Fugu-MT 論文翻訳(概要): A national longitudinal dataset of skills taught in U.S. higher education curricula

論文の概要: A national longitudinal dataset of skills taught in U.S. higher education curricula

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13163v1
Date: Fri, 19 Apr 2024 20:14:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 20:08:39.491899
Title: A national longitudinal dataset of skills taught in U.S. higher education curricula
Title（参考訳）: 米国高等教育カリキュラムにおけるスキルの全国的縦断的データセット
Authors: Alireza Javadian Sabet, Sarah H. Bana, Renzhe Yu, Morgan R. Frank,
Abstract要約: 約3千の高等教育機関で教えられた300万人以上のコースから推定されるスキルの経時的データセットを提示する。我々のデータセットは、大学労働者の大規模表現と経済における役割を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Higher education plays a critical role in driving an innovative economy by equipping students with knowledge and skills demanded by the workforce. While researchers and practitioners have developed data systems to track detailed occupational skills, such as those established by the U.S. Department of Labor (DOL), much less effort has been made to document skill development in higher education at a similar granularity. Here, we fill this gap by presenting a longitudinal dataset of skills inferred from over three million course syllabi taught at nearly three thousand U.S. higher education institutions. To construct this dataset, we apply natural language processing to extract from course descriptions detailed workplace activities (DWAs) used by the DOL to describe occupations. We then aggregate these DWAs to create skill profiles for institutions and academic majors. Our dataset offers a large-scale representation of college-educated workers and their role in the economy. To showcase the utility of this dataset, we use it to 1) compare the similarity of skills taught and skills in the workforce according to the US Bureau of Labor Statistics, 2) estimate gender differences in acquired skills based on enrollment data, 3) depict temporal trends in the skills taught in social science curricula, and 4) connect college majors' skill distinctiveness to salary differences of graduates. Overall, this dataset can enable new research on the source of skills in the context of workforce development and provide actionable insights for shaping the future of higher education to meet evolving labor demands especially in the face of new technologies.
Abstract（参考訳）: 高等教育は、労働者が要求する知識と技能を学生に提供することによって、革新的な経済を推進していく上で重要な役割を担っている。研究者や実践者は、米国労働省(DOL)が確立したような、詳細な職業スキルを追跡するデータシステムを開発したが、高等教育におけるスキル開発を同様の粒度で文書化する努力は、はるかに少ない。このギャップを埋めるために、約3千の高等教育機関で教えられた300万人以上のコースから推定されるスキルの経時的データセットを提示する。このデータセットを構築するために、DOLが職業記述に用いた詳細な職場活動(DWA)のコース記述から自然言語処理を適用した。そして、これらのDWAを集約して、機関や学術専攻のためのスキルプロファイルを作成します。我々のデータセットは、大学労働者の大規模表現と経済における役割を提供する。このデータセットの有用性を示すために、私たちはそれを使っています。 1)米国労働統計局によると、労働力の技能と技能の類似性を比較する。 2【登録データに基づく取得スキルの性別差の推定】 3)社会科学カリキュラムで教えられるスキルの時間的傾向を描いている。 4)大学長のスキル特性と卒業生の給与差を結びつける。全体として、このデータセットは、労働開発におけるスキルの源泉に関する新たな研究を可能にし、特に新技術に直面する労働需要の進展に対応するために、高等教育の未来を形作るための実用的な洞察を提供することができる。

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