ივანე ჯავახიშვილის სახელობის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტის ეკონომიკისა და ბიზნესის ფაკულტეტის რეფერირებადი და რეცენზირებადი საერთაშორისო სამეცნიერო-ანალიტიკური ჟურნალი
ციფრული ტრანსფორმაცია უნივერსიტეტის მმართველობაში: ეფექტიანობისა და გამჭვირვალობის შეფასება AI-ის პერსპექტივით
Doi.org/10.52340/eab.2026.18.02.07
თანამედროვე უნივერსიტეტების მმართველობაში ციფრული ტექნოლოგიებისა და ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაცია აქტუალურს ხდის მათი გავლენის შეფასებას მმართველობითი პროცესების ეფექტიანობასა და ორგანიზაციულ გამჭვირვალობაზე. სტატიის კვლევის მიზანია უნივერსიტეტის მმართველობაში ციფრული ტრანსფორმაციის შედეგებისა და AI-ის გამოყენების პერსპექტივების შეფასება. კვლევის ფარგლებში გამოიკითხა სახელმწიფო და კერძო უნივერსიტეტების 245 წარმომადგენელი. მონაცემთა გაწმენდის შედეგად ანალიზში დარჩა 242 ვალიდური პასუხი. რაოდენობრივი მონაცემები დამუშავდა IBM SPSS Statistics-ში აღწერითი სტატისტიკის, Cronbach’s Alpha-ს, Pearson-ის კორელაციის, მრავლობითი წრფივი რეგრესიის, Independent-Samples t-test-ის, One-Way ANOVA-ს, Levene-ისა და Welch-ის ტესტების, ასევე Tukey HSD-ისა და Games-Howell-ის Post Hoc შედარებების გამოყენებით. რეგრესიული მოდელის სანდოობა დამატებით შეფასდა მულტიკოლინეარობისა და ნარჩენების დიაგნოსტიკის საფუძველზე, ხოლო ღია კითხვებზე მიღებული პასუხები დამუშავდა თვისებრივი თემატური ანალიზის მეთოდით.
კვლევის შედეგებმა აჩვენა, რომ ციფრული ინტეგრაციის დონე დადებით და სტატისტიკურად მნიშვნელოვან კავშირშია მმართველობითი პროცესების ეფექტიანობასა და ორგანიზაციული გამჭვირვალობის აღქმასთან. მნიშვნელოვანი ფაქტორებია ორგანიზაციული კულტურა, მენეჯმენტის მხარდაჭერა და ციფრული ინტეგრაციის დონე. გამოიკვეთა ინფრასტრუქტურის განახლების, ერთიანი პლატფორმების, პერსონალის გადამზადებისა და AI-ზე დაფუძნებული ავტომატიზაციის საჭიროება. კვლევა ადასტურებს, რომ წარმატებული ციფრული ტრანსფორმაცია ტექნოლოგიურ და ორგანიზაციულ ცვლილებათა კოორდინირებულ განხორციელებას, თანმიმდევრულ მართვასა და შეფასებას მოითხოვს.
საკვანძო სიტყვები: ციფრული ტრანსფორმაცია; უნივერსიტეტის მმართველობა; ეფექტიანობა; გამჭვირვალობა; ხელოვნური ინტელექტი; ორგანიზაციული კულტურა.
შესავალი
თანამედროვე უნივერსიტეტების მართვა სულ უფრო მეტად ეფუძნება ციფრულ ტექნოლოგიებსა და მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებებს. საწარმოს რესურსების დაგეგმვის სისტემები (ERP), სწავლების მართვის სისტემები (LMS), ბიზნესანალიტიკის პლატფორმები (BI), ელექტრონული მმართველობის ინსტრუმენტები და სხვა ციფრული სისტემები ქმნის ადმინისტრაციული პროცესების დაჩქარების, რესურსების ეფექტიანი განაწილებისა და ინფორმაციის ხელმისაწვდომობის გაუმჯობესების შესაძლებლობებს. თუმცა, ტექნოლოგიური სისტემების დანერგვა თავისთავად არ არის საკმარისი - გადამწყვეტ როლს ასრულებს მათი ინტეგრაცია ყოველდღიურ მმართველობით პრაქტიკაში.
ციფრული ტრანსფორმაცია სცდება ცალკეული პროგრამების გამოყენებას. იs წარმოადგენს ორგანიზაციული ცვლილების პროცესს, რომელიც მოიცავს ტექნოლოგიურ ინფრასტრუქტურას, მონაცემთა მართვას, პერსონალის კომპეტენციებს, ხელმძღვანელობის მხარდაჭერასა და ორგანიზაციულ კულტურას. მეცნიერი ვიალი თავის სტატიაში აღნიშნავს, რომ ციფრული ტექნოლოგიებით გამოწვეული ცვლილებები ორგანიზაციებს სტრატეგიული ცვლილებებისკენ უბიძგებს და გავლენას ახდენს ღირებულების შექმნის პროცესზე (Vial Verhoef et al. 2019). ციფრულ ტრანსფორმაციას განიხილავენ, როგორც გაციფრულების(ციფრული მონაცემების გამოყენება პროცესების გასამარტივებლად) შემდგომ ეტაპს, რომელიც მოითხოვს შესაბამის აქტივებსა და ორგანიზაციულ შესაძლებლობებს (Verhoef et al. 2021).
