در دنیای پیچیده و پویای امروز، هر سازمان و شرکتی که بخواهد در عرصه رقابتی باقی بماند، باید از ابزارهای نوین و تفکرات نوین بهره ببرد. یکی از این ابزارهای قدرتمند که توانسته در این سال‌ها به کمک بسیاری از صنایع و محققان بیاید، مفهوم «مایندمپ» یا نقشه ذهنی است. نقشه‌های ذهنی به‌عنوان ابزاری برای تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده و ارتباط میان بخش‌های مختلف سازمانی، نقش اساسی ایفا می‌کنند. این نقشه‌ها می‌توانند به مدیران، محققان و دانشجویان کمک کنند تا تفکرات خود را به صورت شفاف و سازمان‌یافته درآورند و از این طریق به تحلیل و حل مسائل پیچیده بپردازند.

در حوزه‌های مختلف، از جمله مدیریت زنجیره تأمین، فناوری اطلاعات و حتی بخش‌های علمی و تحقیقاتی، استفاده از نقشه‌های ذهنی به‌عنوان یک ابزار استراتژیک به سرعت در حال رشد است. این ابزار به افراد کمک می‌کند تا چالش‌ها و فرصت‌ها را به روشنی شناسایی کنند و مسیرهای بهینه را برای رسیدن به اهداف خود طراحی کنند. در این راستا، کاربرد مایندمپ‌ها به ویژه در ترکیب با تکنولوژی‌های نوین مانند هوش مصنوعی، به ابزاری بی‌نظیر و کارآمد تبدیل شده است که می‌تواند فرایندهای تجزیه و تحلیل را تسریع  و به بهره‌وری و دقت کمک شایانی کند. در همین راستا با توجه به پیچیدگی‌های روزافزون زنجیره‌های تأمین در سطح بین‌المللی، نیاز به ابزاری جامع و یکپارچه برای درک بهتر این حوزه بیش از پیش احساس می‌شد. «مایندمپ جامع زنجیره تأمین» که با هدایت علیرضا گلی، عضو هیئت علمی گروه مهندسی صنایع و آینده‌پژوهی دانشگاه اصفهان طراحی شده است، می‌تواند به پژوهشگران و متخصصان کمک کند تا با درک ساختارمندتری به مطالعه و تحلیل موضوعات مرتبط با زنجیره تأمین بپردازند.

علیرضا گلی، مدیر گروه رشته مهندسی صنایع و آینده‌پژوهی دانشگاه اصفهان به ایسنا می‌گوید: در دنیای امروز که تکنولوژی به سرعت در حال تغییر است، روش‌های سنتی تولید علم، نگارش کتاب و مقالات علمی نیز نیاز به بازنگری دارند. دیگر نمی‌توان انتظار داشت که پژوهش‌ها تنها با ارائه مقالات و کتاب‌ها تأثیرگذار باشند. اطلاعات به سرعت تولید و منتشر می‌شود و ابزارهای هوش مصنوعی توانایی ارائه خلاصه‌ها، تحلیل‌ها و حتی تولید محتوا را دارند.

وی با توجه به این تغییرات می‌افزاید: ضروری است که رویکردهای آموزشی و پژوهشی نیز متناسب با نیازهای نسل جدید و ابزارهای نوین بازتعریف شوند. دغدغه ما این بود که چگونه می‌توانیم خروجی پژوهشی ارائه دهیم که هوش مصنوعی قادر به تولید آن نباشد، پژوهشی که عمیق، کاربردی و منحصربه‌فرد باشد.

