ВІЙСЬКОВО-ПРИКЛАДНА ПІДГОТОВКА: ТЕОРІЯ «ЦІНИ ПОМИЛКИ» В УПРАВЛІННІ ПРОЄКТАМИ
Анотація
Метою дослідження є обґрунтування теоретичних засад «ціни помилки» в управлінні короткостроковими освітніми проєктами військово-прикладної підготовки та визначення можливостей її застосування в умовах дефіциту часу й високої інтенсивності навчання. У дослідженні використано методи теоретичного аналізу й узагальнення наукових джерел, концептуального моделювання та аналізу результатів моніторингу навчання 120 здобувачів у симуляційному середовищі LifeSaverSIM під час відпрацювання алгоритму MARCH. У результаті дослідження помилку визначено як об’єкт управління освітнім проєктом, а «ціну помилки» – як сукупність освітніх, процедурних, часових і безпекових наслідків, пов’язаних із допущенням, повторенням або закріпленням хибної дії. Виокремлено чотири чинники формування ціни помилки: етап формування компетентності, критичність навички, частоту повторення та складність корекції. Обґрунтовано нелінійний характер її зміни на когнітивному, процедурному, автоматизованому та інтеграційному етапах формування компетентності. Наукова новизна полягає в концептуалізації «ціни навчальної помилки» як динамічного управлінського показника короткострокового освітнього проєкту та розробленні концептуальної моделі, що поєднує виявлення помилки, оцінювання її наслідків, визначення ризику, вибір коригувального впливу та подальший моніторинг. Практичне значення запропонованого підходу полягає в можливості його використання для пріоритезації коригувальних заходів і концентрації обмежених часових, кадрових та організаційних ресурсів на помилках, що створюють найбільший ризик для надійності та безпечності сформованих навичок. Зроблено висновок, що використання ціни помилки як управлінського показника створює підґрунтя для ризик-орієнтованого управління короткостроковою військово-прикладною підготовкою та своєчасного запобігання закріпленню хибних алгоритмів дій.
Посилання
2. Любарець В. В., Грибова Л. В. Особливості управління проєктами та ризиками в освіті. Педагогічні науки: теорія та практика. 2024. № 1 (49). С. 116–120. DOI: https://doi.org/10.26661/2786-5622-2024-1-16
3. Пікус Д., Бондаренко А. Компетентнісний підхід до підготовки інструкторів навчальних центрів Збройних Сил України в умовах воєнного стану. Військова освіта. 2023. № 2 (48). С. 212–220. DOI: https://doi.org/10.33099/2617-1783/2023-48/212-220
4. Рогачевський О., Первак М., Караконстантин Д., Онищенко В., Єгоренко О. Аналіз ефективності сценарій-орієнтовного навчання при проведенні медичних тренінгів військовим України. Сучасна медицина, фармація та психологічне здоров’я. 2023. Вип. 2 (11). С. 60–65. DOI: https://doi.org/10.32689/2663-0672-2023-2-10
5. Alalawi K. Evaluating the Student Performance Prediction and Action Framework Through a Learning Analytics Intervention Study / K. Alalawi, R. Athauda, R. Chiong, I. Renner. Education and Information Technologies. 2025. Vol. 30. P. 2887–2916. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-024-12923-5
6. Aliaga L., Bavolek R. A., Cooper B. [et al.]. Error management training and adaptive expertise in learning computed tomography interpretation: A randomized clinical trial. JAMA Network Open. 2024. Vol. 7, no. 9. Art. e2431600. DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.31600
7. Blissett S. Beyond 'use it or lose it': Retention of competence. Medical Education. 2025. Vol. 59, no. 12. P. 1263–1265. DOI: https://doi.org/10.1111/medu.70060
8. Borchers C., Zhang J., Baker R. S., Aleven V. Using Think-Aloud Data to Understand Relations between Self-Regulation Cycle Characteristics and Student Performance in Intelligent Tutoring Systems. Proceedings of the 14th Learning Analytics and Knowledge Conference (LAK '24). New York : ACM, 2024. P. 529–539. DOI: https://doi.org/10.1145/3636555.3636911
9. Borrella I., Ponce-Cueto E. Design Principles and Impact of a Learning Analytics Dashboard: Evidence from a Randomized MOOC Experiment. Applied Sciences. 2025. Vol. 15, no. 21. Art. 11493. DOI: https://doi.org/10.3390/app152111493
