論文の概要: Course Recommender Systems Need to Consider the Job Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10876v2
• Date: Wed, 1 May 2024 09:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 17:45:32.787839
• Title: Course Recommender Systems Need to Consider the Job Market
• Title（参考訳）: 求人市場を考えるためのコースレコメンダシステム
• Authors: Jibril Frej, Anna Dai, Syrielle Montariol, Antoine Bosselut, Tanja Käser,
• Abstract要約: 本稿では,職業市場のスキル要求を取り入れたコースレコメンデーションシステムの構築を目指して,産業界と連携して研究を行う学術研究者の視点に焦点を当てる。 本稿では,これらの要求を効果的に解決するためのコースレコメンデータシステムの基本的特性について概説する。 本稿では,言語モデル(LLM)をスキル抽出に用い,求人市場に合わせて強化学習(RL)を施した既存のリコメンデータシステムに対処する初期システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.88792726960708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current course recommender systems primarily leverage learner-course interactions, course content, learner preferences, and supplementary course details like instructor, institution, ratings, and reviews, to make their recommendation. However, these systems often overlook a critical aspect: the evolving skill demand of the job market. This paper focuses on the perspective of academic researchers, working in collaboration with the industry, aiming to develop a course recommender system that incorporates job market skill demands. In light of the job market's rapid changes and the current state of research in course recommender systems, we outline essential properties for course recommender systems to address these demands effectively, including explainable, sequential, unsupervised, and aligned with the job market and user's goals. Our discussion extends to the challenges and research questions this objective entails, including unsupervised skill extraction from job listings, course descriptions, and resumes, as well as predicting recommendations that align with learner objectives and the job market and designing metrics to evaluate this alignment. Furthermore, we introduce an initial system that addresses some existing limitations of course recommender systems using large Language Models (LLMs) for skill extraction and Reinforcement Learning (RL) for alignment with the job market. We provide empirical results using open-source data to demonstrate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 現在のコースレコメンデータシステムは、主に学習者同士の相互作用、コースの内容、学習者の好み、インストラクター、制度、評価、レビューといった補足的なコースの詳細を活用してレコメンデーションを行う。 しかし、これらのシステムは、求人市場の進化するスキル需要という重要な側面をしばしば見落としている。 本稿では,職業市場のスキル要求を取り入れたコースレコメンデーションシステムの構築を目指して,産業界と連携して研究を行う学術研究者の視点に焦点を当てる。 求人市場の急激な変化と研究の現状を踏まえ、これらの要求を効果的に解決するためのコースレコメンデータシステムの基本的特性を概説する。 本研究は、求人情報から教師なしのスキル抽出、コース記述、履歴書、学習者目標と求人市場に対応するレコメンデーションの予測、このアライメントを評価するためのメトリクスの設計など、この目的がもたらす課題や研究課題にも及んでいる。 さらに,スキル抽出に大規模言語モデル(LLM)を,ジョブ市場に合わせて強化学習(RL)を併用した,既存のリコメンデータシステムに対処する初期システムを導入する。 オープンソースデータを用いて実験結果を提供し,その有効性を実証する。

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