ДІАГНОСТИКО-ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ПІДХІД В УПРАВЛІННІ НАВЧАЛЬНИМ ПРОЦЕСОМ - Хлєбнікова, Таліна Миколаївна; Стрельченко, Катерина Вікторівна; Хлудєєва, Кристина Вікторівна (Економічна парадигма, 2026)
Вступ. Ефективність управління навчальним процесом значною мірою залежить від якості даних. Ці дані надходять з електронних журналів, навчальних платформ, систем внутрішнього моніторингу та цифрових сервісів. Часто вони залишаються розрізненими та неузгодженими. Слабкий зв’язок між статистичними показниками та реальними управлінськими діями ускладнює аналіз. Керівники отримують великий масив інформації. Проте цілісне розуміння стану навчального процесу формується досить рідко. Мета. Метою роботи є обґрунтування діагностико-технологічного підходу до управління навчальним процесом. Матеріали і методи. Дослідження опирається на наукові публікації у сфері освітнього менеджменту, педагогічного моніторингу, цифрової трансформації, аналітики навчання та застосування штучного інтелекту. Методологічну базу формують системний, процесний і діагностичний підходи. Для побудови системи показників використано структурно-аналітичний метод. Нормування даних та розрахунок інтегрального індексу виконано методами кваліметричного оцінювання і зваженого агрегування. Динаміку змін проаналізовано шляхом порівняння результатів до та після впровадження моделі. Результати. У дослідженні сформовано матрицю діагностичних критеріїв. Вона включає академічну успішність, відвідуваність, рівень сформованості компетентностей, задоволеність здобувачів, цифрову активність викладачів, виконання навчальних планів і своєчасність оцінювання. Розроблено структурно-функціональну модель діагностико-технологічного управління. Модель містить модулі інтеграції даних, стандартизації показників, аналітичної інтерпретації, підтримки рішень і повторної діагностики. Емпіричне моделювання засвідчило зростання інтегрального індексу з 0,742 до 0,881. Цифрова активність викладачів підвищилася на 44,3 %. Кількість критичних відхилень зменшилася на 77,8 %. Перспективи. Подальші дослідження мають охопити адаптацію розробленої моделі до різних освітніх програм. Доцільно також інтегрувати прогнозні алгоритми штучного інтелекту для покращення аналітичних можливостей.