Ways to transform transport vocational education in the context of training for a low-carbon economy

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. This study aims to develop approaches to transforming transport vocational education in the context of training personnel for a low-carbon economy.

Methods. The research method was an analysis of existing approaches to vocational education considering international experience and open sources of information of various types.

Results. Ways to train specialized specialists who can assess and manage climate risk factors within socioecological systems are proposed. Because of this study, learning cycles were proposed depending on the transformational changes that education promotes.

Conclusion. Educational modules based on interstate and national standards and sustainable development goals and climate change mitigation issues considering subjective parameters that increase uncertainty in assessing climate change are proposed.

About the authors

Rasul G. Akhtyamov

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

Author for correspondence.
Email: ahtamov_zchs@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8732-219X
SPIN-code: 2812-3782
Scopus Author ID: 57194433800

Candidate of Sciences in Engineering

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Jorgenson SN, Stephens JC, White B. Environmental Education in Transition: A Critical Review of Recent Research on Climate Change and Energy Education. J. Environ. Educ. 2019;50:160–171. doi: 10.1080/00958964.2019.1604478
  2. Rudd JA. From Climate Change Ignorant to Climate Change Educator. Chem. Eur. J. 2021;27:6107–6111. doi: 10.1002/chem.202004414
  3. Shealy T, Katz A, Godwin A, et al. Civil Engineering Students’ Beliefs about Global Warming and Misconceptions about Climate Science. J. Civ. Eng. Educ. 2021;147:04021011. doi: 10.1061/(asce)ei.2643-9115.0000050
  4. Milovanovic J, Shealy T, Godwin A. Senior Engineering Students in the USA Carry Misconceptions about Climate Change: Implications for Engineering Education. J. Clean. Prod. 2022;345:131129. doi: 10.1016/j.jclepro.2022.131129
  5. IPCC. AR6 WPII Annex II Glossary. [cited 28 Aug 2023] Available from: https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg2/downloads/report/IPCC_AR6_WGII_Annex-II.pdf
  6. Nacional’nyj plan meropriyatij pervogo etapa adaptacii k izmeneniyam klimata na period do 2022 goda [Internet] (In Russ.) [cited 28 Aug 2023] Available from: http://static.government.ru/media/files/OTrFMr1Z1sORh5NIx4gLUsdgGHyWIAqy.pdf
  7. Federal’nyj gosudarstvennyj obrazovatel’nyj standart srednego obshchego obrazovaniya [Internet] (In Russ.) [cited 28 Aug 2023] Available from: https://base.garant.ru/70188902/8ef641d3b80ff01d34be16ce9bafc6e0/
  8. Axelithioti P, Fisher RS, Ferranti E, et al. What Are We Teaching Engineers about Climate Change? Presenting the MACC Evaluation of Climate Change Education. Educ. Sci. 2023;13:153. doi: 10.3390/educsci13020153
  9. Titova TS, Akhtyamov RG, Mescheriakova NA. Ways to improve climate change adaptation plan of the transport. Modern Transportation Systems and Technologies. 2023;9(2):5–18. (Russ.) EDN: FTBFCZ, doi: 10.17816/transsyst2023925-18
  10. Lavell A, Oppenheimer M, Diop C, et al. Climate change: new dimensions in disaster risk, exposure, vulnerability, and resilience. In: Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. Cambridge: Cambridge University Press; 2012:25–64. doi: 10.1017/cbo9781139177245.004
  11. Pahl-Wostl C. A conceptual framework for analyzing adaptive capacity and multi-level learning processes in resource governance regimes. Global Environmental Change. 2009;19(3):354–365. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2009.06.001
  12. Pahl-Wostl C, Craps M, Dewulf A, et al. Social learning and water resources management. Ecology and Society. 2007;12(2):5. doi: 10.5751/es-02037-120205
  13. Medema W, McIntosh BS, Jeffrey PJ. From premise to practice: a critical assessment of integrated water resources management and adaptive management approaches in the water sector. Ecology and Society. 2008;13(2):29. doi: 10.5751/es-02611-130229

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. Iterative learning cycles using the example of flood risk management

Download (279KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Akhtyamov R.G.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

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».