استفاده از یادگیری عمیق پشته‌ای مبتنی بر فرایادگیری جمعی در راستای پیش‌بینی موفقیت تحول دیجیتال با بهره‌گیری از چابکی سازمانی

نویسندگان

  • ساناز رضائی افشار دانشجوی دکتری، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد بین المللی کیش، دانشگاه آزاد اسلامی، کیش، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0003-3197-1176
  • سیدجواد ایرانبان فرد گروه مدیریت، واحد شیراز، دانشگاه آزاد اسلامی، شیراز، ایران نویسنده مسئول https://orcid.org/0000-0003-2067-4371
  • محمدحسین درویش متولی گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران غرب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران نویسنده https://orcid.org/0000-0002-3048-1744

کلمات کلیدی:

موفقیت تحول دیجیتال, یادگیری جمعی پشته ای, چابکی سازمانی

چکیده

هدف این پژوهش ارائه یک چارچوب مبتنی بر یادگیری ماشین برای پیش‌بینی میزان موفقیت تحول دیجیتال سازمان‌ها با تأکید بر نقش چابکی سازمانی و طراحی شاخصی کمی برای سنجش آمادگی دیجیتال سازمان‌ها بود. این پژوهش با استفاده از مجموعه داده استاندارد تحول دیجیتال انجام شد و در آن داده‌های مرتبط با اندازه سازمان، ابزارهای دیجیتال مورد استفاده، آموزش مهارت‌های دیجیتال، تعامل با مشتری و شاخص‌های عملکردی سازمان تحلیل گردید. ابتدا شاخص چابکی سازمانی (OAI) بر اساس ترکیب خطی چند متغیر کلیدی طراحی شد تا میزان آمادگی و انعطاف‌پذیری سازمان‌ها در مواجهه با تحول دیجیتال به‌صورت کمی سنجیده شود. سپس با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی K-Means، سازمان‌ها بر اساس تأثیر تحول دیجیتال بر درآمد و کارایی در سه سطح پایین، متوسط و بالا طبقه‌بندی شدند. در مرحله پیش‌پردازش، ویژگی‌های طبقه‌ای با روش One-Hot Encoding و متغیرهای عددی با استفاده از استانداردسازی نرمال‌سازی شدند. در ادامه، معماری یادگیری عمیق پشته‌ای شامل مدل‌های MLP، RNN، LSTM، CNN و ResMLP به‌عنوان یادگیرنده‌های پایه طراحی شد و خروجی آن‌ها توسط الگوریتم جنگل تصادفی به‌عنوان فرایادگیر ترکیب گردید. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای دقت، حساسیت، صحت، امتیاز F، MAE و RMSE انجام شد و فرایند آموزش و آزمون در ۳۰ تکرار مستقل مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که معماری یادگیری پشته‌ای پیشنهادی در مقایسه با مدل‌های منفرد عملکرد برتری ارائه کرده است. مدل فرایادگیر مبتنی بر جنگل تصادفی توانست با ترکیب خروجی مدل‌های پایه به دقتی معادل 96.86 درصد دست یابد که بالاترین عملکرد را در میان روش‌های مقایسه‌شده نشان می‌دهد. همچنین معیارهای حساسیت، صحت و امتیاز F برای مدل پیشنهادی در سطح بالایی قرار داشت و پراکندگی نتایج در تکرارهای مختلف بسیار محدود بود که نشان‌دهنده پایداری و قابلیت تعمیم مناسب مدل است. یافته‌ها نشان دادند که ترکیب شاخص چابکی سازمانی با معماری‌های یادگیری عمیق و فرایادگیری جمعی می‌تواند توان پیش‌بینی موفقیت تحول دیجیتال را به‌طور معناداری افزایش دهد. افزون بر این، استفاده هم‌زمان از چند معماری عصبی باعث استخراج الگوهای پیچیده‌تر از داده‌ها و کاهش خطای پیش‌بینی در مقایسه با روش‌های تک‌مدلی شد. نتایج این پژوهش نشان داد که بهره‌گیری از چارچوب‌های یادگیری عمیق پشته‌ای همراه با شاخص‌های سازمانی می‌تواند رویکردی مؤثر برای پیش‌بینی موفقیت تحول دیجیتال باشد. طراحی شاخص چابکی سازمانی امکان سنجش کمی آمادگی دیجیتال سازمان‌ها را فراهم کرد و ادغام آن با مدل‌های یادگیری عمیق، دقت و پایداری پیش‌بینی را بهبود بخشید. معماری پیشنهادی نه‌تنها توانایی شناسایی الگوهای پیچیده موجود در داده‌های سازمانی را دارد، بلکه می‌تواند به مدیران و سیاست‌گذاران در تصمیم‌گیری، تخصیص منابع و ارزیابی آمادگی سازمان‌ها برای تحول دیجیتال کمک کند. این رویکرد ظرفیت آن را دارد که در محیط‌های واقعی و در سازمان‌های جدید نیز به‌عنوان ابزاری هوشمند برای تحلیل و پیش‌بینی موفقیت تحول دیجیتال مورد استفاده قرار گیرد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

