مدیریت هوشمند سرمایه انسانی

مدیریت هوشمند سرمایه انسانی

بهینه‌سازی فرایند پذیرش دانشجویان در دانشگاه با استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر (مطالعه موردی دانشگاه جامع امام حسین (ع))

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه جامع امام حسین(ع)، تهران، ایران
2 استادیار و عضو هیئت علمی گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه جامع امام حسین(ع)،تهران، ایران
3 پژوهشگر و عضو هیئت علمی گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه جامع امام حسین(ع)، تهران، ایران
چکیده
زمینه و هدف: پذیرش دانشجویان در دانشگاه‌ها فرایندی پیچیده و تأثیرگذار بر کیفیت آموزشی و توسعه علمی است. روش‌های سنتی انتخاب دانشجو اغلب ناکارآمد بوده و نیازمند بهبود از طریق فناوری‌های نوین هستند. پژوهش حاضر با هدف بهینه‌سازی فرآیند پذیرش دانشجویان در دانشگاه جامع امام حسین (ع) و ارائه یک مدل توصیه‌گر مبتنی بر شایستگی انجام شده است.
روش پژوهش: این پژوهش از نوع کاربردی و توصیفی-تحلیلی بوده و از ترکیب روش‌های داده‌کاوی، پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های شباهت‌سنجی استفاده شده است. ابتدا معیارهای شایستگی دانشجویان استخراج شد، سپس مدل توصیه‌گر با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی طراحی و ارزیابی گردید.
یافته‌ها: این مدل توصیه‌گر با تحلیل ویژگی‌های فردی داوطلبان، پیشنهادات شخصی‌سازی شده‌ای ارائه کرده و موجب افزایش دقت و کارآمدی فرآیند پذیرش و در نتیجه بهبود تصمیم‌گیری در انتخاب دانشجویان مستعد می‌گردد.
نتیجه‌گیری: مدل پیشنهادی می‌تواند به‌عنوان ابزاری کارآمد برای مدیران دانشگاهی در بهینه‌سازی فرآیند پذیرش دانشجو مورد استفاده قرار گیرد. این رویکرد علاوه بر افزایش دقت در انتخاب داوطلبان، به توسعه علمی و پژوهشی دانشگاه نیز کمک خواهد کرد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