10. Cahillane M. Competence Retention Analysis: A Technique for Predicting and Managing Retention Within Organizational Training Design and Delivery / M. Cahillane, T. Anderson, P. MacLean, V. Smy. Journal of Cognitive Engineering and Decision Making. 2026. Vol. 20, no. 1. P. 3–25. DOI: https://doi.org/10.1177/15553434251372444
11. Cano García E., Suárez M. M. Student Awareness and Preferences for Learning Analytics Dashboards: Misalignments with Self-Regulation of Learning. Technology, Knowledge and Learning. 2026. DOI: https://doi.org/10.1007/s10758-026-09969-4
12. Divjak B., Svetec B., Horvat D. Learning analytics dashboards: What do students actually ask for? LAK '23: Proceedings of the 13th International Learning Analytics and Knowledge Conference (Arlington, TX, USA, March 13–17, 2023). New York : ACM, 2023. P. 44–56. DOI: https://doi.org/10.1145/3576050.3576141
13. Elamin A., Ali M. F., Almarabheh A. Impact of simulation-based learning on the academic performance of medical students during pediatric clerkships. BMC Medical Education. 2025. Vol. 25. Art. 1300. DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-025-07911-3
14. Enoch L. C., Abraham R. M., Singaram V. S. Factors That Enhance and Hinder the Retention and Transfer of Online Pre-Clinical Skills Training to Facilitate Blended Learning. Advances in Medical Education and Practice. 2023. Vol. 14. P. 919–936. DOI: https://doi.org/10.2147/AMEP.S398376
15. Hernández-Campos M., Hilliger I., García-Peñalvo F. J. Evaluating Learning Outcomes Through Curriculum Analytics: Actionable Insights for Curriculum Decision-making: A Design-based research approach to assess learning outcomes in higher education. LAK '25: Proceedings of the 15th International Learning Analytics and Knowledge Conference (Dublin, Ireland, March 3–7, 2025). New York : ACM, 2025. P. 384–394. DOI: https://doi.org/10.1145/3706468.3706518
16. Ismayilov S. Assessing the Effectiveness of Training: Skills and Knowledge Evaluation. Porta Universorum. 2026. Vol. 2, no. 5. P. 77–82. DOI: https://doi.org/10.69760/portuni.26050011
17. Kauffeld S., Decius J. Learning and transfer in organisations: how it works and can be supported. European Journal of Work and Organizational Psychology. 2025. Vol. 34, no. 2. P. 161–174. DOI: https://doi.org/10.1080/1359432X.2025.2463799
18. Kochhar S. Knowledge and Skill Retention in First-Year MBBS Students After Basic Life Support Training: A One-Year Longitudinal Study / S. Kochhar, N. Samagh, J. Sharma, A. Kaur, M. Verma. BMC Medical Education. 2024. Vol. 24. Art. 971. DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-024-05922-0
19. Liu Y., Wang W., Xu E. The Effectiveness of Learning Analytics-Based Interventions in Enhancing Students’ Learning Effect: A Meta-Analysis of Empirical Studies. SAGE Open. 2025. Vol. 15, no. 2. P. 1–22. DOI: https://doi.org/10.1177/21582440251336707
20. Mehner L., Rothenbusch S., Kauffeld S. How to maximize the impact of workplace training: a mixedmethod analysis of social support, training transfer and knowledge sharing. European Journal of Work and Organizational Psychology. 2025. Vol. 33, no. 2. P. 194–214. DOI: https://doi.org/10.1080/1359432X.2024.2319082
21. Narciss S., Alemdag E. Learning from errors and failure in educational contexts: New insights and future directions for research and practice. British Journal of Educational Psychology. 2025. Vol. 95, no. 1. P. 197–218. DOI: https://doi.org/10.1111/bjep.12716
22. Xu Z. Leveraging Learning Analytics to Model Student Engagement in Graduate Statistics: A Problem-Based Learning Approach in Agricultural Education / Z. Xu, F. H. Choudhury, S. Ma, T. P. Murphrey, K. E. Dooley. Behavioral Sciences. 2025. Vol. 15, no. 10. Art. 1360. DOI: https://doi.org/10.3390/bs15101360
Ця робота ліцензована відповідно доCreative Commons Attribution 4.0 Міжнародної ліцензії.
