Ғылыми гранттық жобалар мен өтінімдерді іріктеудің сандық және сапалық әдістері

Жанна Иксебаева, Женис Багисов, Дина Абулкасова, Ақмарал Хамзина, Айжан Исқалиева

Бұл мақалада ғылыми гранттық өтінімдер мен жобаларды бағалаудың әртүрлі әдістемелік тәсілдері зерттеледі, сандық және сапалық әдістерді үйлестіруге ерекше назар аударылады. Регрессиялық талдау, байестік желілер және көпкритериалды бағалау кешенді аналитикалық құрылым аясында бір-бірін толықтыратын әдістемелер ретінде қарастырылады. Зерттеу бұл әдістердің гранттарды бағалау кезінде өзара байланыстарды анықтау, белгісіздікті модельдеу және құрылымдық шешім қабылдауды қолдау үшін қалай қолданылуы мүмкін екенін көрсетеді. Синтетикалық және эмпирикалық деректерді пайдалана отырып, модельдер интерпретациялауға болатындығы, болжамдық қабілеті және ашықтығы тұрғысынан сынақтан өткізіліп салыстырылады. Нәтижелер көрсеткендей, тиісті жағдайларда қолданылған кезде бұл тәсілдерді үйлестіру қаржыландыруды бөлудің әділдігін, дәйектілігін және тиімділігін арттыруға айтарлықтай әлеуетке ие. Дәлелденген тиімділік туралы мәлімдемелер орнына, бұл жұмыс болашақ зерттеулерді басқару және бағалау жүйелері үшін осындай әдіс-тәсілдердің әдістемелік жарамдылығы мен бейімделушілігін көрсетеді.

Мақалаға сілтеме: Ixebayeva, Z., Bagisov, Z., Abulkassova, D., Khamzina, A., & Iskaliyeva, A. (2025). Quantitative and Qualitative Methods for Screening Scientific Grant Projects and Applications. Statistics, Optimization & Information Computing, 14(6), 3741-3760. http://www.iapress.org/index.php/soic/article/view/2716/1631