РАСШИРЕНИЕ НЕФОРМАЛЬНЫМ ОБРАЗОВАНИЕМ И ИИ В НЕФОРМАЛЬНОМ ЕВРЕЙСКОМ ОБРАЗОВАНИИ

УДК 37.014.5:004.8:296

5.8.2. Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования

М.Б. Мальков,

соискатель Казанского государственного института культуры, г. Казань, РТ

Ш.Р. Рахман,

соискатель университета им. Бен-Гуриона в Негеве, Израиль

РАСШИРЕНИЕ НЕФОРМАЛЬНЫМ ОБРАЗОВАНИЕМ И ИИ В НЕФОРМАЛЬНОМ ЕВРЕЙСКОМ ОБРАЗОВАНИИ

Аннотация. В статье анализируется роль неформального образования и искусственного интеллекта в развитии неформального еврейского образования. На основе исторических источников, современных исследований и эмпирических данных из России, включая практику производства видео в Казани с использованием нейросетевых технологий, раскрываются механизмы усиления культурной преемственности. Подчеркивается сложность баланса между традицией и технологическими новшествами, с учетом статистических показателей глобального и регионального охвата обучением. Исследование демонстрирует, как ИИ может обогащать процессы самообучения в еврейских общинах, признавая неопределенности в оценке долгосрочных эффектов на идентичность.

Ключевые слова: неформальное образование, искусственный интеллект, еврейская идентичность, дистанционное обучение, культурная преемственность, эмпирические данные, цифровизация.

M.B. Malkov,

candidate of the Kazan State Institute of Culture, Kazan, RT

Sh.R. Rahman,

candidate of the Ben-Gurion University of the Negev, Israel

EXPANSION OF NON-FORMAL EDUCATION AND AI IN NON-FORMAL JEWISH EDUCATION

Annotation. The article analyzes the role of informal education and artificial intelligence in the development of informal Jewish education. Based on historical sources, modern research and empirical data from Russia, including the practice of video production in Kazan using neural network technologies, the mechanisms of strengthening cultural continuity are revealed. The complexity of the balance between tradition and technological innovations is emphasized, taking into account statistical indicators of global and regional educational coverage. The study demonstrates how AI can enrich self-learning processes in Jewish communities by recognizing uncertainties in assessing long-term effects on identity.

Keywords: informal education, artificial intelligence, Jewish identity, distance learning, cultural continuity, empirical data, digitalization.

Введение

Еврейское образование, укорененное в древних предписаниях, всегда выходило за рамки строгих институций, подчеркивая непрерывность познания как религиозный долг. Как отмечает А. Штейнзальц, "каждый человек... обязан изучать Тору постоянно", что закладывает основу для неформальных практик, где учеба становится частью повседневности, без границ по возрасту или статусу. Эта традиция, прослеживаемая от Танаха до Талмуда, предполагает последовательность: от Пятикнижия в детстве к более глубоким текстам в зрелом возрасте, но в современном мире часто нарушается, когда новички обращаются сразу к эзотерическим смыслам, игнорируя базис. Здесь неформальное еврейское образование проявляется как спонтанное, сообществом ведомое поглощение знаний, где группы формируются вокруг общих интересов, подобно неформальным коллективам в менеджменте, описанным как возникающие из эмоциональных связей. В России, где еврейские общины сталкиваются с вызовами ассимиляции, такое образование служит инструментом сохранения идентичности, как в проекте по изучению духовной традиции от библейской эпохи до современности, где математические модели помогают отслеживать динамику культурных взаимодействий.

Неформальное образование в целом отличается от формального своей гибкостью, не ведущей к официальной сертификации, но позволяющей адаптироваться к изменяющимся нуждам. В определении ЮНЕСКО, оно включает организованные курсы вне государственных структур, такие как тренинги или онлайн-программы, в то время как информальное – это повседневное усвоение навыков без структуры. В еврейском контексте неформальное часто сливается с информальным, когда изучение Торы происходит в семейном кругу или через самообучение, дополняя формальные уроки в синагогах.

