متطلبات دعم اتخاذ القرارات الإدارية باستخدام الذكاء الاصطناعي في وزارة التعليم بالمملكة العربية السعودية
الملخص
هدفت الدراسة إلى التعرف على متطلبات دعم اتخاذ القرارات الإدارية باستخدام الذكاء الاصطناعي في وزارة التعليم بالمملكة العربية السعودية، وتقديم توصيات لدعم اتخاذ القرارات الإدارية باستخدام الذكاء الاصطناعي في وزارة التعليم بالمملكة العربية السعودية، ولتحقيق أهداف الدراسة، تم اتباع المنهج الوصفي المسحي. واستخدمت المقابلة كأداة للدراسة، وتم إجراء (المقابلات) مع (17) خبيراً من القيادات في وزارة التعليم، وأساتذة الجامعات، والمختصين في علوم الحاسب والذكاء الاصطناعي. تم تنظيم أسئلة المقابلة لتحديد متطلبات تطبيق الذكاء الاصطناعي في أربعة أبعاد تتعلق بعملية اتخاذ القرار الإداري، وهي: تحديد المشكلة، جمع المعلومات والتحليل، تحديد واختيار البدائل، التنفيذ والمتابعة.
وتوصلت الدراسة إلى العديد من النتائج، من أبرزها ما يلي:
- جاءت أعلى متطلبات بعد تحديد المشكلة على التوالي: (رفع مستوى جودة البيانات المتوفرة لدى وزارة التعليم ومعالجتها - توحيد مركز البيانات والمعلومات في وزارة التعليم - إعادة بناء النظام الرقمي ومركز البيانات بشكل يضمن جودة البيانات بما يتواءم مع تقنيات الذكاء الاصطناعي - توظيف الخبرات البشرية المتخصصة في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي)، وأعلى متطلبات بعد جمع وتحليل البيانات على التوالي: (ربط أنظمة الوزارة الرقمية مع بعضها (التكامل بين الأنظمة)- تفعيل الآلات والمستشعرات واستخدامها في جمع البيانات - ربط البيانات ومشاركتها مع الجهات (الحكومية والقطاع الخاص) ذات العلاقة - التطوير المهني ومواكبة التغيرات في جانب التقني)، وأعلى متطلبات بعد تحديد واختيار البدائل : (إعادة هندسة العمليات لتطبيق عملية اتخاذ القرار وفق منهجية تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي التعامل معها - نقل الخبرة البشرية إلى قواعد المعرفة - الالتزام بمبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في المملكة العربية السعودية)، وأتت أعلى متطلبات بعد التنفيذ ومتابعة القرار على التوالي في الآتي: (توفر الآليات لقياس وتقويم مستوى التنفيذ والتي يستطيع الذكاء الاصطناعي العمل بها. - تمكين برامج الذكاء من الوصول إلى مصادر البيانات ومركز المعلومات في وزارة التعليم - الرقابة على إدخال البيانات ومتابعتها).
وفي ضوء النتائج، تم وضع عدد من التوصيات التي قد تساعد المسؤولين في وزارة التعليم في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لدعم اتخاذ القرار في الوزارة.
المراجع
2. أبو سعدة، أحمد مصطفى أحمد. (2019) دور البيانات الضخمة في تحسين جودة الخدمات دراسة حالة الجامعة الإسلامية بغزة. [رسالة ماجستير غير منشورة]. الجامعة الإسلامية بغزة
3. إدريس، جعفر عبدالله. (2017). نظم دعم اتخاذ القرارات. دار خوارزم العلمية. جدة.
4. الأرياني، أروى يحيى. (2019). نظم دعم اتخاذ القرار. دار أسامة. الأردن، عمّان.
5. إسماعيل، عبدالرؤوف محمد. (2017). تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في التعليم. عالم الكتب للنشر
6. الأكلبي، علي ذيب. (2018). البيانات الضخمة واتخاذ القرار في جامعة الملك سعود: دراسة تقييمية لنظام إتقان. بحث منشور. مجلة دراسات المعلومات والتكنولوجيا – فرع الخليج. مج2018 (ع2).
7. آل جميلة، ظفر ناصر. (2017). مفهوم اتخاذ القرار. كلية الاقتصاد والإدارة - جامعة بابل، https://shortest.link/191d 15/ 09/2021.
8. إنجازات سدايا 2020. (2020). الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا)
9. البار، عدنان مصطفى. (2018). البيانات الضخمة ومجالات تطبيقها. ورقة علمية. موقع جامعة الملك عبدالعزيز https://shortest.link/14PD
10. البار، عدنان مصطفى؛ المرحبي، خالد علي. (2018). البيانات الضخمة ومجالات تطبيقها. منتدى أسبار الدولي. https://shortest.link/125L Sep 16, 2021, 10:00pm
11. تعلب، سيد صابر. (2011). نظم ودعم اتخاذ القرارات الإدارية. دار الفكر. الأردن. عمّان.
12. الجهني، عبدالله مسعود. (1438). أساليب تطوير كفاءة قادة المدارس على اتخاذ القرارات في إدارة الأزمات المدرسية. رسالة التربية وعلم النفس بجامعة طيبة، (ع60).
13. الحجيلي، أهداب حمدان، والرشيدي، سماح فهيد. (2021). واقع تطبيقات البيانات الضخمة في مواجهة فايروس كورونا COVID-19. مؤتمرات الآداب والعلوم الإنسانية والطبيعية. إسطنبولـ، تركيا.