AlMurtadha, Y. (2024). AI Prediction Model to Investigate the GovTech Maturity Index (GTMI) Indicators for Assessing Governments' Readiness for Digital Transformation. Journal of Applied Data Sciences, 5(4), 1838-1849. https://doi.org/10.47738/jads.v5i4.373

AprajitByte. (2023). Digital Transformation Dataset. https://www.kaggle.com/datasets/aprajitbyte/digital-transformation-dataset

Bekemeier, S., Caldeira Rego, C. R., Mai, H. L., Saikia, U., Waseda, O., Apel, M., & Schaarschmidt, J. (2025). Advancing digital transformation in material science: The role of workflows within the materialdigital initiative. Advanced Engineering Materials, 27(8), 2402149. https://doi.org/10.1002/adem.202402149

Einy, S., Oz, C., & Navaei, Y. D. (2021). Network Intrusion Detection System Based on the Combination of Multiobjective Particle Swarm Algorithm-Based Feature Selection and Fast-Learning Network. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021(1), 6648351. https://doi.org/10.1155/2021/6648351

Eom, S. J., & Lee, J. (2022). Digital government transformation in turbulent times: Responses, challenges, and future direction. Government Information Quarterly, 39, 101690. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101690

Gong, C., & Ribiere, V. (2025). Understanding the role of organizational agility in the context of digital transformation: An integrative literature review. VINE Journal of Information and Knowledge Management Systems, 55(2), 351-378. https://doi.org/10.1108/VJIKMS-09-2022-0312

Hendrawan, S. A., Chatra, A., Iman, N., Hidayatullah, S., & Suprayitno, D. (2024). Digital transformation in MSMEs: Challenges and opportunities in technology management. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 6(2), 141-149. https://doi.org/10.60083/jidt.v6i2.551

Herdiyeni, Y., Juanda, B., Zhafira, N., Anggraeni, L., & Probokawuryan, M. (2026). Machine-learning-based assessment and prediction of digital transformation performance for MSMEs in Indonesia. International Journal of Information Technology and Decision Making, 25(1), 339-367. https://doi.org/10.1142/S0219622025500415

Hijazi, A., Ozaltin, O., & Uzsoy, R. (2024). All you need is an improving column: Enhancing column generation for parallel machine scheduling via transformers. arXiv preprint arXiv:2410.15601.

Hossin, M. E., Rahman, M. M., Hossain, S., Siddiqa, K. B., Rozario, E., Khair, F. B., & Mahmud, F. (2025). Digital Transformation in the USA Leveraging AI and Business Analytics for IT Project Success in the Post-Pandemic Era. Journal of Posthumanism, 5(4), 958-976. https://doi.org/10.63332/joph.v5i4.1180

Iscaro, V., Castaldi, L., Maresca, P., & Mazzoni, C. (2022). Digital transformation in the economics of complexity: The role of predictive models in strategic management. Journal of Strategy and Management, 15(3), 450-467. https://doi.org/10.1108/JSMA-02-2021-0059

Izonin, I., Ilchyshyn, B., Tkachenko, R., Gregus, M., Shakhovska, N., & Strauss, C. (2022). Towards data normalization task for the efficient mining of medical data. 2022 12th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT),

Kujawa, A., Booth, T., & Vercauteren, T. (2025). Beyond one-hot encoding? Journey into compact encoding for large multi-class segmentation. In International Workshop on Efficient Medical Artificial Intelligence (pp. 1-10). https://doi.org/10.1007/978-3-032-13961-0_1

Liu, C. (2022). Risk prediction of digital transformation of manufacturing supply chain based on principal component analysis and backpropagation artificial neural network. Alexandria Engineering Journal, 61(1), 775-784. https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.06.010

Liu, R., Xue, H., & Xue, Q. (2025). The Study on Risk Prediction and Prevention Models for Enterprise Digital Transformation Based on Machine Learning. Proceedings of the 2025 2nd International Conference on Informatics Education and Computer Technology Applications,

Naidu, G., Zuva, T., & Sibanda, E. M. (2023). A review of evaluation metrics in machine learning algorithms. In Computer Science On-line Conference. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35314-7_2

Nanehkaran, Y., Licai, Z., Chen, J., Jamel, A. A., Shengnan, Z., Navaei, Y. D., & Aghbolagh, M. A. (2022). Anomaly Detection in Heart Disease Using a Density-Based Unsupervised Approach. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), 6913043. https://doi.org/10.1155/2022/6913043

Nanehkaran, Y., Licai, Z., Chen, J., Zhongpan, Q., Xiaofeng, Y., Navaei, Y. D., & Einy, S. (2022). Diagnosis of chronic diseases based on patients' health records in IoT healthcare using the recommender system. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), 5663001. https://doi.org/10.1155/2022/5663001

Nguyen, K. C., Ngoc-Long, N., Ho, T. D., & Van Hai, T. (2025). Digital transformation, organizational agility, and firm performance in emerging markets: Evidence from Vietnam's machinery sector. Problems and Perspectives in Management, 23(3), 342. https://doi.org/10.21511/ppm.23(3).2025.25

Oh, K., Kho, H., Choi, Y., & Lee, S. (2022). Determinants for successful digital transformation. Sustainability, 14(3), 1215. https://doi.org/10.3390/su14031215

Omol, E. J. (2024). Organizational digital transformation: From evolution to future trends. Digital Transformation and Society, 3(3), 240-256. https://doi.org/10.1108/DTS-08-2023-0061

Pelletier, C., L'Ecuyer, F., & Raymond, L. (2025). Building organizational agility through digital transformation: A configurational approach in SMEs. Industrial Management and Data Systems, 125(4), 1503-1529. https://doi.org/10.1108/IMDS-05-2024-0488

Purnomo, S., Nurmalitasari, N., & Nurchim, N. (2024). Digital transformation of MSMEs in Indonesia: A systematic literature review. Journal of Management and Digital Business, 4(2), 301-312. https://doi.org/10.53088/jmdb.v4i2.1121

Raeesi Vanani, I., Taghavifard, M. T., & Yalpanian, M. A. (2025). Predictive Analytics Solution for Digital Capabilities Identification Towards Business Performance Improvement. Sn Computer Science, 6(1), 85. https://doi.org/10.1007/s42979-024-03630-6

Rane, N., Choudhary, S. P., & Rane, J. (2024). Ensemble deep learning and machine learning: Applications, opportunities, challenges, and future directions. Studies in Medical and Health Sciences, 1(2), 18-41. https://doi.org/10.48185/smhs.v1i2.1225

Sagala, G. H., & Ori, D. (2024). Toward SMEs digital transformation success: A systematic literature review. Information Systems and e-Business Management, 22(4), 667-719. https://doi.org/10.1007/s10257-024-00682-2

Shafiabady, N., Hadjinicolaou, N., Din, F. U., Bhandari, B., Wu, R. M., & Vakilian, J. (2023). Using Artificial Intelligence (AI) to predict organizational agility. PLoS One, 18(5), e0283066. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0283066

Singun, A. J. (2025). Unveiling the barriers to digital transformation in higher education institutions: A systematic literature review. Discover Education, 4(1), 37. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00430-9

Su, Y., Khan, M. T., Ullah, S., Kukreti, M., Sami, A., & Dangwal, A. (2026). Steering the digital transformation: How paradoxical leadership juggles innovation culture and organizational agility. Human Systems Management, 45(3), 396-407. https://doi.org/10.1177/01672533251372833

Suyal, M., & Sharma, S. (2024). A review on analysis of k-means clustering machine learning algorithm based on unsupervised learning. Journal of Artificial Intelligence and Systems, 6(1), 85-95. https://doi.org/10.33969/AIS.2024060106

Syarkani, Y. (2025). The mediating role of organizational agility in the relationship between digital transformation and firm performance. Journal of Social and Economics Research, 7(2), 102-116. https://doi.org/10.54783/jser.v7i2.1057

Weritz, P., Braojos, J., Matute, J., & Benitez, J. (2025). Impact of strategic capabilities on digital transformation success and firm performance: Theory and empirical evidence. European Journal of Information Systems, 34(3), 415-435. https://doi.org/10.1080/0960085X.2024.2311137

Xie, X., Navaei, Y. D., & Einy, S. (2023). A Clustering-Based Routing Protocol Using Path Pattern Discovery Method to Minimize Delay in VANET. Wireless Communications and Mobile Computing, 2023(1), 3776815. https://doi.org/10.1155/2023/3776815

Yuan, Y., & Sun, Y. (2024). Practices, challenges, and future of digital transformation in smallholder agriculture: Insights from a literature review. Agriculture, 14(12), 2193. https://doi.org/10.3390/agriculture14122193

دانلودها

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

نحوه استناد به مقاله

رضائی افشار س. ., ایرانبان فرد س., & درویش متولی م. . (1406). استفاده از یادگیری عمیق پشته‌ای مبتنی بر فرایادگیری جمعی در راستای پیش‌بینی موفقیت تحول دیجیتال با بهره‌گیری از چابکی سازمانی. یادگیری هوشمند و تحول مدیریت, 1-32. https://jilmt.com/index.php/jilmt/article/view/278