دکترای مهندسی صنایع بیان می‌کند: در همین راستا، پروژه‌ای در دانشگاه ارائه شد که از هیچ ابزار هوش مصنوعی قابل دستیابی نبود و توسط مجموعه‌ای از متخصصان و شرکت‌های دانش‌بنیان شکل گرفت. در این پروژه، به‌جای اتکا بر روش‌های سنتی مانند نگارش کتاب یا مقاله، از رویکردی تعاملی و ساختارمند به نام نقشه ذهنی یا مایند مپ زنجیره تأمین استفاده شد. به‌عنوان نمونه، در فرایند انتخاب مدیر برای یک واحد سازمانی، معمولاً جلسات متعددی با حضور چندین متخصص برگزار می‌شود. در این جلسات، شاخص‌های مختلفی برای انتخاب مدیر مطرح می‌شوند؛ مانند تخصص در حوزه مربوطه، تعهد کاری و مسئولیت‌پذیری، سوابق درخشان در مدیریت یا کارشناسی، اما تفسیر این شاخص‌ها پیچیده است. برای مثال تعهد کاری چگونه باید سنجیده شود؟ آیا تنها براساس سوابق کاری ارزیابی می‌شود یا نیاز به معیارهای کمی و کیفی دقیق‌تری دارد؟

گلی با بیان اینکه نقشه ذهنی در اینجا ابزاری قدرتمند است که می‌تواند تمامی شاخص‌های ذهنی را به‌صورت تصویری و شفاف نمایش دهد، ادامه می‌دهد: این روش کمک می‌کند تا جایگاه هر شاخص در فرایند تصمیم‌گیری مشخص شود، معیارهای کمی برای سنجش شاخص‌ها تعیین و در جلسات کوتاه و موثر، شاخص‌های دقیق و کاربردی استخراج شوند.

وی می‌گوید: مدیریت زنجیره تأمین یکی از حوزه‌های بسیار پیچیده و گسترده است که در آن چندین شرکت و واحد مختلف به‌صورت سلسله‌مراتبی با یکدیگر همکاری می‌کنند. این زنجیره می‌تواند در صنایع مختلفی مانند پوشاک، مواد غذایی، خودرو، تجهیزات اداری و بسیاری دیگر دیده شود.

مدیر گروه رشته مهندسی صنایع و آینده‌پژوهی دانشگاه اصفهان با بیان اینکه هر زنجیره تأمین شامل بخش‌های متعددی است، از تولید مواد اولیه گرفته تا توزیع و فروش نهایی اظهار می‌کند: در هر مرحله، عوامل گوناگونی همچون مسائل مالی، ریسک‌های زنجیره‌ای، حسابداری، مدیریت استراتژیک و برنامه‌ریزی تاکتیکی مطرح است.

گلی با اشاره به اینکه در پروژه ما، تیم‌های متخصص از رشته‌های گوناگون، مانند محیط‌زیست، حسابداری و مدیریت صنعتی گرد هم آمدند، می‌گوید: هدف این بود که با استفاده از نقشه ذهنی شاخص‌های موثر در مدیریت زنجیره تأمین به‌طور دقیق شناسایی شوند، فرایند تصمیم‌گیری بهینه‌سازی و هماهنگی و ادغام اطلاعات میان شرکت‌ها تسهیل شود، به‌عنوان مثال در صنعت پوشاک، اگر مواد اولیه بی‌کیفیت تولید شود، این نقص در مراحل بعدی تشدید شده و در نهایت منجر به تولید محصولی نامرغوب می‌شود که زودتر دور ریخته شده و منجر به تولید ضایعات و آسیب‌های زیست‌محیطی می‌شود.

وی خاطرنشان می‌کند: پروژه نقشه ذهنی و زنجیره تأمین نشان داد که با بهره‌گیری از تفکر خلاقانه و رویکردهای نوین می‌توان در فرایندهای پیچیده‌ای مانند مدیریت زنجیره تأمین، انتخاب مدیران و توسعه پژوهش‌های علمی تحول ایجاد کرد. این روش نه‌تنها فرایندهای تصمیم‌گیری را ساده‌تر و شفاف‌تر می‌کند، بلکه موجب افزایش کارایی و اثربخشی در حوزه‌های علمی و اجرایی می‌شود.

