CC BY
0
УДК/UDC 378.1 EDN UFNMRM
Баенхауэр Руперт
кандидат психологических наук, преподаватель, университет Джоаннеум FH, г. Грац, Австрия
Спиридонова Наталья Борисовна
преподаватель кафедры перевода и профессиональной коммуникации факультета РГФ, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», г. Воронеж
Beinhauer Rupert
PhD in Psychological Sciences, Mag. Dr., FH Joanneum University of Applied Sciences, Graz, Austria
Spiridonova Natalia B.
Lecturer of the Translation and Professional Communication Chair, Roman and German Philology Department, Voronezh State University, Voronezh
КОННЕКТИВИСТСКИЙ ПОДХОД И РАЗВИТИЕ КУЛЬТУРНОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ РОССИЙСКИХ И АВСТРИЙСКИХ СТУДЕНТОВ
CONNECTIVIST APPROACH AND CULTURAL INTELLIGENCE DEVELOPMENT IN EDUCATIONAL PROCESS IN THE RUSSIAN AND AUSTRIAN STUDENT GROUPS
Аннотация. В статье представлены результаты эмпирического исследования использования коннек-тивистского подхода в процессе развития культурного интеллекта в группах российских и австрийских студентов - будущих менеджеров. Выбор данного подхода обусловлен поиском наиболее эффективных принципов, форм, методов развития культурного интеллекта в образовательном процессе вуза в эпоху цифрови-зации образования. Методологическим основанием выступили идеи коннективистской теории в образовательном процессе. В качестве методического инструментария использована «Расширенная шкала культурного интеллекта» (E-CQS). Анализ результатов исследования показал положительную динамику развития всех компонентов культурного интеллекта в обеих группах. Обоснована результативность использования принципов коннективистского подхода к организации процесса обучения в условиях цифровизации.
Ключевые слова: коннективистский подход, развитие культурного интеллекта, управление знаниями, образовательное пространство в цифровую эпоху, сетевое взаимодействие.
Abstract. In this article the results of the empirical research on the realization of the connectivist approach ideas during cultural intellegence development in russian and austrian groups of students have been shown. The choice of this approach has been determined by the search for the most effective principles, forms and methods of cultural intellegence development in educational process of higher education in the digital era. The research has been based on
the principles of the connectivistic approach. The Expanded Cultural Intellegence Scale (E-CQS) has been used to estimate the effectiveness of this approach application. The analysis of this research's results has shown the positive development of all components of cultural intellegence in both goups of the russian and the austrian students. The realization of the connectivist approach principles has contributed to such a success.
Keywords: connectivist approach, cultural intellegence development, knowledge management, educational environment in digital era, networking collaboration.
Введение
Стремительное развитие цифровизации общества вносит изменения в систему образования, предполагающие появление новых теорий управления знаниями. Современные реалии позволяют студентам самостоятельно выбирать ресурсы обучения из интернета, включая сетевые профессиональные сообщества. В роли источника информации выступают различные сайты, публикации, которые способствуют изменению роли преподавателя в образовательном процессе вуза.
Цифровое развитие сферы высшего образования активно поддерживается министерством науки и высшего образования Российской Федерации, что находит отражение в национальном проекте «Образование» [5], подкрепляется нормативными документами: статья 16 Федерального закона № 273 о реализации образовательных программ с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий [6], указ президента РФ от 9 мая 2017 г. № 203 о Стратегии
развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы [7]. Это актуализирует поиск эффективных подходов к управлению знаниями в меняющейся образовательной среде.
В ответ на вызовы, порожденные появлением и развитием цифрового пространства, в 2004 г. Дж. Сименс и С. Даунс представили коннективистский подход [11]. В результате поиска наиболее эффективного методологического основания развития культурного интеллекта в образовательном процессе в вузе был определен данный подход. С целью изучения эффективности и возможностей применения принципов коннективист-ского подхода, его идеи были реализованы в процессе развития культурного интеллекта в группах российских и австрийских студентов - будущих менеджеров.
