Проектно-учебная лаборатория «Развитие университетов»

Публикации

• Книга

  Кузьминов Я. И., Кручинская Е. В., Габдрахманов Н. К. и др.

  Качество приема как зеркало развития высшего образования: итоги 2025 года и долгосрочные тренды. Современная аналитика образования №3 (95)

  В настоящем исследовании авторами сделана попытка отследить последние, наиболее важные тенденции в сфере высшего образования (стемизация, снижение доли низких образовательных результатов, расширение сегмента платного образования при его высокой доступности в России) и обосновать существование этих тенденций для российского контекста на данных Мониторинга качества приема в российские вузы. Актуальность данного исследования имеет и теоретический, и прикладной характер. Во-первых, сегодня перед образованием стоит ряд вызовов и вопросов (искусственный интеллект и в целом доступ к знаниям, онлайнформаты, очень быстрое устаревание технологий), поэтому понимание нынешнего состояния высшего образования — важный фактор его дальнейшего успешного и доказательного развития. Во-вторых, регулятор сегодня вносит ряд изменений относительно высшего образования (новая модель, регулирование платного приема), что делает исследование некоторым «навигатором» для принятия решений. Материал будет интересен тем, кто разрабатывает и проводит политику в области высшего образования, а также широкому кругу читателей — руководителям и специалистам образовательных организаций, исследователям образования.

  Вып. 3 (95): КАЧЕСТВО ПРИЕМА КАК ЗЕРКАЛО РАЗВИТИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ: ИТОГИ 2025 ГОДА И ДОЛГОСРОЧНЫЕ ТРЕНДЫ. М.: НИУ ВШЭ, Институт образования, 2026.

• Статья

  Акунеева Т. А.

  Организационная культура в высшем образовании: тематическое моделирование

  Организационная культура была перенесена из исследований коммерческих организаций в сферу высшего образования, однако, в отличие от других организаций, университеты отличаются гетерогенностью, множественностью целей и высокой степенью фрагментации. Именно поэтому в научной литературе отсутствует устоявшееся мнение насчет того, что формирует культуру университета. Существует несколько подходов к изучению университетской культуры: менеджериальный (через эффективность и типы культур), антропологический (через повседневные практики, ритуалы и идентичности) и практико-ориентированный (через вовлечение участников в изменение культуры). Несмотря на это, в научной литературе отсутствует систематическое представление о ландшафте исследований организационной культуры в высшем образовании. Настоящее исследование восполняет этот пробел, анализируя 479 публикаций из базы Scopus за 2000–2024 годы при помощи тематического моделирования. Выделяются семь тематических направлений – связь культуры и результативности сотрудников, обучение и передача знаний, управление и коммуникация, управление изменениями, академические сообщества, гендерная культура.  Основными результатами исследования являются наблюдаемая тенденция роста интереса к менеджериальным тематикам в контексте организационной культуры и сокращение количества исследований, выполненных в антропологической традиции исследования организационной культуры.

  Вопросы образования. 2027. № 2. С. 1-28.

• Глава в книге

  Zagranichny A., Koroleva D., Дашкина И. Р.

  Hofstede's Cultural Dimensions and the Choice of AI Regulatory Approaches by University Staff

  The rapid integration of artificial intelligence (AI) into higher education has intensified the need for regulatory frameworks that balance innovation with risk mitigation. This chapter examines regulatory preferences regarding AI among staff members of higher education institutions. The analysis is based on Hofstede's cultural dimensions framework to explore how individual cultural orientations influence attitudes toward AI regulation. The empirical sample includes 363 employees from higher education institutions across 37 regions of the Russian Federation. Data were collected through a survey. The results show that power distance is associated with support for stricter regulatory measures, including formalized rules and potential bans on AI use. Uncertainty avoidance correlates with preferences for centralized, rule-based governance aimed at reducing technological uncertainty. Collectivism is linked to give support for regulatory approaches emphasizing collective decision-making rather than individual discretion. Descriptive analysis indicates moderate levels of power distance and collectivism, relatively low uncertainty avoidance, and relatively high long-term orientation. Overall, respondents tend to favor the development of clear and centralized rules for AI use in higher education while demonstrating a willingness to invest in learning and adopting AI technologies. The findings highlight the importance of understanding cultural characteristics when implementing AI technologies in education. They also provide insights for educational policymakers, university administrators, and other key participants in the educational process. Furthermore, the study opens opportunities for future cross-cultural research on AI governance in higher education.

  In bk.: GenAIED: Cultural and Pedagogical Catalysts in Higher Education. L.: Routledge, 2026. Ch. 12.

• Препринт

  Бесстремянная Г. Е., Бакшук М. В.

  Инновационная деятельность российских промышленных предприятий

  В данной статье рассматривается реакция российских предприятий обрабатывающей промышленности на ужесточение экономических санкций с акцентом на период после 2022 года. Хотя санкции в целом негативно сказываются на экономическом росте и эффективности деятельности компаний, есть некоторые свидетельства того, что они также могут подталкивать компании к инновациям, а негативный эффект преодолевается при помощи адаптации компании. Исследование заполняет пробел в понимании фактического влияния инвестиций в НИОКР на рост компаний в условиях санкций и даёт представление об эффективности инноваций как стратегии устойчивости в экономике, находящейся под жёсткими санкциями. В работе используется метод динамических панели с оценкой Ареллано-Бонда для того, чтобы учесть необходимые особенности моделирования роста.

  Сборник трудов Шаталинской школы-семинара. 48 заседание. ЦЭМИ РАН, 2026