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招聘中的人工智能：对影响其采用速度的因素的探索性研究。
Ayşegül Begüm Kerey 和 Enrico D'Alessandro 过去几年中，AI 在招聘领域的应用加速发展。然而，人力资源经理明显不愿意为其部门投资 AI 工具。为了了解引发这种抵制的原因，本论文研究了影响 AI 在人力资源领域应用速度的因素，重点关注招聘解决方案。在设计受权变视角启发的分析框架时，通过文献综述搜索了这些因素，并通过定性研究在大小和方向上测试了它们的影响。为此，作者进行了一个涉及外部合作伙伴（一家 AI 解决方案提供商初创公司）的案例研究。对不同级别的利益相关者进行了总共 16 次半结构化访谈，包括外部合作伙伴的员工、投资者、竞争对手和最终用户。最后，对 AI 招聘市场进行了战略分析。我们的目标是，将有关这些因素的信息与战略分析相结合，使行业内的公司能够做出更明智的战略决策。关键词：招聘中的人工智能、招聘中人工智能的采用、影响采用的因素、测试因素、战略分析。
人工智能如何实现并增强工业市场的价值共同创造？医疗生态系统中的探索性案例研究
数字化转型带来的技术革命正在极大地重塑企业在 B2B 工业市场中共同创造价值的方式。在数字技术的众多形式中，人工智能具有最强大的普遍影响。依靠来自医疗行业案例研究的经验证据，我们的研究旨在了解不同类型的基于人工智能的解决方案如何支持企业在 B2B 工业市场中共同创造价值。我们提出了一个具有两个迭代循环的综合框架。第一个迭代循环将技术服务提供商与医疗保健客户联系起来，展示了如何通过感知和响应机制共同创建基于人工智能的以客户为中心的解决方案；第二个迭代循环将医疗保健客户与患者联系起来，通过用户的知识增强运营实践，从而提供更好的护理并改善患者旅程。讨论了理论和实践的意义，并提出了未来研究的想法。
学生使用 BBC Micro:bit 设计编程技术解决方案时的技术知识探索性研究
摘要 技术教育者经常提供一些活动，让学生使用各种编程材料设计程序化技术解决方案 (PTS)，以培养学生与 PTS 和数字技术相关的技术知识。然而，很少有研究调查学生如何体验这些活动。为了填补这一知识空白，这项现象学研究探讨了学生如何使用 BBC Micro:bit 设计 PTS，并确定这些学生所需的技术知识，从关键方面（即需要辨别的方面）来看，以成功解决现实世界的任务——防盗警报的设计和编码。数据是从 10 岁和 14 岁学生的草图、访谈和视频记录中收集的。这项研究表明，学生在活动中遇到了两个相互交织的现象：PTS 的双重性质（即结构和功能）和 BBC Micro:bit 材料。研究结果表明，学生需要了解根据组件的功能使用哪些组件以及如何组织这些组件，以便它们与使用反馈控制的代码进行交互。也就是说，学生需要通过组合 BBC Micro:bit 编辑器中的块来编写条件语句。为了编写工作代码，学生需要知道块代表什么、在编辑器中哪里可以找到块以及如何解释块的形状。结果对教授技术知识具有启示意义，表明解决这些现象和关键方面对于培养学生使用 BBC Micro:bit 设计 PTS 的概念和程序知识非常重要。