Методология
Методологической основой данного исследования явились положения коннективистского подхода применительно к системе сетевого взаимодействия субъектов образовательного процесса, формы и методы, отражающие его принципы. Инструментарием для измерения его эффективности явилась расширенная шкала культурного интеллекта (E-CQS).
В логике нашего исследования обратимся к ключевым понятиям коннективистских идей. Согласно авторам коннективистского подхода, знания представляют собой поток информации в сетевом взаимодействии, а сама сеть соединяет информационные «узлы», представленные и людьми, и сообществами, и ресурсами. Обучение с помощью социальных сетей концентрируется на установлении связей между этими информационными узлами. При этом связи, а не знания в текущий момент времени имеют большее значение [11]. Это означает востребованность такого ценного навыка как способность создавать и распознавать эти взаимосвязи и паттерны. Дело в том, что смысло-образующим стержнем современного информационного общества становится не информация, а коммуникация. Накопление объемов информации предъявляет повышенные требования к их смысловой интерпретации субъектом; центральной становится проблема адекватного понимания [8].
Идеи коннективистского подхода активно развиваются отечественными учеными (К. С. Итинсон, А. Н. Ксе-нофонтова, Е. И. Соболева и др.) [1; 3; 9]. Коннективизм характеризуется возможностью обучения в процессе сетевого взаимодействия, непрерывностью самого процесса, взаимодействием в условиях избыточной и быстро устаревающей информации, оказывая влияние на процесс принятия решения. В своем исследова-
нии А. Н. Ксенофонтова определяет коннективизм как основу развития обучения в цифровую эпоху, объясняя становление теории сетевого образовательного взаимодействия сочетанием коннективизма с социальным конструктивизмом или концепцией коллективного конструирования знаний [3].
Результаты
Исследование эффективности принципов коннективистского подхода, его методов и форм происходило в образовательном процессе в группах русских и австрийских студентов - будущих менеджеров. Современный специалист, в том числе менеджер, должен уметь быстро и продуктивно работать в поликультурной среде многополярного мира. Культурный интеллект значительно влияет на производительность выполняемой работы в поликультурном пространстве. Уровень его развития позволяет прогнозировать эффективность менеджера в процессе принятия решений при кросс-культурном взаимодействиии. Культурный интеллект ДО) понимается нами как продолжение когнитивного и эмоционального интеллекта (Ю и EQ), акцентируя внимание на способности выстраивать продуктивные взаимоотношения в поликультурной среде, понимая под ним способность человека функционировать и управлять в ситуациях, характеризующихся культурным разнообразием [12]. Доказано, что люди с высоким уровнем развития культурного интеллекта лучше формируют отношения взаимного сотрудничества во время переговоров, демонстрируют более гибкое поведение и высокую мотивацию различать тонкости и нюансы ведения переговоров [10; 12; 13; 18]. Поэтому развитие культурного интеллекта является неотъемлемой составляющей профессиональной компетентности менеджера, осуществляющего свою деятельность в поликультурном пространстве, обусловленном бурным развитием цифровых технологий и многополярностью мира.
Представляя культурный интеллект как многомерное явление, исследователями выделяются четыре его компонента: метакогнитивный, когнитивный, мотива-ционный и поведенческий. Метакогнитивный компонент - это общее понимание и выстраивание стратегии в целом при взаимодействии с представителями других культур. Когнитивный компонент - это общие и контекстные знания о культуре, об экономических, социальных и правовых системах. Мотивационный компонент представляет собой способность и желание направлять внимание и энергию на изучение и функционирование культурного контекста. Поведенческий компонент отражает способность демонстрировать
соответствующее вербальное и невербальное поведение при взаимодействии с представителями других культур [10].
Очевидным является то, что для успешного развития культурного интеллекта необходимы эффективные методы, способы развития всех его компонентов, поскольку, по нашему мнению, проблемой образовательного процесса развития культурного интеллекта по-прежнему остаются недостаточные возможности внедрения принципов его практико-ориентированности. Сетевое взаимодействие способно решить эту проблему, предоставляя безграничные возможности получения информации; создания необходимого поликультурного пространства, виртуальных команд с представителями других культур и с работодателями и т.д.