უნივერსიტეტებისათვის ციფრული ტრანსფორმაცია განსაკუთრებულ მნიშვნელობას იძენს, რადგან მათი საქმიანობა ერთდროულად მოიცავს აკადემიურ, ადმინისტრაციულ, კვლევით და საზოგადოებრივ ფუნქციებს. ციფრული სისტემების ეფექტიანი გამოყენება განაპირობებს გადაწყვეტილების მიღების სისწრაფეს, ბიუროკრატიული პროცესების შემცირებას, რესურსების ეფექტიან მართვასა და გამჭვირვალობას. ამასთან, AI-ის სწრაფი განვითარება უნივერსიტეტებს სთავაზობს პროცესების ავტომატიზაციისა და მონაცემთა ანალიზის ახალ შესაძლებლობებს, თუმცა, ქმნის მონაცემთა დაცვის, ანგარიშვალდებულებისა და ალგორითმული გამჭვირვალობის პრობლემებს.
კვლევის მიზანია უნივერსიტეტის პერსონალის შეფასების საფუძველზე დადგინდეს, თუ რამდენად უკავშირდება ციფრული ტექნოლოგიების ინტეგრაცია მმართველობითი პროცესების ეფექტიანობასა და ორგანიზაციული გამჭვირვალობის აღქმას. ასევე, შეფასდეს ორგანიზაციული ფაქტორების როლი. კვლევაში AI განხილულია, როგორც ციფრული მმართველობის განვითარების პერსპექტიული მიმართულება, რომლის პრაქტიკული მნიშვნელობა ღია პასუხების თემატური ანალიზითაც გამოიკვეთა.
კვლევის მიზნიდან გამომდინარე ჩამოყალიბდა სამი ჰიპოთეზა: H1 - ციფრული ტექნოლოგიების ინტეგრაცია დადებითად უკავშირდება უნივერსიტეტების მმართველობითი პროცესების ეფექტიანობას; H2 - ციფრული ტექნოლოგიების ინტეგრაცია დადებითად უკავშირდება ორგანიზაციული გამჭვირვალობის აღქმას; H3 - ციფრული ინტეგრაცია და ორგანიზაციული განვითარების ხელშემწყობი ფაქტორები ერთობლივად დადებით გავლენას ახდენს მმართველობითი პროცესების ეფექტიანობაზე.
ლიტერატურის მიმოხილვა
სამეცნიერო ლიტერატურაში ციფრული ტრანსფორმაცია განიხილება არამხოლოდ როგორც ტექნოლოგიური განახლება, არამედ, როგორც ორგანიზაციული ცვლილება. უმაღლესი განათლების კონტექსტით ციფრული ტრანსფორმაცია უკავშირდება მენეჯმენტის მოდერნიზაციას, ოპერაციათა ეფექტიანობასა და ინსტიტუციური მდგრადობის გაძლიერებას (Silva Carmo et al. 2025; Smith 2023).
უნივერსიტეტების ციფრული განვითარება ეფექტიანია მაშინ, როდესაც ტექნოლოგიური გადაწყვეტილებები ინტეგრირებულია ინსტიტუციურ სტრატეგიასა და ყოველდღიურ პრაქტიკასთან. ჩატარებული კვლევები მიუთითებს დაინტერესებულ მხარეთა ჩართულობის, ციფრული მზაობის, სტრატეგიული ხედვისა და ცვლილებების მართვის მნიშვნელობაზე (Akour and Alenezi, 2022; Alenezi and Akour, 2023; Antonopoulou, Begkos, and Zhu 2023) ციფრულ ტრანსფორმაციას ორგანიზაციული ადაპტაციისა და მდგრადობის ფაქტორად განიხილავენ. სისტემური მიმოხილვები ასევე მიუთითებს ინფრასტრუქტურულ, კომპეტენციურ, უსაფრთხოებისა და ორგანიზაციული კულტურის ბარიერებზე (Mabotha and Ngcamu 2026; Tang, Huang, and Yan 2025).
ციფრული მმართველობის პრაქტიკული შედეგები ძირითადად უკავშირდება მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებებსა და სისტემების ინტეგრაციას. ბიზნესანალიტიკა და მონაცემთა ანალიზი ხელს უწყობს რესურსების ეფექტიან განაწილებას, ინსტიტუციური ეფექტიანობის შეფასებასა და სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მხარდაჭერას (Correa-Peralta, Vinueza-Martinez, and Castillo-Heredia 2025). LMS პლატფორმები, სასწავლო პროცესის მართვასთან ერთად, ქმნის მონაცემთა მნიშვნელოვან წყაროს, თუმცა, მათი ეფექტიანობა დამოკიდებულია ინტეგრაციაზე, გამოყენებადობასა და მომხმარებლის გამოცდილებაზე (Sanchez, Penarreta, and Soria Poma 2024; Ngulube and Ncube 2025). უნივერსიტეტის ადმინისტრირებაში ციფრული და განვითარებადი ტექნოლოგიების ინტეგრაციის მნიშვნელობას ასევე ხაზს უსვამენ თავის სტატიაში მეცნიერები Souli and Pierrakeas (2025), ხოლო მეცნიერები Qian, Yunus, and Rafiq (2024) ციფრულ ინოვაციებს უმაღლესი განათლების სისტემურ ცვლილებას უკავშირებენ.
AI-ის განვითარება ციფრული ტრანსფორმაციის ახალ ეტაპს ქმნის. სხვადასხვა მეცნიერი AI-ს უმაღლეს განათლებაში სისტემური პერსპექტივით განიხილავენ და მიუთითებენ მის შესაძლო გავლენაზე სწავლების, კვლევის, ადმინისტრირებისა და გადაწყვეტილებების მიღების პროცესებზე (Katsamakas, Pavlov, and Saklad, 2024). ასევე, AI-ის დანერგვას პასუხისმგებლიან სტრატეგიულ ლიდერობას, ეთიკურ ჩარჩოებსა და მონაცემთა ხარისხიან მართვას უკავშირებენ (Khairullah et al.,2025). UNESCO-ს სახელმძღვანელოს მიხედვით, გენერაციული AI-ის გამოყენება უნდა ეფუძნებოდეს ადამიანზე ორიენტირებულ მიდგომას, მონაცემთა დაცვასა და ინსტიტუციურ რეგულირებას (Miao and Holmes 2023).
