Do you want to publish a course? Click here

The Role of Artificial Intelligence in Raising the Efficiency of Administrative Systems for Human Resources Management at the University of Tabuk

دور الذكاء الاصطناعي في رفع كفاءة النظم الإدارية لإدارة الموارد البشرية بجامعة تبوك

1620   6   2   0.0 ( 0 )
 Publication date 2021
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

The role of artificial intelligence in raising the efficiency of administrative systems for human resources management at the University of Tabuk. To conduct the study, the researcher was used the descriptive and analytical approach. In order to achieve the objectives of the study, the study tool (questionnaire) was developed as a tool to collect data from the individuals of the study sample that were chosen randomly of data collection from the human resources administrators at the University of Tabuk, who numbered (70 (male and female employees, after ensuring their validity and reliability. The study tool consisted of (36) items to measure the role of artificial intelligence in raising the efficiency of administrative systems for human resources management at the University of Tabuk. The results of the study showed that there were no statistically significant differences (α = 0.05) in the study tool due to the study variables (gender, educational level, number of years of experience) at the level of significance (0.05). In light of these results of the study, the researcher recommended several recommendations, including the necessity of conducting more studies on artificial intelligence programs and their relationship to the efficiency of administrative systems for managing human resources to include larger samples from universities in the Kingdom.


Artificial intelligence review:
Research summary
هدفت الدراسة إلى التعرف على دور الذكاء الاصطناعي في رفع كفاءة النظم الإدارية لإدارة الموارد البشرية بجامعة تبوك. اعتمدت الباحثة على المنهج التحليلي واستخدمت الاستبانة كأداة لجمع البيانات من عينة عشوائية مكونة من 70 موظفاً وموظفة من إداريي الموارد البشرية بجامعة تبوك. أظهرت النتائج عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية تعزى لمتغيرات الجنس، المستوى التعليمي، وعدد سنوات الخبرة. أوصت الدراسة بإجراء المزيد من الأبحاث حول الذكاء الاصطناعي وعلاقته بكفاءة النظم الإدارية، وتوسيع العينة لتشمل جامعات أخرى في المملكة العربية السعودية. كما أكدت على أهمية تدريب العاملين في إدارة الموارد البشرية على تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوفير البنية التحتية اللازمة لدعم هذه التطبيقات.
Critical review
دراسة نقدية: على الرغم من أهمية الدراسة في تسليط الضوء على دور الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة النظم الإدارية، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، اقتصرت الدراسة على عينة صغيرة نسبياً من جامعة واحدة، مما قد يؤثر على تعميم النتائج. ثانياً، لم تتناول الدراسة بشكل كافٍ التحديات المحتملة التي قد تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في النظم الإدارية. ثالثاً، كان من الممكن أن تكون الدراسة أكثر شمولية إذا تضمنت مقابلات أو دراسات حالة لتقديم فهم أعمق للموضوع. وأخيراً، من المهم أن تتناول الدراسات المستقبلية تأثير الذكاء الاصطناعي على الجوانب الإنسانية والأخلاقية في إدارة الموارد البشرية.
Questions related to the research
  1. ما هو الهدف الرئيسي من الدراسة؟

    الهدف الرئيسي من الدراسة هو التعرف على دور الذكاء الاصطناعي في رفع كفاءة النظم الإدارية لإدارة الموارد البشرية بجامعة تبوك.

  2. ما هي الأداة المستخدمة لجمع البيانات في الدراسة؟

    استخدمت الدراسة الاستبانة كأداة لجمع البيانات من عينة الدراسة.

  3. هل وجدت الدراسة فروق ذات دلالة إحصائية تعزى لمتغيرات الجنس والمستوى التعليمي وعدد سنوات الخبرة؟

    لا، أظهرت نتائج الدراسة عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية تعزى لمتغيرات الجنس، المستوى التعليمي، وعدد سنوات الخبرة.

  4. ما هي التوصيات التي قدمتها الدراسة؟

    أوصت الدراسة بإجراء المزيد من الأبحاث حول الذكاء الاصطناعي وعلاقته بكفاءة النظم الإدارية، وتوسيع العينة لتشمل جامعات أخرى في المملكة العربية السعودية، وتدريب العاملين على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتوفير البنية التحتية اللازمة لدعم هذه التطبيقات.


