طراحی مدل تعامل انسان و سیستم‌های یادگیری ماشین برای ارتقای عملکرد فردی در سازمان تأمین اجتماعی

نویسندگان

  • مهدی باقری میمندی گروه مدیریت، واحد کرمان، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمان، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0000-5505-7088
  • عباس بابایی نژاد گروه مدیریت دولتی، واحد کرمان، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمان، ایران. https://orcid.org/0000-0003-3090-7589
  • عمید خطیبی بردسیری گروه مهندسي کامپيوتر، واحد کرمان، دانشگاه آزاد اسلامي، کرمان، ايران نویسنده https://orcid.org/0000-0001-9640-498X

کلمات کلیدی:

تعامل انسان و ماشین, یادگیری ماشین, عملکرد فردی, سازمان تأمین اجتماعی, شبیه‌سازی مبتنی بر عامل

چکیده

هدف: هدف پژوهش حاضر طراحی و اعتبارسنجی مدل تعامل انسان و سیستم‌های یادگیری ماشین برای ارتقای عملکرد فردی در سازمان تأمین اجتماعی با تأکید بر تخصیص تطبیقی وظایف، اعتماد، توضیح‌پذیری و حفظ نظارت انسانی بود. این پژوهش کاربردی با رویکرد ترکیبی و طراحی چندسطحی در سه سطح فردی، گروهی و سازمانی انجام شد. در سطح فردی، ۱۲ خبره به‌صورت هدفمند انتخاب شدند و داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته گردآوری و با تحلیل محتوای دوچرخه‌ای در NVivo 12 تحلیل شد. در سطح گروهی، داده‌های ردپای دیجیتال ۱۵۱۰ پرونده در پنج تیم کاری شامل چهار تیم آزمایشی و یک تیم کنترل طی دوره پنج‌ماهه بررسی شد. متغیرهای اصلی شامل بازکاری، ارجاع مجدد، صحت تصمیم، زمان رسیدگی و واکنش کاربران به پیشنهادهای سیستم بود. در سطح سازمانی، مدل شبیه‌سازی مبتنی بر عامل در AnyLogic 8 طراحی و با داده‌های واقعی، نظر خبرگان و کالیبراسیون معکوس اعتبارسنجی شد. تحلیل تفاوت در تفاوت‌ها نشان داد که پس از به‌کارگیری سیستم یادگیری ماشین، نرخ بازکاری در تیم‌های آزمایشی نسبت به کنترل 6.7 واحد درصد کاهش یافت (z = -3.42، p = 0.001)، ارجاع مجدد 7.1 واحد درصد کاهش پیدا کرد (z = -3.61، p < 0.001) و صحت تصمیم نهایی 7.6 واحد درصد افزایش یافت (z = 4.18، p < 0.001). تکمیل پرونده بدون بازگشت به مرحله قبل نیز 9.2 واحد درصد افزایش یافت (z = 4.36، p < 0.001). اندازه اثر V کرامر بین 0.14 تا 0.18 بود. همچنین، تفاوت امتیاز عملکرد پرونده‌های دارای پذیرش کامل پیشنهاد سیستم در مقایسه با موارد رد پیشنهاد، اندازه اثر بزرگ d = 1.67 را نشان داد. شبیه‌سازی نیز نشان داد سناریوی همکاری تطبیقی انسان–ماشین با واگذاری 60 درصدی وظایف، بالاترین شاخص عملکرد فردی را ایجاد کرد. نتایج نشان داد که بیشینه‌سازی خودکارسازی الزاماً به عملکرد بهتر منجر نمی‌شود و مناسب‌ترین الگو، همکاری تطبیقی انسان–ماشین است که در آن وظایف بر اساس پیچیدگی، حساسیت و قابلیت سیستم توزیع می‌شوند و انسان در تصمیم‌های پیچیده و پرریسک نقش نظارتی و اصلاحی خود را حفظ می‌کند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abbasi Bastami, R., Hamidi, N., Rezaei, A., & Akbari, A. (2019). Simulating a human resource retention model using a system dynamics approach: Social Security Organization of Alborz Province 3rd International Conference on Management, Industrial Engineering, Economics and Accounting,

Abbaszadeh Karati, L., Safa, R., & Sarvarkhah, A. (2022). Developing a model for predicting health insurance premiums using machine learning. Ayandegan Institute of Higher Education, Faculty of Engineering

Ahmad, A. K., Younis, S. Q., Ahmad, S. R., Al-Jubouri, S., & Fadhil, M. A. (2023). A machine learning approach to predicting employee performance in administrative information systems 7th International Symposium on Innovative Approaches in Smart Technologies,

Alinejad, A., Nourani, A., & Jabraeili, M. (2022). Evaluating the usability of user interfaces of electronic prescribing systems of Iran's Social Security and Health Insurance Organizations. Health Management, 25(88).