საქართველოს კონტექსტით ციფრული მმართველობა და AI აქტუალურ კვლევით მიმართულებად ყალიბდება. მეცნიერი გაბისონია ციფრულ მმართველობას სამართლებრივი და ინსტიტუციური პერსპექტივიდან განიხილავს (გაბისონია 2023), ხოლო მეცნიერი თავბერიძე AI-ს ციფრული მმართველობის განვითარების ინსტრუმენტად წარმოაჩენს (თავბერიძე 2025). ქართულენოვანი კვლევები AI-ს ასევე, უკავშირებს უმაღლესი განათლების მოდერნიზაციას, ხარისხის გაუმჯობესებასა და მდგრად განვითარებას (ბენაშვილი 2025; ბენდიანიშვილი, შენგელია და ვეშაპიძე 2025; ფანცხავა, ჯიშკარიანი და გვილავა 2026). მიუხედავად ამისა, საქართველოს უნივერსიტეტებში ჯერ კიდევ შეზღუდულია ემპირიული კვლევები, რომლებიც პერსონალის შეფასებების საფუძველზე ერთდროულად შეისწავლის ციფრული ინტეგრაციის კავშირს ეფექტიანობასა და გამჭვირვალობასთან.
კვლევის მეთოდოლოგია
კვლევა განხორციელდა შერეული მეთოდოლოგიური მიდგომის გამოყენებით, რაც აერთიანებს რაოდენობრივ და თვისებრივ კომპონენტებს. მონაცემები შეგროვდა სტრუქტურირებული კითხვარით. თავდაპირველად მიღებულ იქნა 245 პასუხი; მონაცემთა გაწმენდის ეტაპზე გამოირიცხა 3 არასრულად შევსებული კითხვარი და საბოლოო ანალიზში გამოყენებულ იქნა 242 რესპონდენტის მონაცემი. ვალიდური პასუხების წილმა 98.8% შეადგინა.
კვლევის კითხვარი მოიცავდა 21 კითხვას. პირველი სამი კითხვა აღწერდა რესპონდენტის პოზიციას, უნივერსიტეტის ტიპსა და სამუშაო გამოცდილებას. Q4-Q19 დებულებები ძირითადად შეფასდა 5-ქულიანი ლაიკერტის სკალით, სადაც 1 აღნიშნავდა თანხმობის ყველაზე დაბალ, ხოლო 5 - ყველაზე მაღალ დონეს. Q20 და Q21 ღია კითხვები ეხებოდა გაუმჯობესების საჭიროებებსა და ციფრული ტექნოლოგიების სარგებელს.
ანალიზისთვის შეიქმნა სამი კომპოზიტური ინდექსი: ციფრული ინტეგრაცია (Q4, Q5, Q6), მმართველობითი ეფექტიანობა (Q7, Q8, Q10, Q11) და ხელშემწყობი ორგანიზაციული ფაქტორები (Q12, Q13, Q14, Q15). გამჭვირვალობა შეფასდა Q9-ით, საერთო დადებითი გავლენა - Q18-ით, ხოლო არსებული სისტემებით კმაყოფილება - Q19-ით.
რაოდენობრივი მონაცემების დამუშავდა IBM SPSS Statistics-ის გამოყენებით. ანალიზის ფარგლებში გამოყენებულ იქნა აღწერითი სტატისტიკა, მრავალდებულებიანი სკალების შიდა სანდოობის შეფასება Cronbach’s Alpha-ს კოეფიციენტით, Pearson-ის კორელაციური ანალიზი, მრავლობითი წრფივი რეგრესია, Independent-Samples t-test, One-Way ANOVA, დისპერსიათა ჰომოგენურობის შესაფასებლად Levene-ის ტესტი, არათანაბარი დისპერსიების შემთხვევაში Welch-ის ტესტი, აგრეთვე Tukey HSD-ისა და Games-Howell-ის Post Hoc შედარებები. დამატებით შეფასდა მულტიკოლინეარობა VIF-ისა და Tolerance-ის მაჩვენებლებით, ხოლო რეგრესიული მოდელის ნარჩენები შემოწმდა Durbin-Watson-ის სტატისტიკისა და დიაგნოსტიკური მაჩვენებლების გამოყენებით. ღია კითხვებზე მიღებული პასუხები დამუშავდა თვისებრივი თემატური ანალიზის მეთოდით.
კვლევის შედეგები
სკალების სანდოობა და აღწერითი სტატისტიკა
კომპოზიტური სკალების შიდა თანმიმდევრულობა შეფასდა Cronbach\\\\'s Alpha-ს კოეფიციენტით. სამივე სკალის მაჩვენებელი აღემატება 0.70-ს, რაც შემდგომი ანალიზისთვის მისაღებ სანდოობაზე მიუთითებს.
ძირითადი ინდექსების აღწერითი სტატისტიკა აჩვენებს, რომ რესპონდენტები ციფრული ტექნოლოგიების საერთო გავლენას ძალიზე დადებითად აფასებენ.
