочные договорные отношения между партерами.

На программном уровне существует единая для организаций-партнеров комплексная программа (используются одновременно несколько форм взаимодействия), реализуемая в течение более длительного срока (от 2 до 6 лет). Между партнёрскими организациями заключены договоры, регламентирующие их права, обязанности и функции, что облегчает доступ к ресурсам партнера.

Высшим уровнем взаимодействия является стратегическое партнёрство . Для него характерна единая цель развития субъектов взаимодействия в долгосрочной перспективе (от 6 лет и более) с учетом интеграции их компетенций и ресурсов. В стратегической программе развития отражаются приоритетные целевые установки и ориентиры партнёров. Правовые документы регламентируют порядок и содержание совместной деятельности каждого партнёра в рамках сетевого взаимодействия, что создает условия для полного и равноправного доступа к ресурсам субъектов взаимодействия и активного использования внешних ресурсов. В результате такого взаимодействия существенно возрастают финансовые и нефинансовые выгоды для всех субъектов взаимодействия, что повышает эффективность и качество работы. Высший уровень научного взаимодействия предполагает совместную деятельность на основе общей цели организаций, объединенных определёнными долгосрочными договорными отношениями. Этот уровень предполагает полный доступ к различным ресурсам субъектов (кадрам, инфраструктуре, финансам), что обеспечивает успешное развитие вовлеченных в научное взаимодействие образовательных организаций.

Предложенная модель может быть использована в качестве инструмента диагностики для оценки уровня научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО. Каждый показатель модели имеет четыре уровня, поэтому может быть переведен в количественные результаты: 1 балл присваивается первому уровню, 2 балла – второму; 3 балла – третьему и 4 балла – четвертому. Общая сумма баллов по всем показателям указывает на уровень взаимодействия: чем большее количество баллов набрано, тем выше уровень взаимодействия. При этом можно предположить, что уровни взаимодействия по разным показателям будут отличаться, и поэтому возможны промежуточные (ресурсно-проектный, проектно-программный, программно-стратегический) уровни. Анализ оценок каждого показателя позволит выделить проблемные зоны партнёрства.

Целью нашего исследования выступала апробация разработанной динамической модели кластерного взаимодействия педагогических вузов и ИРО в научной сфере.

Развитие горизонтальных связей между названными организациями целесообразно, так как они работают в едином образовательном пространстве. Их главная цель – повышение качества общего образования через подготовку высококвалифицированных педагогических кадров. Очевидно, что уровень подготовки педагогических кадров определяется успешной работой педагогических вузов и ИРО. Естественно предположить, что высокий уровень партнерского взаимодействия этих организаций (в любой сфере деятельности) повышает качество подготовки специалистов для школы, а значит, положительно влияет на качество общего образования. Поэтому для апробации предложенной модели мы взяли объективный критерий – качество образования в конкретном регионе – и соотнесли его с уровнем партнерского научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО, определенным по результатам анкетирования представителей данных организаций. Наличие подобной связи может свидетельствовать о релевантности и диагностических возможностях разрабатываемой модели.

Методы исследования . В апробации модели участвовали 11 ИРО и 16 педагогических вузов, находящихся в следующих субъектах Российской Федерации: Алтайский край, Амурская область, Волгоградская область, Вологодская область, Воронежская область, Краснодарский край, Курганская область, Липецкая область, Новосибирская область, Омская область, Оренбургская область, Пермский край, Республика Башкортостан, Республика Мордовия, Самарская область, Свердловская область, Томская область, Удмуртская Республика, Ульяновская область, Хабаровский край, Чувашская Республика, Ярославская область (рисунок 1). Отметим, что регионов, в которых ответы давались как представителями педагогических вузов, так и ИРО, было незначительное количество, что сделало возможным рассматривать показатели организаций независимо друг от друга.

Рисунок 1 – География анкетного опроса (фиолетовым цветом отмечены регионы, в которых приняли участие в анкетном опросе и педагогические вузы, и ИРО;

красным – только ИРО; синим – только педагогические вузы)

Представителям организаций была предложена для заполнения анкета, представленная в Google Forms1. Анкета разработана в соответствии с описанной динамической моделью кластерного взаимодействия ИРО и педагогических вузов и ориентирована на оценку четырех базовых параметров уровня взаимодействия: планомерность, горизонт планирования, тип коммуникаций и ресурсообеспеченность.

Ответам респондентов по каждому параметру присваивались баллы, соответствующие уровню научного взаимодействия: 1 балл – ресурсный уровень; 2 балла – проектный; 3 балла – программный; 4 балла – стратегический. Также был посчитан средний балл, отражающий общий уровень взаимодействия.