В экспериментальной части нашего исследовании приняли участие 71 студент университета прикладных наук г. Грац, Австрия и 71 студент Воронежского государственного университета, Россия. Исследование проводилось в рамках дисциплины «Международный менеджмент», объем которой составлял 40 часов. Студенты из Австрии были представлены 13 командами по пять или шесть человек. Следует отметить, что австрийские студенты работали в поликультурном пространстве, так как являлись представителями разных национальностей. В ходе эксперимента реализовывался метод проектной деятельности, проблемный метод, групповая работа: австрийские студенты работали над реальными кейсами, предоставленными им предпринимателями, включая необходимые пояснения. Работа над решением кейсов требовала от студентов не только применения приобретенных ими компетенций, но и самостоятельного поиска информации в цифровом пространстве, «привязываясь» к найденным «узлам» сети.
Условия работы были следующие:
- Команды были сформированы заранее, и для каждой из них была подготовлена виртуальная переговорная комната с использованием MS Teams.
- Студенты работали в виртуальных комнатах, но также могли свободно использовать любую платформу для обмена информацией.
- Регулярно (практически каждый день) со студентами проводились онлайн-консультации с преподавателями в подготовленных учебных комнатах.
- К концу обучения студенты подготовили презентации, лучшие из которых были отмечены предпринимателями и преподавателями.
В группах российских студентов реализовывались такие же методы, что и в группе австрийских студентов. Эффективным был метод «перевернутый класс», когда
студенты в процессе поиска информации «привязывались» к «узлам» сетевого пространства. Необходимым этапом в этой работе были теоретические выводы. Пример: студенты работали над проектом, в котором они осуществляли поиск рекламы одного и того же продукта или услуги в разных странах, которая была адаптирована к каждой культурной среде. Найденные рекламные ролики были представлены в виде презентации, в которой студентами самостоятельно проводился их анализ по определенным параметрам. Среди таких параметров выступали стили общения, высокий / низкий контекст, отношение к семье, эмоциональность, иерархия в обществе и так далее. После этого студенты изучали параметры, представленные в известных классификациях культур таких ученых, как Г. Хофстеде, Э. Холл, Р. Льюис [15; 16] и др., и проводили сопоставительный анализ полученных данных с уже известными.
Инструментом измерения для определения уровней развития компонентов культурного интеллекта до и после реализации идей коннективистского подхода в образовательном процессе в двух группах российских и австрийских студентов будущих менеджеров послужила разработанная В. Дейн «Расширенная шкала культурного интеллекта» [14]. Оригинальная методика состоит из 37 утверждений с семибалльной шкалой оценки (от 1 - «полностью не согласен» до 7 - «полностью согласен»).
Шкала метакогнитивного компонента культурного интеллекта включает 9 утверждений, из них по 3 в каждой субшкале: «Планирование», «Осознание», «Контроль». Шкала когнитивного компонента культурного интеллекта представляет собой 10 утверждений, по 5 утверждений в каждой субшкале: «Общие знания», «Контекстные знания». Шкала мотивационного компонента содержит 9 утверждений, по 3 утверждения в каждой субшкале: «Внутренняя мотивация», «Внешняя мотивация», «Самооценка возможности адаптации к другой культуре». Шкала поведенческого компонента культурного интеллекта включает 9 утверждений, по 3 утверждения в каждой субшкале: «Вербальное поведение», «Невербальное поведение».
Использование примененных в в соответствующей шкале утверждений позволило сформулировать задачи данного этапа исследования: выявить разницу между средними значениями по всем шкалам E-CQS для австрийских и российских студентов до и после обучения; определить изменения средних значений по шкалам E-CQS после обучения по сравнению с теми же значениями до обучения для австрийских и российских студентов. Результаты измерения обучающихся по шка-
лам CQ были обработаны статистическими методами. Для выбора статистического критерия была осуществлена проверка нормальности распределения показателей по шкалам E-CQS с использованием критерия согласия х2 (критерий Пирсона) [4], которая показала, что распределение всех показателей близко к нормальному закону. Это дало основание использовать для сравнения средних значений показателей в группах параметрический критерий Стьюдента [2].