უნივერსიტეტის მმართველობაში ციფრული ტრანსფორმაციის ძირითადი ინდექსების საშუალო შეფასებები
დიაგრამა 1 აჩვენებს, რომ რესპონდენტები ყველაზე მაღალ შეფასებას ანიჭებენ ციფრული ტექნოლოგიების საერთო დადებით გავლენას უნივერსიტეტის მმართველობით პროცესებზე (M = 4.53). მაღალია აგრეთვე ხელშემწყობი ორგანიზაციული ფაქტორებისა (M = 4.06) და მმართველობითი ეფექტიანობის (M = 4.05) შეფასებები. ამასთან, ციფრული ინტეგრაციისა (M = 3.43) და არსებული სისტემებით კმაყოფილების (M = 3.29) შედარებით დაბალი მაჩვენებლები მიუთითებს, რომ ტექნოლოგიების პრაქტიკული ინტეგრაცია და მომხმარებელთა გამოცდილების გაუმჯობესება კვლავ აქტუალურ ამოცანად რჩება და რესპონდენტები აღიარებენ ციფრული ტექნოლოგიების სარგებელს, თუმცა, სისტემების პრაქტიკული ინტეგრაცია და მომხმარებლის გამოცდილება კვლავ საჭიროებს გაუმჯობესებას.
კორელაციური ანალიზი და ჰიპოთეზების შეფასება
Pearson-ის კორელაციურმა ანალიზმა აჩვენა, რომ ციფრული ინტეგრაცია დადებითად და სტატისტიკურად მნიშვნელოვნად უკავშირდება, როგორც მმართველობით ეფექტიანობას, ასევე ორგანიზაციული გამჭვირვალობის აღქმას. შესაბამისად, H1 და H2 ჰიპოთეზები მხარდაჭერილია. ყველაზე ძლიერი კავშირი გამოვლინდა ეფექტიანობასა და გამჭვირვალობას შორის (r = 0.773; p < 0.001). მნიშვნელოვანი იყო ციფრული ინტეგრაციისა და არსებული სისტემებით კმაყოფილების კავშირიც (r = 0.636; p < 0.001).
მრავლობითი წრფივი რეგრესია
მმართველობითი ეფექტიანობის განმსაზღვრელი ფაქტორების შესაფასებლად გამოყენებულ იქნა მრავლობითი წრფივი რეგრესია. დამოკიდებული ცვლადი იყო ეფექტიანობის ინდექსი, ხოლო დამოუკიდებელი ცვლადები - ციფრული ინტეგრაცია, მენეჯმენტის მხარდაჭერა, პერსონალის ტექნოლოგიური კომპეტენცია, ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურა და ორგანიზაციული კულტურა.
სხვა ფაქტორების გათვალისწინების პირობებში, ყველაზე ძლიერი დამოუკიდებელი კავშირი ეფექტიანობასთან ორგანიზაციულ კულტურას ჰქონდა (Beta = 0.401; p < 0.001). მნიშვნელოვანი იყო მენეჯმენტის მხარდაჭერა და ციფრული ინტეგრაციაც. შესაბამისად, H3 ჰიპოთეზა მოდელის საერთო დონეზე მხარდაჭერილია. ტექნოლოგიური კომპეტენცია და ინფრასტრუქტურა, რესპონდენტთა შეფასებით, მნიშვნელოვან წინაპირობებად რჩება, თუმცა მრავალფაქტორულ მოდელში დამოუკიდებელი სტატისტიკური მნიშვნელობა არ შეინარჩუნა.
a. Predictors: (Constant), Q15 15. ორგანიზაციული კულტურა ხელს უწყობს ციფრული ტექნოლოგიების დანერგვას.
, Q14 14. უნივერსიტეტის ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურა მნიშვნელოვანია ციფრული სისტემების ეფექტიანობის უზრუნველსაყოფად.
, Dig_Integration_Index, Q12 12. მენეჯმენტის მხარდაჭერა მნიშვნელოვანია ციფრული ტექნოლოგიების წარმატებისთვის.
, Q13 13. პერსონალის ტექნოლოგიური კომპეტენცია გავლენას ახდენს სისტემების ეფექტიანობაზე.
b. Dependent Variable: Efficiency_Index
Dependent Variable: Efficiency_Index
b. Predictors: (Constant), Q15 15. ორგანიზაციული კულტურა ხელს უწყობს ციფრული ტექნოლოგიების დანერგვას.
,Q14 14. უნივერსიტეტის ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურა მნიშვნელოვანია ციფრული სისტემების ეფექტიანობის უზრუნველსაყოფად.
,Dig_Integration_Index, Q12 12. მენეჯმენტის მხარდაჭერა მნიშვნელოვანია ციფრული ტექნოლოგიების წარმატებისთვის.
,Q13 13. პერსონალის ტექნოლოგიური კომპეტენცია გავლენას ახდენს სისტემების ეფექტიანობაზე.
მრავლობითი წრფივი რეგრესიის მოდელი სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი აღმოჩნდა (F(5,236) = 39.034; p < 0.001) და მმართველობითი ეფექტიანობის ვარიაციის 45.3% ახსნა (R² = 0.453). სხვა ფაქტორების კონტროლის პირობებში ყველაზე ძლიერი დამოუკიდებელი კავშირი ორგანიზაციულ კულტურას ჰქონდა (β = 0.401; p < 0.001). სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი აღმოჩნდა აგრეთვე მენეჯმენტის მხარდაჭერა (β = 0.246; p = 0.001) და ციფრული ინტეგრაციის დონე (β = 0.192; p = 0.001). შედეგები მიუთითებს, რომ უნივერსიტეტის მმართველობაში ციფრული ტრანსფორმაციის წარმატება დამოკიდებულია არამხოლოდ ტექნოლოგიური სისტემების დანერგვაზე, არამედ იმ ორგანიზაციულ გარემოზეც, რომელშიც მათი ინტეგრაცია მიმდინარეობს.