Оценка значимости различий между показателями педагогических вузов и ИРО осуществлялась с помощью t -критерия Стьюдента.

Для оценки эффективности разработанной модели полученные данные сопоставлялись с показателями качества школьного образования субъектов Российской Федерации по данным Рособрнадзора 1 за 2019 г. (доступные данные на момент исследования). Нами использовался сводный показатель Рособрнадзора, а также данные по всем показателям, отражающие:

  • 1)    результаты обучения школьников (достижение минимального уровня подготовки, достижение высокого уровня подготовки, образовательное равенство, функциональная грамотность);

  • 2)    практикоориентированность школьного образования (использование лабораторного оборудования, использование компьютеров, поступление в образовательные организации СПО своего региона, поступление в вузы своего региона);

  • 3)    управление системой школьного образования (объективность оценочных процедур, эффективность механизмов управления качеством образования, эффективность организационнотехнологического обеспечения проведения ЕГЭ, аналитика и интерпретация результатов ГИА).

Сопоставление параметров оценки уровня взаимодействия и показателей качества школьного образования осуществлялось с помощью корреляционного анализа ( r xy -критерий Пирсона). Значимая взаимосвязь между переменными интерпретировалась в пользу продуктивности предлагаемой нами модели и адекватности выделенных показателей взаимодействия образовательных организаций.

Результаты . Средние показатели текущего уровня научного взаимодействия между ИРО и педагогическими вузами представлены в таблице 2.

Таблица 2 – Различия в выраженности параметров оценки научного взаимодействия у ИРО и педагогических вузов (по t-критерию Стьюдента)

Параметры оценки взаимодействия

Средние значения

t

p

Педагогические вузы

ИРО

Планомерность

1,94

2,91

1,87

0,073

Горизонт планирования

2,13

2,73

1,93

0,066

Тип коммуникаций

2,25

2,82

1,36

0,187

Ресурсообеспеченность

1,56

2,36

1,57

0,129

Общая оценка уровня взаимодействия

1,97

2,70

2,20

0,037

Результаты показывают адекватность заданных моделью диапазонов оценок параметров взаимодействия. Общий уровень взаимодействия в научной сфере оценивается представителями педагогических вузов, принявших участие в исследовании, как находящийся на втором (проектном) уровне (средняя оценка 1,97). Вместе с тем диапазон оценок взаимодействия по разным параметрам для педагогических вузов широко варьирует. На наиболее низком уровне находится показатель «ресурсообеспеченность»: большая часть вузов строит научное взаимодействие, опираясь на свои собственные ресурсы, лишь в небольшой степени привлекая ресурсы ИРО. Планирование совместной деятельности осуществляется в пределах одного календарного года, но большая часть мероприятий являются внеплановыми. При этом представители вузов очень сильно расходятся в своих вариантах оценки формальных и неформальных коммуникаций: для одних вузов характерны полностью формальные взаимодействия, для других – полностью неформальные. Также обращает на себя внимание большой разброс оценок по показателям: участвовавшие в опросе ответственные лица чаще оценивали один параметр взаимодействия как находящийся на высоком уровне, другой – на низком. Это может свидетельствовать о том, что процесс установления научного сотрудничества педагогических вузов и ИРО пока находится на начальной стадии.

Таким образом, усредненная оценка не вполне отражает текущий уровень взаимодействия между организациями, что требует при осуществлении процедуры оценки одновременного учета нескольких показателей. Большое расхождение между выраженностью отдельных параметров может рассматриваться как формирующийся уровень взаимодействия , требующий усиленного внимания и сопровождения.

Что касается ИРО, их оценки уровня научного взаимодействия с педагогическими вузами значительно выше, чем у педагогических вузов ( t = 2,2, значимо для р = 0,037), и отражают переходный проектно-программный уровень развития (среднее значение 2,7). Разброс оценок для отдельного учреждения невысок, что может интерпретироваться как стабильный, устойчивый уровень взаимодействия. Это касается и усредненных оценок по всем ИРО, принимавшим участие в исследовании: анализируемые параметры варьируют от 2,36 (ресурсообеспеченность) до 2,91 (планомерность). Необходимо отметить, что среди ИРО существуют организации, находящиеся на разных уровнях научного взаимодействия с педагогическими вузами – от ресурсного до стратегического. Но этот уровень, в отличие от педагогических вузов, достаточно четко выражен и проявляется во всех оцениваемых параметрах.

Различия между текущим уровнем научного взаимодействия ИРО и педагогических вузов проявляется и в разной взаимосвязи между параметрами взаимодействия и показателями качества школьного образования. В выборке педагогических вузов таких значимых взаимосвязей было обнаружено только две (таблица 3).