دکترای مهندسی صنایع با بیان اینکه در فرایندهای پیچیده‌ای مانند مدیریت زنجیره تأمین، معمولاً حل یک مسئله به زمان زیادی نیاز دارد، می‌افزاید: ممکن است ماه‌ها و حتی سال‌ها جلسات متعددی برگزار شود تا مشخص شود که چگونه می‌توان یک مشکل را برطرف کرد. به‌عنوان مثال، فرض کنید شرکتی بزرگ مانند فولاد مبارکه قصد دارد مسئله آلودگی خود را حل کند. برای این کار، لازم است با شرکت‌های پایین‌دستی و بالادستی خود، واحدهای تولیدی و توزیعی و حتی نهادهای فروش و توزیع ارتباط بگیرد. این موضوع نیازمند تشکیل تیم‌های متعدد و برگزاری جلسات پی‌درپی است. در این فرایند، معمولاً نظرات افراد به درستی تجمیع نمی‌شود و هر کسی دیدگاه خود را مطرح می‌کند بدون اینکه در نهایت به یک راه‌حل جامع برسند.

گلی ادامه می‌دهد: در این مسیر رویکردی را پیاده‌سازی کردیم که بتواند این مشکلات را برطرف کرده و به هر شرکت یا دانشگاهی که در حوزه زنجیره تأمین فعالیت می‌کند، دیدگاه کاملی از این حوزه ارائه دهد. این رویکرد شامل ایجاد مجموعه‌ای از اطلاعات جامع، ساختاریافته و دسته‌بندی‌شده است که می‌تواند به افراد کمک کند تا در زمان بسیار کوتاه‌تری به راه‌حل‌های عملیاتی دست پیدا کنند. برای مثال، فرض کنید یک شرکت قصد دارد تکنولوژی جدیدی را در فرایندهای خود پیاده‌سازی کند. در حالت عادی، این شرکت باید چندین متخصص را دعوت کند، جلسات متعددی برگزار شود و در این میان، افراد ناچار هستند منابع مختلفی از مقالات، کتاب‌ها و سایت‌های علمی را جست‌وجو کنند تا بتوانند یک شاخص جدید برای ارزیابی عملکرد شرکت بیابند. این فرایند ممکن است چند هفته طول بکشد.

وی با بیان اینکه با رویکرد جدیدی که توسعه دادیم، توانستیم این فرایند طولانی را به چند دقیقه کاهش دهیم، می‌گوید: این روش به کمک مجموعه‌ای از شاخص‌های از پیش تعریف‌شده و دسته‌بندی‌شده انجام می‌شود. برای مثال، در حوزه زنجیره تأمین، شاخص‌های مختلفی برای ارزیابی عملکرد شرکت‌ها وجود دارد که معمولاً در منابع گوناگون پراکنده‌اند. تمامی این اطلاعات را جمع‌آوری و در قالب یک ساختار منظم سازمان‌دهی کردیم. در نتیجه، به جای آنکه افراد مدت‌ها در منابع مختلف جست‌وجو کنند، تنها کافی است فهرست شاخص‌ها را مشاهده کرده و شاخص مناسب خود را انتخاب کنند.

