Socialinė klasterystė tvarioje aplinkoje

Straipsnyje analizuojamos socialinės klasterizacijos teorijos, pristatomi sumaniosios edukacijos atvejai bei socialinės partnerystės tvarumo algoritmų modeliai. G.-B. vonCarlsburgo, T. Massono, T. Robinsono, V. Targamadzės, E. Celiešienės ir kt. straipsniuose, mokslo studijose analizuojamos su sumaniaja edukacija ir pozityviąja socializacija susijusios koncepcijos. Šios sąvokos jau gana plačiai vartojamos Lietuvos ir kitų šalių strateginiuose ir moksliniuose straipsniuose, siekiant įgalinti vietos bendruomenės, NVO, privataus ir viešojo sektoriaus partnerystės ir socialinės klasterystės algoritmus. Socialinių klasterių plėtra dar nėra plačiau nagrinėta ir tiek Lietuvoje, tiek kitose šalyse suprantama kaip privatus sektorius. Analizuodami sumaniosios edukacijos švietimo įstaigose scenarijus ir algoritmus mokslininkai, ekspertai ir strategai eksperimentuoja, norėdami gauti atsakymus apie viešųjų, privačių, mokslinių organizacijų ir NVO įgalinimą socialinei klasterystei, socialinio kapitalo plėtrai ir visuomenės gerovei. Šio tyrimo objektas yra socialinės klasterizacijos ir sumaniosios edukacijos sąsajos. Straipsnio tikslas – apibrėžti sumaniosios edukacijos įgalinimą socialinei klasteryteiIn the article we analyses Social clustering theories, Success stories, indicators and Models of the sustainability Algorithms for Smart Education and Social Partnership. Concepts that are conceptualized in. articles, studies, monographs and research reports of G.-B. von Carlsburg, G. Kvieskienė, V. Kvieska, T. Masson, K. Robinson, V. Targamadzė, E. Celiešienė and etc. associated with Smart Education, Child welfare and Positive socialization. This concept is also widely used in Lithuania for the preparation of national and international strategies, concepts, normative documents and projects between both public and non-governmental organizations. The phenomenon of social clustering development not been analyzed sufficiently and its development has been hampered both in Lithuania and in other countries. By analyzing a Smart Education Scenario, both the scientists and Stakeholders experiment to acquire answers about empowering public, private, research institutions and NGOs for daily networking, social clustering, developing social capital and public welfare. The object of this research is social clustering and Smart Education Interfaces. The Tasks: • Define the features of Smart Education and Clustering. • Analyze the Main Indicators of Smart Education, based on expert interviews, focus group discussions. • To Examine and Define the Principles of Social Clustering. • Create a Social Clustering algorithm and adapting four habits scenariosMokytojų rengimo institutasVytauto Didžiojo universiteta