Работники ЖКХ будут проводить уроки для пензенских школьников
А также консультировать местных жителей на базе школ
В Пензе стартовал муниципальный проект «Жилищные уроки», направленный на просвещение школьников в сфере ЖКХ. Осваивать азы жилищного законодательства ребята будут на уроках обществознания, а также с помощью специального элективного курса «Мой город» и на классных часах.
Согласно проекту, подростков ожидают уроки-беседы, уроки-практикумы, деловые игры, работа с документами, ролевое моделирование возможных ситуаций, разработка проектов. Обучать подрастающее поколение будут не только педагоги, но и работники сферы ЖКХ.
— Полученные знания и навыки ребята смогут применить в практической деятельности: реализации разработанных на уроках проектов, составлении памяток и обращений к жителям, разработке паспортов подъездов и дворовых территорий, проведении мониторинга соблюдения чистоты и порядка на территории класса, школы и домовладений и др., — пояснили в управлении образования Пензы.
Кроме того, на базе школ будут открыты специальные приемные, в которых жители микрорайонов смогут получать консультации работников ЖКХ.
Читайте также:
В Пензе 26 волонтеров освоили программу «миротворцев»
Автор: Яна ИВОЙЛОВА
Нашли ошибку - выделите текст с ошибкой и нажмите CTRL+ENTER
В Башмаковском техникуме открыли обновленный спортзал
Масштабное обновление стало возможным благодаря инвестициям
Подтвердить кредит в Сбере можно с помощью близкого человека — тогда деньги придут быстрее
Для этого нужно заранее добавить доверенное лицо в приложении СберБанк Онлайн
AI Journey: Сбер для усиления киберзащиты разработал и интегрировал мультиагентную атакующую ИИ-систему
Системы киберзащиты будущего будут действовать как иммунитет в организме человекаГлобальное сотрудничество ради прогресса: на AI Journey стартовал научный день конференции
СберБизнес вернулся в App Store с обновлённым приложением
На AI Journey Сбер и AIRI представили инструмент для автоматизации конструкторской работы
Крупнейший open-source проект в Европе: Сбер выложил линейку передовых российских нейросетевых моделей

