Тұрақты тиімділікке қол жеткізуде жасанды интеллектінің әлеуетін ашудың факторы ретінде білімді басқару

Зерттеу мақсаты – генеративті жасанды интеллектіні пайдаланудың Қостанай облысындағы оқу орындарының (колледждердің) тұрақты тиімділігіне әсерін зерттеу, сондай-ақ осы өзара байланыстағы білімді басқару қабілетінің медиаторлық рөлін талдау.

Əдіснамасы – зерттеуді жүргізу үшін сандық әдіс (сауалнама) қолданылды. Деректер Қостанай облысының 25 мемлекеттік және жекеменшік колледжінің оқытушылары арасында анонимді және ерікті түрде жүргізілген онлайн-сауалнама арқылы жиналды. Жауаптарды талдау және төрт гипотезаны тексеру үшін SMART-PLS 4 бағдарламалық жасақтамасын қолдану арқылы ішінара ең кіші квадраттар әдісімен құрылымдық теңдеулерді модельдеу (PLS-SEM) қолданылды.

Зерттеудің бірегейлігі / құндылығы – жұмыстың құндылығы оның тұрақтылық факторларын неғұрлым тұтас түсінуді қамтамасыз ететін күрделі конструкттарды біріктіретін жаңа интеграцияланған модельді ұсынып, тексеруінде жатыр. Зерттеу генеративті жасанды интеллектіні пайдаланудың тұрақты тиімділікке әсері тікелей емес, толықтай медиаторлық сипатта екенін эмпирикалық түрде дәлелдейді, бұл технологиялардың әлеуетін іске асыру тетігі ретінде білімді басқару конструкттарының аса маңыздылығын көрсетеді. Сонымен қатар, зерттеу осы тақырып бойынша зерттеулер географиясын кеңейтіп, Қазақстан контексінен деректер ұсынады. Практикалық құндылығы – басшыларға жасанды интеллектіні енгізуді білімді басқару бойынша ұйымдастырушылық қабілеттерді дамытумен тығыз байланысты кешенді стратегиялық бастама ретінде қарастыруға ұсыныс беру.

Зерттеу нəтижелері – талдау нәтижелері жасанды интеллектіні қолданудың білімді басқаруға оң әсер ететінін, ал білімді басқарудың өз кезегінде тұрақты тиімділікке оң әсер ететінін растады. Сонымен бірге, тікелей әсер ету туралы гипотеза статистикалық растауын таппады.

1. Javed A. et al. Knowledge management towards sustainable competitive advantage in higher education: an analysis of productive and counter-productive behaviors //Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance. – 2024.

2. Al-Emran, M. Role of perceived threats and knowledge management in shaping generative AI use in education and its impact on social sustainability // The International Journal of Management Education. – 2025. – №. 23. – Р. 101105. – DOI: 10.1016/j.ijme.2024.101105.

3. Khan, A. N. Green knowledge management: A key driver of green technology innovation and sustainable performance in the construction organizations // Journal of Innovation & Knowledge. – 2024. – Р.9. – Art. 100455. – DOI: 10.1016/j.jik.2023.100455.

4. Al-Qaysi N. et al. Generative AI and educational sustainability: Examining the role of knowledge management factors and AI attributes using a deep learning-based hybrid SEM-ANN approach //Computer Standards & Interfaces. – 2025. – №. 93. – Р. 103964. https://doi.org/10.1016/j.csi.2024.103964

5. Dwivedi, Y. K. "So what if ChatGPT wrote it?" Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational Al for research, practice and policy // International Journal of Information Management. – 2023. – №. 71. – Р. 102642.

6. Sobaih, A. E. E. Unveiling the role of knowledge management effectiveness in university's performance through administrative departments' innovation // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. – 2025. – № 11. – Р. 100473. – DOI: 10.1016/j.joitmc.2025.100473.

7. Dey, M. Ethical leadership for better sustainable performance: Role of employee values, behavior and ethical climate // Journal of Cleaner Production. – 2022. – №. 337. – Р. 130527. – DOI: 10.1016/J.JCLEPRO.2022.130527.