ჯგუფთაშორისი განსხვავებები
უნივერსიტეტის ტიპის მიხედვით შედარებამ აჩვენა, რომ კერძო უნივერსიტეტების წარმომადგენლები ციფრულ ინტეგრაციასა და არსებული სისტემებით კმაყოფილებას უფრო მაღალი ქულებით აფასებენ. პოზიციის მიხედვით, მენეჯმენტის წარმომადგენლები ინტეგრაციასა და კმაყოფილებას უფრო დადებითად აფასებენ, ვიდრე ადმინისტრაციული და აკადემიური პერსონალი. სამუშაო გამოცდილების მიხედვით ყველაზე მკაფიო განსხვავებები 10 წელზე მეტი გამოცდილების მქონე რესპონდენტებში გამოვლინდა (იხ.ცხრილი).
ღია პასუხების თემატური ანალიზი
ღია კითხვებზე მიღებულმა პასუხებმა რაოდენობრივი შედეგები თვისებრივი, პრაქტიკაზე ორიენტირებული ინტერპრეტაციით გაამდიდრა. Q20 კითხვაზე წარმოდგენილი იყო 47 პასუხი. რესპონდენტები გაუმჯობესების მთავარ მიმართულებებად ასახელებდნენ ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურის განახლებას, თანამედროვე ტექნიკისა და სტაბილური ინტერნეტის უზრუნველყოფას, ერთიანი ციფრული პლატფორმების განვითარებას, სისტემების ინტეგრაციას, მონაცემთა ბაზების დახვეწას, მომხმარებლისთვის მარტივ ინტერფეისებს და პერსონალის გადამზადებას. ასევე გამოიკვეთა კიბერუსაფრთხოებისა და მონაცემთა დაცვის მნიშვნელობა.
AI ან ხელოვნური ინტელექტი Q20 პასუხებიდან 5-ში იყო უშუალოდ ნახსენები. რესპონდენტები AI-ს უკავშირებდნენ რუტინული სამუშაოების ავტომატიზაციას, თანამედროვე ციფრული ინსტრუმენტების დანერგვას, სალექციო ცხრილების მართვასა და სასწავლო მასალების განთავსებას. Q21 კითხვაზე წარმოდგენილ 50 პასუხში ძირითად სარგებლად სახელდებოდა დროის დაზოგვა, ინფორმაციის სწრაფი გაცვლა, ოპერატიული გადაწყვეტილებები, პროცესების გამარტივება, რესურსების ეკონომია და გამჭვირვალობის ზრდა.
დისკუსია
კვლევის შედეგები აჩვენებს, რომ უნივერსიტეტის პერსონალი ციფრულ ტრანსფორმაციას მმართველობითი ეფექტიანობისა და გამჭვირვალობის ზრდის მნიშვნელოვან ინსტრუმენტად აღიქვამს. ამასთან, საერთო დადებითი გავლენის შეფასება მნიშვნელოვნად უფრო მაღალია, ვიდრე არსებული სისტემებით კმაყოფილება. ეს განსხვავება მიუთითებს, რომ ციფრული ტექნოლოგიების ღირებულება აღიარებულია, მაგრამ პრაქტიკული გამოცდილება კვლავ არაერთგვაროვანია.
აღწერითი სტატისტიკა და ღია პასუხები ერთიან სურათს ქმნის: უნივერსიტეტებში ციფრული სისტემები გამოიყენება, თუმცა - ინტეგრაცია, მონაცემთა ერთიანი მართვა და მომხმარებლის გამოცდილება გასაუმჯობესებელია. ეს შედეგი შეესაბამება მიდგომას, რომლის მიხედვითაც ტექნოლოგიური განახლება რეალურ ტრანსფორმაციად მხოლოდ ორგანიზაციულ ცვლილებებთან, სისტემურ ინტეგრაციასა და მომხმარებელზე ორიენტირებულ მართვასთან ერთად იქცევა (Vial 2019; Antonopoulou, Begkos, and Zhu 2023; Silva Carmo et al. 2025; Souli and Pierrakeas 2025).
რეგრესიული ანალიზის განსაკუთრებით მნიშვნელოვანი შედეგია ორგანიზაციული კულტურის როლი. ის ეფექტიანობის ყველაზე ძლიერი დამოუკიდებელი ფაქტორი აღმოჩნდა. მენეჯმენტის მხარდაჭერაც მნიშვნელოვან კავშირს ინარჩუნებს. ეს ნიშნავს, რომ ციფრული ტრანსფორმაციის მართვა არ შეიძლება შემოიფარგლოს მხოლოდ ტექნიკის ან პროგრამული უზრუნველყოფის შეძენით. საჭიროა ცვლილებების მიმართ ორგანიზაციული მზაობა, თანამშრომელთა ჩართულობა და პასუხისმგებლობების მკაფიო განაწილება.
ეფექტიანობასა და გამჭვირვალობას შორის ძლიერი კავშირი სტატიის სათაურის ორივე ძირითად კომპონენტს აერთიანებს. რესპონდენტთა პერსპექტივიდან, მონაცემთა ხელმისაწვდომობა, სწრაფი გადაწყვეტილებები, პროცესების მიკვლევადობა და ოპერატიულობა ურთიერთდაკავშირებული სარგებელია. ამიტომ, ციფრული ტრანსფორმაციის შეფასება მხოლოდ ხარჯების შემცირებით ან ტექნიკური ინდიკატორებით არ უნდა შემოიფარგლოს.
