<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
<channel>
<title>Книги, переданные «Федерацией доказательного развития образования»</title>
<link>https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175330</link>
<description/>
<pubDate>Mon, 06 Apr 2026 13:48:47 GMT</pubDate>
<dc:date>2026-04-06T13:48:47Z</dc:date>
<item>
<title>Социальное предпринимательство: Валюта добра</title>
<link>https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175336</link>
<description>Социальное предпринимательство: Валюта добра
Агатова, О.А.
Социальное предпринимательство характеризуется как деятельность, направленная на решение социальных проблем, повышение социального благосостояния (валюта добра), и рассматривается в контексте Национальной социальной инициативы наряду с Национальной технологической инициативой. Социальное предпринимательство раскрывается в книге как деятельность по созданию новых конфигураций факторов развития, как социально-технологическая и социально-организационная инновации.&#13;
Для студентов университетов, создающих студенческие стартапы, для исследователей, изучающих феномен социального предпринимательства, для экспертов конкурсов социальных предприятий, инвесторов социальных инвестиций.
</description>
<pubDate>Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175336</guid>
<dc:date>2022-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Развитие профильного и предпрофессионального образования</title>
<link>https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175335</link>
<description>Развитие профильного и предпрофессионального образования
Агатова, О.А.
В книге раскрываются актуальные вопросы развития профильного и предпрофессионального образования в России и в мире. Проанализированы модели профильного образования: Dual Enrollment, Charter Schools, Academic Excellence, Advanced Placement, Vocational&#13;
Training, Magnet School. Раскрыты основные задачи эволюции моделей, дидактических и организационно-педагогических форм&#13;
профильного образования в России. Охарактеризовано на основе лонгитюдного исследования 2011—2022 годов разнообразие институциональных форм профильного и предпрофессионального образования: профильные классы в школах, предуниверсарии на базах университетов, предпрофессиональные проекты «медицинский класс», «инженерный класс», «академический класс»; корпоративные проекты профильного и предпрофессионального образования государственных корпораций «Роскосмос», «Роснано», «Росатом»: профильные смены в детских лагерях, цифровая платформа профильного образования «Наноград», сетевой профильный проект «Атомкласс», профильные олимпиады и конкурсы проектных и исследовательских работ школьников по профилям научно-технологического развития.
</description>
<pubDate>Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175335</guid>
<dc:date>2022-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Большие данные в образовании: DATA-ANTHROPO для политик и практик развития</title>
<link>https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175334</link>
<description>Большие данные в образовании: DATA-ANTHROPO для политик и практик развития
В книге раскрывается концептуальный DATA-ANTHROPO подход в аналитике образовательных данных. Подход основан на применении методов data-анализа, выявляющих детерминанты и корреляции развития человека и человеческих групп. Для этого используется не типовая система индикаторов анализа, как в институциональном подходе, а система индикаторов, включающая метрики развития человеческого потенциала (ценности развития, удовлетворенность предоставленными возможностями развития, условия самореализации, выбора, участия самого человека в реализации политик развития). В социально-ориентированных государствах и госпрограммах развития изменяется методический и аналитический инструментарий анализа данных в контексте развития человеческого потенциала. В условиях реализации современных политик: политики цифровой трансформации, социальной&#13;
политики развития человеческого потенциала – многие страны выстраивают модели архитектур данных, мониторингов развития отраслей, территорий, сообществ с ориентацией на аналитический DATA-ANTHROPO подход.&#13;
Для руководителей системы образования, исследователей образования и педагогов-практиков.
</description>
<pubDate>Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175334</guid>
<dc:date>2022-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
<item>
<title>Большие данные в образовании: доказательное развитие образования</title>
<link>https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175333</link>
<description>Большие данные в образовании: доказательное развитие образования
Сборник включает научные статьи участников II Международной конференции «Большие данные в образовании: доказательное развитие образования», организованной в рамках проекта № 19–29–14016 «Методология анализа больших данных в образовании и ее интеграция в программы профессиональной подготовки педагогов и руководителей общеобразовательных организаций в логике „Педагогика, основанная на данных“, „Управление образованием на основании данных“». В сборнике статей раскрыты вопросы доказательного развития образования на основании анализа данных; оценки и развития компетенций data-анализа у профессионалов образования; концептуального обоснования и развития новых образовательных практик работы с данными в развитии человека; прогнозной и риск-аналитики в мониторингах образования; применения искусственного интеллекта: Ed-Tech решений в доказательном развитии образования и создании новых возможностей развития для человека; развития платформенной экономики, архитектуры данных.&#13;
За достоверность сведений, изложенных в статьях, ответственность несут авторы публикаций. Мнение редакционной коллегии может не совпадать с мнением авторов.
Сборник научных статей II Международной конференции
</description>
<pubDate>Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/175333</guid>
<dc:date>2021-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</item>
</channel>
</rss>
