A Model for Electronic Good Governance in Electronic Learning Sector of Iran
محل انتشار: فصلنامه مدیریت فناوری اطلاعات، دوره: 8، شماره: 3
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 251
فایل این مقاله در 30 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JITM-8-3_009
تاریخ نمایه سازی: 26 بهمن 1400
چکیده مقاله:
Despite the various models and frameworks on electronic good governance are introduced, the multiple dimensions model of electronic good governance in the field of e-Learning has not been reviewed this subject in a integrated, comprehensive, process-oriented and systematic model. In this article, in order to explain the process of electronic good governance, by a systematic review of the related literature and backgrounds, all factors were identified using meta-synthesis methodology. Then, based on grounded theory methodology and Strauss and Corbin paradigmatic approach, the open, axial and selective coding were conducted. In the following, by using survey method, we determined the importance and priority of all proposed factors. It was also indicated that this research was innovative in the fields of methodology, results and the proposed model which had not been considered in the previous researches. So that, the proposed model resolved the shortcomings of past researches and made it possible for the public sector, private and civil society organizations to consider the process of establishing electronic good governance in e-Learning sector in Iran as a dynamic process.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
علیرضا مقدسی
Assistant Prof., Faculty of Management, Imam Reza International University, Iran
امیر مانیان
Associate Prof., Faculty of Management, Tehran University, Iran
رحمت الله قلی پور
Associate Prof., Faculty of Management,Tehran University, Iran
علیرضا حسن زاده
Associate Prof., Faculty of Management and Economic,Tarbiat Moddares University,Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :