تصميم نموذج نظام دعم القرار لإدارة الموارد البشرية بالاعتماد على تقنيات الذكاء الصنعي

يرمي البحث بشكل أساسي نحو تحقيق الأهداف الثلاثة التالية: - أولاً: دراسة و تحليل كل من فعاليتي تقييم أداء العاملين و التفقد اليومي في الجمهورية العربية السورية كنماذج لفعاليات الكوادر البشرية التي يمكن الاستفادة من بياناتها ضمن تطبيقات الذكاء الصنعي. - ثانياً: دراسة و تحليل آليات عمل أحد آليات الذكاء الصنعي و هي التنقيب في المعطيات و اختيار الأدوات المناسبة لمعالجة بيانات فعاليات الكوادر البشرية. - ثالثاً: اقتراح نموذج تطبيقي للإدارة الذكية للموارد البشرية يستند إلى التنقيب في المعطيات لمعالجة عينة البيانات التي تم جمعها بغية استكشاف المعرفة الكامنة داخل هذه المعطيات بما يدعم عملية اتخاذ القرارات المتعلقة بالكوادر البشرية في مؤسسات الجمهورية العربية السورية و من ثم مقارنة أداء التقنيات التي تم استخدامها و بيان مدى ملاءمتها لهذا النوع من المعطيات.

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.