Таблица 3 – Значимая взаимосвязь выраженности параметров оценки научного взаимодействия педагогическими вузами и показателей качества школьного образования в регионе (r xy -критерий Пирсона)

Показатели качества школьного образования в регионе

Ресурсообеспеченность

Образовательное равенство

–0,518

Управление системой школьного образования

–0,498

Обе взаимосвязи отражают значимость ресурсообеспеченности в системе научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО как фактора, влияющего на качество школьного образования в регионе. Напомним, что ресурсообеспеченность – это наиболее проблемный показатель в системе взаимодействия, удерживающий педагогические вузы на ресурсном уровне. Дефицит внешних ресурсов проявляется в том, что вузы при осуществлении коммуникаций в научной сфере опираются преимущественно на свои собственные ресурсы, в то время как эффективное взаимодействие базируется на привлечении ресурсов партнеров, что позволяет расширить ресурсную базу научной деятельности. Вместе с тем именно показатель «ресурсообеспеченность» является единственным фактором, связанным с показателями качества школьного образования в регионе (образовательное равенство и управление системой школьного образования). Обнаруженные корреляционные связи показывают, что при низших уровнях научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО более высокие образовательные результаты в регионах главным образом зависят от большей доли ресурсов, приходящихся на педагогические вузы, а не ИРО.

Отсутствие взаимосвязей качества школьного образования с остальными показателями оценки научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО может объясняться относительно недавним переходом первых в ведение Министерства просвещения Российской Федерации и соответственно их переориентацией на более тесную интеграцию с другими образовательными организациями в условиях снятых межведомственных барьеров. В то же время ИРО изначально и постоянно были нацелены только на решение проблем региональных систем образования. Как мы отмечали, уровень научного взаимодействия у ИРО имеет большой разброс, находясь в одних регионах на ресурсном уровне, в других – на более высоком, включая стратегический. Это сказывается на большом количестве корреляционных связей, обнаруженных как между уровнем научного взаимодействия в целом, так и отдельными его параметрами (таблица 4).

Эффективность предлагаемой кластерной модели научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО подтверждается обнаруженной прямой корреляционной связью между сводным показателем качества образования (отражающим положение региона в рейтинге по всем двенадцати показателям) и общим уровнем научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО. Данная корреляция показывает, что в тех регионах, в которых уровень научного взаимодействия по всем рассматриваемым параметрам (планомерность, горизонт планирования, тип коммуникации и ресурсообеспеченность) высок, качество школьного образования значительно выше.

Выявленные корреляционные связи между показателем общей оценки уровня научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО и отдельными показателями качества образования позволяют утверждать, что для тех регионов, где научное взаимодействие находится на высоком уровне, характерно более качественное управление системой школьного образования в целом и, в частности, используются более эффективные механизмы управления качеством образования. Для регионов с более высокими показателями научного взаимодействия также характерны более высокие показатели по критерию «образовательное равенство», который рассчитывается на основе показателей ВПР (отношение доли учеников, преодолевших минимальную границу, обучающихся в 25 % «худших» школ в регионе, к доле учеников, преодолевших минимальную границу, обучающихся в 25 % «лучших» школ).

Таблица 4 – Значимая взаимосвязь выраженности параметров оценки научного взаимодействия ИРО и показателей качества школьного образования в регионе

(r xy -критерий Пирсона)

Показатели качества школьного образования в регионе

Л 1— О О X Q. Ф

о X

С

к X

1- I X го о СО с*) О X о.

X о X 1— го

с

>х X

го

II

О ^

ф с О Л

2 о о z о X

и т о.

о; со        х

Ф к ° о ? Z о >s О со X ф к О т Ч Ир

О      го

со

Достижение высокого уровня подготовки

0,647

Образовательное равенство

0,654

0,654

0,773

Управление системой школьного образования

0,657

0,645

0,700

Эффективность механизмов управления качеством образования

0,636

0,623

Эффективность организационнотехнологического обеспечения проведения ЕГЭ-2020

0,803

Сводный показатель качества образования

0,744

0,745

Рассматривая отдельно вклад каждого из параметров (планомерность, горизонт планирования, тип коммуникации и ресурсообеспеченность) оценки научного взаимодействия между педагогическими вузами и ИРО, можно отметить наибольшее количество значимых корреляционных связей между показателями качества образования и параметром «тип коммуникаций». Для тех регионов, где преобладающим типом коммуникации является формальный (основанный на договорных отношениях), характерен в целом более высокий уровень школьного образования и, в частности, образовательное равенство. Также в этих регионах обнаруживается более эффективное управление системой школьного образования.