مدیر گروه رشته مهندسی صنایع دانشگاه اصفهان تصریح می‌کند: این پروژه در اصل یک کلکسیون بزرگ از اطلاعات است که شامل کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌های علمی و حتی داده‌های تولیدشده توسط ابزارهای هوش مصنوعی است. این اطلاعات در قالب مجموعه‌ای از باکس‌های منظم ارائه شده که در آن شاخه‌های مختلف به تفکیک مشخص شده‌اند. برای مثال، در حوزه انرژی‌های تجدیدپذیر، افراد می‌توانند ابتدا زمینه کاری خود را انتخاب کرده، سپس حوزه‌های مرتبط را شناسایی و در نهایت موضوع موردنظر خود را تعریف کنند. این روش نه‌تنها در صنایع کاربرد دارد، بلکه در محیط‌های آکادمیک نیز برای دانشجویانی که قصد دارند موضوعی جدید برای پایان‌نامه خود تعریف کنند، بسیار مناسب است، همچنین این پروژه کمک می‌کند که موازی‌کاری‌های علمی و صنعتی کاهش یابد. برای مثال، اگر یک سازمان قصد داشته باشد جایگاه خود را در زنجیره تأمین بررسی کرده و موقعیت خود را بهبود بخشد، نیازی نیست مجدداً به دنبال شاخص‌های جدید بگردد. این اطلاعات از پیش آماده و در قالب یک ساختار منظم ارائه شده‌اند تا سازمان‌ها بتوانند مستقیماً وارد مرحله ارزیابی و تصمیم‌گیری شوند.

گلی اظهار می‌کند: بازخوردهای دریافتی از این پروژه نیز فراتر از انتظار ما بود. این روش در شبکه‌های اجتماعی معرفی شد و بازخوردهای بسیار مثبتی دریافت کردیم. یکی از این بازخوردها توسط یک متخصص آلمانی در حوزه طراحی صنعتی بود که اظهار داشت تاکنون چنین سطحی از دقت و جزئیات در هیچ پروژه مشابهی مشاهده نکرده است. این نشان می‌دهد که با وجود پیشرفت ابزارهای هوش مصنوعی، هنوز هم می‌توان با رویکردهای خلاقانه و دقیق، پروژه‌های منحصربه‌فرد و ارزشمندی ارائه داد.

نمی‌توان به‌طور کامل به هوش مصنوعی اتکا کرد

وی با اشاره به اینکه در این پروژه، ما تلاش کردیم ثابت کنیم که هرچند هوش مصنوعی قادر است بسیاری از وظایف را انجام دهد، اما استفاده صرف از این ابزارها بدون مداخله و دانش متخصصان می‌تواند گمراه‌کننده باشد، خاطرنشان می‌کند: در یکی از تجربیات ما، یک شرکت قصد داشت از ابزارهای هوش مصنوعی برای رتبه‌بندی تأمین‌کنندگان خود استفاده کند. تمامی داده‌ها به ابزار داده شد و خروجی ارائه شد، اما این خروجی با واقعیت‌های شرکت همخوانی نداشت و محاسبات انجام‌شده توسط هوش مصنوعی فاقد دقت و انسجام بود. در نهایت، ناچار شدیم با بررسی دقیق اطلاعات و بهره‌گیری از دانش تخصصی، یک رتبه‌بندی جدید و دقیق ارائه کنیم.

دکترای مهندسی صنایع ادامه می‌دهد: این تجربه نشان داد که هوش مصنوعی می‌تواند در فرایندهای پژوهشی و صنعتی بسیار مفید باشد، اما نمی‌توان به‌طور کامل به آن اتکا کرد. متخصصان باید به‌عنوان راهنما در این فرایندها حضور داشته باشند تا داده‌های ارائه‌شده توسط هوش مصنوعی را تحلیل و اصلاح کنند.

گلی می‌افزاید: همان‌طور که در گذشته، ترجمه‌های ماشینی ابتدایی مانند گوگل ترنسلیت خطاهای زیادی داشتند و سال‌ها طول کشید تا با بازخورد کاربران بهبود یابند، ابزارهای هوش مصنوعی نیز همچنان در حال یادگیری و تکامل هستند، بنابراین اتکای کامل به این ابزارها می‌تواند آسیب‌زا باشد.