Alkhawaldah, R. A., Alshalabi, F. S., Alshawabkeh, Z. A. E., Almarshad, M. N., Al-Tahrawi, M. H., & Alshawabkeh, T. Z. A. (2025). The role of e-government in organizational effectiveness: The mediating role of administrative empowerment. Human Systems Management, 44(3), 432-447. https://doi.org/10.1177/01672533241295510

Goodhue, D. L., & Thompson, R. L. (1995). Task-technology fit and individual performance. MIS quarterly, 19(2), 213-236. https://doi.org/10.2307/249689

Hosseini, S., & Bazaei, G. (2021). Examining the consequences of implementing a centralized registration system for insured persons of the Social Security Organization: A case study of the Western General Directorate of the Social Security Organization. Business Management, 13(49).

Izadbakhsh, H., Chaharmahali, H., & Kordlouei, H. (2022). Modeling and simulating pension fund sustainability based on wage and salary risks and capital return rates using a system dynamics approach: A case study of the Social Security Organization. Executive Management Research, 14(28).

Jahani, A., Rasouli, M. R., & Shahmansouri, B. (2022). The role of modern communication technologies in developing audience orientation in the Social Security Organization: A case study of visitors to Social Security Organization branches in Tehran, 2018–2020. Society, Culture, Media, 11(42).

Jamshidi Zarmehri, M. (2025). Human–artificial intelligence coexistence: From personal assistants to intelligent colleagues 12th International Conference on Applied Research in Basic Sciences, Engineering and Technology,

Karimian Sichani, Z., Cheraghali, M. H., & Dehghani, A. (2022). A comparative analysis of the financial sustainability of DB-PAYG and NDC schemes for regularized retirements in the Social Security Organization using a system dynamics approach. New Research in Decision Making, 7(3).

Khalil, A. A., Mandour, M. A., & Ali, A. (2024). The benefits of social insurance system prediction using a hybrid fuzzy time series method. Peerj Computer Science, 10, e2500. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.2500

Kheirallahi, H., Saber Afsharian, M. R., & Bakhshi, R. (2021). Evaluating the capabilities of outpatient and inpatient electronic prescribing systems from the perspectives of physicians working in Social Security Organization hospitals in Razavi Khorasan 2nd National Conference on New Research in Management, Economics and Accounting,

Lee, G., & Lee, W. S. (2024). Why and how does a machine learning algorithm coexist with alternative methods? The case of the social welfare blind spot identification system. MIS quarterly, 48(4), 1838-1841.

Levitt, B., & March, J. G. (1988). Organizational learning. Annual Review of Sociology, 14(1), 319-338. https://doi.org/10.1146/annurev.so.14.080188.001535

Madadi, Y., Rouhani, S., & Gholipour, A. (2021). A systems model of human resource management based on machine learning in the healthcare sector. University of Tehran, Regional Campuses, Aras International Campus

Najarpour, H. A., Nili Ahmadabadi, M., & Mohammadinasab, M. (2023). Designing a model for structuring the financial crisis of the Social Security Organization using soft systems methodology. Organizational Resources Management Research, 13(2).

Pap, J., Makó, C., Illéssy, M., Kis, N., & Mosavi, A. (2022). Modeling organizational performance with machine learning. Journal of Open Innovation: Technology, Markets, and Complexity, 8(4), 177. https://doi.org/10.3390/joitmc8040177

Rabiei, A., Rezaei, G., & Gharakhani, D. (2025). Detecting wage fraud among Social Security insured persons using machine learning algorithms. Social Security Quarterly, 115-146. https://doi.org/10.22034/qjo.2026.555073.1448

Raisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial intelligence and management: The automation-augmentation paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192-210. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072

Saeidi, F., & Khateri, A. (2022). Examining the relationship of human–machine interaction in the Technical and Vocational Organization 1st International Conference on the Built Environment in the Digital Age,

Schmager, S., Pappas, I. O., & Vassilakopoulou, P. (2025). Understanding human-centred AI: A review of its defining elements and a research agenda. Behaviour & Information Technology, 1-40. https://doi.org/10.1080/0144929X.2024.2448719

Sturm, T., Gerlach, J. P., Pumplun, L., Mesbah, N., Peters, F., Tauchert, C., Nan, N., & Buxmann, P. (2021). Coordinating human and machine learning for effective organizational learning. MIS quarterly, 45(3), 1581-1602. https://doi.org/10.25300/MISQ/2021/16543

Tugarin, N., & van Husen, C. (2025). Development and integration of human-AI interactions in service applications: Conceptual framework and review. International Journal of Information Management Data Insights, 5(2), 100357. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2025.100357

Vazifeh, R., & Darvishi, A. (2018). Examining the relationship of business intelligence system implementation and e-learning with dimensions of succession planning among Social Security employees in Ardabil Province 2nd National Conference on Sustainable Development in Management and Accounting Sciences in Iran,

دانلودها

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

نحوه استناد به مقاله

باقری میمندی م., بابایی نژاد ع., & خطیبی بردسیری ع. (1406). طراحی مدل تعامل انسان و سیستم‌های یادگیری ماشین برای ارتقای عملکرد فردی در سازمان تأمین اجتماعی. توسعه فردی و تحول سازمانی, 1-29. https://www.journalpdot.com/index.php/jpdot/article/view/438