В таблице 1 приведены основные статистические показатели уровней развития компонентов культурного интеллекта студентов Австрии (FHJ) и России (ВГУ) по всем шкалам Е^Б, а в таблице 2 приведены результаты сравнения средних показателей между австрийскими и российскими студентами с использованием критерия Стьюдента для независимых выборок.
Как видно из результатов, приведенных в таблицах 1 и 2, в группах австрийских студентов для мотива-
Статистические показа
ционного компонента CQ разница между значениями практически отсутствует, но для остальных шкал уровень компонентов CQ значимо выше, чем в российских.
Рассмотрим уровни развития компонентов культурного интеллекта в группах после обучения. Статистические показатели и результаты проверки по критерию Стьюдента после обучения приведены в таблицах 3 и 4.
Как видно из результатов, отраженных в таблицах 3 и 4, после обучения в обеих группах студентов уровень развития CQ повысился, однако для австрийских студентов по мотивационной шкале эта разница не значимая, что можно объяснить изначально высоким стартовым уровнем развития данного компонента.
Рассмотрим, как изменились средние значения CQ по шкалам Е^Б после обучения по сравнению с теми же значениями до обучения для австрийских и российских студентов.
Таблица 1
и в группах до обучения
Шкала Е^Э Мотивационный CQ Когнитивный CQ Метакогнитивный CQ Поведенческий CQ
Группа FHJ ВГУ FHJ ВГУ FHJ ВГУ FHJ ВГУ
Количество студентов 58 50 56 49 58 49 59 50
Выборочное среднее 5,8 5,77 4,81 4,18 5,06 4,48 4,47 3,71
Медиана 5,78 5,78 5.00 4,15 5,11 4,44 4,56 3,67
Среднеквадратическое отклонение 0,53 0,538 0,999 0,513 0,803 0,391 1.015 0,481
Стандартная ошибка 0,0696 0,0762 0,1335 0,0733 0,1054 0,0558 0,1322 0,0681
Таблица 2
Результаты проверки по критерию Стьюдента для независимых выборок в австрийских и российских группах до обучения
Шкала Е^Э Мотивационный CQ Когнитивный CQ Метакогнитивный CQ Поведенческий CQ
Разница между средними 0,0297 0,647 0,5745 0,7575
Статистика Стьюдента 0,288 4,248 4,817 5,094
Степени свободы сИ 103,1 84,4 85,5 85,7
Критическое значение статистики при а = 0,05 1,983 1,989 1,988 1,988
Эмпирический уровень значимости а эм 0,774 <0,001 <0,001 <0,001
Таблица 3
Статистические показатели в группах после обучения
Шкала Е^Э Мотивационный CQ Когнитивный CQ Метакогнитивный CQ Поведенческий CQ
Группа FHJ ВГУ FHJ ВГУ FHJ ВГУ FHJ ВГУ
Количество студентов 58 49 55 51 56 49 59 50
Выборочное среднее 5,92 6,35 5,29 5,19 5,39 5,53 4,88 5,05
Медиана 5,89 6,33 5,46 5,14 5,56 5,44 4,89 5.00
Среднеквадратическое отклонение 0,685 0,271 0,839 0,364 1.028 0,521 1,203 0,544
Стандартная ошибка 0,09 0,0387 0,1131 0,051 0,1373 0,0745 0,1567 0,0769
Таблица 4
Результаты проверки по критерию Стьюдента для независимых выборок в австрийских и российских группах после обучения
Шкала Б-СОЭ Мотивационный СО Когнитивный СО Метакогнитивный СО Поведенческий СО
Разница между средними -0,4319 0,0975 -0,1375 -0,1739
Статистика Стьюдента -4,411 0,786 -0,88 -0,996
Степени свободы df 76,9 74,9 83,8 83,6
Критическое значение статистики при а = 0,05 1,992 1,993 1,989 1,989
Эмпирический уровень значимости а эм <0,001 0,435 0,381 0,322
Этот результат можно интерпретировать как показатель эффективности реализуемых подходов, форм и методов в образовательном процессе. Для сравнения будем использовать критерий Стьюдента для связанных (парных) выборок [17]. Результаты проверки для австрийских студентов приведены в таблице 5, для российских - в таблице 6. Для наглядности также приведем графики средних уровней развития компонентов CQ до обучения и после обучения по всем шкалам E-CQS для австрийских и российских студентов. Они изображены на рисунке 1.