AI-ის პერსპექტივა ღია პასუხებში ჯერ კიდევ განვითარებად თემად გამოჩნდა. რესპონდენტთა ნაწილი AI-ს ავტომატიზაციისა და ინფორმაციის მართვის შესაძლებლობებს უკავშირებს. ამ მიმართულების განვითარება უნდა ეფუძნებოდეს მონაცემთა ხარისხს, კიბერუსაფრთხოებას, ეთიკურ ჩარჩოებსა და პასუხისმგებლიან ლიდერობას (Miao and Holmes 2023; Katsamakas, Pavlov, and Saklad 2024; Khairullah et al. 2025; თავბერიძე 2025).
საქართველოს კონტექსტით მიღებული შედეგები ეხმიანება ქართულენოვან კვლევებსაც. ციფრული მმართველობის სამართლებრივი და ინსტიტუციური საფუძვლების მნიშვნელობას გამოყოფს გაბისონია (2023), ხოლო თავბერიძე (2025) AI-ს ბიუროკრატიის შემცირების, სერვისების მოქნილობისა და კონტროლის მექანიზმების განვითარების შესაძლებლობებს უკავშირებს. უმაღლესი განათლების მოდერნიზაციის, ხარისხისა და მდგრადი განვითარების პერსპექტივიდან AI-ის მნიშვნელობაზე მიუთითებენ ბენაშვილი (2025), ბენდიანიშვილი, შენგელია და ვეშაპიძე (2025), აგრეთვე ფანცხავა, ჯიშკარიანი და გვილავა (2026). აღნიშნული მიდგომები ამ კვლევის შედეგებს ქართულ ინსტიტუციურ გარემოსთან აკავშირებს და აძლიერებს ეტაპობრივი, პასუხისმგებლიანი დანერგვის რეკომენდაციას.
დასკვნა და რეკომენდაციები
კვლევამ აჩვენა, რომ ციფრული ტექნოლოგიების ინტეგრაცია დადებით გავლენას ახდენს უნივერსიტეტის მმართველობითი პროცესების ეფექტიანობასა და ორგანიზაციული გამჭვირვალობის აღქმაზე. H1 და H2 ჰიპოთეზები მხარდაჭერილია. მრავლობითი წრფივი რეგრესიის შედეგებით დადასტურდა, რომ ციფრული ინტეგრაცია და ორგანიზაციული ფაქტორები ეფექტიანობის ვარიაციის მნიშვნელოვან ნაწილს ხსნის; შესაბამისად, H3 ჰიპოთეზაც მხარდაჭერილია.
კვლევის მთავარი დასკვნაა ის, რომ უნივერსიტეტის წარმატებული ციფრული ტრანსფორმაცია ერთდროულად მოითხოვს ტექნოლოგიური და ორგანიზაციული ცვლილებების მხარდაჭერას. განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ორგანიზაციული კულტურა, მენეჯმენტის მხარდაჭერა, სისტემების რეალური ინტეგრაცია და თანამშრომელთა კვალიფიკაცია.
კვლევის შედეგების საფუძველზე მიზანშეწონილია: (1) ერთიანი და ურთიერთდაკავშირებული ციფრული პლატფორმების განვითარება; (2) ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურისა და ინტერნეტის ხარისხის გაუმჯობესება; (3) პერსონალის სისტემატური გადამზადება; (4) ადმინისტრაციული პროცესების გადახედვა და გამარტივება; (5) კიბერუსაფრთხოებისა და მონაცემთა დაცვის მექანიზმების გაძლიერება; (6) თანამშრომელთა უკუკავშირის პერიოდული შეფასება; (7) AI-ზე დაფუძნებული ინსტრუმენტების ეტაპობრივი დანერგვა მკაფიო მიზნებისა და პასუხისმგებლობის ჩარჩოს საფუძველზე.
კვლევის შეზღუდვად უნდა ჩაითვალოს ის, რომ შედეგები ეფუძნება თვითშეფასებებს და არა - სისტემების ტექნიკურ აუდიტს. შემდგომ კვლევაში მიზანშეწონილია გამჭვირვალობის მრავალდებულებიანი სკალისა და AI-სათვის ინსტიტუციური მზაობის ინდიკატორების გამოყენება.
Keywords: Digital transformation; university governance; efficiency; transparency; artificial intelligence; organizational culture.
JEL Codes: I23, O33, M15, D73, C88
ლიტერატურა:
• ბენაშვილი მ. (2025). ხელოვნური ინტელექტის როლი საგანმანათლებლო პოლიტიკის ფორმირებასა და უმაღლესი განათლების მოდერნიზაციაში. ჟურნ. „სოციალურ მეცნიერებათა ვექტორები“, №10, ISSN 2667-9892, E-ISSN 2960-9542, გვ. 15-25 https://admin.vectors.ge/custom-files/1766145775_02-MAKA%20BENASHVILI.pdf (ბოლო ნახვა 31.05.2026).
• ბენდიანიშვილი ნ., შენგელია რ., ვეშაპიძე შ. (2025). ხელოვნური ინტელექტის (AI)-ის ტექნოლოგიების შესაძლებლობები უმაღლეს განათლებაში და მისი გავლენა ეკონომიკის მდგრად განვითარებაზე. სტუ-ის შრომები, №3(537), გვ. 224-230. https://doi.org/10.36073/1512-0996-2025-3-224-230 (ბოლო ნახვა 31.05.2026).
• გაბისონია ზ. (2023). ციფრული მმართველობა და სამართლის ტექნოლოგიები იუსტიციის სისტემაში. ჟურნ. იუსტიცია, №1(4), გვ. 28-44. https://doi.org/10.59172/2667-9876/2023-1/28-44 (ბოლო ნახვა 31.05.2026).
