論文の概要: Intelligent System for Assessing University Student Personality Development and Career Readiness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15620v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 20:32:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 15:34:11.287049
• Title: Intelligent System for Assessing University Student Personality Development and Career Readiness
• Title（参考訳）: 大学生の個性発達とキャリアの即応性を評価する知的システム
• Authors: Izbassar Assylzhan, Muragul Muratbekova, Daniyar Amangeldi, Nazzere Oryngozha, Anna Ogorodova, Pakizar Shamoi
• Abstract要約: 本研究は,大学生が変化と移行への準備に様々な要因が与える影響について考察する。 KBTUの学生調査から収集したデータは、機械学習モデルによって処理された。 これらのモデルとファジィセットを使用してインテリジェントシステムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While academic metrics such as transcripts and GPA are commonly used to evaluate students' knowledge acquisition, there is a lack of comprehensive metrics to measure their preparedness for the challenges of post-graduation life. This research paper explores the impact of various factors on university students' readiness for change and transition, with a focus on their preparedness for careers. The methodology employed in this study involves designing a survey based on Paul J. Mayer's "The Balance Wheel" to capture students' sentiments on various life aspects, including satisfaction with the educational process and expectations of salary. The collected data from a KBTU student survey (n=47) were processed through machine learning models: Linear Regression, Support Vector Regression (SVR), Random Forest Regression. Subsequently, an intelligent system was built using these models and fuzzy sets. The system is capable of evaluating graduates' readiness for their future careers and demonstrates a high predictive power. The findings of this research have practical implications for educational institutions. Such an intelligent system can serve as a valuable tool for universities to assess and enhance students' preparedness for post-graduation challenges. By recognizing the factors contributing to students' readiness for change, universities can refine curricula and processes to better prepare students for their career journeys.
• Abstract（参考訳）: 書き起こしやGPAといった学術的指標は、学生の知識獲得を評価するために一般的に用いられるが、学習後生活の課題に対する準備を測るための総合的な指標が欠如している。 本研究は,大学生の転向準備に対する諸要因の影響を考察し,キャリアへの準備に焦点をあてる。 本研究では,paul j. mayer の "the balance wheel" に基づく調査をデザインし,教育プロセスへの満足度や給与の期待度など,様々な生活面における学生の感情を捉えた。 kbtu学生調査(n=47)から得られたデータは、線形回帰、サポートベクトル回帰(svr)、ランダムフォレスト回帰といった機械学習モデルによって処理された。 その後、これらのモデルとファジィセットを使用してインテリジェントシステムを構築した。 このシステムは、卒業生の将来のキャリアに対する準備を評価でき、高い予測能力を示す。 本研究の成果は教育機関に実際的な意味を持つ。 このような知的システムは、大学が大学院の課題に対する学生の備えを評価し、強化するための貴重なツールとなり得る。 学生の変化への準備に寄与する要因を認識することで、大学はカリキュラムとプロセスを洗練し、学生のキャリアの旅に備えることができる。

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