Engineering Training in the Structure of Higher Education and Professional Choice of Youth

Cover Page

Full Text

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

Abstract

The structural elements of the university network of engineers’ training and its demand in different social groups of young people are analyzed using statistical data, monitoring and sociological research results. Recent shift in the choice by school graduates towards engineering specialties is associated, first of all, with the expansion of employment and career opportunities, as well as the growing attractiveness of advanced technical qualifications. The concentration of personnel training for the development of breakthrough technologies in top, selective universities is effected by combining investments from the state budget, large corporations, the development of innovative forms of education, in particular within the framework of the Advanced Engineering Schools project, as well as investments of families with high cultural and economic capital to ensure competitiveness of future students. Successful training in mass engineering education programs in regional universities, where numbers of budgetary admission places have been increased since 2022, is hampered by a keen shortage of well-prepared school students-applicants. The best results are shown under the practice of attracting target social groups of young people while maintaining value of technical labor, for example, in various forms of mobilization via the track “School-SPO-engineering training in higher education institutions”.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Galina A. Cherednichenko

Institute of Sociology of FCTAS RAS

Author for correspondence.
Email: galcher2211@gmail.com

Dr. Sci. (Sociol.), Chief Researcher

Russian Federation, Москва

References

  1. Cherednichenko G. A. (2023) Changes in post-school trajectories of youth: social differentiation. Sotsiologicheskiye issledovaniya [Sociological Studies]. No. 9: 51–62. (In Russ.).
  2. Cherednichenko G. A. (2014) Educational and Career Trajectories of Russian Youth (Based on Sociological Research). Мoscow: CSP i M. (In Russ.)
  3. Cherednichenko G. A., Voznesenskaya E. D., Kuznetsov I. S. (2020) Part-time student and graduates of higher education: social behavior in education and the labor market. Ed. by G. A. Cherednichenko. Мoscow: FNISC RAN. (In Russ.)
  4. Cherkaoui M. (2010) Sociologie de l’éducation. Paris: PUF. (In Fr.)
  5. Education in numbers: 2017: brief statistical collection. (2017) Moscow: NIU VSHE. (In Russ.)
  6. Education in numbers: 2023: brief statistical collection. (2023) Moscow: NIU VSHE. (In Russ.)
  7. Key university choice strategies and barriers to access to higher education. (2021) Moscow: NIU VSHE. Inform. bulletin. No. 17. (In Russ.)
  8. Klyucharev G. A. (2020) On the training of engineering personnel for knowledge-intensive industries (the view of employers). Sotsiologicheskiye issledovaniya [Sociological Studies]. No. 3: 51–59. (In Russ.)
  9. Konstantinovsky D. L. (1999) Dynamics of Inequality. Russian Youth in a Changing Society: Orientations and Paths in Education (from the 1960s to 2000). Moscow: Editorial URSS. (In Russ.)
  10. Prakhov I. A. (2014) Impact of investment in additional training on USE results. Voprosy obrazovaniya [Educational Studies]. No. 3: 74–99. (In Russ.)
  11. Regional differentiation of higher education accessibility in Russia. (2020) Moscow: NIU VSHE. Series Modern Analytics of Education. No. 13(43). (In Russ.).
  12. Zborovsky G. E., Ambarova P. A. (2022) Mobilization of resources of the scientific and pedagogical community (the case of higher education in the Ural FD). Sotsiologicheskiye issledovaniya [Sociological Studies]. No. 9: 60–71. (In Russ.)

Copyright (c) 2024 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».