وی با بیان اینکه در یکی از تجربیات دیگر، مقاله‌ای که ما برای یک ژورنال معتبر (Q1) ارسال کرده بودیم، به دلیل استفاده از هوش مصنوعی مورد بررسی دقیق قرار گرفت، اظهار می‌کند: در نهایت، با تأیید اینکه محتوای مقاله توسط متخصصان بازبینی و ویرایش شده و مسئولیت نهایی جملات بر عهده نویسنده است، مقاله پذیرفته شد. با این حال، بازخورد آن‌ها این بود که در آینده، لازم است در انتهای مقاله ذکر شود که از ابزار هوش مصنوعی در فرایند نگارش استفاده شده است.

دکترای مهندسی صنایع اضافه می‌کند: این موضوع اهمیت آگاهی‌رسانی به پژوهشگران، خصوصاً دانشجویان دکترا را نشان می‌دهد. استفاده نادرست از هوش مصنوعی ممکن است موجب رد شدن مقاله و حتی محرومیت چندساله نویسنده از ارسال مقاله به ژورنال‌های معتبر شود، بنابراین پژوهشگران باید بدانند که این ابزارها در صورت استفاده صحیح می‌توانند فرایندهای پژوهشی را تسریع کنند، اما در صورت استفاده نادرست ممکن است آسیب‌های جدی به روند علمی آن‌ها وارد شود.

گلی می‌گوید: با توجه به گستره وسیع کارهای انجام‌شده در حوزه طراحی سیستم‌های مدیریت زنجیره تأمین و استفاده از ابزارهای مختلف، باید تأکید کرد که پروژه‌های این‌چنینی به‌ویژه در حوزه‌های پیچیده مانند زنجیره تأمین، نیازمند در نظر گرفتن جنبه‌های مختلف علمی، صنعتی و فناوری هستند. ما در طراحی سیستم خودمان علاوه بر بررسی نمونه‌های موفق در کشورهای دیگر، از جمله سیستم خرده‌فروشی والمارت در آمریکا، تلاش کردیم که نقاط ضعف و کمبودهای آن‌ها را نیز در نظر بگیریم. به‌عنوان مثال، در حالی که والمارت یک ساختار بسیار دقیق برای شبکه خرده‌فروشی خود ارائه کرده، اما بخش‌هایی مانند اینترنت اشیا و زیرشاخه‌های آن را پوشش نداده است.

وی ادامه‌ می‌دهد: یکی از چالش‌های بزرگ در فرایند طراحی مایند مپ، دسته‌بندی اطلاعات وسیع و متنوع بود. در واقع، مانند این بود که روی یک میز هزاران برگه کوچک قرار داده شده و باید تمامی آن‌ها در قالب چند شاخه اصلی سازمان‌دهی شوند. پس از کار دقیق و فشرده، ما در نهایت توانستیم پنج شاخه اصلی را تعریف کنیم، اما جالب اینجاست که نیمی از زمان پروژه صرف همین فرایند تعیین این پنج حوزه شد. این موضوع اهمیت بالای ساختاردهی اطلاعات و شفاف‌سازی مفاهیم کلیدی را نشان می‌دهد.

دکترای مهندسی صنایع می‌افزاید: از آنجا که این سیستم ماهیت پویا دارد، ما همواره پذیرای نظرات متخصصان و پژوهشگران مختلف هستیم تا در صورت مشاهده ایراد یا نقص، بتوانیم آن را اصلاح و ارتقا دهیم. در همین راستا، برای تسهیل فرایند بازخوردگیری، فرمی طراحی کردیم که در آن از افراد می‌خواهیم هرگونه ایراد یا پیشنهاد خود را ثبت کنند تا در نسخه‌های بعدی سیستم لحاظ شود، همچنین در فرایند جمع‌آوری اطلاعات، از ابزارهای هوش مصنوعی نیز بهره بردیم، اما نکته مهم این بود که هرگز خروجی‌های این ابزارها را بدون بررسی و تأیید منابع علمی معتبر (مانند مقالات علمی و پایگاه‌های علمی نظیر) نپذیرفتیم. در حقیقت، هر واژه، مفهوم یا شاخصی که توسط هوش مصنوعی پیشنهاد می‌شد، ابتدا در منابع معتبر جست‌وجو و در صورت تأیید، در سیستم گنجانده می‌شد. این رویکرد سبب شد که خروجی نهایی نه‌تنها غنی و قابل اعتماد باشد، بلکه بر اساس اصول علمی مستحکم پیش برود.

