فیلترهای جستجو:
فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۲۱ تا ۴۰ مورد از کل ۲٬۹۱۰ مورد.
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
33 - 52
حوزههای تخصصی:
هدف: با توجه به تغییرات سریع محیط کسب و کار و نیاز به پاسخگویی به انتظارات متنوع ذینفعان، استفاده از هوش مصنوعی می تواند به عنوان راهکاری اثربخش برای ارتقاء عملکرد واحد روابط عمومی مطرح شود. همچنین، مدیریت دانش به عنوان عنصری کلیدی در بهبود فرآیندها و تصمیم گیری ها در این واحد، نقش مهمی ایفا می کند. هدف این پژوهش طراحی مدل استفاده از هوش مصنوعی در واحد روابط عمومی سازمان ها با تأکید بر مدیریت دانش سازمانی است. روش پژوهش: پژوهش کاربردی حاضر مبتنی بر پارادایم تفسیری با رویکردی کیفی، از نوع نظریه داده بنیاد با استفاده از رهیافت نظام مند کوربین و اشتراوس است. جامعه آماری این پژوهش شامل متخصصین و دانشجویان فعال در حوزه روابط عمومی، مدیریت منابع انسانی، هوش مصنوعی و روانشناسی بود. نمونه پژوهش با استفاده از روش نمونه گیری هدفمند از نوع گلوله برفی از میان جامعه آماری به تعداد 17 نفر تا رسیدن به اشباع نظری داده ها انتخاب شد. جهت گردآوری داده ها از مصاحبه نیمه ساختاریافته استفاده شد. جهت تأمین روایی پژوهش از کنترل بیرونی استفاده شد. پایایی نیز با استفاده از روش کدگذار دوم با ضریب توافق 86% تأیید شد. یافته ها: بر اساس یافته ها، علل استفاده از هوش مصنوعی در واحد روابط عمومی سازمان ها در چهار مقوله کارایی و بهره وری، بهبود ارائه خدمات به مشتریان، تحقیقات و تحلیل بازار و جنبه های نوآورانه دسته بندی شد. عوامل زمینه ای در دو دسته شرایط تکنولوژیک و شرایط سازمانی، و عوامل مداخله گر به دو حیطه اصلی شرایط بازار و شرایط اجتماعی و قانونی تقسیم شد. راهبردها مشتمل بر پنج مقوله آموزش و توانمندسازی، فرهنگ سازی، ایجاد هماهنگی، راهبردهای عملیاتی و ایجاد آگاهی و انگیزه شناسایی شد. این راهبردها می تواند به بهبود ارتباطات، بهینه سازی فرآیندها، اعتبار و شفافیت، کاهش کیفیت ارتباطات و چالش های فنی و عملیاتی منجر شود و نقش چشم گیری در استفاده بهینه از هوش مصنوعی در واحد روابط عمومی سازمان ها ایفا کند. نتیجه گیری: نتایج این پژوهش نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی در واحد روابط عمومی سازمان ها می تواند به بهبود عملکرد و کارایی این واحد کمک کند. سازمان ها برای بهره برداری مؤثر از هوش مصنوعی در روابط عمومی، بایستی بر روی ایجاد زیرساخت های مناسب و فرهنگ سازمانی مناسب تمرکز کنند تا بتوانند از مزایای این فناوری بهره مند شوند. این مدل می تواند به عنوان راهنمای عملی برای سازمان ها در جهت استفاده مؤثر از هوش مصنوعی در روابط عمومی عمل کند و به بهبود ارتباطات و افزایش رضایت ذی نفعان منجر شود. اصالت/ارزش: با توجه به تحولات سریع فناوری و نیاز به بهبود کارایی در ارتباطات سازمانی، این پژوهش به طور قابل توجهی به درک مدیران از اینکه چگونه هوش مصنوعی می تواند شیوه های روابط عمومی در سازمان ها را تغییر دهد کمک می کند.
Digital Transformation through Artificial Intelligence in Organizations: A Systematic Literature Review(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The current paper reviews the present literature in the most known scientific databases in the management and business fields about artificial intelligence (AI) and digital transformation within organizations. The main objective is to extract related research axes and uncover gaps in this emergent topic. The methodology used is a systematic literature review with RStudio software based on 36 selected papers from the Scopus and Web of Science (WOS) databases in the period of 2019-2024. The main axes identified are AI potential for organizations’ performance, innovation and AI potentials, and AI adoption determinants. Regarding the discussion and analysis of the results, future directions are projected to cover all sides of digital transformation through AI tools. The main contribution of this paper is to provide researchers and practitioners with current advancements and changes in Al tools utilized to facilitate digital transformation within evolving economic and social landscapes for companies.
Reevaluating the DeLone and McLean Model for EHR Success and Knowledge-Sharing in a Saudi Public Medical Complex(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
This paper investigates the success of the EHR system and its impacts on the knowledge-sharing process by healthcare professionals in a public medical complex in Saudi Arabia. It aims to reexamine and evaluate the usefulness of the updated DeLone & McLean IS success model considering IS in the healthcare context. The study is based on a quantitative methodology conducted at a public medical complex in Saudi Arabia. The data analysis was performed by combining descriptive and exploratory analysis. SPSS was used to test the constructs' validity and scale reliability. Additionally, using AMOS to test the model fit and examine the direct and indirect relationships among dependent and independent variables, structural equation modeling was performed. The results support the role of EHR use in enhancing knowledge-sharing practices within the medical care complex. The findings show that EHR users appreciate knowledge transfer and collaboration between medical staff. The findings suggest that the EHR’s characteristics of information quality, system quality, and service quality promote medical care knowledge-sharing through system satisfaction and use. This study helps medical staff and health decision-makers to understand the EHR benefits and the medical digital innovations that may contribute to improving the work conditions at care organizations. It shows that healthcare organizations can identify various benefits from the use of the EHR**,** especially in terms of knowledge management and sharing to propose better medical services. The paper contributes to the existing empirical literature by demonstrating the confirmation of the D&M Model as a relevant instrument for IS success within the healthcare sector.
Managing Transport Systems with Artificial Intelligence(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Problems caused by the growth of traffic in cities require modern management approaches to improve the situation with the routing of traffic flow. This article aims to develop a conceptual system that uses computer vision technology to collect and process data from vehicles. It describes the technology of computer vision as an opportunity to improve routing algorithms by processing large data streams that reflect real situations and causes that affect route optimization. The result of using the color vision system is to provide more accurate and timely information to drivers, allowing them to make informed decisions about their routes. This will reduce traffic congestion, improve transport efficiency, and minimize the negative impact on the environment.
Assessing the Growth and Trends of Smart Packaging: A Case of Food Distribution(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Smart packaging plays a pivotal role in food distribution by integrating innovative technologies to enhance product safety, quality, and efficiency throughout the supply chain. Leveraging smart packaging minimizes waste, reduces spoilage, and enables real-time monitoring. However, producers face a few challenges with smart packaging, including high initial investment costs, compatibility issues with existing infrastructure, and regulatory hurdles concerning data privacy and safety standards. Additionally, ensuring widespread adoption and addressing consumer acceptance pose significant challenges and the need for continuous innovation to keep pace with evolving market demands and technological advancements. Therefore, this study aims to identify the current landscape of smart packaging within food distribution, outline the main themes within this field, highlight potential areas for further study, and provide a roadmap for future research endeavors. To fulfill this aim, a comprehensive bibliometric analysis was undertaken, utilizing data extracted from the Scopus database. A total of 1,094 documents relevant to the chosen keywords were successfully gathered for analysis. Frequency analysis was conducted using Microsoft Excel, while citation metrics and further analysis were performed utilizing R package software. The outcomes of this investigation are presented using standard bibliometric metrics, encompassing publication year, authorship, subject area, document type, source title, citation analysis, keyword analysis, active institutional participation, geographic distribution, and language. The analysis revealed a significant increase in publications concerning smart packaging within food distribution since 1990. This upward trend underlines the crucial role of technology in the food industry, potentially impacting the environment, economy, and societal dynamics.
HybridTouch: A Robust Framework for Continuous User Authentication by GAN-Augmented Behavioral Biometrics on Mobile Devices(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۷, Special Issue on SI: Intelligent Security and Management, ۲۰۲۵
108 - 129
حوزههای تخصصی:
With an increasing reliance on mobile devices, continuous and assured user authentication is essential to protect sensitive personal data and digital interactions from unwanted access. Based on this background, this research proposed the development of the HybridTouch framework for smartphone-based continuous and passive user authentication. The proposed HybridTouch combines Convolutional Neural Networks for spatial feature extraction and Gated Recurrent Units for temporal sequence analysis. It uses accelerometer, gyroscope, and touch data to take advantage of the unique behavioral patterns captured by it. Innovative preprocessing techniques have been incorporated into the proposed approach: Discrete Wavelet Transform is used for signal denoising, and Variable-Length Adaptive Temporal windowing is used for segmentation based on signal entropy to enhance feature representation. To eliminate the data scarcity limitation, Generative Adversarial Networks were used to synthesize realistic behavioral data that considerably augmented the dataset and enhanced model generalization capability. Extensive experiments conducted on the Hand Movement, Orientation, and Grasp (HMOG) dataset showed that the proposed HybridTouch achieved excellent results with authentication accuracy up to 98.8% with real data, growing up to 99% with GAN-augmented data. The hybrid model further has an equal error rate of 1.4% on real data and 1.25% on synthetic data, which is better than any other models currently present (Sağbas et al., 2024; Siddiqui et al., 2022; Abuhamad et al., 2020) and all implementations of standalone convolutional neural networks and gated recurrent units.