Как видно из рис. 1, все средние уровни развития компонентов культурного интеллекта повысились за исключением мотивационного компонента в группе австрийских студентов, высокий уровень развития которого отмечен до начала исследования. Это может
быть обусловлено поликультурным образовательным пространством, наличием стажировок, мотивирующих к взаимодействию с представителями других культур. В группе же российских студентов применяемые формы и методы, которые способствовали созданию поликультурной среды, взаимодействию в ней с представителями других культур, способствовали росту моти-вационной составляющей СО.
В группе российских студентов уровень развития когнитивного компонента также был ниже, чем в группе австрийских студентов, но в результате разница средних уровней составила 1,01, а у студентов австрийского вуза 0,48. Такая же тенденция прослеживается и в отношении метакогнитивного компонента: 1,05 в группе российских студентов и 0,33 в группе австрийских студентов; и поведенческого компонента: 1,34 и 0,41 соответственно. Это
Таблица 5
Результаты проверки средних по парному критерию Стьюдента для связанных выборок в австрийских группах до обучения и после обучения
Шкала Б-СОЭ Мотивационный СО Когнитивный СО Метакогнитивный СО Поведенческий СО
Разница между средними -0,129 -0,555 -0,323 -0,409
Статистика Стьюдента -1,4 -5,01 -2,41 -2,73
Степени свободы df 56 52 54 58
Критическое значение статистики при а = 0,05 2,003 2,007 2,005 2,002
Эмпирический уровень значимости а эм 0,167 <0,001 0,019 0,008
Таблица 6
Результаты проверки средних по парному критерию Стьюдента для связанных выборок в российских группах до обучения и после обучения
Шкала Б-СОЭ Мотивационный СО Когнитивный СО Метакогнитивный СО Поведенческий СО
Разница между средними -0,58 -0,998 -1,066 -1,34
Статистика Стьюдента -9,84 -10,98 -16,11 -16,36
Степени свободы df 48 48 46 48
Критическое значение статистики при а = 0,05 2,011 2,011 2,013 2,011
Эмпирический уровень значимости а эм <0,001 <0,001 <0,001 <0,001
Мотивационный CQ
Когнитивный CQ
Метакогнитивный CQ
Поведенческий CQ
□ Австрия до обучения ■ Россия до обучения
□ Австрия после обучения В Россия после обучения
Рис. 1. Средние уровни развития компонентов по шкалам CQ для австрийских и российских студентов до обучения и после обучения
можно объяснить изначально более низким стартовым уровнем развития всех компонентов CQ в группе российских студентов, а рост уровней доказывает эффективность выбранных методов и форм обучения.
Заключение
Итак, нашей основной задачей было обосновать результативность применения положений коннективистского подхода к организации учебного процесса в условиях цифровизации. Рассмотрены в практическом применении методические приемы, способствующие развитию культурного интеллекта обучающихся. Эксперимент проводился в группе российских и австрийских студентов.
Общий вывод мы формулируем следующим образом: использование принципов коннективистского подхода в образовательной деятельности предоставляет новые возможности приобретения знаний, их конструирования и потенциального применения. Особенно значимы его идеи в условиях поликультурного пространства. Конкретизируя общий вывод, отметим следующее.
Сетевое взаимодействие способствует развитию субъект-субъектных отношений, создавая условия паритета между участниками образовательного процесса, стимулируя осуществление совместной деятельности, направленной на достижение поставленных целей.
Учебные материалы отражают реальные ситуации, а взаимодействие в сетевом пространстве позволяет обогатить субъектный опыт путем осмысления ценностей представителей профессионального сетевого сообщества, в том числе работодателей.
Развитию субъект-субъектных отношений способствует трансформация роли преподавателя, когда источником информации становятся сетевые сообщества, базы данных и т.п.
Цифровое пространство обеспечивает возможность выстраивания персональной образовательной траектории: каждый участник образовательного процесса, соответственно своим персональным потребностям, выбирает стратегию обучения, создает свое учебное пространство, отражая тем самым продуктивный характер деятельности.
Перспективность исследования видится в дальнейшей разработке методов и учебных стратегий на основе использования идей коннективистского подхода в процессе обучения будущих специалистов.
Литература
1. Итинсон К. С. Web 3.0- технологии в образовании и научных исследований // Карельский научный журнал. 2020. Т. 9. № 1 (30). С. 22-24.
2. Корнеев А. А., Кричевец А. Н. Условия применимости критериев Стьюдента и Манна-Уитни // Психологический журнал. 2011. Т. 32. № . 1. С. 97-110.
3. Ксенофонтова А. Н., Ерёмина А. П. Методологические основы теории сетевого образовательного взаимодействия // Вестник Оренбургского государственного университета. 2019. № 4 (222). С. 111-116.
4. Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования. С.-Петербург, 2004. 276 с.
5. Национальный проект «Образование». URL: https:// strategy24.ru/rf/education/projects/natsionalnyy-proekt-obrazovanie/ (дата обращения: 18.11.2022).
6. Об образовании в РФ Федеральный закон № 273-Ф3 от 29.12.2012 г. URL: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_146342. (дата обращения: 14.11.2021).
7. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы. Указ Президента РФ от 9 мая 2017 г № 203. URL: https:// www.garant.ru/products/ ipo/prime/doc/71570570/ (дата обращения: 21.11.2021).
8. Родермель Т. А. Феномен компетентности в современном образовании: социокультурный аспект. Томск, 2012, 122 с.
9. Соболева Е. И. Применение принципов коннективизма в реальной учебной ситуации // Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КУБГТУ». 2016. № 4. С. 552-560.
10. Ang S., Van Dyne L., Koh S. K. Personality correlates of the four-factor model of cultural intelligence // Group and Organization Management. 2006. No. 31. С. 100-123.
11. Downes S. What Connectivism is. 2005. URL: http:// https://www. researchgate.net/publication/248290359_An_Introduction_to_ Connective_Knowledge (дата обращения: 11.12.2022)
12. Earley P. C. The elusive cultural chameleon: Cultural intelligence as a new approach to intercultural training for the global manager // Academy of Management Learning and Education. 2004. No. 3. С. 100-115.
13. Eisenberg J. Can Business Schools Make Students Culturally Competent? Effects of Cross-Cultural Management Courses on Cultural Intelligence // Academy of Management Learning & Education. 2013. Vol. 12. No. 4. P. 603-621.
14. Expanded Cultural Intelligence Scale (E-CQS). URL: https://cultur-alq.com/ (дата обращения: 21.01.2022).
15. Hall E. T. Understanding Cultural Differences. Intercultural press, 2000. 224 p.
16. Hofstede G. Cultures and Organizations: Software for the Mind. London, 1994. 430 p.
17. Howitt D., Cramer D. Introduction to Statistics in Psychology. L.: Financial Times, 2008. 561 p.
18. Mac Nab, An R. Experiential approach to cultural intelligence education // Journal of Management Education. 2012. No. 36. P. 66-94.
19. Van Dyne. Development and validation of the CQS: The cultural intelligence scale // Handbook of cultural intelligence: Theory, measurement, and applications. 2008. P. 16-40.
