Перейти до вмісту (натисніть Enter)
МОДЕЛЬ ЗРІЛОСТІ УПРАВЛІННЯ КОРОТКОСТРОКОВИМИ ОСВІТНІМИ ПРОЄКТАМИ У ЗАКЛАДАХ ВИЩОЇ ОСВІТИ
ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ
АНОТАЦІЯ
У статті обґрунтовано авторську концептуальну модель, призначену для оцінювання зрілості управління короткостроковими освітніми проєктами військово-прикладної спрямованості у закладах вищої освіти. Дослідження спрямоване на створення прикладного інструментарію, який дозволить діагностувати поточний стан управлінських процесів і визначати вектори їхнього розвитку в умовах жорсткого дефіциту часу, високої інтенсивності навчання та підвищених вимог до якості підготовки.
Теоретико-методологічний базис роботи інтегрує принципи проєктного, адаптивного й ризик-орієнтованого менеджменту, а також підходи до управління на основі цифрових даних, аналітики навчання та оцінки результативності. Завдяки поєднанню системного підходу, методів порівняльного аналізу та концептуального моделювання розроблено п’ятирівневу шкалу управлінської зрілості. Вона відображає еволюцію процесів від базового (ситуативного) стану до оптимізованого управління, що спирається на наскрізну аналітику, систему KPI, прогнозування ризиків та інструменти постійного вдосконалення.
Наукова новизна дослідження полягає у формуванні комплексної моделі, яка оцінює не розрізнені педагогічні чи технологічні рішення, а цілісну систему менеджменту інтенсивного освітнього проєкту за гнучкими критеріями. Практична значущість одержаних результатів полягає у можливості їхнього впровадження для експрес-аудиту якості викладання дисципліни «Основи національного спротиву» та аналогічних програм військово-прикладної підготовки. Перспективи подальших розвідок пов’язані з подоланням концептуальних обмежень моделі, що передбачає залучення експертного середовища, верифікацію кількісних індикаторів та широку емпіричну апробацію рішень.
КЛЮЧОВІ СЛОВА
модель зрілості, короткострокові освітні проєкти, військово-прикладна підготовка, управління освітніми проєктами, Learning Analytics, заклади вищої освіти
ПОСИЛАННЯ
1. Mena Guacas A. F., Mellado-Moreno P.-C., Calderón-Cisneros J.-T., Pelicano Piris N. Mapping artificial-intelligence-driven innovation in higher education: A bibliometric review. Social Sciences & Humanities Open. 2026. Vol. 13. Art. 102561.
2. Kayumova M., Akbarova S., Azizova M., Hojiyeva I., Karimova F., Makhmudova F. Data driven teaching and real time decision making in education management. Proceedings of the 8th International Conference on Future Networks & Distributed Systems. New York : Association for Computing Machinery, 2025. Pp. 756–763.
3. Contrino M. F., Reyes-Millán M., Vázquez-Villegas P., & Membrillo-Hernández J. Using an adaptive learning tool to improve student performance and satisfaction in online and face-to-face education for a more personalized approach. Smart Learning Environments. 2024. Vol. 11. Art. 6.
4. Du Plooy E., Casteleijn D., Franzsen D. Personalized adaptive learning in higher education: A scoping review of key characteristics and impact on academic performance and engagement. Heliyon. 2024. Vol. 10, No. 21. Art. e39630.
5. Hernández-Herrera J. R., Ortiz-Bejar J., Ortiz-Bejar J. Adaptive and Personalized Learning in Higher Education: An Artificial Intelligence-Based Approach. Education Sciences. 2026. Vol. 16, No. 1. Art. 109.
6. Donnermann M., Schaper P., Lugrin B. Social Robots in Applied Settings: A Long-Term Study on Adaptive Robotic Tutors in Higher Education. Frontiers in Robotics and AI. 2022. Vol. 9. Art. 831633.
7. Groenier M., Khaled A., Kamphorst J., Tankink T., Endedijk M., Fluit C., Kuijer-Siebelink W. Adaptive Expertise Development during Work-Based Learning in Higher Education: A Realist Review. Vocations and Learning. 2025. Vol. 18. Art. 11.
8. Nordin N. A., Abd Halim N. D., Dahri N. A. An empirically validated pedagogical framework to reduce cognitive load in online learning environments. Iran Journal of Computer Science. 2026. Vol. 9. Art. 24.