Optimizing Vertical Handover Using Multi-Criteria Decision Making in Heterogeneous Networks(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۷, Special Issue on SI: Intelligent Security and Management, ۲۰۲۵
63 - 86
حوزههای تخصصی:
Vertical handover (VHO) in heterogeneous wireless networks is essential to keep users continuously connected and also to guarantee that the Quality of Service (QoS) of mobile communications is adequate. The focus of this paper is to apply various Multi-Criteria Decision Making (MCDM) tools to model a comprehensive VHO decision-making framework. This proposed methodology brings together more than one parameter of a given networking environment, such as signal intensity, QoS, and energy requirements, into one or more decision models. Using analytical methods such as the Analytical Hierarchy Process (AHP) for criteria weighting, we continuously optimize network conditions, thereby enhancing the efficiency and reliability of Vertical Handover (VHO). Several experiments were made to test the efficiency of the given MCDM-based VHO algorithm. The performance evaluation of the proposed method reveals superior handover performances in terms of success rates, less latency, and better QoS as compared to other VHO techniques. In addition, our research conclusion implies that integrating MCDM into the VHO decision-making will not only facilitate the network resource optimization but also improve the user satisfaction in the heterogeneous networking domain. This paper, in the wireless communications area, makes a significant contribution by presenting a powerful framework for DNS and VHO. The subsequent studies will be directed towards improving this algorithm for real-time applications and experimentation in the new generation networks, such as 5G Networks.
A Hybrid Approach to Feature Extraction and Information Gain-Based Reduction for Image Classification(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Image classification is a significant process in the field of computer science. It has applications in every field, such as spam detection in emails, medical diagnosis, image recognition, sentiment analysis, object detection, weather forecasting, pattern recognition, and security. Image classification deals with the grouping of images based on labels or characteristics. Feature extraction, feature selection, feature reduction, and classification are the main steps used to classify images. A medicinal and non-medicinal flowers data set is prepared by clicking images for the study. Methodology is used to achieve satisfactory classification results on the seeds, Wisconsin Diagnostic Breast Cancer, Heart Failure Clinical Records, and Wisconsin Prognostic Breast Cancer data sets, which are taken from the University of California, Irvine (UCI) repository. The proposed methodology suggests an efficient feature extraction and selection approach for data sets under consideration. An information gain-based genetic algorithm is used for feature reduction. It is performed on the extracted features to retrieve an optimized feature set. Fitness of the features is evaluated to choose the most relevant features. A neural network is used to classify the obtained feature subset. Better classification results are attained with the help of feature extraction and feature reduction.
Enhancing Privacy and Efficiency Techniques in Federated Learning Systems: Applications in Healthcare, Finance, and Smart Devices(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۷, Special Issue on SI: Intelligent Security and Management, ۲۰۲۵
45 - 62
حوزههای تخصصی:
Federated Learning (FL) has emerged as a revolutionary technique for distributed machine learning for training a model on shared data without sharing the data itself. Nevertheless, privacy-related concerns and scalability difficulties remain a problem. This paper discusses the state-of-the-art works to improve the privacy and convergence at FL frameworks for targeted healthcare and financial applications, as well as smart devices. It focuses on methodologies that preserve user privacy, such as differential privacy, homomorphic encryption, secure multi-party computation, and methods that enhance the model’s efficiency, including model compression, communication optimization, and adaptive optimization algorithms. To overcome these challenges, this study helps in the future design of FL systems for vital domains with high scalability.
An Analytical Framework for Evaluating the Impact of Digital Transformation Technologies on Business Performance: A Natural Language Processing Approach(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Extensive technological advancements have highlighted the importance of digital transformation in improving business performance. While prior research on this topic has been done in the information systems and business management domains, it has been limited to specific areas. Therefore, it is crucial to evaluate the impact of digital transformation comprehensively. This research aims to systematically identify critical themes, significant topics, main concepts, and trend priorities. The study involved the analysis of 474 research papers from 2015 to 2024 from reputable databases such as SCOPUS, Web of Science, and IEEE Xplore. First, thematic analysis identified the main themes and interpreted their relationships. Identified themes refer to technological changes at the operational and strategic levels through data analytics, digitalization, collaborative learning, and digital interaction. Realizing that digital transformation leads to value creation, improved service quality, customer experience, and long-term communication in digital ecosystems. These findings were related to dynamic capability theory concepts and compared with theory constructs like sensing, seizing, and transforming. Next, text mining techniques were used for deeper investigation, including word cloud, topic modeling (Latent Dirichlet Allocation), and text clustering (K-means). Findings were categorized into three perspectives: business, customer, and systemic, highlighting the influential role of digital technologies, particularly artificial intelligence (AI) capabilities. Moreover, trend analysis presented research priorities using VOSviewer. Finally, research innovation involved designing thematic networks and examining the relevance of significant topics as a research artifact with subtle differences compared to the conducted research. This novel approach provides five targeted propositions to audiences for future research.
Readiness for Artificial Intelligence Adoption in Malaysian Manufacturing Companies(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The advancement of artificial intelligence (AI) and its growing societal importance are reshaping decision-making processes and policy analysis roles. This study examines the readiness of manufacturing companies in Malaysia to embrace AI technology, considering its potential to enhance decision-making, productivity, quality control, job automation, and data analysis. Focusing on the Technology, Organization, and Environment (T-O-E) readiness framework, the research investigates the relationship between these dimensions and AI adoption readiness among manufacturing companies in Shah Alam, Selangor, Malaysia. AI adoption readiness serves as the dependent variable, while technological, organizational, and environmental readiness dimensions act as independent variables. The study applies the T-O-E framework to AI readiness and proposes a framework for assessing AI readiness at the manufacturing level. It identifies factors influencing readiness within the technological, organizational, and environmental dimensions, including relative advantage, compatibility, resources, competitive pressure, top management support, and government regulations. Through rigorous analysis, patterns, trends, and correlations are revealed, highlighting a significant link between the T-O-E readiness dimensions and AI adoption readiness. Notably, organizational readiness emerges as a key driver of AI adoption in Malaysian manufacturing companies. The results of this investigation have broad implications, offering suggestions to improve organizational preparedness and unlock AI’s potential benefits for businesses in the industrial sector. Additionally, the research lays the groundwork for further studies on AI readiness across various industries and international contexts. As AI becomes increasingly integrated into manufacturing processes, adaptive businesses gain competitive advantages on a global scale. These advantages include increased productivity, informed decision-making, streamlined quality control, improved customer satisfaction, and potential contributions to economic growth. The study concludes by recommending strategies to reinforce organizational readiness and emphasizes the need for future research to deepen understanding of AI adoption readiness in the manufacturing industry. The integration of AI technology offers benefits such as enhanced productivity, decision-making, quality control, and customer satisfaction, granting businesses a competitive edge in the digital landscape and increasing stakeholder interest.
Determinants of Online Impulse Buying Among Young Adults in Kuala Lumpur, Malaysia: A Study on Eco-Friendly Food and Beverage Utensils(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Eco-friendly product usage is a defining trend in consumer purchase intentions during this decade. Younger, tech-savvy consumers are often more sensitive to environmental concerns when purchasing products due to the abundance of information available on social media platforms. In the food and beverage industry, this trend has led many younger consumers to prefer purchasing eco-friendly, sustainable cutlery for food and beverage consumption. With online social commerce platforms selling eco-friendly utensils readily available, a larger group of consumers, primarily young adults, seem to purchase these products impulsively due to various factors. The four independent variables proposed in this study that seem to influence the online impulse buying behavior of young adults toward these eco-friendly products are fear, serendipity, electronic word of mouth (eWOM), and website quality. Convenience sampling was utilized to gain a greater understanding of the targeted consumer group, using a 5-item Likert scale to collect data from respondents. The validity and reliability of the questionnaire items were further confirmed using statistical methods, namely average variance extracted (AVE), composite reliability (CR), and Cronbach’s alpha. The hypotheses were tested using AMOS software (version 24) through confirmatory factor analysis (CFA) to tabulate the results. Based on the study conducted, it is concluded that fear and eWOM do influence the online impulse buying of eco-friendly food utensils among young adults in Kuala Lumpur. It is further suggested that elements such as fear and eWOM play a significant role in online impulse purchases of eco-friendly utensils, as young adults rely heavily on social media marketing. This reliance contributes to these consumers’ growing concern for their future, prompting them to be more environmentally conscious.
