Managing Inspirational SMART University Eco-Digital Projects. Case IITU Almaty, Kazakhstan

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.47839/ijc.25.1.4489
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper critically examines how the integration of Edge Artificial Intelligence (Edge AI) and Cloud-Native Artificial Intelligence (Cloud-Native AI) can enhance agility, scalability, and governance in modern project management. Drawing on literature published between 2019 and 2025, the study applies the Technology-Organization-Environment (TOE) and Diffusion of Innovations (DOI) frameworks to explore the technical, organizational, and environmental factors enabling hybrid Edge-Cloud adoption. Using a structured narrative review, the research synthesizes evidence on how distributed intelligence architectures reshape project agility, responsiveness, and lifecycle automation. Beyond synthesis, the paper introduces a novel Dual-Loop Edge-Cloud Governance Framework. This domain-specific conceptual model formalizes two complementary governance cycles: an Operational Loop at the edge, supporting real-time, autonomous project execution and local decision-making; and a Strategic Loop in the cloud, driving organizational learning, policy refinement, and global consistency. This framework provides essential theoretical and practical guidance for project leaders seeking to manage the inherent complexity and conflicting demands of hybrid AI systems, ensuring both rapid project responsiveness and long-term organizational alignment and accountability.