گلی تصریح می‌کند: اکنون که این سیستم دارای بیش از ۳۰۰ هزار موضوع پژوهشی بالقوه در حوزه زنجیره تأمین است، این حجم گسترده از موضوعات می‌تواند پاسخگوی نیازهای صنعتی و دانشگاهی در سطوح مختلف باشد. به بیان دیگر، این پروژه به حدی جامع است که حتی در حوزه‌های مرتبط با انرژی‌های تجدیدپذیر، فناوری‌های نوین و مسائل مالی شبکه‌های تأمین نیز راهکارها و موضوعات پژوهشی متنوعی را ارائه می‌دهد.

وی درباره چالش بزرگی که اکنون با آن مواجه هستیم، بیان می‌کند: برخی افراد به اشتباه تصور می‌کنند ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند جایگزین فرایندهای فکری و تحلیلی شوند. در حالی که تجربه نشان داده است که هرچند این ابزارها می‌توانند سرعت فرایند جست‌وجو و جمع‌آوری داده‌ها را افزایش دهند، اما در نهایت این دانش و تفکر انسانی است که باید نتایج را تحلیل، تأیید و اصلاح کند.

سیستم آموزشی باید بازنگری و اصلاح شود

مدیر گروه رشته مهندسی صنایع دانشگاه اصفهان اظهار می‌کند: ضروری است که سیستم آموزشی به گونه‌ای بازنگری و اصلاح شود که دانشجویان و پژوهشگران نه‌تنها از مزایای ابزارهای هوش مصنوعی بهره ببرند، بلکه همواره مسئولیت صحت و دقت محتوای تولیدی خود را نیز بر عهده بگیرند. فرهنگ‌سازی در این زمینه نقش مهمی ایفا می‌کند. نیازمند این هستیم که ضمن آموزش نحوه صحیح استفاده از ابزارهای جدید، تأکید کنیم که این ابزارها تنها به عنوان ابزارهای کمکی عمل می‌کنند و جایگزین تفکر انسانی نمی‌شوند. اگر این مسئله به درستی مدیریت نشود، در آینده ممکن است شاهد نسلی از دانش‌آموختگان باشیم که فاقد مهارت‌های تحلیلی و قدرت استدلال مستقل هستند. برای پیشگیری از این وضعیت، دانشگاه‌ها، مراکز علمی و حتی رسانه‌های خبری باید به طور جدی در راستای تقویت تفکر انتقادی و ارتقای مهارت‌های پژوهشی گام بردارند.

گلی ادامه می‌دهد: یکی از چالش‌های مهمی که در نظام آموزش عالی کشور با آن مواجه هستیم، کاهش انگیزه برای ورود به دانشگاه و کسب مدرک تحصیلی است. این موضوع، به‌ویژه در سال‌های اخیر، به‌طور محسوسی مشاهده شده است. بسیاری از دانشجویان تنها به‌واسطه فشارهای اجتماعی، خانوادگی یا حتی اجباری وارد دانشگاه می‌شوند و این در حالی است که انگیزه و علاقه واقعی برای یادگیری در آن‌ها کمتر دیده می‌شود.