Scroll, Click, Buy: The Impact of Social Media Attributes on Purchase Intentions among Young Adults(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Online review sites and social media platforms have become crucial sources of information for consumers, greatly influencing their purchasing behavior and decision-making, especially in the food and beverage industry. However, not many studies have been carried out to understand how social media influences customers’ purchase intentions at fast-food restaurants. This paper examines the growing influence of social media attributes on purchase intentions, with a focus on the Malaysian context. Previous studies highlight the increasing importance of social media platforms as marketing tools and their impact on customers’ purchase intentions. The research explores the relationship between habit and informativeness and their influence on purchase intentions among young adults in fast-food restaurants. A purposive sampling method was utilized to gather data from 142 fast-food customers through a cross-sectional online survey. The research hypotheses were analyzed using the partial least square structural equation modeling. Key findings found that habit and informativeness have a significant positive impact on customers’ intentions to purchase at fast-food restaurants. The study contributes to the existing literature by highlighting the growing influence of social media on consumer behavior in the context of fast-food restaurants. It adds to our understanding of how social media platforms serve as effective marketing tools, particularly among young adults, and how they can influence purchase intentions. By understanding the interplay of habit, informativeness, and purchase intentions, businesses can develop more effective marketing strategies and foster stronger relationships with their customers.
Corporate Digital Transformation: A Comprehensive Definition and Conceptual Framework for Enhancing Business Performance(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
This study aims to analyze 45 definitions of digital transformation (DT) to identify key drivers and propose a conceptual framework to outline their impact on business performance. Through content analysis, 24 key drivers were identified, focusing on the frequency of occurrence across the definitions. The analysis highlights drivers such as IT technologies & innovation, business model, business performance, customer experience, and operational processes. The results show a significant emphasis placed on various drivers of DT, reflecting its multidimensional nature. Key drivers include technological innovation, organizational adaptation, customer-centric strategies, and change management practices. By conceptualizing the relationships between key drivers and performance outcomes, the proposed conceptual framework provides theoretical insights into the mechanisms underlying digital transformation and its impact on business performance. The proposed framework integrates technological, strategic, organizational, and cultural dimensions. The analysis underscores the complexity and multidimensional nature of DT as a strategic phenomenon and offers drivers on which the organizations should focus to face the challenges of digital disruption. This paper's original theoretical contribution lies in synthesizing various definitions of digital transformation from the past two decades to propose a comprehensive definition of Corporate Digital Transformation.
توصیف شبکه یادگیری سازمانی و تبیین عوامل موثر بر شکل گیری آن با استفاده از روش تحلیل شبکه (مورد مطالعه: شرکت برق منطقه ای خراسان)(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
11 - 32
حوزههای تخصصی:
در سازمان های معاصر که بقا و رشد آن ها به چابکی و توانایی انطباق با تغییرات محیطی بستگی دارد، تسهیل فرآیند یادگیری و پیوند آن با فعالیت های روزمره کارکنان به چالشی اساسی برای رهبران تبدیل شده است. عدم اثربخشی فرآیندهای آموزش رسمی و ضرورت توجه به تعاملات اجتماعی کارکنان برای تسهیل یادگیری، نیاز به رویکردهای نوآورانه در زمینه یادگیری سازمانی را تقویت می کند. این پژوهش درصدد تبیین ساختار شبکه یادگیری سازمانی و شناسایی عوامل مؤثر بر شکل گیری آن در شرکت برق منطقه ای خراسان است. برای دستیابی به این هدف با اتخاذ رویکردی کمی و به کارگیری شاخص های روشمند تحلیل شبکه اجتماعی در جایگاه روش پژوهش ساختار کلی شبکه یادگیری بر مبنای شاخص های توصیفی تحلیل شبکه اجتماعی احصا و موقعیت کنشگران در آن تبیین شد. جامعه آماری در این پژوهش متشکل از 327 از کارشناسان و مدیران شرکت برق منطقه ای خراسان می باشد. گردآوری داده های رابطه ای دراین جامعه با استفاده ازپرسش نامه تحلیل شبکه اجتماعی انجام شد. در این پژوهش از نرم افزار VOSviewer برای تحلیل داده های رابطه ای و طیف گسترده ای از شاخص های آماری تحلیل شبکه اجتماعی استفاده شد. بر اساس نتایج حاصل از یافته های این پژوهش، شبکه یادگیری سازمانی شرکت برق منطقه ای خراسان پراکنده و از انسجام کافی برخوردار نمی باشد. درصد زیادی از کنشگران در موقعیت-های پیرامونی این شبکه قرار دارند و در جایگاه مصرف کنندگان دانش موجود ایفای نقش می کنند. همچنین نتایج حاکی از تحلیل عوامل موثر نشان داد که همسانی معاونت، جنسیت، تحصیلات و سابقه کاری کنشگران از متغیرهای مهم در شکل گیری شبکه یادگیری سازمانی به شمار می آیند، این در حالی است که اثر آموزش های سازمانی که با شیوه های مرسوم و سنتی در سازمان ها برنامه ریزی و اجرا می شود، در شکل گیری شبکه یادگیری سازمانی معنی دار نمی باشد. بر اساس نتایج حاصل از این پژوهش پیشنهاد می شود که رهبران سازمان با تقویت ارتباطات میان حوزه ای، توسعه فرهنگ اشتراک دانش، ایجاد و توسعه اجتماعات کاری حرفه ای در قالب کمیته و کارگروه های تخصصی، زمینه سازی برای برقراری پیوند میان هادیان جریان یادگیری با سایر کنشگران، گامی اساسی در تقویت پیوند های مبتنی بر اشتراک دانش و تسهیل فرآیند یادگیری در سازمان بردارند.