8. Alavi, M., Leidner, D. E. and Mousavi, R. (2024), "A Knowledge Management Perspective of Generative Artificial Intelligence", Journal of the Association for Information Systems, 25(1), pp. 1–12. – https://doi.org/10.17705/1jais.00859

9. Jarrahi, M. H., Askay, D., Eshraghi, A. and Smith, P. (2023), "Artificial intelligence and knowledge management: A partnership between human and AI", Business Horizons, 66(1), pp. 87–99. – https://doi.org/10.1016/j.bushor.2022.03.002

10. Storey, K. (2025), "Digitalization in mining and the rise of the urban miner", The Extractive Industries and Society, 24, p. 101718. ––https://doi.org/10.1016/j.exis.2025.101718

11. Kaczorowska-Spychalska, D., Kotula, N., Mazurek, G. and Sułkowski, Ł. (2024), "Generative AI as source of change of knowledge management paradigm", Human Technology, 20(1), pp. 131–154. – https://doi.org/10.14254/1795-6889.2024.20-1.7

12. Grant, R. M. (1996), "Toward a knowledge-based theory of the firm", Strategic Management Journal, 17(S2), pp. 109–122. –https://doi.org/10.1002/smj.4250171110

13. Sapta, I. K. S., Sudja, I. N., Landra, I. N. and Rustiarini, N. W. – 2021, "Sustainability performance of organization: Mediating role of knowledge management", Economies, 9(3), p. 97. – https://doi.org/10.3390/economies9030097

14. Shahzad, M. U., Davis, K. and Ahmad, M. S. (2021), "Knowledge oriented leadership and open innovation: the mediating role of knowledge process and infrastructure capability", International Journal of Innovation Management (IJIM), Vol. 25, No. 3, 2150028. – https://doi.org/10.1142/s1363919621500286

15. Jourabchi Amirkhizi, P., Pedrammehr, S. and Pakzad, S. – 2025, "A system-based approach to value prioritization in industry 5.0 for sustainable value creation", Discover Sustainability, 6(1), p. 364. – https://doi.org/10.1007/s43621-025-01134-8

16. Ooi, K. B., Tan, G. W. H., Al-Emran, M., Al-Sharafi, M. A., Capatina, A., Chakraborty, A., Dwivedi, Y. K., Huang, T. L., Kar, A. K., Lee, V. H., Loh, X. M., Micu, A., Mikalef, P., Mogaji, E., Pandey, N., Raman, R., Rana, N. P., Sarker, P., Sharma, A., Teng, C. I., Wamba, S. F. and Wong, L. W. (2025), "The potential of generative artificial intelligence across disciplines: Perspectives and future directions", Journal of Computer Information Systems, 65(1), pp. 76–107. –https://doi.org/10.1080/08874417.2023.2261010

17. Adiguzel, T., Kaya, M. H. and Cansu, F. K. (2023), "Revolutionizing education with AI: Exploring the transformative potential of ChatGPT", Contemporary Educational Technology, 15(3), p. 429. – https://doi.org/10.30935/cedtech/13152

18. Aboelmaged, M. G. Linking operations performance to knowledge management capability: the mediating role of innovation performance // Production Planning & Control. – 2014. – Vol. 25, № 1. – P. 44–58. – DOI: 10.1080/09537287.2012.655802.

19. Masa'deh, R. The impact of knowledge management on job performance in higher education: The case of the University of Jordan // Journal of Enterprise Information Management. – 2017. – Vol. 30, № 2. – P. 244–262. – DOI: 10.1108/JEIM-09-2015-0087.

20. Hair, J. F. A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) / J. F. Hair, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, M. Sarstedt. – 2nd ed. – Sage Publications Inc., 2014.

21. Hulin, C. Can a reliability coefficient be too high? / C. Hulin [et al.] // Journal of Consumer Psychology. – 2001. – Vol. 10, № 1/2. – P. 55–58. – DOI: 10.1207/s15327663jcp1001&2_05.

22. Ringle, C. M. Partial least squares structural equation modeling in HRM research // The International Journal of Human Resource Management. – 2020. – Vol. 31, № 12. – P. 1617–1643. – DOI: 10.1080/09585192.2017.1416655.

23. Hair, J. F. When to use and how to report the results of PLS-SEM // European Business Review. – 2019. – Vol. 31, № 1. – P. 2–24. – DOI: 10.1108/EBR-11-2018-0203.

24. Sarstedt, M. How to specify, estimate, and validate higher-order constructs in PLS-SEM // Australasian Marketing Journal (AMJ). – 2019. – Vol. 27, № 3. – P. 197–211. – DOI: 10.1016/j.ausmj.2019.05.003.

25. Rehman, U. U. Nexus of knowledge-oriented leadership, knowledge management, innovation and organizational performance in higher education // Business Process Management Journal. – 2020. – Vol. 26, № 6. – P. 1731–1758. – DOI: 10.1108/BPMJ-03-2020-0125.