14. حريري، هند حسين. (2021). رؤية مقترحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في دعم التعليم بالجامعات في المملكة العربية السعودية لمواجهة جائحة كورونا (Covid-19) في ضوء الاستفادة من تجربة الصين. مجلة الجامعة الإسلامية للعلوم التربوية والاجتماعية، ع خاص.
15. خليفة، إيهاب. (2018). فرص وتهديدات الذكاء الاصطناعي في السنوات العشر القادمة. تقرير المستقبل - دورية اتجاهات الأحداث، (ع27).
16. دحاك، عبدالنور، وقارة، رابح. (2017). دور وأهمية المعلومات ونظم المعلومات في اتخاذ القرارات [بحث منشور]. مجلة نماء للاقتصاد والتجارة، (ع2).
17. الذيباني، منى سليمان. (2022، مايو 18-19). تطوير مؤسسات التعليم الجامعي بالمملكة العربية السعودية في ضوء متطلبات الثورة الصناعية الرابعة [بحث]. مؤتمر الاتجاهات الحديثة في العلوم التربوية الأول، حائل.
18. رضوان، عمر نصير. (2019). تطوير الأداء الإداري في جامعة عين شمس باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. مجلة كلية التربية-جامعة بني سويف. مج16 ع84
19. الركابي، عباس؛ الخزاعي، عقيل؛ الكروي، حيدر. (2019). اتخاذ القرارات التربوية والإدارية بين الواقع والطموح. دار أمجد للنشر
20. السالمي، جمال؛ وبني عرابة، سعيد. (2018، 6-8 مارس). البيانات الضخمة ودورها في دعم اتخاذ القرار والتخطيط الاستراتيجي: دراسة وصفية [ورقة معروضة]. المؤتمر السنوي الرابع والعشرين لجمعية المكتبات المتخصصة – فرع - الخليج العربي: البيانات الضخمة وآفاق استثمارها: الطريق نحو التكامل المعرفي. مسقط، عمان.
21. السالمي، خلود خالد؛ والهنوية، هاجر سليمان. (2018، مارس 2). واقع استخدام البيانات الضخمة في هيئة الوثائق والمحفوظات الوطنية - دراسة استطلاعية [بحث مقدم]. المؤتمر الرابع والعشرون: البيانات الضخمة وآفاق استثمارها: الطريق نحو التكامل المعرفي، مسقط، عمان
22. السند، حصة بنت عبد الرحمن (2021). الذكاء الاصطناعي وصنع القرارات التخطيطية لبرامج العمل التطوعي بجامعة الأميرة نورة بنت عبد الرحمن لتحقيق رؤية المملكة (2030). مجلة جامعة أم القرى للعلوم الاجتماعية، مج ع4.
23. العايض، محمد. (2020، نوفمبر 20). السعودية تخصص 20 مليار دولار لـ«الذكاء الاصطناعي». صحيفة الشرق الأوسط. https://cutt.ly/mhPrJiJ
24. العلوان، جعفر أحمد. (2020). الذكاء الاصطناعي وإدارة الأزمات دراسة حالة لازمة جائحة فايروس كورونا (COVID 19). مجلة الإدارة العامة. مج 60 ع خاص.
25. عياصرة، معن محمود؛ وبني أحمد، مروان محمد. (2008). القيادة والرقابة والاتصال الإداري. دار الحامد للنشر.
26. الفقي، عبداللاه إبراهيم. (2012). الذكاء الاصطناعي والنظم الخبيرة. دار الثقافة للنشر.
27. الهويمل، ابتسام محمد. (2020). تطوير إدارة الموارد البشرية في وزارة التعليم بالمملكة العربية السعودية باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي: نموذج مقترح. [رسالة دكتوراه غير منشورة]. جامعة الملك سعود.
28. Big Data. (2022 September 23). In Gartner - Gartner Glossary. https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/big-data
29. Hall, W., & Pesenti, J. (2017). Growing the artificial intelligence industry in the UK. Department for Digital, Culture, Media & Sport and Department for Business, Energy & Industrial Strategy. Part of the Industrial Strategy UK and the Commonwealth.
30. Hilbert, M. (2013). Big data for development: from information- to knowledge societies. SSRN, Accessible at: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2205145
31. Jain, S. (2018). Human Resource Management and Artificial Intelligence. International Journal of Management and Social Sciences Research, 7 (3), P56- 59.
32. Lou, Y., & Zhan G., & Zhang D., & Xia Z., & Liu B. (2014). Chinese E-Government Development in Big Data Era. Applied Mechanics and Materials. Vol. 644-650. PP 5575-5579.
33. Luong, A. (2021). Organizational Decision-Making in the Age of Big Data and Artificial Intelligence (Doctoral dissertation, City University of New York).
34. Manning, J. (2018, July 4). How AI is disrupting the Banking Industry, International Banker, Accessible at: https://internationalbanker.com/banking/how-ai-is-disrupting-the-banking-industry/ Jun 18, 2022
35. Marr, B. (2018, February 14) The Key Definitions of Artificial Intelligence (AI) That Explain Its Importance, Forbes, Accessible at: https://bit.ly/2BK7JOO
36. McCarthy, John. (2004, November 24). WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Computer Science Department Stanford University. https://bit.ly/3Al7upD
37. Robbins, S., & Decenzo, D. (2018). Management L'essentiel des Concepts et Pratiques. Nouveaux horizons.
38. UMass/Dartmouth, https://cutt.ly/gnM1SF0 20 Jun 2021.
39. Yawalkar, M. V. V. (2019). a Study of Artificial Intelligence and its role in Human Resource Management. International Journal of Research and Analytical Reviews (IJRAR), 6(1), 20-24.