تاثیر کلان روندهای فناورانه بر توسعه دانشگاه ها در ایران؛ بررسی موردی آثار تحولات فناورانه بر تأمین مالی دانشگاه های دولتی(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
78 - 97
حوزههای تخصصی:
دانشگاه ها تحت تأثیر آثار تغییرات فناورانه هستند و چنین تغییراتی بر کارکردهای کلیدی دانشگاه همچون توسعه و مدیریت دانش و فناوری و تربیت نیروی انسانی مؤثر می باشد. به همین جهت لازم است کلان روندهای مؤثر بر دانشگاه های آینده از منظر تحولات فناورانه شناسایی و اثر آن بر اقتصاد آموزش عالی تحلیل شود. تحولات فناورانه بر دانشگاه ها، بر آینده آموزش عالی در ایران نیز در ابعاد مختلف اثرگذار است. در این مقاله با توجه به محدوده پژوهش، ضمن شناسایی کلان روندهای فناورانه موثر بر آینده دانشگاه ها در ایران، آثار این کلان روندها بر تامین مالی دانشگاه های دولتی مورد بررسی قرار گرفت. برای اجرای این پژوهش از روش شناسی مطالعه موردی تک موردی استفاده شد. پژوهش مذکور در سطح سیاستگذاری کلان می باشد و مورد مطالعه دانشگاه های دولتی است. در این پژوهش بر اساس روش شناسی مطالعه موردی از طریق مطالعه ادبیات، کلان روندهای مؤثر بر آینده دانشگاه ها از منظر تحولات فناورانه شناسایی شد. سپس بر اساس مطالعات پیشین، سلسله شواهد، رویدادها و آمارها و همچنین مصاحبه های اکتشافی با کانون متخصصان، چارچوب نظری اولیه پژوهش مشتمل بر 15 کلان روند ارائه شدند. در ادامه چارچوب نظری اولیه با استفاده از ابزارهایی همچون مطالعه مستندات و مطالعات پیشین، آمارها و رویدادها و مصاحبه با 13 خبره تدقیق شد. انتخاب خبرگان بر اساس شناسایی مستقیم و روش گلوله برفی و تا رسیدن به اشباع نظری ادامه داشت. مصاحبه با خبرگان کدگذاری شد و در مقاله برخی از نقطه نظرات خبرگان مرتبط با هر کلان روند ارائه شده است. بر این اساس در چارچوب نهایی تعداد کلان روندها از 15 کلان روند به 8 کلان روند کاهش یافت و 19 پیشنهاد سیاستی ارائه شد. 8 کلان روند ارائه شده در چارچوب نهایی شامل مربیگری، خودآموزی، آموزش های بین رشته ای و مبتنی بر مهارت آموزی، یادگیری تلفیقی، آزمایشگاه های آنلاین و شبیه سازی شده، آزمون های آنلاین، ورود به بخش های جدید در آموزش و رقابت جهانی در جذب دانشجو می باشد.
Evolution of Digital Transformation in Construction Research: Topic Modelling Analysis(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
This article examines digital transformation in the construction industry, which begins with adopting digital technologies and culminates in comprehensive organizational change. The diverse and often conflicting conceptualizations in this field have created ambiguity in the theoretical framework of digi-tal transformation in construction. Using topic modeling and pattern analysis, this study identifies key themes and trends in the domain. The article analyzes 1,308 articles published between 1990 and 2023 to review research areas related to digital transformation in the construction industry. It identifies six main topics: Security & Safety, Organization & Project Management, Digital Simulation & Interaction, Sustainability, Innovative Building Materials, and Dynamic Monitoring Methods. The analysis reveals that Organization & Project Management is the most researched topic, while Sustainability receives the least attention. The article offers recommendations for advancing research in this field and serves as a valuable reference for researchers and practitioners interested in digital transformation in construction. By addressing existing criticisms, it provides a clear map of the field’s structure and trends, comple-menting previous qualitative studies with a broader, more structured, and objective analysis.