Материалы и методы исследований

В качестве материалов исследования использованы исторические источники по еврейскому образованию, современные научные публикации по неформальному и формальному образованию, а также эмпирические данные по статистике образования в России и мире на 2023–2025 годы. Ключевыми источниками послужили данные Росстата, ЮНЕСКО, Всемирного банка, ОЭСР и результаты международных оценок качества образования, таких как PISA-2022. Дополнительно проанализирована практика производства видео в Казани с применением нейросетевых технологий для создания контента о еврейском культурном наследии, где молодежь использует ИИ для генерации визуальных нарративов.

Методы исследования включают анализ статистических данных, сравнительный анализ глобальных и региональных тенденций, контент-анализ исторических и современных текстов, а также качественный анализ практик интеграции ИИ в неформальное образование. Для обработки данных применены табличные представления охвата образованием по регионам, динамики цифровизации в России, социально-экономических эффектов образования и прогнозов на 2035 год. Визуализация результатов осуществлена через ссылки на диаграммы и пирамиды усвоения материала. Исследование учитывает неопределенности в оценке эффектов ИИ на культурную идентичность, опираясь на междисциплинарный подход с элементами математического моделирования.

Результаты и обсуждения

Эмпирические данные подтверждают сложность сравнения пропорций: в России на 1 сентября 2023 года 4,43 миллиона студентов в вузах, с 67% на бакалавриате, 20% на специалитете и 13% в магистратуре, при этом 62% обучаются очно. Глобально охват высшим образованием вырос с 19% в 2000 году до 40% в 2025 году, с количеством международных студентов в 6,9 миллиона человек, что на 142% больше, чем в начале века.

Искусственный интеллект вводит новый слой в эту систему, предлагая инструменты для персонализации обучения, что особенно актуально для неформального еврейского образования, где индивидуальный подход к текстам ключев. В практике производства видео в Казани, где молодежь использует нейросетевые технологии для создания контента о культурном наследии, ИИ помогает генерировать визуальные нарративы, интегрируя исторические тексты с современными интерпретациями. Например, алгоритмы распознавания речи позволяют транскрибировать лекции по Талмуду, делая их доступными для удаленных общин, но это вызывает вопросы о подлинности: может ли машина передать нюансы мидрашей без человеческого инсайта? Исследование в Тюменском государственном университете показывает, что 83% россиян вовлечены в неформальное образование, но барьеры, такие как цифровая грамотность, ограничивают его, особенно в консервативных еврейских кругах, где технологии воспринимаются с осторожностью.

Цифровизация образования, достигшая рынка в 404 миллиарда долларов к 2025 году со среднегодовым ростом в 16,3%, усиливает эту тенденцию, с ростом массовых открытых онлайн-курсов на 640% во время пандемии, когда более 1,6 миллиарда учащихся в 190 странах были затронуты закрытием школ, что составляло 94% мирового контингента. В еврейском неформальном обучении ИИ может моделировать диалоги, подобные талмудическим диспутам, где алгоритмы генерируют контраргументы на основе корпусов текстов, помогая обучающимся углублять понимание. Однако неопределенность в оценке качества проявляется в результатах PISA-2022: средний балл учащихся из России по математической грамотности составил 478 пунктов при среднем показателе ОЭСР 489, по читательской грамотности 475 пунктов при 487, по естественнонаучной грамотности 478 пунктов при 485. В контексте еврейской идентичности, как в анализе взаимодействия с гелленизмом или русской философией, ИИ рискует размыть границы, если не учитывать культурные специфики, но также открывает пути для глобального обмена, соединяя общины от Израиля до России.

