Abstract (ukr):
У сучасних умовах цифровізації, глобалізації та посилення конкуренції у сфері науки актуалізується проблема підвищення якості та результативності наукових проектів. Зростання обсягів фінансування досліджень, ускладнення їх організації та необхідність забезпечення практичного впровадження результатів зумовлюють потребу у застосуванні сучасних підходів до управління науковою діяльністю. Метою статті є дослідження теоретичних і практичних засад управління якістю та результативністю наукових проектів, обґрунтування їх концептуальних основ, а також аналіз сучасних підходів до підвищення ефективності наукових досліджень в умовах цифрової трансформації. Методологічну основу дослідження становлять системний, процесний і структурно-функціональний підходи, а також методи аналізу, синтезу, порівняння та узагальнення сучасних наукових джерел у сфері управління проектами та інноваційної діяльності.
У результаті дослідження встановлено, що управління якістю наукових проектів має системний характер і охоплює всі етапи їх життєвого циклу - від формування ідеї до впровадження результатів. Обґрунтовано багатовимірний характер якості, що включає наукову новизну, методологічну обґрунтованість, достовірність результатів і їх практичну значущість. Визначено, що результативність наукових проектів доцільно оцінювати на основі інтегрованого підходу, який поєднує ключові показники ефективності (KPI) та індикатори впливу (impact indicators), що дозволяє враховувати як безпосередні результати, так і їх довгостроковий ефект.
Доведено, що важливу роль у підвищенні якості та результативності наукових проектів відіграють цифрові технології, зокрема штучний інтелект, аналітика великих даних та цифрові платформи, які забезпечують автоматизацію процесів, підвищення точності прогнозування та ефективне управління ризиками. Встановлено доцільність застосування гібридних моделей управління, що поєднують класичні та гнучкі підходи, забезпечуючи адаптивність наукових проектів до змінних умов.
Зроблено висновок, що управління якістю та результативністю наукових проектів є ключовим чинником підвищення ефективності наукової діяльності та забезпечення інноваційного розвитку. Запропоновані підходи можуть бути використані для вдосконалення організації наукових досліджень і підвищення їх практичної значущості.
Abstract (eng):
In the context of digitalization, globalization, and increasing competition in the field of science, the issue of improving the quality and performance of scientific projects becomes increasingly relevant. The growth of research funding, the increasing complexity of project organization, and the need to ensure the practical implementation of research results necessitate the application of modern approaches to managing scientific activities.
The aim of the article is to study the theoretical and practical foundations of quality and performance management of scientific projects, to substantiate their conceptual framework, and to analyze modern approaches to improving the efficiency of scientific research in the context of digital transformation.
The methodological basis of the research includes systemic, process-based, and structural-functional approaches, as well as methods of analysis, synthesis, comparison, and generalization of contemporary scientific sources in the field of project management and innovation.
The study establishes that quality management of scientific projects has a systemic nature and covers all stages of their life cycle—from idea generation to the implementation of results. The multidimensional nature of quality is substantiated, including scientific novelty, methodological validity, reliability of results, and their practical significance. It is determined that the performance of scientific projects should be assessed using an integrated approach combining key performance indicators (KPI) and impact indicators, which allows consideration of both immediate outputs and long-term effects.
It is proven that digital technologies play a crucial role in enhancing the quality and performance of scientific projects, particularly artificial intelligence, big data analytics, and digital collaboration platforms, which ensure process automation, improved forecasting accuracy, and effective risk management. The feasibility of applying hybrid management models that combine traditional and agile approaches is substantiated, ensuring adaptability of scientific projects in dynamic environments.
It is concluded that quality and performance management of scientific projects is a key factor in improving the efficiency of scientific activity and ensuring innovative development. The proposed approaches can be used to improve the organization of scientific research and enhance its practical relevance.