 
Astaraki, M., Hadipeykani, M., & Etebarian, A. (2021). Designing a model for changing student admission policy with learning approach. Journal of Educational Sciences, 28(2), 209-226. https://doi.org/10.22055/edus.2021.36443.3196
Banitalebi, S., Ahn, S. S., & Borzooei, R. A. (2024). Special irregular neutrosophic graphs. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 46(2), 4147-4157. https://doi.org/10.3233/JIFS-221785
Banitalebi, S., Ahn, S. S., Jun, Y. B., & Borzooei, R. A. (2022). Normal m-domination and inverse m-domination in Pythagorean fuzzy graphs with application in decision making. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 43(4), 5053-5062. https://doi.org/10.3233/JIFS-220319
Banitalebi, S., & Borzooei, R. (2024). (INVERSE) NEUTROSOPHIC SPECIAL n-DOMINATION IN NEUTROSOPHIC GRAPHS WITH APPLICATION IN DECISION MAKING. Journal of Mahani Mathematical Research Center, 13(1). https://doi.org/10.22103/jmmr.2023.20250.1339
Banitalebi, S., & Borzooei, R. A. (2021). Neutrosophic special dominating set in neutrosophic graphs. Neutrosophic Sets and Systems, 45(1), 3. https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol45/iss1/3
Barman, A., & Das, K. (2020). Whether B-Schools Care Spencer & Spencer’s workplace competency framework in the 21st century? Revalidating through reliability. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(11), 2910-1920.
Byham, W. C. (1996). Developing dimension-/competency-based human resource systems. Development Dimensions International.
Chen, M. (2018). Quality management in higher education admission system. The Online Journal of Quality in Higher Education, 5(1).
Chou, Y.-C., & Yu, H.-Y. (2020). Based on the application of AI technology in resume analysis and job recommendation. 2020 IEEE International Conference on Computational Electromagnetics (ICCEM). https://doi.org/10.1109/ICCEM47450.2020.9219491
Darraz, N., Karabila, I., El-Ansari, A., Alami, N., & El Mallahi, M. (2025). Integrated sentiment analysis with BERT for enhanced hybrid recommendation systems. Expert Systems With Applications, 261, 125533. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125533
Du, Y., Luo, D., Yan, R., Wang, X., Liu, H., Zhu, H., Song, Y., & Zhang, J. (2024). Enhancing job recommendation through llm-based generative adversarial networks. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28678
El Guabassi, I., Bousalem, Z., Marah, R., & Qazdar, A. (2021a). A recommender system for predicting students' admission to a graduate program using machine learning algorithms.
El Guabassi, I., Bousalem, Z., Marah, R., & Qazdar, A. (2021b). RSEPUA: A Recommender System for Early Predicting University Admission. International Conference on Digital Technologies and Applications. https://doi.org/10.1007/978-3-030-73882-2_20
Fauziah, M. R., & Utari, D. T. (2025). Content-based filtering for drug recommendation systems: Exploring drug characteristics for personalized treatment recommendations. AIP Conference Proceedings, https://doi.org/10.1063/5.0236682
Gunawan, J., Aungsuroch, Y., & Fisher, M. L. (2019). Competence‐based human resource management in nursing: A literature review. Nursing forum, https://doi.org/10.1111/nuf.12302
Keikhosrokiani, P., & Fye, G. M. (2024). A hybrid recommender system for health supplement e-commerce based on customer data implicit ratings. Multimedia Tools and Applications, 83(15), 45315-45344. https://doi.org/10.1007/s11042-023-17321-6
Khanam, Z., & Alkhaldi, S. (2019). An intelligent recommendation engine for selecting the University for Graduate Courses in KSA: SARS Student Admission Recommender System. International Conference on Inventive Computation Technologies, https://doi.org/10.1007/978-3-030-33846-6_77
Maulana, A., Noviandy, T. R., Sasmita, N. R., Paristiowati, M., Suhendra, R., Yandri, E., Satrio, J., & Idroes, R. (2023). Optimizing University Admissions: A Machine Learning Perspective. Journal of Educational Management and Learning, 1(1), 1-7. https://doi.org/10.60084/jeml.v1i1.46
Sangeetha, D., Hegde, P. V., Prerana, N., & BH, M. K. (2020). Feedback and recommendation system using natural language processing. SSAHE Journal of Interdisciplinary Research, 17, 17-27.
Spencer, L., & Spencer, L. (1993). Competence and Work. New York. Wiley and Sons.
Wang, H., Yang, W., Li, J., Ou, J., Song, Y., & Chen, Y. (2023). An improved heterogeneous graph convolutional network for job recommendation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 126, 107147. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107147
Wikström, C., & Wikström, M. (2020). Merit-based admissions in higher education. Higher education admission practices: An international perspective, 34(1), 4-15. https://doi.org/10.1017/9781108559607
Zhao, Y., Wang, Y., Liu, Y., Cheng, X., Aggarwal, C. C., & Derr, T. (2025). Fairness and diversity in recommender systems: a survey. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 16(1), 1-28. https://doi.org/10.1145/3664928
Zhao, Z., Fan, W., Li, J., Liu, Y., Mei, X., Wang, Y., Wen, Z., Wang, F., Zhao, X., & Tang, J. (2024). Recommender systems in the era of large language models (llms). IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3392335
Zobeiri, H., Kordestani, F., & Saeedi, L. (2024). Development of a Model for the Professional Competence of Middle Managers in the Educational Administration Headquarters. International Journal of Innovation Management and Organizational Behavior (IJIMOB), 4(3), 92-100. http://dx.doi.org/10.61838/kman.ijimob.4.3.11