Development and validation of artificial intelligence-based recruitment acceptance model: An empirical investigation among candidates
Yapay zekâ tabanlı işe alım kabul modelinin geliştirilmesi ve doğrulanması: Adaylar arasında ampirik bir araştırma
- Tez No: 844124
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin çeşitli alanlarda kullanımı her geçen yıl katlanarak artmakta ve gelecekte de büyümesini sürdürmesi beklenmektedir. İnsan kaynakları (İK), fonksiyonu yapay zeka kullanımının henüz başında olan alanlardan biridir. İşe alım aşaması, bir şirket için en değerli kaynak olan çalışanları belirleme görevi ile İK'nın önemli işlevlerinden biri olduğundan, yapay zeka teknolojilerini kullanarak elde edilen faydalar bu aşama için kritik olacaktır. Öte yandan, şirketlerin bu tür teknolojilere yatırım yapabilmeleri için, iş adaylarının YZ teknolojileri ile donatılmış işe alım sürecini benimsemelerini etkileyen faktörlerin neler olduğunu anlamaları gerekmektedir. Bu çalışma, iş adaylarının YZ tabanlı işe alım sürecine katılma konusundaki davranışsal niyetlerini etkileyen faktörleri ortaya koyan bir model geliştirerek iş adaylarının YZ tabanlı işe alım kabulünü ampirik olarak araştırmayı amaçlamaktadır. Bu amaçla, bir faktör havuzu oluşturmak için işe alımda yapay zeka kabulüne ilişkin literatür sistematik olarak incelenmiş ve diğer ilgili konularda ek araştırmalar yapılmıştır. Model geliştirme için, pasif kullanım kararını içeren Teknoloji Kabul ve Kullanım Birleştirilmiş Modeli-2 (TKKBM2) temel model olarak kullanılmıştır. Kompakt bir model oluşturmak ve içerik geçerliliğini sağlamak için İK uzman paneli analizi yapılmıştır. Türkiye'deki adaylar arasında yapay zeka tabanlı işe alım kabul modelini test etmek için 324 Türk katılımcıdan çevrimiçi bir anket aracılığıyla veri toplanmıştır. Veriler, yapısal eşitlik modelinin kısmi en küçük kareler yol modellemesi uygulanarak analiz edilmiş; etkili faktörler ve faktörler arası ilişkiler belirlenmiş ve nihai model oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
The utilization of artificial intelligence (AI) technologies in various areas rising exponentially year by year and is expected to continue its growth in the future. Human resources (HR) function is one of the areas that is still at the beginning of AI utilization. Since the recruitment phase is one of the important functions of HR with the duty of determining the most valuable source for a company, employees; benefits attained by using AI technologies will be critical for this phase. For companies to invest in such technologies, on the other hand, they should understand what are the factors influencing the job candidates' adoption of the recruitment process equipped by AI technologies. This study aims to empirically investigate the job candidates' AI-based recruitment acceptance by developing a model presenting the factors affecting their behavioral intention to participate in AI-based recruitment. For this purpose, to form a pool of factors the literature on AI-acceptance in recruitment is systematically reviewed, and additional research is made on other related topics. For model development, UTAUT2 including the passive use decision is used as the base model. To form a compact model and achieve content validity, a HR expert panel analysis is conducted. Data is collected from 324 Turkish participants via an online questionnaire to test the model of AI-based recruitment acceptance among candidates in Turkey. Data is analyzed by implementing the partial least squares path modeling of the structural equation model; the influential factors and inter-factor relationships are identified, and the final model is formed.
Benzer Tezler
- Bir arıza giderme uzman sistem kabuğu (AGUSK) ve CFM56 turbofan jet motor arızaları için bir uygulama
Başlık çevirisi yok
MEHMET BİRLİK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAZANFER ÜNAL
- Accident data analysis for formal scenario generation and traffic simulation
Resmi senaryo oluşturumu ve trafik simülasyonu için kaza veri analizi
İLKE KUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI
DOÇ. DR. MUSTAFA İLHAN AKBAŞ
- Yapay zeka tabanlı yazılım testi platformu geliştirilmesi
Development of artificial intelligence based software testing platform
SERGEN AŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR YAYAN
- Kalite güvence sistemindeki bazı öğelerin denetim sürecine ilişkin bilgi tabanlı bir uzman sistem yaklaşımı
Başlık çevirisi yok
DEMET BAYRAKTAR
- Ektopik gebelik tedavisinde medikal tedavi başarısını öngörmek için karar destek sistemi geliştirilmesi
Development of a decision support system to predict the success of medical treatment in ectopic pregnancy
OZAN ODABAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık BakanlığıKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHKAM GÖKSEL KANMAZ