Практика в Казани иллюстрирует это: молодые создатели видео, применяя нейросети для монтажа и анимации, реконструируют сцены из еврейской истории, делая их привлекательными для сверстников. Это не просто технический трюк, а способ оживить традиции, где ИИ анализирует паттерны в текстах, предлагая визуализации, но конечный нарратив остается за человеком, признавая пределы машины в интерпретации духовных нюансов. Такие инициативы дополняют неформальное образование, где, по данным, 70% обучения происходит неформально, усиливая социальное обучение через наблюдение и моделирование, как в теории Бандуры. В России, с расходами на образование 3,7% от ВВП, ниже глобального среднего 4,5%, инвестиции в ИИ для неформальных программ могли бы повысить охват, но требуют баланса, чтобы избежать отрыва от корней. В странах с высоким уровнем дохода на одного учителя приходится в среднем 14 учащихся, в странах с низким уровнем дохода 41 учащийся, что непосредственно влияет на качество образования и возможности индивидуального подхода.

Расширение неформальным образованием с ИИ в еврейском контексте также затрагивает глобальные тренды: в Северной Америке и Европе охват начальным образованием 98%, средним 94%, высшим 77%; в Восточной Азии и Тихоокеанском регионе соответственно 96%, 85%, 52%; в Латинской Америке 94%, 78%, 48%; на Ближнем Востоке и в Северной Африке 90%, 75%, 41%; в Южной Азии 88%, 66%, 25%; в Африке к югу от Сахары 79%, 43%, 9%. Это подчеркивает неравенство, где неформальные практики, усиленные технологиями, могут выравнивать доступ. В еврейских диаспорах ИИ облегчает виртуальные "хедеры", где алгоритмы адаптируют уроки под уровень, но сложность в том, что традиция требует личного взаимодействия, как в талмудическом "хаврута" – парном изучении. Эмпирика из России показывает рост цифровизации: доля школ с высокоскоростным интернетом выросла с 65,3% в 2020 до 96,7% в 2025 году на +48,1%; обеспеченность учащихся персональными устройствами с 1:7 до 1:3 на +133,3%; доля педагогов, активно использующих цифровые инструменты, с 42,5% до 89,2% на +109,9%; доля вузов с полноценной цифровой инфраструктурой с 36,8% до 87,4% на +137,5%; доля обучающихся, имеющих цифровое портфолио, с 23,1% до 78,6% на +240,3%. Но лишь 73% российских педагогов обладают базовыми цифровыми навыками, 42% средним уровнем, 16% продвинутыми.

Взаимосвязь видов образования, как в концепции непрерывного для взрослых, предполагает, что ИИ интегрируется в неформальное еврейское как катализатор, но с оговорками: моделирование идентичности через сетевые алгоритмы показывает, как еврейские мотивы в русской философии (Толстой, Бердяев) могут быть анализированы ИИ для новых интерпретаций, но риск искажения требует человеческого надзора. Практика Казани демонстрирует аутентичность: видео, созданные с помощью нейросетей, передают эмоции праздников, таких как Ханука, делая образование живым, но не заменяя живое общение. Статистика инвестиций подтверждает: страны, вкладывающие более 6% ВВП в образование на протяжении 15+ лет, демонстрируют значительно более высокий уровень инновационного потенциала; сравнительный анализ Финляндии и другой европейской страны с сопоставимым населением, но вдвое меньшими инвестициями, показал, что за 20-летний период Финляндия зарегистрировала на 217% больше патентов на душу населения и создала экосистему технологических стартапов, генерирующую на 196% больше выручки. Каждый дополнительный процент ВВП, вложенный в качественное образование, через поколение дает до 4,6% прироста в инновационном потенциале страны.

Неопределенность в эффектах ИИ на идентичность проявляется в региональных различиях: в странах с низким уровнем дохода только 36% детей заканчивают начальное образование, в странах с высоким доходом 98%, при этом в 2025 году около 263 миллионов детей и подростков не посещают школу, что составляет примерно 17% от общемирового населения соответствующего возраста. В России уровень безработицы среди лиц с высшим образованием составляет в среднем 5,2%, со средним 8,7%, с начальным 15,1%; выпускники вузов зарабатывают на 57% больше, чем люди со средним образованием; у людей с высшим образованием ожидаемая продолжительность здоровой жизни на 8,5 лет выше; среди получивших высшее образование участие в выборах на 26% выше; увеличение доли населения с высшим образованием на 10% коррелирует с ростом числа патентов на душу населения на 6,9%. Образование играет ключевую роль в формировании человеческого капитала, составляющего от 62% до 72% национального богатства в развитых странах, при этом инвестиции в раннее образование обеспечивают возврат от 7 до 12 долларов на каждый вложенный доллар через снижение социальных расходов и рост экономической продуктивности. В России разрыв в заработной плате между работниками с высшим и средним образованием составляет около 63%, что выше среднего показателя ОЭСР.

Прогнозная аналитика указывает на рост микроквалификаций на 340% к 2035 году, что применимо к неформальному еврейскому: ИИ может выдавать "бейджи" за освоение разделов Талмуда, валидируя знания без формальной сертификации. В Казани такая практика уже показывает, как видео-проекты, усиленные нейросетями, воспитывают поколение, сочетающее технику с традицией, но с признанием, что полная замена человеческого наставника невозможна. Глобально, с 263 миллионами детей вне школ, ИИ в неформальном образовании предлагает решение для маргинализированных групп, включая еврейские, но требует этического подхода, чтобы избежать культурной эрозии. В России прогнозы к 2030 году указывают на увеличение численности школьников на 2,7 миллиона человек, что потребует создания 1,2 миллиона дополнительных мест в школах и подготовки 180 тысяч новых учителей; к 2035 году ожидается сокращение числа высших учебных заведений на 18-22% при увеличении среднего контингента студентов на один вуз, рост доли программ смешанного обучения до 67%, увеличение среднего возраста учащихся высших учебных заведений с 22,4 лет в 2025 году до 27,8 лет, рост финансирования непрерывного профессионального образования до 1,8% ВВП с текущих 0,9%, увеличение доли иностранных студентов в российских вузах до 15%. Статистические модели прогнозируют дефицит специалистов в области искусственного интеллекта, анализа данных, кибербезопасности и биотехнологий в России от 2,8 до 3,2 миллионов человек к 2035 году.

В еврейском неформальном образовании ИИ выступает как мост, соединяющий древние тексты с цифровой реальностью, как в моделях OODA для персональной учебной среды, где наблюдение и действие интегрируют традиции. Но сложность в том, что идентичность, моделируемая через гиперграфы, остается динамичной, и ИИ может усилить, но не гарантировать ее сохранение. Практика Казани добавляет аутентичности: молодежь, создавая видео, не только осваивает технологии, но и переосмысливает наследие, делая образование коллективным актом. Статистика качества, с российскими баллами PISA ниже среднего ОЭСР, подчеркивает нужду в инвестициях, где ИИ оптимизирует ресурсы, но человеческий фактор остается центральным. Инвестиции в цифровизацию образования имеют заметную корреляцию с образовательными результатами: страны, инвестировавшие более 1% ВВП в цифровую образовательную инфраструктуру за последние 5 лет, показывают прирост результатов по международным оценкам (PISA, TIMSS) в среднем на 7-12 пунктов выше, чем страны с аналогичным уровнем развития, но меньшими инвестициями в цифровизацию.