تجزیه و تحلیل بازگشت دانش بازنشستگان در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان با رویکرد تلفیقی مدل سازی ساختاری تفسیری و مدل سازی معادلات ساختاری(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
98 - 120
حوزههای تخصصی:
هدف: علی رغم اهمیت دانش بازنشستگان در رفع پیچیدگی ها و چالش های مختلف در زنجیره تأمین پالایشگاه از جمله ریسک های ناشی از نوسانات قیمت نفت و بازار، عدم همکاری و هماهنگی میان اعضای زنجیره تأمین، چالش های نفتی همچون نشت و آتش سوزی و ...، در سالیان اخیر حجم قابل توجهی از دانش با بازنشسته شدن کارکنان خارج شده است. هدف از انجام پژوهش حاضر تجزیه و تحلیل بازگشت دانش بازنشستگان در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان است. روش پژوهش: پژوهش حاضر از لحاظ هدف، کاربردی و از نظر ماهیت و روش، توصیفی- علی و از نظر شیوه گردآوری داده ها، مطالعه غیرآزمایشی از نوع پیمایشی مقطعی است. در ابتدا 12 عامل مؤثر بر بازگشت دانش بازنشستگان بر اساس مرور پیشینه پژوهش شناسایی و به تأیید خبرگان دانشگاهی و صنعتی (پالایشگاه اصفهان) رسید. به منظور ارائه مدل مفهومی پژوهش از رویکرد مدل سازی ساختاری تفسیری استفاده شده است. در این بخش ابتدا پرسشنامه مقایسات زوجی میان عوامل اثرگذار بر بازگشت دانش بازنشستگان در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان طراحی شد. سپس با استفاده از روش نمونه گیری قضاوتی و نظرخواهی از 15 نفر از خبرگان دانشگاهی و صنعتی، نحوه ارتباط میان عوامل مؤثر بر بازگشت دانش بازنشستگان شناسایی و مدل مفهومی ارائه شد. به منظور تأیید یا رد مدل مفهومی از رویکرد مدل سازی معادلات ساختاری و نرم افزار Smart PLS3 استفاده شده است. با استفاده از روش نمونه گیری در دسترس تعداد 300 پرسشنامه میان کارکنان و مدیران پالایشگاه اصفهان توزیع که از این میان تعداد 243 پرسشنامه بازگشت داده شد. روایی پرسشنامه پژوهش با استفاده از روایی همگرا (ضرایب بار عاملی و معیار AVE) و روایی واگرا (جدول فورنل- لارکر) تأیید شده است. همچنین پایایی پرسشنامه پژوهش با استفاده از معیارهای آلفای کرونباخ و پایایی ترکیبی مورد تأیید قرار گرفته است. یافته ها: نتایج این پژوهش نشان داد که حمایت دولت با ضریب مسیر 495/0 و دانش و تجربه بازنشستگان با ضریب مسیر 416/0 بر حمایت مدیریت ارشد و حمایت مدیریت ارشد با ضریب مسیر 789/0 بر مشوق های مالی و با ضریب مسیر 854/0 بر مشوق های غیرمالی تأثیرگذار است. علاوه بر این نتایج پژوهش نشان داد که مشوق های مالی با ضریب مسیر 383/0 و مشوق های غیرمالی با ضریب مسیر 522/0 بر فرهنگ حفظ و ارتقاء دانش سازمانی، فرهنگ حفظ و ارتقاء دانش سازمانی با ضریب مسیر 817/0 بر استفاده از فناوری های پیشرفته، استفاده از فناوری های پیشرفته بر مطلوبیت محیط کار با ضریب مسیر 787/0، مطلوبیت محیط کار با ضریب مسیر 805/0 بر مشارکت و همکاری کارکنان و مشارکت و همکاری کارکنان با ضریب مسیر 774/0 بر انسجام و ثبات سازمانی تأثیرگذار است. از دیگر نتایج این پژوهش می توان به تأثیر انسجام و ثبات سازمانی با ضریب مسیر 797/0 بر تسهیل ارتباطات و تأثیر تسهیل ارتباطات بر کیفیت محصولات و خدمات با ضریب مسیر 804/0 اشاره کرد. نتیجه گیری: نتایج پژوهش نشان داد که بازگشت دانش بازنشستگان نقش تعیین کننده ای در رفع چالش ها در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان دارد. همچنین بر اساس مدل مفهومی ارائه شده از رویکرد مدل سازی ساختاری تفسیری، حمایت دولت و دانش و تجربه بازنشستگان به عنوان عوامل کلیدی در بازگشت دانش بازنشستگان در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان شناسایی شده اند.