• თავბერიძე ნ. (2025). ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ციფრული მმართველობის განმავითარებელი ინსტრუმენტი. ჟურნ. ,,სოციალურ მეცნიერებათა ვექტორები“, №9, გვ. 6-16. https://doi.org/10.51895/VSS9/Tavberidze (ბოლო ნახვა 31.05.2026).
• ფანცხავა ე., ჯიშკარიანი მ., გვილავა ტ. (2026). ხელოვნური ინტელექტის სარგებელი უმაღლეს განათლებაში. ქართველი მეცნიერები / ტ. 8, №1, გვ. 268-277. https://doi.org/10.52340/gs.2026.08.01.25 (ბოლო ნახვა 31.05.2026).
• Akour M., Alenezi M. (2022). Higher Education Future in the Era of Digital Transformation. Education Sciences, 12(11), 784. https://doi.org/10.3390/educsci12110784 (accessed May 31, 2026).
• Alenezi M., Akour M. (2023). Digital Transformation Blueprint in Higher Education: A Case Study of PSU. Sustainability, 15(10), 8204. https://doi.org/10.3390/su15108204 (accessed May 31, 2026).
• Antonopoulou K., Begkos C., Zhu Z. (2023). Staying Afloat amidst Extreme Uncertainty: A Case Study of Digital Transformation in Higher Education. Technological Forecasting and Social Change, 192, 122603. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122603 (accessed May 31, 2026).
• Correa-Peralta M., Vinueza-Martinez J., Castillo-Heredia L. (2025). Evolution, Topics and Relevant Research Methodologies in Business Intelligence and Data Analysis in the Academic Management of Higher Education Institutions: A Literature Review. Results in Engineering, 25, 103782. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.103782 (accessed May 31, 2026).
• Katsamakas E., Pavlov O. V., Saklad R. (2024). Artificial Intelligence and the Transformation of Higher Education Institutions: A Systems Approach. Sustainability, 16(14), 6118. https://doi.org/10.3390/su16146118 (accessed May 31, 2026).
• Khairullah S. A., Harris S., Hadi H. J., Sandhu R. A., Ahmad N., Alshara M. A. (2025). Implementing Artificial Intelligence in Academic and Administrative Processes through Responsible Strategic Leadership in the Higher Education Institutions. Frontiers in Education, 10, 1548104. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1548104 (accessed May 31, 2026).
• Mabotha P. A. P., Ngcamu B. S. (2026). Digital Transformation in the Higher Education Sector: A Systematic Literature Review. Administrative Sciences, 16(1), 1. https://doi.org/10.3390/admsci16010001 (accessed May 31, 2026).
• Miao F., Holmes W. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research (accessed May 31, 2026).
• Ngulube P., Ncube M. M. (2025). Leveraging Learning Analytics to Improve the User Experience of Learning Management Systems in Higher Education Institutions. Information, 16(5), 419. https://doi.org/10.3390/info16050419 (accessed May 31, 2026).
• Qian Y., Yunus M. M., Rafiq K. R. M. (2024). Digital Innovations in Higher Education: A Systematic Review. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 14(2), pp. 1330-1344. https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v14-i2/20630 (accessed May 31, 2026).
• Sanchez L., Penarreta J., Soria Poma X. (2024). Learning Management Systems for Higher Education: A Brief Comparison. Discover Education, 3, 58. https://doi.org/10.1007/s44217-024-00143-5 (accessed May 31, 2026).
• Silva Carmo J. E., Pacheco Lacerda D., Orsolin Klingenberg C., Sartori Piran F. A. (2025). Digital Transformation in the Management of Higher Education Institutions. Sustainable Futures, 9, 100692. https://doi.org/10.1016/j.sftr.2025.100692 (accessed May 31, 2026).
• Smith M. D. (2023). The Abundant University: Remaking Higher Education for a Digital World. Cambridge, MA: MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/14247.001.0001 (accessed May 31, 2026).
• Souli S. P., Pierrakeas C. (2025). Contemporary Trends in University Administration with the Integration of Digital/New Technologies. Administrative Sciences, 15(11), 437. https://doi.org/10.3390/admsci15110437 (accessed May 31, 2026).
• Tang J., Huang P., Yan S. (2025). Digital Transformation in Higher Education: Logical Framework, Practical Dilemmas, and Implementation Approaches. Frontiers in Psychology, 16, 1565591. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1565591 (accessed May 31, 2026).
• Verhoef P. C., Broekhuizen T., Bart Y., Bhattacharya A., Qi Dong J., Fabian N., Haenlein M. (2021). Digital Transformation: A Multidisciplinary Reflection and Research Agenda. Journal of Business Research, 122, pp. 889-901. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.022 (accessed May 31, 2026).
• Vial G. (2019). Understanding Digital Transformation: A Review and a Research Agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), pp. 118-144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003 (accessed May 31, 2026).
References:
• Benashvili M. (2025). khelovnuri intelektis roli saganmanatleblo politikis chamokalibebasa da umaghlesi ganatlebis modernizatsiashi. [The Role of Artificial Intelligence in Shaping Educational Policy and Modernizing Higher Education. Journal Vectors of Social Sciences, No. 10, pp. 15–25.] in Georgian. https://admin.vectors.ge/custom-files/1766145775_02-MAKA%20BENASHVILI.pdf
• Bendianishvili N., Shengelia R., Veshapidze Sh. (2025). khelovnuri intelektis (AI) teknologiebis potentsiali umaghles ganatlebashi da misi gavlena mdgrad ekonomikur ganvitarebaze. [The Potential of Artificial Intelligence (AI) Technologies in Higher Education and their Impact on the Sustainable Development of the Economy. Works of Georgian Technical University, No. 3(537), pp. 224–230.] In Georgian. https://doi.org/10.36073/1512-0996-2025-3-224-230. (Last seen: 31 May 2026).
• Gabisonia Z. (2023). tsipruli mmartveloba da samartlebrivi teknologiebi martlmsajulebis sistemashi. [Digital Governance and Legal Technologies in the Justice System. Justice, No. 1(4), pp. 28–44.] In Georgian. https://doi.org/10.59172/2667-9876/2023-1/28-44. (Last seen 31 May 2026).
• Tavberidze N. (2025). khelovnuri intelekti, rogorts tsipruli mmartvelobis ganvitarebis instrumenti. [Artificial Intelligence as a Tool for Advancing Digital Governance. Vectors of Social Sciences, No. 9, pp. 6–16.] in Georgian https://doi.org/10.51895/VSS9/Tavberidze. (Last seen 31 May 2026). In Georgian.
• Pantskhava E., Jishkariani M., Gvilava T. (2026). khelovnuri intelektis sargebeli umaghles ganatlebashi. [The Benefits of Artificial Intelligence in Higher Education. Georgian Scientists, Vol. 8, No. 1, pp. 268–277.] in Georgian. https://doi.org/10.52340/gs.2026.08.01.25. (Accessed: 31 May 2026).
• Akour M., Alenezi M. (2022). Higher Education Future in the Era of Digital Transformation. Education Sciences, 12(11), 784. https://doi.org/10.3390/educsci12110784 (accessed May 31, 2026).
• Alenezi M., Akour M. (2023). Digital Transformation Blueprint in Higher Education: A Case Study of PSU. Sustainability, 15(10), 8204. https://doi.org/10.3390/su15108204 (accessed May 31, 2026).
• Antonopoulou K., Begkos C., Zhu Z. (2023). Staying Afloat amidst Extreme Uncertainty: A Case Study of Digital Transformation in Higher Education. Technological Forecasting and Social Change, 192, 122603. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122603 (accessed May 31, 2026).
• Correa-Peralta M., Vinueza-Martinez J., Castillo-Heredia L. (2025). Evolution, Topics and Relevant Research Methodologies in Business Intelligence and Data Analysis in the Academic Management of Higher Education Institutions: A Literature Review. Results in Engineering, 25, 103782. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.103782 (accessed May 31, 2026).
• Katsamakas E., Pavlov O. V., Saklad R. (2024). Artificial Intelligence and the Transformation of Higher Education Institutions: A Systems Approach. Sustainability, 16(14), 6118. https://doi.org/10.3390/su16146118 (accessed May 31, 2026).
• Khairullah S. A., Harris S., Hadi H. J., Sandhu R. A., Ahmad N., Alshara M. A. (2025). Implementing Artificial Intelligence in Academic and Administrative Processes through Responsible Strategic Leadership in the Higher Education Institutions. Frontiers in Education, 10, 1548104. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1548104 (accessed May 31, 2026).
• Mabotha P. A. P., Ngcamu B. S. (2026). Digital Transformation in the Higher Education Sector: A Systematic Literature Review. Administrative Sciences, 16(1), 1. https://doi.org/10.3390/admsci16010001 (accessed May 31, 2026).
• Miao F., Holmes W. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research (accessed May 31, 2026).
• Ngulube P., Ncube M. M. (2025). Leveraging Learning Analytics to Improve the User Experience of Learning Management Systems in Higher Education Institutions. Information, 16(5), 419. https://doi.org/10.3390/info16050419 (accessed May 31, 2026).
• Qian Y., Yunus M. M., Rafiq K. R. M. (2024). Digital Innovations in Higher Education: A Systematic Review. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 14(2), pp. 1330-1344. https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v14-i2/20630 (accessed May 31, 2026).
• Sanchez L., Penarreta J., Soria Poma X. (2024). Learning Management Systems for Higher Education: A Brief Comparison. Discover Education, 3, 58. https://doi.org/10.1007/s44217-024-00143-5 (accessed May 31, 2026).
• Silva Carmo J. E., Pacheco Lacerda D., Orsolin Klingenberg C., Sartori Piran F. A. (2025). Digital Transformation in the Management of Higher Education Institutions. Sustainable Futures, 9, 100692. https://doi.org/10.1016/j.sftr.2025.100692 (accessed May 31, 2026).
• Smith M. D. (2023). The Abundant University: Remaking Higher Education for a Digital World. Cambridge, MA: MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/14247.001.0001 (accessed May 31, 2026).
• Souli S. P., Pierrakeas C. (2025). Contemporary Trends in University Administration with the Integration of Digital/New Technologies. Administrative Sciences, 15(11), 437. https://doi.org/10.3390/admsci15110437 (accessed May 31, 2026).
• Tang J., Huang P., Yan S. (2025). Digital Transformation in Higher Education: Logical Framework, Practical Dilemmas, and Implementation Approaches. Frontiers in Psychology, 16, 1565591. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1565591 (accessed May 31, 2026).
• Verhoef P. C., Broekhuizen T., Bart Y., Bhattacharya A., Qi Dong J., Fabian N., Haenlein M. (2021). Digital Transformation: A Multidisciplinary Reflection and Research Agenda. Journal of Business Research, 122, pp. 889-901. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.022 (accessed May 31, 2026).
• Vial G. (2019). Understanding Digital Transformation: A Review and a Research Agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), pp. 118-144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003 (accessed May 31, 2026).
სტატია მომზადდა თსუ-ის კვლევითი პროექტის ფარგლებში.