Расширение через ИИ открывает перспективы, но с нюансами: в странах с низким доходом охват начальным образованием 36% против 98% в развитых, что делает неформальное с технологиями существенным для еврейских диаспор. В России, с прогнозируемым дефицитом специалистов в ИИ, интеграция в образование усиливает конкурентоспособность, но в еврейском контексте фокус на этике, где алгоритмы должны уважать сакральность текстов. Казанский пример показывает, как видео, генерируемые нейросетями, оживают традиции, но признает, что истинное понимание рождается в диалоге, а не в коде. Ключевые индикаторы качества образования включают образовательные результаты – баллы в международных исследованиях (PISA, TIMSS, PIRLS), национальных экзаменах, процент выпускников с высшим образованием; кадровые ресурсы – квалификация преподавателей, соотношение числа учеников и преподавателей, процент преподавателей с учеными степенями; финансовые ресурсы – расходы на образование на одного учащегося, доля расходов на образование в ВВП, соотношение государственного и частного финансирования; инфраструктура – доступность цифровых технологий, состояние зданий, обеспеченность лабораториями и оборудованием; равенство доступа – гендерный паритет, доступность для социально уязвимых групп, инклюзивность образования. Согласно докладу Всемирного экономического форума, страны с наиболее эффективными образовательными системами демонстрируют высококачественную подготовку учителей, профессиональную автономию педагогов, персонализированные подходы к обучению и эффективные механизмы оценки качества.

.Рис.1. Количество педагогов, прошедших обучение в различных формах формального образования (На основе данных Госкомстата).

Для иллюстрации распределения форм образования в педагогической среде можно обратиться к диаграмме, показывающей пропорции различных видов подготовки (Рис. 1), где преобладают краткосрочные курсы повышения квалификации менее 16 часов, занимающие значительную долю, за ними следуют долгосрочные курсы более 16 часов, стажировки и профессиональная переподготовка, подчеркивая фрагментированность подходов к непрерывному обучению.

Аналогично, сравнение уровней образования по специальностям представлено в барной диаграмме (Рис. 2), где формальное и неформальное образование сопоставляются в областях вроде бизнес-управления, управления персоналом, юриспруденции, демонстрируя, что в некоторых сферах неформальное превалирует, достигая пиков в 20 единицах, в то время как формальное варьируется от 15 до 25, указывая на гибкость неформальных путей в профессиональном росте.

Рис. 2. Сравнение уровней образования по специальностям (На основе данных Госкомстата).

Пирамида усвоения материала (Рис. 3) визуализирует эффективность методов: пассивное обучение через лекции дает лишь 5%, чтение 10%, аудиовизуальные средства 20%, демонстрация 30%, обсуждение в группе 50%, практика на деле 75%, обучение других 90%, что особенно релевантно для неформального еврейского образования, где активные формы вроде диспутов в хаврута повышают удержание знаний.

Рис. 3 Пирамида усвоения материла (На основе открытых данных из фундаментальных трудов)

Уровень образования населения России отражен в круговой диаграмме (Рис. 4), где высшее профессиональное занимает 23,9%, среднее профессиональное 25,1%, неполное высшее 1,5%, среднее (полное) общее 18,3%, основное общее 9,6%, начальное профессиональное 17,5%, не имеют основного общего 3,4%, послевузовское профессиональное 0,7%, иллюстрируя преобладание среднего и высшего уровней, но с заметным сегментом без полного образования.

Рис 4. Уровень образования населения России (На основе данных Госкомстата).

Динамика квалификации по курсам обучения видна в барной диаграмме (Рис. 5), где за 3, 6, 9, 12 месяцы сравниваются высшее, среднее профессиональное и непрофессиональное, с падением показателей от 50% к 15%, подчеркивая необходимость непрерывного неформального вмешательства.

Рис. 5. Динамика квалификации по курсам обучения в колледжах и ВУЗах России (На основе данных Госкомстата).

Таблица 1. Охват образованием по регионам (%)

Данные демонстрируют корреляцию между уровнем развития региона и доступностью образования. Высокие показатели высшего образования в Северной Америке и Европе (77%) указывают на зрелую инфраструктуру для интеграции ИИ в неформальные образовательные практики, включая еврейские общины. Напротив, в Африке к югу от Сахары (9% высшего образования) цифровизация сталкивается с барьерами в виде низкой базовой грамотности. Это может привести к неравномерному внедрению ИИ-платформ в еврейские программы: в развитых регионах акцент сместится на персонализацию обучения (например, алгоритмы для изучения иврита или иудейской философии), а в развивающихся — на базовую цифровую грамотность.

