Approaches to designing a model for developing students’ universal competencies within the framework of developing and implementing the Smart University concept

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Problem statement. The authors deal with the components of universal competences in terms of applying technological innovations in the learning process. A fragment of the model for shaping universal competencies of students based on the concept of Smart University is described. The study is aimed at substantiating the approaches to designing a model for the formation of universal competencies, presenting their theoretical analysis based on the concept of Smart University and considering their features, structure, and classification. Methodology. The approach to designing a model of universal competence formation is based on the analysis of acronym SMART decoding and the structure of the concept Smart University. The matrix of overview of the concept of universal competence in a modern context is proposed. Results. The universal competences are understood as smart competences united by five types of competences: professional, motivational, adaptive, key, and digital. The formation of six groups of universal competences is justified: system and critical thinking; project development and implementation; teamwork and leadership; civic-patriotic behavior; self-organization and self-education; technological solution. The created model defines the structure of universal competences and serves as a criterion for assessing students' abilities. Conclusion. Smart competences are a response to the current economic situation. The approach is structured for educational organizations that share a development policy in combination with technology. The results may be of some interest to scholars in the field of education informatization, teachers and university managers on innovation and education policy.

About the authors

Gabriel A. Moshlyak

RUDN University

Email: moshlyak-ga@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-7450-1244

Candidate of Historical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Comparative Educational Policy

6 Mikluho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Alexandre Rabenatolotra

RUDN University

Author for correspondence.
Email: rabenatolotra@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5211-7396

PhD student, Department of Comparative Educational Policy

6 Mikluho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Zueva, EG. Experience in the formation of universal competencies among students in the information and educational environment of a tourist university. The World of Education – Education in the World. 2008;(4):283‒292. (In Russ.)
  2. Dobryakova MS, Frumina ID, Barannikova KA, Ziila N, Moss Dzh, Remorenko IM, Hautamyaki YA. Universal competencies and new literacy: from slogans to reality. Moscow: Publishing House of the Higher School of Economics; 2020. (In Russ.) http://doi.org/10.17323/978-5-7598-2177-9
  3. Tarhanova IYu, Harisova IG. Educational technologies in formation of university students' universal competences. Yaroslavl Pedagogical Bulletin. Series: Pedagogical Sciences. 2018;(5):136‒145. (In Russ.) http://doi.org/10.24411/1813-145X-2018-10165
  4. Korotkevich AV, Luchina VN. Universal competencies for sustainable development: defining boundaries and concepts. Journal of the Belarusian State University. Series: Ecology. 2019;(2):4‒12. (In Russ.)
  5. Avdeeva SM, Gass PV, Kardanova EYu, Koreshnikova YuN, Kulikova AA, Orel EA, Pashchenko TV, Sorokin PS. Evaluation of universal competencies as the results of higher education. Analytical Report for the XXII April International Scientific Conference on the Problems of Economic and Social. 2021;(3). (In Russ.)
  6. Bourn D. Understanding global skills for 21st century professions. Cham: Palgrave Macmillan; 2018. http://doi.org/10.1007/978-3-319-97655-6
  7. Kaptur V. Smart universities are the foundation of sustainable cities. Smart Sustainable Cities: Technological Trends, Success Stories and Prospects. Minsk; 2019. p. 2‒8. (In Russ.)
  8. Uskov VL, Bakken JP, Howlett RJ, Jain LC. Smart University: conceptual modeling and systems’ design. Smart Universities. Concepts, Systems, and Technologies. Cham: Springer; 2017. p. 49‒86. http://doi.org/10.1007/978-3-319-59454-5
  9. Belkina VV, Makeeva TV. The concept of universal competencies of higher education. Yaroslavl Pedagogical Bulletin. Series: Pedagogical Sciences. 2018;(5):117‒126. (In Russ.)
  10. Subetto AI. Theory of knowledge and systemology of education (L.A. Zelenova, ed.). St. Petersburg: Asterion Publ.; 2018. (In Russ.)
  11. Sternberg JR. The development of adaptive competence: why cultural psychology is necessary and not just nice. Developmental Review. 2014;34(3):208‒224. http://doi.org/10.1016/j.dr.2014.05.004
  12. Gusev VA, Zatsepin VA, Zatsepina MYu, Lisachkina VN. Formation of adaptive competence among students of service and tourism specialties. Samara Scientific Bulletin. 2018;4(7):312‒315. (In Russ.) http://doi.org/10.17816/snv201874305
  13. Boldyreva NV, Boldyreva NP. Key competencies in modern conditions. Bulletin of Eurasian Science. Series: Sciences of Education. 2022;(2):1‒20. (In Russ.)
  14. Shvetsova OA. Smart education in high school: new perspectives in global world. Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies. Section 3: The Role of Smart Technologies at University. St. Petersburg; 2017. p. 688‒691. http://doi.org/10.1109/ITMQIS.2017.8085917
  15. Zhao Y, Sánchez Gómez MC, Pinto Llorente AM, Zhao L. Digital competence in higher education: students’ perception and personal factors. Sustainability. 2021;13(21). http://doi.org/10.3390/su132112184
  16. Manujlova NB, Messineva EM, Fetisov AG. Verification scheme development for universal competencies indicators. The World of Science. Pedagogy and Psychology. 2020;(2). (In Russ.)
  17. Kurzhals C, Graf-Vlachy L, König A. Strategic leadership and technological innovation: a comprehensive review and research agenda. Corporate Governance: An International Review. 2020;28(6):437‒464. http://doi.org/10.1111/corg.12351
  18. Cebrián G, Palau R, Mogas J. The smart classroom as a means to the development of ESD methodologies. Sustainability. 2020;12(7). http://doi.org/10.3390/su12073010

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».