References used
Zhao, L., Chen, L., Liu, Q., Zhang, M. & Copland, H. (2019). Artificial Intelligence-Based Platform for Online Teaching Management Systems. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 37(1), 45-51.
Sun, H. (2019). Study on Application of Data Mining Technology in University Computer Network Educational Administration Management System. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 37(3), 3311-3318
1. Popenici, S. & Kerr, S. (2017). Exploring the Impact of Artificial Intelligence on Teaching and Learning in Higher Education. Popenici and Kerr Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 12(22), 1- 13
Ocana-Fernandez, Y., Valenzuela- Fernandez, Garro-Aburto, L. (2019). Artificial Intelligence and its Implications in Higher Education. Propositos y Representaciones, 7(2), 536-568.
rate research

Read More

يهدف هذا البحث إلى تقييم استخدام الحاسب الآلي في نظم معلومات الموارد البشرية في جامعة تشرين، من خلال قياس استخدام الحاسوب في مراحل الإدخال و الإخراج و المعالجة، حيث تم توزيع استبانة على عينة من الموظفين العاملين في مكاتب إدارة الموارد البشرية في ا لكليات و الإدارة المركزية في جامعة تشرين بلغت 88 موظفا، و تم إجراء توصيف للمتغيرات الديمغرافية، و بلغ معامل إلفا كرونباخ 0.828 مما يدل على ثبات المقياس، و خلصت الدراسة إلى انخفاض معدل استخدام الحاسب الآلي في نظم معلومات الموارد، في كل من الإدخال و التخزين، و الإخراج، و العمليات (تخطيط الموارد البشرية، التقييم و ادارة الأداء، الاستقطاب و التعيين، التدريب و التطوير، الاتصال و التواصل)، في حين وجد الباحث استخدام للحاسب الآلي في عمليات إعداد الرواتب و الأجور، و اعتمد الباحث عمى اختبار T ستيودينت لعينة واحدة باستخدام برنامج SPSS بالإصدار رقم 20 لاختبار الفرضيات المعتمدة في البحث.
The Research Aims: Syrian organizations keep large amounts of information and data about their personnel in their IT systems. This information, however, is often left unutilized or may be analyzed through statistical methods. In this study, DM is considered a solution for analyzing HR data and explore knowledge from data stored in some Syrian organization through two major stages: Stage A: Using results of Semi-Annual performance evaluation process to build prototype showed in (Fig. 6) to accomplish two tasks: 1. Building a models to predict appropriate job function for an employee through majority principle and using high accuracy result to increase the number of training data and make it self-learning model. 2. Choose most important attributes that used in classify methods to use it in personnel selection and recruitment. Stage B: Using data of Time & Attendance to analysis personnel activity through clustering methods and building many meaningful groups.
This study aimed to evaluate the training programs that implemented by ministry of Administrative Development in Syria, and their relation with competencies levels through the study of trainee’s points of views. this study was conducted using the fou r components of training program (trainer, trainee, environment and place of training, material of training) and the relation with the levels of competencies (knowledge, experience, skills, behavioral style). The study also included the relation of sex, age, the years of experience and educational qualification categories with training program.
The word "massive data" spread in 2017 and became the most common in the industry of advanced technology, it uses automated learning that allows computers to analyze past data and predict future data widely in familiar places. Non-automated learning professionals can use it too. To study the analytical method of statistical Automatic learning, it is necessary to identify the concept of artificial intelligence and its main classification and analytical techniques included and represent in automatic learning and deep learning. Automatic learning has developed thanks to some breakthroughs in artificial intelligence. It is an awareness of the efficient teaching of computers in addition to the invention of the Internet. Neural networks have an important role to play in teaching computers, such as humans, where they use data they can access to make decisions. There are many algorithms for learning about automatic learning. In our study, we demonstrate the methods and applications of automated statistical analysis, such as regression analysis, decision tree, middle method k and association analysis.
In Artificial Intelligence field, Knowledge Engineering phase is considered the most crucial phase of the development life cycle of the Knowledge Base Systems [1]. In fact, Formal Logic in general and Modus Ponens specifically has been the dominan t tools for structuring this knowledge [3]. This led for forming a gap between the knowledge area and the information area, which depends structurally on the Set Theory in general and on the Relational Algebra in particular [1]. Thus, trying to introduce a bridge to pass this gap in structuring and treating knowledge, we have conducted a new knowledge representation model that depends structurally on (Classical and Fuzzy) Set Theory. Then we used it as the base for conducting an inference model that attempt, using a set of algebraic operations and by going through a series of stages, to reach a solution of the problem under study, in a manner very close to the one that humans usually use in treating their knowledge, taking into consideration the speed and accuracy as much as the problem allows.

suggested questions

comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا