diff --git a/airflow-docker/dag-specifications.md b/airflow-docker/dag-specifications.md
index abb3342..5854063 100644
--- a/airflow-docker/dag-specifications.md
+++ b/airflow-docker/dag-specifications.md
@@ -131,6 +131,27 @@ Process data based on file type or data quality
 - `success_handler`: On success callback
 - `failure_handler`: On failure callback
 
+### Level 4: Orchestration & Collaboration (Week 4)
+
+#### 4.1 advanced_features_dag.py
+**Learning Objectives:**
+- Control concurrency with pools and `pool_slots`
+- Exchange data between tasks using XCom
+- Group related tasks using `TaskGroup`
+- Configure email-based alerting on failures
+
+**Scenario:**
+Enhanced daily analytics pipeline that reads data from the training database, performs transformations, and writes summaries, while limiting heavy backup tasks via a dedicated pool and sending notifications about pipeline status.
+
+**Tasks:**
+- `extract_group`: Use `TaskGroup` to wrap extract tasks (e.g., customers and orders)
+- `transform_group`: Aggregate metrics and prepare summary tables
+- `load_group`: Simulate loading results back into the training database or files
+- `backup_task`: Heavy backup task running in a dedicated pool (e.g., `backup_pool`) with custom `pool_slots`
+- `calculate_metrics`: Python task that returns aggregated metrics (pushed to XCom)
+- `log_metrics`: Task that reads metrics via `xcom_pull` and logs them or uses them in a template
+- `send_notification`: Final notification task (email or log) triggered with `ALL_DONE` semantics
+
 ## Sample Data Files
 
 ### customers.csv
@@ -214,6 +235,12 @@ CREATE TABLE enrollments (
 - ✅ Use parameters and templates
 - ✅ Monitor and debug workflows
 
+### Week 4: Orchestration & Operations
+- ✅ Use pools to control resource usage
+- ✅ Share data between tasks via XCom
+- ✅ Group tasks using `TaskGroup`
+- ✅ Configure alerting and notifications for failures
+
 ## Common Pitfalls and Solutions
 
 ### Problem: DAG not appearing in UI
diff --git a/airflow-docker/educational-tasks.md b/airflow-docker/educational-tasks.md
index 68d84c2..b1a33e9 100644
--- a/airflow-docker/educational-tasks.md
+++ b/airflow-docker/educational-tasks.md
@@ -245,6 +245,47 @@
 
 ---
 
+## 🌟 Дополнительные задания: пулы, XCom, TaskGroup и алертинг
+
+**Цель:** Освоить продвинутые возможности оркестрации — управление ресурсами, обмен данными между задачами, группировку и оповещения.
+
+### Задание 1: Пулы и управление ресурсами
+**Сложность:** 🟡 Средняя  
+**Время выполнения:** 20-25 минут
+
+**Задача:**
+- В интерфейсе Airflow создайте пул `backup_pool` с 2 слотами
+- Создайте новый DAG `advanced_features_dag.py` **или** расширьте `data_processing_dag.py` задачами резервного копирования (например, `backup_to_csv`, `backup_to_db`)
+- Назначьте этим задачам параметр `pool="backup_pool"` и настройте `pool_slots` так, чтобы одна из задач занимала 2 слота, а другая — 1
+- Наблюдайте в UI, что одновременно запускается не более 2 задач из этого пула
+
+**Цель задания:** Научиться управлять параллелизмом задач через пулы и `pool_slots`.
+
+### Задание 2: Обмен данными через XCom
+**Сложность:** 🟡 Средняя  
+**Время выполнения:** 20-25 минут
+
+**Задача:**
+- В том же DAG добавьте задачу `calculate_metrics` (PythonOperator), которая возвращает словарь с агрегированными показателями, например: `{"total_orders": ..., "avg_amount": ...}`
+- Добавьте задачу `log_metrics`, которая с помощью `xcom_pull` читает результат `calculate_metrics` и выводит значения в лог
+- Для одной из задач продемонстрируйте использование XCom в Jinja-шаблоне (например, в `bash_command` или SQL-запросе)
+
+**Цель задания:** Освоить передачу результатов между задачами через XCom и их использование в шаблонах.
+
+### Задание 3: TaskGroup и алертинг
+**Сложность:** 🟠 Продвинутая  
+**Время выполнения:** 30-35 минут
+
+**Задача:**
+- Объедините логически связанные задачи (например, `extract` / `transform` / `load`) в `TaskGroup`'ы
+- Добавьте завершающую задачу `send_notification` на основе примера из раздела про алертинг (PythonOperator с `send_email_smtp` или другим механизмом уведомлений)
+- Настройте для задачи уведомления `trigger_rule=TriggerRule.ALL_DONE`, чтобы уведомление отправлялось даже при частичных ошибках
+- При желании вынесите функцию отправки письма в отдельный модуль `utils.py` и импортируйте её в DAG
+
+**Цель задания:** Научиться группировать задачи с помощью TaskGroup и строить схему оповещений о статусе пайплайна.
+
+---
+
 ## 🎯 Рекомендации по выполнению
 
 1. **Начинайте с простых заданий** и постепенно переходите к сложным
@@ -257,6 +298,6 @@
 
 - 🟢 **Начальный уровень:** Выполнены задания для hello_world_dag и sql_basic_dag
 - 🟡 **Средний уровень:** Выполнены задания для file_operations_dag и data_processing_dag  
-- 🟠 **Продвинутый уровень:** Выполнены все задания, включая branching_dag и error_handling_dag
+- 🟠 **Продвинутый уровень:** Выполнены все задания, включая branching_dag, error_handling_dag и дополнительные задания по пулам, XCom, TaskGroup и алертингу
 
-Удачи в изучении Apache Airflow! 🚀
\ No newline at end of file
+Удачи в изучении Apache Airflow! 🚀