طراحی چارچوب مفهومی انتقال فناوری های پیشرفته در انقلاب صنعتی پنجم: رویکرد تحلیل مضمون(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
121 - 145
حوزههای تخصصی:
هدف: ظهور پارادایم صنعت 5.0 با تمرکز بر تعامل هوشمندانه انسان و ماشین، چالش های جدیدی را در فرآیند انتقال فناوری های پیشرفته ایجاد کرده است. هدف این پژوهش تبیین چارچوب مفهومی جامع برای انتقال فناوری های پیشرفته در پارادایم صنعت 5.0 است. روش پژوهش: این پژوهش با رویکرد پراگماتیسم و استراتژی استقرایی-قیاسی انجام شده است. از میان مقالات علمی منتشر شده بین سال های 2017 تا 2024 در پنج پایگاه داده معتبر، 84 مقاله با نمونه گیری هدفمند انتخاب شدند. داده ها با استفاده از رویکرد ترکیبی متن کاوی و تحلیل مضمون تحلیل شدند. در فاز کمی از الگوریتم های LDAو K-means برای خوشه بندی مفاهیم، و در فاز کیفی از روش تحلیل مضمون براون و کلارک استفاده شد. روایی یافته ها با استفاده از روش مثلث سازی و پایایی با محاسبه ضریب توافق کاپا (83/0) تأیید گردید. یافته ها: تحلیل متن کاوی به شناسایی پنج خوشه اصلی منجر شد که شامل فناوری های پیشرفته (54.4%)، انتقال فناوری (8.5%)، صنعت 5.0 (19.2%)، چالش ها و فرصت ها (11.4%) و سیاست گذاری و قوانین (6.6%) بودند. تحلیل مضمون منجر به شناسایی 40 مضمون اصلی و 163 مضمون فرعی شد که در قالب هشت مرحله اصلی انتقال فناوری دسته بندی شدند. این مراحل شامل شناسایی و گزینش، اکتساب، انطباق، جذب و تحلیل، کاربرد و بهره برداری، توسعه و بهبود، اشاعه، و یادگیری و نوآوری است. نتیجه گیری: موفقیت در انتقال فناوری های پیشرفته در صنعت 5.0 مستلزم ایجاد یک اکوسیستم پویا و تعاملی است که در آن عوامل فنی، سازمانی، انسانی و محیطی به طور همزمان مدیریت می شوند. اصالت/ارزش: این پژوهش برای نخستین بار با ترکیب رویکردهای متن کاوی و تحلیل مضمون، چارچوبی جامع برای انتقال فناوری در پارادایم صنعت 5.0 ارائه می دهد که فراتر از مدل های خطی موجود رفته و رویکردی اکوسیستمی ارائه می کند. این چارچوب می تواند مبنایی برای پژوهش های آتی در حوزه انتقال فناوری های پیشرفته و راهنمای عمل مدیران و سیاست گذاران باشد.
Incorporating Retroactive Operations in Large Temporal Databases Using Retroactive B-Tree(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۷, Special Issue on SI: Intelligent Security and Management, ۲۰۲۵
87 - 107
حوزههای تخصصی:
Temporal databases, quickly rising in size, are distinguished by their capacity to maintain the older version of data objects against actions on them, allowing logical deletions. Queries for historical data are particularly costly due to the linear scanning of temporal versions. Temporal data structures like time-split B-Tree or multiversion B-Tree are working underlying the state-of-the-art temporal databases. So far, most efficient temporal data structures are partially persistent or fully persistent, but none of them support retroactive queries. On the other hand, efficient temporal indexing is required to address bulk loading in a real-life application. To the best of our knowledge, there is no efficient solution for bulk loading and updating retroactive index structures. This article seeks to offer a new data structure, the Retroactive B-Tree (RBT), to facilitate retroactive operations in temporal databases as well as bulk loading. It presents theoretical and empirical research and analysis of the suggested data structure and its relevant operations. The experiments were conducted to demonstrate the performance of the proposed retroactive B-Tree in terms of execution time, I/O complexity, space complexity, and bulk loading. The obtained results show that indexing with a buffer is the most powerful model for existing temporal databases for implementing a retroactive B-Tree. The tree of lists architecture is observed as an I/O efficient data structure for all variants of temporal indexing for large databases.