كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين إدارة البحوث في التعليم العالي

ابحث عن “الذكاء الاصطناعي في المنح الأكاديمية والأبحاث” وستجد الكثير من حلول النقاط. يقوم البعض بتصميم الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة في مواجهة تحديات تطوير المنح وكتابتها. وتقوم شركات أخرى، مثل Elicit وPaperpal، بتسخير الذكاء الاصطناعي لتسريع إنتاج التقارير الأكاديمية أو تحسين جودتها.

لكن القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في المنح الأكاديمية والأبحاث ستكون في قدرته سريعة التطور على تعزيز وتبسيط إدارة البحث الأكاديمي بدءًا من المشاريع الفردية وصولاً إلى المحافظ البحثية التي تبلغ قيمتها مليار دولار في المؤسسات المرموقة في العالم.

الواقع أن الذكاء الاصطناعي سوف يعمل على تحسين عملية تطوير المنح والعمليات المرتبطة بالبحث. ولكن الأهم من ذلك أنه سيعزز الرؤية في المشاريع الفردية وكذلك عبر النطاق الكامل للأنشطة البحثية للجامعة. وهذا بدوره سيمكن من اتخاذ قرارات أفضل وإجراءات أسرع من الباحث الرئيسي إلى رئيس الجامعة.

باختصار، سيجعل الذكاء الاصطناعي إدارة الأبحاث أكثر ذكاءً، وأسهل في الاستخدام، وأكثر قيمة لقادة البحث ومؤسساتهم.

ومع ذلك، فإن أنظمة إدارة البحوث بعيدة كل البعد عن أن تكون موجودة في كل مكان. لا تزال الجامعات التي لديها ميزانيات بحثية مكونة من تسعة أرقام تحاول إدارة كل ذلك باستخدام مجموعات من جداول البيانات والحلول المنفصلة. وهذا أمر محفوف بالمخاطر على نحو متزايد.

إدارة الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي: الوصول إلى السمكة المناسبة

سوف يتسلل الذكاء الاصطناعي إلى نفسه – ويجعل الحياة أسهل – عبر نطاق تخطيط البحوث وتنفيذها، وتحليلات البحوث، وإدارة المشاريع والمحافظ، وإدارة المنح، والأداء المالي المؤسسي.

قبل منح الجائزة، يمكن لهذه الأنظمة أن تساعد في التوفيق بين الباحثين والممولين المحتملين بطرق جديدة قوية. وبدلاً من الاعتماد على العلاقات السابقة أو البحث يدويًا عن الويب بحثًا عن التطابقات المحتملة، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي على أخذ متغيرات لا تعد ولا تحصى في الحساب المتزامن يمكن أن تؤدي إلى عمليات بحث أوسع نطاقًا وأكثر احتمالية للتمويل.

يمكن أن تتضمن عملية التوفيق هذه سجلات المسار طويلة المدى لكل من الممولين والمحققين، بالإضافة إلى طموحاتهم ومدى توافقهم. يمكن لهذه الأنظمة أيضًا أن تقترح عمليات تعاون داخل مؤسسة الباحث أو خارجها لتعزيز الاحتمالات وتوسيع نطاق الجهد المقترح لتحقيق أهداف الممول بشكل أفضل.

تساعد حلول كتابة المنح الموجهة بالذكاء الاصطناعي الباحثين بالفعل على تصميم لغة المقترحات والأساليب التي تناسب أذواق ممولين معينين ــ على سبيل المثال، المعاهد الوطنية للصحة ــ استنادا إلى مجموعات بيانات التدريب التي تشمل أعدادا هائلة من المقترحات الفائزة السابقة. ونظراً لتوفير الوقت والمزايا التنافسية التي توفرها، فإن مثل هذه الأدوات سوف تصبح لا غنى عنها قريباً.

تحقق أنظمة إدارة الأبحاث خطوات كبيرة عندما تبدأ المشاريع، ولا يغير الذكاء الاصطناعي ذلك. هذه الأنظمة:

1. احتفظ بعلامات تبويب وثيقة بشأن النفقات لتجنب الإفراط في الإنفاق.
2. متابعة المال والوقت عبر الإدارات حتى يتمكن الرعاة من معرفة كيف يتم إنفاق دولاراتهم.
3. إدارة الامتثال مع القواعد والمعالم المؤسسية والمتعلقة بالممول.
4. اعرض كل ذلك في تقارير ولوحات معلومات سهلة الفهم التي تساعد قادة الأبحاث على اتخاذ قرارات أفضل على العديد من الجبهات.

إعداد ميزانية وتنبؤ أفضل باستخدام الذكاء الاصطناعي

سيكون تأثير الذكاء الاصطناعي على إدارة الأبحاث أكثر وضوحًا في مجالات تخطيط البحوث وإدارتها والتنبؤ بها. وستعمل أنظمة إدارة الأبحاث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على تحويل مقترحات المنح الناجحة إلى مسودات خطط مشاريع من خلال بضع نقرات على المفاتيح. وعلى طول الطريق، سيقومون بإنشاء منشورات وظائف آلية لمساعدي الأبحاث وباحثي ما بعد الدكتوراه وغيرهم من الأشخاص المهمين لنجاح المشروع.

يعد التنبؤ بالميزانية الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي ونماذج الانحدار المتقدمة بتقديم منتجات عالية الدقة بأقل جهد بشري. ومع تباين الميزانيات والقيم الفعلية، ستقوم الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي بتعديل التوقعات واقتراح طرق للعودة إلى المسار الصحيح، سواء كان ذلك من خلال تخفيضات الإنفاق المستهدفة أو تحويلات الميزانية.

ومع مرور الوقت، سيمتد هذا التنبؤ ليشمل مهام بحثية محددة حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بالتنقيب في تفاصيل البرامج السابقة للتنبؤ بمسار الجهود الحالية والمستقبلية. طوال الوقت، ستتفاعل فرق البحث مع مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يساعدون في حل المشكلات بسرعة من خلال استعلامات اللغة الطبيعية التي ستستمد إجاباتها أيضًا، مع مرور الوقت، من الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للقيادة الأكاديمية، تعد إدارة الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشفافية أكبر ورؤية أعمق للمحفظة البحثية الشاملة للمؤسسة.

أحد الأمثلة: من خلال الرؤية في الوقت الفعلي لحالة مقترحات المنح ومعدلات نجاحها، يمكن لنواب الأبحاث وغيرهم اكتشاف مجالات القوة الناشئة التي يجب تعزيزها – وكذلك الأماكن التي قد يتطلب فيها النجاح الضعيف توجيهات إضافية في صياغة المقترحات التي تجذب الممولين. الطموحات وتحمل المخاطر.

ما وراء حلول النقطة

سوف يجلب الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف المزيد إلى مؤسسة البحث الأكاديمي. هذه هي التكنولوجيا التمكينية. العقول المبدعة التي لديها مشاكل تحتاج إلى حل سوف تستغلها بطرق غير متوقعة.

لا ينتظر مطورو البرمجيات ظهور الإلهام. إنهم يديرون مجموعات تركيز مع عملاء التعليم العالي والبحث لفهم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي وغيره من الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي لمعالجة نقاط الضعف في مؤسسة البحث.

أصبح النجاح في البحث الأكاديمي أكثر أهمية من أي وقت مضى. فهو يعزز التصنيف المؤسسي والسمعة، ويجذب الطلاب وأعضاء هيئة التدريس، ويزيد الإيرادات. إن الفوائد المترتبة على تسخير إدارة البحوث المدعومة بالذكاء الاصطناعي أعظم من أن تتجاهلها المؤسسات الأكاديمية.

إن الحلول النقطية التي تطرحها عمليات البحث على الويب اليوم ليست سوى البداية. الذكاء الاصطناعي في إدارة البحوث سيجعل فرق البحث ومؤسساتها أكثر إنتاجية وفعالية. وسوف تستفيد الجامعات والباحثون والمجتمع ككل.

ملحوظة المحرر: ظهرت هذه المقالة لأول مرة في Campus Technology وتم إعادة نشرها هنا بإذن.