References
1. Itinson K. C. Web 3.0 - tehnologii v obrazovanii i nauchnyh issle-dovaniyah [Web 3.0 - technologies in education and scientific researches]. Karelskyi scientific journal, 2020, V. 9. No. 1 (30). P. 22-24. [In Russian].
2. Korneev A. A., Krichevec A. N. Usloviya primenimosti kritetiyev Ctyudenta i Manna-Uitni [Conditions of appliance of Student and
Mann-Uitni criteria]. Psychological journal, 2011, V. 32. No. 1. P. 97-110. [In Russian].
3. Ksenofontova A. N., Eremina A. P. Metodologicheskie osnovy teorii setevogo obrazovatel'nogo vzimodeistvya [Methodological basis of the thory of net educational interaction]. Proceedings of Orenburg state university. 2019. No. 4(222). P. 111-116. [In Russian].
4. Nasledov A. D. Matematicheskie metody psihologicheskogo issledovaniya [Mathematical methods of psychological research]. St.Pb., 2004. 276 p. [In Russian].
5. Natsional'nyi proekt 'Obrazovanie' [National project 'Education']. URL: https://strategy24.ru/rf/education/projects/natsionalnyy-proekt-obrazovanie/ (acceseed 18.11.2022). [In Russian].
6. Ob obrazovanii v RF Federal'nyi zakon [About education in Russian Federation Federal Law] no. 273-FZ, 29.12.2012. URL: http:// www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_146342. (accessed 14.11.2021). [In Russian].
7. O strategii razvitiya informacionnogo obshchestva v Rossijscoi Federacii na 2017-2030 gody. Ukaz Prezidenta RF ot 9 maya 2017 g. no. 203 [About strategy of informational society development for the period of 2017-2030 years. The Russian president's decree]. URL: https:// www.garant.ru/products/ipo/prime/ doc/71570570/ (accessed 21.11.2021). [In Russian].
8. Rodermel' T. A. Fenomen kompetentnosti v sovremennom obra-zovanii: sociokul'turnyi aspect [The phenomenon of competency in modern education: sociocultural aspect]. Tomsk, 2012, 122 p. [In Russian].
9. Soboleva E. I. Primenenie prinzipov konnektivizma v real'noj uchebnoj situazii [Implementation of connectivist approach principles in real educational situation]. E-net polythematic journal "Scientific papres KUBGTU". 2016. No. 4. P. 552-560. [In Russian].
10. Ang S., Van Dyne L., Koh S. K. Personality correlates of the four-factor model of cultural intelligence // Group and Organization Management. 2006. No. 31. C. 100-123. [In English].
11. Downes S. What Connectivism is. 2005. URL: http:// https://www. researchgate.net/publication/248290359_An_Introduction_to_ Connective_Knowledge (accessed 11.12.2022). [In English].
12. Earley P. C. The elusive cultural chameleon: Cultural intelligence as a new approach to intercultural training for the global manager // Academy of Management Learning and Education. 2004. No. 3. C. 100-115. [In English].
13. Eisenberg J. Can Business Schools Make Students Culturally Competent? Effects of Cross-Cultural Management Courses on Cultural Intelligence // Academy of Management Learning & Education. 2013. Vol. 12. No. 4. P. 603-621. [In English].
14. Expanded Cultural Intelligence Scale (E-CQS) https://culturalq. com/ (accessed 21.01.2022). [In English].
15. Hall E. T. Understanding Cultural Differences. Intercultural press, 2000. 224 p. [In English].
16. Hofstede G. Cultures and Organizations: Software for the Mind. London, 1994. 430 p. [In English].
17. Howitt D., Cramer D. Introduction to Statistics in Psychology. L.: Financial Times, 2008. 561 p. [In English].
18. Mac Nab, An R. Experiential approach to cultural intelligence education // Journal of Management Education. 2012. No. 36. P. 66-94. [In English].
19. Van Dyne. Development and validation of the CQS: The cultural intelligence scale // Handbook of cultural intelligence: Theory, measurement, and applications. 2008. P. 16-40. [In English].
