十二月 2024

南乌拉尔国立大学法学院的学生参加了“南乌拉尔法律博物馆”主题文献展的隆重开幕式，该展览是为纪念俄罗斯联邦民法典第一部分通过30周年而举办的。展览名为“俄罗斯的民事法律关系”。展览由车里雅宾斯克地区通用科学图书馆法律和商业信息中心组织。

开幕式上，俄罗斯民事科学家、莫斯科国立大学民法系主任、民法典制定工作组成员之一、俄罗斯联邦总统民法编纂和完善委员会成员叶夫根尼·阿列克谢耶维奇·苏哈诺夫向活动参与者致意。

“俄罗斯联邦民法典第一部分1994年11月30日通过。它成为我国经济生活转型时期的第一部法典，巩固了规范私人关系所需的所有基本规则和制度。很高兴看到俄罗斯以前的民法典的展示，以记住它们是如何制定的以及在什么样的社会经济条件下通过的，”南乌拉尔国立大学民法和民事诉讼法系副教授伊琳娜·鲍基娜在开幕式上说道。
此次活动的参加者包括俄罗斯律师协会车里雅宾斯克地区分会、莫斯科国立大学法学院、车里雅宾斯克州人权专员办公室、车里雅宾斯克州司法部、俄罗斯内务部车里雅宾斯克州总局、南乌拉尔国家历史博物馆、俄罗斯联邦安全局车里雅宾斯克州特别通信局、车里雅宾斯克州检察院和俄罗斯中央银行乌拉尔总管理局车里雅宾斯克分行的工作人员。

Подписание состоялось в рамках легкоатлетических соревнований памяти заслуженного работника физической культуры России, ветерана ЮУрГУ Голубенкова Николая Ивановича. В подписании участвовали ректор ЮУрГУ Александр Вагнер и Президент Ассоциации "Студенческая лига лёгкой атлетики" Александр Страдзе. Руководители отметили, что данное соглашение позволит вузу и ассоциации эффективнее взаимодествовать в сфере организации мероприятий, а также в подготовке спортсменов-легкоатлетов. 

11月28日，大连外国语大学（中华人民共和国）举行了“现代俄语作为外语教学设计方法”培训课程的面对面阶段。南乌拉尔国立大学的学者们与中国同事分享了在组织课程和创建教学材料中应用现代IT技术的经验。一个月以来，课程一直在线上进行，最终教师们抵达大连，进行研讨会和最终测试。

在罗索兹纳德切斯特沃基金会与南乌拉尔国立大学（俄罗斯）和中国合作伙伴大学——天津外国语大学、国际商业与经济大学、黑龙江大学、大连外国语大学（中国）——共同实施的项目框架下，2024年11月21日至29日期间，将举办一系列混合形式的科教活动。

在欢迎辞中，大连外国语大学俄语学院院长梁小南指出，作为中国俄语教育的重要中心，大学始终致力于培养具有国际视野和跨文化交流能力的高素质俄语专业人才。

“我们知道，俄语作为外语教学方法的研究和实践对提高我国俄语教育的国际水平至关重要。因此，我们非常重视与南乌拉尔国立大学的合作，并相信举办这样的活动将成为深化我们两所大学友谊的桥梁，”梁小南说。“培训不仅带给我们先进的理念和方法，还提供了宝贵的经验交流平台。我们期待我们的教师能够将所有知识传授给学生，共同探索俄语作为外语教学的创新之路。”

南乌拉尔国立大学国际教育学院副院长柳德米拉·舍斯塔科娃也发表了欢迎辞。

25-26日，哈尔滨和天津启动了一系列针对中国俄语教师的培训和研讨会。这些活动由南乌拉尔国立大学的教师在罗索兹纳德切斯特沃基金会的支持下，根据“现代俄语作为外语教学设计方法”项目进行。需要注意的是，南乌拉尔国立大学是2024年唯一在俄罗斯举办此类活动的大学，这些活动面向广大教师。

该项目吸引了超过100名来自哈尔滨和天津的参与者。十月和十一月上旬的培训以线上形式进行，现在南乌拉尔国立大学的教师将进行面对面的培训。

“我很高兴参加这次面对面的培训课程，”南开大学的俄语教师徐丽丽在活动开始前分享了她的感受。“我期待在这里获得新知识，掌握新方法、技能和技术，当然也希望从俄罗斯同事那里学习他们的教学经验。”

在哈尔滨，黑龙江大学俄语系副主任关秀娟教授为切列宾斯克和中国教师的会面致开幕词。

“今天，国际联系和交流的发展是教育的重要组成部分，这使得不仅需要全面的专业知识，还需要学习外语，”关秀娟教授指出。“在这种背景下，今天的活动为讨论以往的教学经验和学习新的知识传授趋势提供了平台。”

在圆桌会议上，黑龙江大学和南乌拉尔国立大学的教师讨论了在俄语课堂建设和结果评估中使用IT技术的前景，以及现有神经网络的优缺点。