9. Hindriana A. F., Turki H. I., Prihatin Y., Setiawati I., Abidin Z., Pratami A. R. Cognitive load management: Learning abstract and complex scientific concepts using visual metaphors and metonymies. Jurnal Cakrawala Pendidikan. 2026. Vol. 45, No. 1.
10. Gkintoni E., Antonopoulou H., Sortwell A., Halkiopoulos C. Challenging Cognitive Load Theory: The Role of Educational Neuroscience and Artificial Intelligence in Redefining Learning Efficacy. Brain Sciences. 2025. Vol. 15, No. 2. Art. 203.
11. Sozio G., Agostinho S., Tindall-Ford S., Paas F.Enhancing Teaching Strategies through Cognitive Load Theory: Process vs. Product Worked Examples. Education Sciences. 2024. Vol. 14, No. 8. Art. 813.
12. van Nooijen C. C. A., de Koning B. B., Bramer W. M., Isahakyan A., Asoodar M., Kok E., van Merriënboer J. J. G., Paas F. A Cognitive Load Theory Approach to Understanding Expert Scaffolding of Visual Problem-Solving Tasks: A Scoping Review. Educational Psychology Review. 2024. Vol. 36. Art. 12.
13. Harvey S., Cope E. Making Learning Happen in Teaching Games for Understanding with Cognitive Load Theory. Education Sciences. 2025. Vol. 15, No. 5. Art. 631.
14. Gorbunova A., Kapuza A., Chen O., Costley J. Rethinking pre-training: cognitive load implications for learners with varying prior knowledge. Frontiers in Psychology. 2025. Vol. 16. Art. 1628047.
15. Qiu X., Qiu N. Cognitive load and pedagogical tension in multi-platform online learning: Evidence from Chinese higher education. PLoS One. 2026. Vol. 21, No. 4. Art. e0347566.
16. Zhou N., Tigelaar D., Wang J., Admiraal W.Factors predicting vocational teachers’ transfer of learning: A quantitative study in the context of work placement. Teaching and Teacher Education. 2024. Vol. 138. Art. 104467.
17. Nīmante D., Kokare M., Baranova S., Surikova S. Transferring Results of Professional Development into Practice: A Scoping Review. Education Sciences. 2025. Vol. 15, No. 1. Art. 95.
18. O'Neill A. Transfer of workplace e-learning: A systematic literature review. Social Sciences & Humanities Open. 2025. Vol. 11. Art. 101407.
19. Gao G., Leon A., Jetten A., Turner J., Almoubayyed H., Fancsali S., Brunskill E. Predicting long-term student outcomes from short-term EdTech log data. Proceedings of the 15th International Learning Analytics and Knowledge Conference. New York : Association for Computing Machinery, 2025. Pp. 631–641.
20. Arashpour M., Golafshani E. M., Parthiban R., Lamborn J., Kashani A., Li H., Farzanehfar P. Predicting individual learning performance using machine-learning hybridized with the teaching-learning-based optimization. Computer Applications in Engineering Education. 2023. Vol. 31, No. 1. Pp. 83–99.
21. Parker L. D., Guthrie J., Martin-Sardesai A. Performance management in the Australian higher education system – A historically informed critique. Accounting History. 2024. Vol. 29, Iss. 2. Pp. 215–235.
22. Vuong T. D. N., Nguyen L. T. The Key Strategies for Measuring Employee Performance in Companies: A Systematic Review. Sustainability. 2022. Vol. 14, No. 21. Art. 14017.
23. Finogeev A., Kravets A., Deev M., Bershadsky A., Gamidullaeva L. Life-cycle management of educational programs and resources in a smart learning environment. Smart Learning Environments. 2018. Vol. 5. Art. 9.
24. Anderková V., Babič F., Paraličová Z., Javorská D. Intelligent system using data to support decision-making. Applied Sciences. 2025. Vol. 15, No. 14. Art. 7724.
25. Shakina E., Barajas Á., Sánchez-Fernández P. Revisiting corporate universities: Strategic choices shaping performance in telecom. Heliyon. 2024. Vol. 10. Art. e34314.
26. Yaseen H., Mohammad A. S., Ashal N., Abusaimeh H., Ali A., Sharabati A.-A. A. The Impact of Adaptive Learning Technologies, Personalized Feedback, and Interactive AI Tools on Student Engagement: The Moderating Role of Digital Literacy. Sustainability. 2025. Vol. 17, No. 3. Art. 1133.
