评估大学生个性发展和职业准备的智能系统
摘要：大学学术指标，如成绩单和GPA，常被用来评估学生的知识获取，但缺乏综合性的指标来衡量他们对毕业后生活挑战的准备程度。本研究探讨了各种因素对大学生变革和转型的准备程度的影响，重点关注他们对职业的准备程度。方法学包括设计一份基于Paul J. Mayer的《平衡轮》的调查问卷，以捕捉学生对各个生活方面的情感，包括对教育过程的满意度和薪水期望。从KBTU学生调查收集到的数据（n=47）经过机器学习模型进行处理：线性回归，支持向量回归（SVR），随机森林回归。随后，利用这些模型和模糊集建立了一个智能系统。该系统能够评估毕业生对未来职业的准备程度，并具有较高的预测能力。本研究的发现对教育机构具有实际意义。这样的智能系统可以成为大学评估和提升学生对毕业后挑战准备程度的有价值工具。通过认识到影响学生准备改变的因素，大学可以改进课程和流程，更好地为学生的职业之旅做好准备。
作者：Izbassar Assylzhan, Muragul Muratbekova, Daniyar Amangeldi, Nazzere Oryngozha, Anna Ogorodova, Pakizar Shamoi
论文ID：2308.15620
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-08-31