Таблица 2. Динамика цифровизации образования в России (2020–2025)

Резкий рост показателей (например, +240,3% по цифровым портфолио) свидетельствует о системной готовности к внедрению ИИ. Корреляция между доступностью устройств (+133,3%) и использованием цифровых инструментов педагогами (+109,9%) создаёт основу для масштабирования неформальных программ. Для еврейского образования это открывает возможности для виртуальных общинных школ с AI-тренажёрами (например, симуляции исторических событий или анализ текстов Торы). Однако риск цифрового неравенства сохраняется: без поддержки маргинализированных групп (например, малых общин в СНГ) технологический рывок может усилить разрыв в доступе к культурному наследию.

Таблица 3. Социально-экономические эффекты образования

Высшее образование коррелирует со снижением безработицы (5,2% против 15,1% для начального) и ростом инновационной активности (+6,9 патентов на 10% увеличения охвата). Это подтверждает потенциал ИИ в неформальном обучении как драйвера социальной мобильности еврейских общин. Например, AI-курсы по критическому мышлению или предпринимательству могут сократить разрыв в доходах (+57% для высшего образования) и укрепить роль общин в локальных экономиках. Однако для максимизации эффекта программы должны сочетать традиционные ценности (изучение Талмуда) с практико-ориентированными навыками, что требует этического регулирования алгоритмов во избежание упрощения культурного контента.

Таблица 4. Прогнозы для России к 2035 году

Рост смешанного обучения (67%) и дефицит ИИ-специалистов (3,2 млн) указывают на переход к гибким форматам образования. Для еврейских программ это означает возможность создания «гибридных» общинных центров, сочетающих офлайн-ритуалы и онлайн-обучение (например, AI-ассистенты для подготовки к бар-мицве). Увеличение среднего возраста студентов (до 27,8 лет) коррелирует с трендом на непрерывное обучение, что позволяет вовлекать взрослых в программы по еврейской истории с персонализированными треками. Однако сокращение вузов (на 22%) может снизить доверие к неформальным форматам, требуя партнёрств с академическими институтами для легитимизации AI-курсов.

Интеграция ИИ в неформальное еврейское образование трансформирует культурную передачу знаний, усиливая доступность и персонализацию. Однако успех зависит от региональных особенностей: в развитых странах акцент на инновации, в развивающихся — на инфраструктуру. В России цифровизация образовательной среды создаёт уникальные возможности для межобщинных AI-платформ, но требует этических стандартов для сохранения культурной аутентичности. Социально-экономические выгоды (снижение безработицы, рост инноваций) станут возможны при балансе технологий и традиции. Неформальное еврейское образование, обогащенное ИИ, таким образом, эволюционирует, балансируя на грани традиции и прогресса, где эмпирика подкрепляет потенциал, но оставляет пространство для сомнений в полной гармонии. В проектах вроде казанских видео ИИ усиливает нарративы, но подчеркивает роль человеческого опыта в передаче культурных ценностей, где статистика глобальных трендов служит фоном для локальных адаптаций. Рынок технологий виртуальной и дополненной реальности в образовании достиг 19,6 миллиарда долларов, увеличившись на 77,2% за пять лет, а сегмент ИИ в образовании составил 3,7 миллиарда с прогнозом до 25,7 миллиарда к 2030 году, что открывает новые горизонты для неформальных практик. Демографические сдвиги прогнозируют снижение числа учащихся школьного возраста на 4-7% в развитых странах и рост на 18-23% в странах Африки и Южной Азии к 2035 году, требуя реструктуризации систем. Трансформация рынка труда предполагает, что 85% профессий к 2035 году еще не существуют, акцентируя метакомпетенции и непрерывное обучение. К 2035 году 78% образовательных программ будут иметь компонент персонализации на основе данных, а 45% профессиональных компетенций приобретаться через неформальные каналы, necessitating новые механизмы валидации.