وی یکی از دلایل اصلی این وضعیت را تغییرات سریع در حوزه‌های علمی و فناوری می‌داند و می‌گوید: به‌عنوان مثال، در رشته‌هایی مانند هوش مصنوعی، فناوری‌های بیمارستانی و سایر زمینه‌های مرتبط، آنچه در ترم اول دوره کارشناسی تدریس می‌شود، ممکن است تا زمان فارغ‌التحصیلی دانشجو به کلی دگرگون شده باشد. این پویایی و سرعت تغییر، باعث شده که بسیاری از مطالب دانشگاهی در این حوزه‌ها نیازمند بازنگری و به‌روزرسانی مداوم باشند. همین مسئله باعث شده برخی کارشناسان پیشنهاد دهند که دوره کارشناسی به جای چهار سال، در قالب یک دوره دوساله فشرده و کاربردی برگزار شود. چراکه در بسیاری از مواقع دانشجویان با گذراندن چهار سال در دانشگاه، فرصت‌های کاری و تجربی مهمی را از دست می‌دهند. این در حالی است که نظام آموزشی فعلی عمدتاً مبتنی‌بر مباحث تئوریک و غیرکاربردی است و کمتر به مهارت‌های عملی و نیازهای بازار کار توجه می‌کند. در این راستا، دانشگاه‌ها باید نقش خود را بازتعریف کرده و با تمرکز بیشتر بر مباحث کاربردی و مهارت‌محور، زمینه‌ای فراهم کنند که دانشجویان بتوانند با آمادگی بیشتر وارد بازار کار شوند، البته برخی معتقدند که دانشگاه‌ها نباید خود را با تغییرات سریع هماهنگ کنند و باید همچنان بر نقش سنتی خود به‌عنوان نهادهای علمی پایبند بمانند. با این حال، در شرایط کنونی که فناوری با سرعت بالایی در حال پیشرفت است، این دیدگاه چندان کارآمد به نظر نمی‌رسد.

دکترای مهندسی صنایع اضافه می‌کند: دانشگاه‌ها زمانی پیشرو در حوزه فناوری بودند و شرکت‌های صنعتی و فناورانه برای دریافت دانش و راهکارهای علمی به آن‌ها مراجعه می‌کردند، اما در حال حاضر، در بسیاری از موارد این روند معکوس شده است و شرکت‌های پیشرو در فناوری از دانشگاه‌ها جلوتر حرکت می‌کنند. این مسئله ضرورت تحول در نظام آموزشی را بیش از پیش آشکار می‌کند. در همین راستا، ما در تلاش بوده‌ایم تا در کلاس‌های درسی رویکردی عملی‌تر و کاربردی‌تر را دنبال کنیم. برای نمونه، در یکی از دروس مرتبط با زنجیره ارزش، از یک محصول واقعی (نظیر یکی از محصولات زمزم) برای آموزش دانشجویان استفاده کردیم. با تحلیل اطلاعات درج‌شده روی این محصول، دانشجویان توانستند به اشتباهات و نقص‌های موجود در زنجیره ارزش این شرکت پی ببرند. این روش آموزشی که مبتنی‌بر نمونه‌های واقعی و ملموس است، نه‌تنها یادگیری را مؤثرتر می‌کند، بلکه دانشجویان را برای ورود به فضای کسب‌وکار نیز آماده‌تر می‌سازد، البته این تحول نیازمند همکاری و هم‌افزایی تمامی اعضای هیئت علمی است. متأسفانه هنوز برخی اساتید بر تدریس مطالب قدیمی و جزوه‌های ۲۰ سال پیش اصرار دارند که این امر مانع رشد و پویایی آموزش دانشگاهی می‌شود. با این حال، خوشبختانه در سال‌های اخیر بسیاری از اساتید نیز به این نتیجه رسیده‌اند که باید خود را با مباحث جدید و به‌روز، همچون هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آشنا کنند تا بتوانند در آموزش‌های خود از آن‌ها بهره ببرند. در این راستا، تلاش کرده‌ایم تا آموزش‌های دانشگاهی را به‌گونه‌ای بازطراحی کنیم که بتواند پاسخگوی نیازهای صنعت و جامعه باشد. این مسئله دغدغه‌ای جدی بوده و همچنان در حال پیگیری آن هستیم.

انتهای پیام