Fugu-MT 論文翻訳(概要): Labour Market Information Driven, Personalized, OER Recommendation System for Lifelong Learners

論文の概要: Labour Market Information Driven, Personalized, OER Recommendation System for Lifelong Learners

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07465v1
Date: Fri, 15 May 2020 10:48:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-20 03:25:40.317283
Title: Labour Market Information Driven, Personalized, OER Recommendation System for Lifelong Learners
Title（参考訳）: 生涯学習者のための労働市場情報・個人化・OER推薦システム
Authors: Mohammadreza Tavakoli, Stefan T. Mol, and G\'abor Kismih\'ok
Abstract要約: 我々は、生涯学習者が関連するOERベースの学習コンテンツにアクセスし、労働市場に要求されるマスタースキルにアクセスできる新しい方法を提案する。我々のソフトウェアプロトタイプは、空白アナウンスにテキスト分類とテキストマイニングの手法を適用し、ジョブを意味のあるスキルコンポーネントに分解する。目的,論理,学習への貢献の観点から,12名の被験者を対象に,詳細な半構造化されたインタビューを行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we suggest a novel method to aid lifelong learners to access relevant OER based learning content to master skills demanded on the labour market. Our software prototype 1) applies Text Classification and Text Mining methods on vacancy announcements to decompose jobs into meaningful skills components, which lifelong learners should target; and 2) creates a hybrid OER Recommender System to suggest personalized learning content for learners to progress towards their skill targets. For the first evaluation of this prototype we focused on two job areas: Data Scientist, and Mechanical Engineer. We applied our skill extractor approach and provided OER recommendations for learners targeting these jobs. We conducted in-depth, semi-structured interviews with 12 subject matter experts to learn how our prototype performs in terms of its objectives, logic, and contribution to learning. More than 150 recommendations were generated, and 76.9% of these recommendations were treated as useful by the interviewees. Interviews revealed that a personalized OER recommender system, based on skills demanded by labour market, has the potential to improve the learning experience of lifelong learners.
Abstract（参考訳）: 本稿では、生涯学習者が関連するOERベースの学習コンテンツにアクセスし、労働市場に要求されるマスタースキルにアクセスできる新しい方法を提案する。私たちのソフトウェアプロトタイプは 1) 職種分類とテキストマイニングを空白告知に適用し、生涯学習者が対象とする有意義なスキル構成要素にジョブを分解する。 2) OERレコメンダシステムを作成し,学習者が自身のスキル目標に向かって進むための個別学習コンテンツを提案する。このプロトタイプの最初の評価では、データサイエンティストとメカニカルエンジニアという2つの仕事領域に注目しました。我々は,スキル抽出手法を適用し,これらの仕事をターゲットにした学習者にOERレコメンデーションを提供した。提案するプロトタイプの目的,論理,学習への貢献という観点から,12の主題の専門家を対象に,詳細な半構造化インタビューを行った。 150以上のレコメンデーションが作成され、76.9%のレコメンデーションが面接者によって有用として扱われた。インタビューの結果,労働市場の要求するスキルに基づいて,個人化されたOERレコメンデーションシステムは,生涯学習者の学習体験を改善する可能性があることがわかった。

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