The achievement of digital leadership sustainability and business performance through the implementation of business intelligence, artificial intelligence, and quality learning in private universities in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
The objective of research is to explore the impact of business intelligence systems, artificial intelligence, and digital leadership sustainability on the quality of learning and business performance at business schools of private universities in Jordan. Upon gathering and scrutinizing the research materials, a grand total of 281 samples were judged suitable for analysis using PLS software. The findings of this study suggest that the implementation of business intelligence systems, artificial intelligence, and digital leadership sustainability positively contribute to improving both the quality of learning and the performance of enterprises. The results demonstrate that the implementation of a business intelligence system, and Competitive Intelligence, directly and positively impacts the enhancement of learning quality and company performance. Furthermore, Artificial intelligence has a positive influence on the quality of learning and the performance of businesses, namely through the utilization of Deep learning, Digital Data, Graphical Processing Unit (GPU), and Data Safety and Security. Furthermore, digital leadership sustainability exerts a direct and favorable impact on the caliber of education and organizational achievement, encompassing Digital Competence, Flexibility and Agility, Interconnected Thinking, and Employee Orientation. Furthermore, the findings indicate that the level of education, encompassing Summative Assessment, Formative Assessment, Quizzes, and Presentations, is positively associated with enhancing firm productivity. Curiously, the present results contradict previous studies suggesting that the variables being examined had an influence on achieving digital leadership sustainability and business performance. Generally, the main research outcomes recommend that corporations should start adopting strategies related to enhancing learning effectiveness and improving business performance. This research focuses on the major aspects of business cleverness systems, artificial intelligence, and digital leadership sustainability to enhance the quality of learning and business performance in the business capabilities of private institutions of higher education in Jordan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».