პროექტის შესახებ

უნივერსიტეტსა და საწარმოს შორის ურთიერთობა შვილობილი კომპანიების ქსელის მეშვეობით

პროექტის ხანგრძლივობა: 2016-2019

პროექტის რეგისტრაციის ნომერი:  573555-EPP-1-2016-1-ES-EPPKA2-CBHE-JP

პროექტის კოორდინატორი: სანტიაგო დე კომპოსტელას უნივერსიტეტი (ესპანეთი)

პროექტის  მიზანი:

ბოლონიის პროცესის განხორციელების ხელშეწყობა უნივერსიტეტსა და საწარმოს შორის ურთიერთთანამშრომლობის განმტკიცების გზით შვილობილი კომპანიების საუკეთესო ევროპული გამოცდილების მაგალითზე.

პროექტის  ამოცანები:

  • შვილობილი კომპანიების ეფექტური მოდელის შემუშავება უნივერსიტეტსა და საწარმოს შორის პარტნიორული ურთიერთობის დამყარების მიზნით;
  • შვილობილი კომპანიების ეფექტური მოდელის პილოტირება ჩინეთის, რუსეთის ფედერაციისა და საქართველოს უმაღლეს საგანმანათლებლო დაწესებულებებში;
  • ვირტუალური საერთაშორისო  შვილობილი კომპანიების ქსელის შექმნა.

Public Lecture "Best European Models of Spin-Off Companies And Technology Transfer"

Lecturers: Rui Costa, Jorge Moreira – Polytechnical Institute of Coimbra

premium-image

The topic of spin-off companies is relevant for the whole university community, for university students and teachers, because spin-offs present great opportunity to translate ideas into a finished product

Morokov Nikita

-

Don State Technical University, Bachelor student, Information Technology and Computer science

premium-image

I really liked the presentations which contained a lot of graphs and illustrations. The speakers showed themselves the experts in the topic, delivering the materials at high level

Myamishev Kirill

-

Don State Technical University, Bachelor student, Information Technology and Computer science

premium-image

The lecture was quite enjoyable and fruitful. It contributed to students and staff awareness on spin-off companies, their establishment and further development. I guess it is interesting and useful to learn about the technologies, methods and approaches in other universities through sharing international best practices

Al-sheik Salih Mahmood Anis Ahmed

-

Don State Technical University, Phd student, Intelligent electrical networks

DSTU best practices