Corporate Training in the Ecosystem of Adult Education: Employee Practices

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article reveals contemporary practices of corporate training in the context of the development of an adult education ecosystem and a novel paradigm of professionalism. The study’s empirical findings are based on a questionnaire survey administered to a sample of 1,204 workers. The results have shown the extent of employee engagement in corporate training programs, their motivation, as well as the prevalent obstacles. The findings have indicated a correlation between the level and intensity of employee engagement and company size. The findings have indicated that employees in companies with 500 employees aged 35 to 44, who can be termed “new professionals,” demonstrate the highest levels of engagement in training and investment in their professional and personal development. The effectiveness of corporate training has been assessed from the perspective of employees and companies alike. A significant proportion of employees has expressed positive attitude towards the benefits of the completed programs, particularly in terms of enhancing work quality and career prospects. The authors have identified the social functions of corporate training, new connections, and opportunities for building local adult learning ecosystems. The results are of scientific and practical interest to the specialists in education management, human resources, and educational policy for overcoming the qualification gap and the development of a national system of lifelong learning.

About the authors

M. N. KICHEROVA

University of Tyumen

Author for correspondence.
Email: m.n.kicherova@utmn.ru
Tyumen, Russia

G. Z. EFIMOVA

University of Tyumen

Email: g.z.efimova@utmn.ru
Tyumen, Russia

I. S. TRIFONOVA

University of Tyumen

Email: i.s.trifonova@utmn.ru
Tyumen, Russia

References

  1. Cai Y., Ma J., Chen Q. (2020) Higher Education in Innovation Ecosystems. Sustainability. No. 12(11): 4376. doi: 10.3390/su12114376.
  2. Khangeldieva I. G. (2022) Educational Ecosystems – A Trend of Development of Modern Russian Education in the Near Future. Vestnik Moskovskogo un-ta. Ser. 20. Pedagogicheskoe obrazovanie [Lomonosov Pedagogical Education Journal]. No. 1: 68–88. (In Russ.)
  3. Kicherova M. N., Trifonova I. S., Payusova T. I. (2024) Principles of Instructional Design in Adult Education: Vectors of Change and Modelling Opportunities based on Educational Technologies. Science for Education Today. Vol. 14. No. 3: 44–69. doi: 10.15293/2658-6762.2403.03 (In Russ.)
  4. Koroleva D., Khavenson T., Tomasova D. (2023) Genesis and Predictive Ability of Ecosystem Approach in Education. Foresight and STI Governance. No. 17(4): 93–109. doi: 10.17323/2500-2597.2023.4.93.109.
  5. Latov Yu.V. (2023) Expert opinion about Russian professionals: Trends, Paradoxes, Problems. Voprosy teoreticheskoy ekonomiki [Issues of Economic Theory]. No. 2(19): 118–132. doi: 10.52342/2587-7666VTE_2023_2_118_132. (In Russ.)
  6. Obolensky D. M., Shevchenko V. I. (2020) A Conceptual Model of the Intellectual Educational Ecosystem. Ehkonomika. Informatika [Economics. Information Technologies]. No. 47(2): 390–401. doi: 10.18413/2687-0932-2020-47-2-390-401. (In Russ.)
  7. Semenov M. Yu., Kicherova M. N., Trifonova I. S. (2024) International Experience in Adult Education: Transformation of Institutional Forms. Integratsiya obrazovaniya [Integration of Education]. Vol. 28. No. 2: 193–210. doi: 10.15507/1991-9468.115.028.202402.193-210. (In Russ.)
  8. Semenov M. Yu., Kicherova M. N., Trifonova I. S. (2024) Adult Education Ecosystem: Terminological Field and Interdisciplinary Thesaurus Modelling. Obrazovanie i nauka [The Education and Science Journal]. No. 3: 12–39. doi: 10.17853/1994-5639-2024-3-12-39. (In Russ.)
  9. Tikhonova N. E., Latov Yu.V., Latova N. V. (2023) Human Capital of Russian Professionals: Status, Dynamics, Factors. Moscow: FNISC RAN. doi: 10.19181/monogr.978-5-89697-420-8.2023. (In Russ.)

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».