Немаловажным также является параметр «ресурсообеспеченность». Его положительная корреляционная связь с двумя показателями эффективности образования означает, что чем больше педагогические вузы (по оценкам представителей ИРО) вкладывают ресурсов в совместную научную деятельность, тем выше качество образования в регионе (по показателям «управление системой школьного образования» и «эффективность организационно-технологического обеспечения проведения ЕГЭ»). Полученные данные подтверждают высказанное выше предположение о том, что совместное использование ресурсов (финансовых, инфраструктурных, кадровых) партнерами в процесс научного взаимодействия благотворно влияет на качество образования в регионе.

Такие параметры, как «горизонт планирования» и «планомерность», также оказались положительно связанными с отдельными показателями качества образования. Так, если в регионе проводимые научные мероприятия по большей части являются запланированными, а не проходят стихийно, образовательное равенство проявляется в большей степени. В свою очередь, для регионов, характеризующихся более высоким горизонтом планирования научных мероприятий (от 6 лет и выше), свойственны более высокие уровни подготовки школьников, рассчитываемые на основе результатов ЕГЭ, ОГЭ и ВПР.

Таким образом, анализ результатов исследования показал, что предложенная нами кластерная модель научного взаимодействия адекватно отражает уровни научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО.

Выводы:

  • 1.    В настоящей статье нами рассмотрены потенциальные возможности использования разработанной динамической кластерной модели научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО. Данная модель описывает уровни и характеристики научного взаимодействия и не навязывает структуру, содержание и формы совместной деятельности, поэтому может описывать любые сложившиеся способы взаимодействия между образовательными организациями.

  • 2.    Предложенная нами динамическая кластерная модель научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО позволяет через выделенные характеристики партнёрских отношений описать их и выделить проблемные зоны. Оценка уровня партнёрского взаимодействия осуществляется по сумме следующих показателей: планомерность, горизонт планирования, тип коммуникаций и ресурсообеспеченность. Эти показатели выделены нами на основе анализа комплекса факторов, сопутствующих процессу сетевого взаимодействия. Описаны четыре уровня

  • 3.    Использование данной модели позволяет задать целевые ориентиры для повышения уровня научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО, а также осуществлять мониторинг научного взаимодействия, обнаруживать его проблемные зоны и вносить коррективы, ведущие к повышению эффективности.

поэтапного перехода от низкой до высокой степени вовлеченности субъектов-партнеров в процесс реализации научного взаимодействия. Ресурсный уровень предполагает преимущественное использование собственных ресурсов с незначительным привлечением ресурсов партнера, а высший (стратегический) основан на совместной долгосрочной программе научно-исследовательской работы организаций.

Предложенная нами динамическая модель была апробирована для оценки научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО, показала свою состоятельность и может быть использована для мониторинга научного взаимодействия и принятия управленческих решений. Предлагаемая модель не ограничивается специфическими особенностями того или иного региона и позволяет использовать ее в разных сложившихся условиях научного взаимодействия педагогических вузов и ИРО, отражая его существенные характеристики. Вместе с тем данная модель может быть детализирована путем расширения и уточнения содержательных характеристик выделенных показателей

Список литературы Динамическая кластерная модель научного взаимодействия педагогических вузов и институтов развития образования

  • Барышникова М.Ю., Чиннова И.И., Симонов А.В., Дерман Д.О., Еленев К.С. Единые типологические характеристики моделей образовательных кластеров // Инновации в образовании. 2013. № 9. С. 5–15.
  • Коротаева Е.В. Педагогические взаимодействия и технологии. М., 2007. 256 с.
  • Лобок А.М. Сеть как парадигмально новый тип межшкольного взаимодействия // Народное образование. 2014. № 3. С. 93–101.
  • Покровская Е.М., Раитина М.Ю. Проблема формирования институциональной среды кластерного взаимодействия // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 10-3 (52). С. 112–114. https://doi.org/10.18454/IRJ.2016.52.117.
  • Симонова А.А., Дворникова М.Ю. Понятие сетевого взаимодействия образовательных организаций // Педагогическое образование в России. 2018. № 5. С. 35–40. https://doi.org/10.26170/po18-05-05.
  • Шаповал Ж.А. Проблемы адаптации системы управления социальной сферой региона к применению кластерной технологии // Современные проблемы науки и образования. 2011. № 5. С. 128.
  • Borrell-Damian L., Morais R., Smith J.H. University-Business Collaborative Research: Goals, Outcomes and New Assessment Tools. The EUIMA Collaborative Research Project Report. Brussels: European University Association Publications. 2014. 77 p.
  • Schofield T. Critical Success Factors for Knowledge Transfer Collaborations between University and Industry // Journal of Research Administration. 2013. № 44 (2). P. 38–56.
Еще
Статья научная