تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Enhancing E-Selection of Facul...>الوصف

Enhancing E-Selection of Faculty Teaching Staff by Using the Applications of Artificial Intelligence "Applied on Egyptian Higher Institutes"

العنوان بلغة أخرى: تعزيز الاختيار الإلكتروني لأعضاء هيئة التدريس باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي "بالتطبيق على المعاهد العليا المصرية"
المصدر: مجلة العلوم التجارية والبيئية
الناشر: الجمعية العلمية للدراسات والبحوث التطبيقية
المؤلف الرئيسي: محمد، ياسمين عبدالرحيم سيد أحمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ahmed, Yasmeen Abdel Riheem Said
مؤلفين آخرين: بكري، مروة عبدالمعز حسين (م. مشارك) , مسعود، حنان يوسف علي (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج4, ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2025
الشهر: يناير
الصفحات: 147 - 166
ISSN: 2974-3117
رقم MD: 1542742
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحول الرقمي | الاختيار الإلكتروني | أعضاء هيئة التدريس | الموارد البشرية | التطبيقات الرقمية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي | إدارة الموارد البشرية الإلكترونية | اتخاذ القرار | الاختيار الإلكتروني | التعليم الآلي | Artificial Intelligence | E-HRM | Decision Making | Electronic Selection | Machine Learning
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
المستخلص: تعتمد عملية اختيار أعضاء هيئة التدريس في مؤسسات التعليم العالي تقليديًا على إجراءات معقدة تشمل مراجعة السيرة الذاتية، إجراء المقابلات، وتقييم الكفاءة الأكاديمية والتدريسية. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف إمكانيات تطبيق نظام الاختيار الإلكتروني كحل مبتكر لتحسين كفاءة ودقة عمليات التوظيف باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) وشبكات الأعصاب الاصطناعية ضمن إطار إدارة الموارد البشرية الإلكترونية (e-HRM)، تسعى الدراسة إلى تبسيط وأتمتة مراحل متعددة من عملية التوظيف، بما في ذلك الفرز الأولي وتقييم المتقدمين. تم جمع البيانات من 512 متقدمًا لوظائف أكاديمية، حيث تم قبول 301 متقدم ورفض 211 بواسطة مدير الموارد البشرية. استند نظام الاختيار الإلكتروني إلى هذه البيانات لتدريب شبكة عصبية على معايير محددة مسبقًا لاختيار أعضاء هيئة التدريس، مثل المعايير الأكاديمية، الشخصية، المهنية، والمهارات اللغوية. حقق النموذج دقة تصل إلى 97.7% في تقييم المتقدمين بشكل تلقائي، مما قلل من الحاجة للتدخل البشري وسرّع من عملية اتخاذ القرارات. تقدم هذه الدراسة فوائد متعددة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الاختيار الإلكتروني، منها زيادة الكفاءة في الوقت والتكلفة، تحسين دقة الاختيار وتقليل التحيز، وضمان شفافية وعدالة أكبر في القرارات. كما يناقش البحث التحديات والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بتطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي في هذا السياق، بما في ذلك قضايا الخصوصية والشفافية. توفر نتائج هذه الدراسة رؤى مهمة حول كيفية استخدام التكنولوجيا لتعزيز عمليات التوظيف التقليدية في مؤسسات التعليم العالي.

The process of selecting faculty teaching staff in higher education institutions traditionally relies on complex procedures, including resume reviews, interviews, and assessments of academic and teaching proficiency. This study aims to explore the potential of implementing an e-selection system as an innovative solution to improve the efficiency and accuracy of recruitment processes. By leveraging Artificial Intelligence (AI) and Artificial Neural Networks within the framework of Electronic Human Resource Management (e-HRM), the study seeks to automate and streamline multiple stages of the hiring process, such as initial screening and applicant evaluation. Data was collected from 512 applicants for academic positions, where 301 were accepted, and 211 were rejected by the human resource manager. The e-selection system was based on these data to train a neural network using predefined criteria for selecting faculty staff, including academic, personal, professional, and linguistic skills. The model achieved an accuracy of 97.7% in automatically evaluating applicants, reducing the need for human intervention and accelerating the decision-making process. This study highlights multiple benefits of using AI in e-selection, such as increasing efficiency in terms of time and cost, improving selection accuracy, reducing bias, and ensuring greater transparency and fairness in decisions. The research also discusses the challenges and ethical considerations related to implementing AI systems in this context, including privacy and transparency concerns. The findings of this study provide significant insights into how technology can be used to enhance traditional recruitment processes in higher education institutions.
ISSN: 2974-3117

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.