В контексте еврейских общин это означает, что ИИ может симулировать исторические контексты, анализируя взаимодействия от библейских времен до современной России, но с учетом неопределенностей в сохранении аутентичности. Практики вроде производства видео в Казани, где нейросети генерируют контент, интегрируя тексты с визуалами, демонстрируют, как технологии обогащают самообучение, но подчеркивают необходимость баланса, чтобы избежать упрощения глубоких традиций. Глобальное финансирование образования варьируется: в странах ОЭСР 5,9% ВВП, в странах с низким доходом 3,3%, в России 3,7%, что влияет на доступ к ИИ-инструментам в неформальном секторе. Исследования показывают, что школы, инвестирующие в развитие педагогов, демонстрируют устойчивый рост качества на протяжении 5 лет, в отличие от фокуса на оборудовании, где эффект сходит на нет через 3 года. В еврейском образовании это переводится в приоритет человеческих связей над техникой, где ИИ служит вспомогательным средством.

Расширение неформальным образованием с ИИ в еврейском контексте, таким образом, представляет собой многогранный процесс, где эмпирические индикаторы подчеркивают потенциал роста, но и риски, требующие осторожного подхода. В итоге, баланс между древними практиками и современными инструментами определяет будущее культурной преемственности.

Выводы

Расширение неформального образования с использованием искусственного интеллекта в еврейском контексте способствует сохранению культурной идентичности, но требует учета неопределенностей в оценке долгосрочных эффектов. Эмпирические данные подтверждают потенциал ИИ для персонализации обучения и выравнивания доступа, особенно в условиях глобального неравенства. Практика Казани демонстрирует успешную интеграцию технологий в традиции, подчеркивая необходимость человеческого надзора. Глобальные прогнозы указывают на рост роли неформальных каналов, что открывает перспективы для еврейских общин, но с этическими оговорками.

Список литературы

1. Федеральный закон Российской Федерации от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации». Доступно по: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_140174/.

2. Постановление Правительства Российской Федерации от 28 октября 2013 г. № 966 «О лицензировании образовательной деятельности».

3. Закон Республики Татарстан от 22 июля 2013 г. № 68-ЗРТ «Об образовании».

4. Постановление Кабинета Министров Республики Татарстан от 30 декабря 2013 г. № 1079 «Об утверждении государственной программы «Развитие образования и науки Республики Татарстан на 2014–2025 годы».

5. Coombs P.H., Ahmed M. Attacking rural poverty: how nonformal education can help. Baltimore: John Hopkins University Press, 1974.

6. Knowles M.S. The modern practice of adult education: andragogy versus pedagogy. New York: Association Press, 1970

7. Березина Н.М. Неформальное образование в России // Педагогика. 2015. № 5. С. 3–10. Доступно по: https://pedagogika-journal.ru/archive/2015/5/1.

8. Кухаренко В.Н. Формальное, неформальное, информальное и социальное в дистанционном обучении // Сучасні педагогічні технології в освіті. 2012. С. 114–124. Доступно по: https://kvn-e-learning.blogspot.com/2012/07/blog-post_1831.html.

9. Полякова Т.А. Формальное, неформальное и информальное образование: результаты обучения // Инфоурок. 2015. Доступно по: https://infourok.ru/formalnoe-neformalnoe-i-informalnoe-obrazovanie-rezultati-obucheniya-775233.html.

10. Симановский А.Э. Развитие неформального образования в еврейских общинах // Лехаим. 2008. № 194. Доступно по: https://lechaim.ru/ARHIV/194/shteyn.htm.

11. Тантлевский И.Р. Еврейская духовная традиция и сохранение идентичности: от Библейской эпохи к современной России. Проект РНФ № 24-18-00479. Доступно по: https://rscf.ru/project/24-18-00479/.

12. Фомина С.Н. Взаимосвязь различных видов образования педагогов в реализации концепции непрерывного образования взрослых в Российской Федерации // SciPress. 2023. Доступно по: https://scipress.ru/pedagogy/articles/vzaimosvyaz-razlichnykh-vidov-obrazovaniya-pedagov-v-realizatsii-kontseptsii-nepreryvnogo-obrazovaniya-vzroslykh-v-rossijskoj-federatsii.html.

13. Штейнзальц А. Еврейское образование: традиции и современность // Лехаим. 2008. № 194.

14. Якушев А.В. Отношение россиян к неформальному образованию: исследование ТюмГУ // Naked Science. 2023. Доступно по: https://naked-science.ru/article/column/v-tyumgu-izuchili-otnoshenie-rossiyan.

15. Ярская-Смирнова Е.Р. Социальные аспекты неформального образования // Социологические исследования. 2021. № 9. С. 45–56.

References

1. Federal Law of the Russian Federation of December 29, 2012 No. 273-FZ "On Education in the Russian Federation". Available by: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_140174

2. Decree of the Government of the Russian Federation of October 28, 2013 No. 966 "On licensing educational activities".

3. The Law of the Republic of Tatarstan dated July 22, 2013 No. 68-ZRT "On Education".

4. Resolution of the Cabinet of Ministers of the Republic of Tatarstan dated December 30, 2013 No. 1079 "On approval of the State program "Development of Education and Science of the Republic of Tatarstan for 2014-2025".

5. Coombs P.H., Ahmed M. Attacking rural poverty: how nonformal education can help. Baltimore: John Hopkins University Press, 1974.

6. Knowles M.S. The modern practice of adult education: andragogy versus pedagogy. New York: Association Press, 1970

7. Berezina N.M. Non-formal education in Russia // Pedagogy. 2015. No. 5. pp. 3-10. Available by: https://pedagogika-journal.ru/archive/2015/5/1 .

8. Kukharenko V.N. Formal, informal, informative and social in distance learning // Modern pedagogical technology in education. 2012. pp. 114-124. Available by: https://kvn-e-learning.blogspot.com/2012/07/blog-post_1831.html

9. Polyakova T.A. Formal, non-formal and informative education: learning outcomes // Infowork. 2015. Available by: https://infourok.ru/formalnoe-neformalnoe-i-informalnoe-obrazovanie-rezultati-obucheniya-775233.html.

10. Simanovskiy A.E. The development of non-formal education in Jewish communities // Lehaim. 2008. No. 194. Available at:

https://lechaim.ru/ARHIV/194/shteyn.htm 11. Tantlevsky I.R. The Jewish spiritual tradition and the preservation of identity: from the Biblical Era to modern Russia. Russian Science Foundation project No. 24-18-00479. Available by: https://rscf.ru/project/24-18-00479 /.

12. Fomina S.N. The interrelation of various types of teacher education in the implementation of the concept of continuing adult education in the Russian Federation // SciPress. 2023. Available by: https://scipress.ru/pedagogy/articles/vzaimosvyaz-razlichnykh-vidov-obrazovaniya-pedagov-v-realizatsii-kontseptsii-nepreryvnogo-obrazovaniya-vzroslykh-v-rossijskoj-federatsii.html.

13. Steinsaltz A. Jewish Education: Traditions and Modernity // Lehaim, 2008, No. 194.

14. Yakushev A.V. The attitude of Russians to non-formal education: a study of TSU // Naked Science. 2023. Available by: https://naked-science.ru/article/column/v-tyumgu-izuchili-otnoshenie-rossiyan .

15. Yarskaya-Smirnova E.R. Social aspects of non-formal education // Sociological research. 2021. No. 9. pp. 45-56.