論文の概要: Skill-Driven Certification Pathways: Measuring Industry Training Impact on Graduate Employability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04588v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 03:09:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.506057
• Title: Skill-Driven Certification Pathways: Measuring Industry Training Impact on Graduate Employability
• Title（参考訳）: 技能駆動型認定パス:産業訓練が大学院生の就労性に及ぼす影響を測る
• Authors: Anatoli Kovalev, Narelle Stefanac, Marian-Andrei Rizoiu,
• Abstract要約: オーストラリアでは、2030年までに毎年約5万2000ドルの新規技術専門家を必要としている。 この研究は、MicrosoftのAI-900のような業界認定が、この重要なスキルギャップをいかに埋めるかを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4034704508343028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Australia faces a critical technology skills shortage, requiring approximately $52,000$ new technology professionals annually by 2030, while confronting a widening gap between employer requirements and graduate capabilities. With only $1\%$ of technology graduates considered immediately work-ready, traditional educational pathways alone prove insufficient to meet industry demands. This research examines how industry certifications, such as Microsoft's AI-900 (Azure AI Fundamentals), can bridge this critical skills gap. We propose a novel, data-driven methodology that quantitatively measures skill alignment between educational offerings and job market requirements by analysing over 2.5 million job advertisements from Australia, the US, and the UK, mapping extracted skills to industry taxonomies using the Vectorised Skills Space Method. Our findings reveal that combining university degrees with targeted industry certifications significantly enhances employability for technology roles. The Bachelor of Computer Science with AI major combined with AI-900 certification achieved the highest absolute skill similarity score for Machine Learning Engineer positions. Surprisingly, the largest improvements when augmented with AI certifications are experiences by non-technical degrees--such as nursing nursing--with up to $9,296\%$ percentage improvements in alignment with Machine Learning Engineer roles. Our results challenge conventional assumptions about technology career pathways. They can provide actionable insights for educational institutions seeking evidence-based curriculum design, students requiring strategic certification guidance, and employers recognising potential in candidates from non-traditional backgrounds who have obtained relevant certifications.
• Abstract（参考訳）: オーストラリアは、2030年までに毎年5万2000ドルの新規技術専門家を必要とし、雇用主の要求と卒業能力のギャップを拡大している。 技術系卒業生の1\%がすぐに仕事ができると考えるだけで、従来の教育経路だけでは業界のニーズを満たすには不十分だ。 この研究は、MicrosoftのAI-900(Azure AI Fundamentals)のような業界認定が、この重要なスキルギャップをいかに埋めるかを検討する。 本稿では,オーストラリア,米国,英国から250万件以上の求人広告を分析し,教育提供と求人市場要求のスキルアライメントを定量的に測定する新しいデータ駆動手法を提案する。 以上の結果から,大学学位と工業認定を併用することで,技術職の雇用性が著しく向上することが明らかとなった。 コンピュータサイエンスとAI専攻の学士とAI-900の認定が組み合わさって、機械学習エンジニアのポジションにおいて、最高の絶対的なスキル類似度スコアを達成した。 驚いたことに、AI認定の強化による最大の改善は、非技術学位(看護看護など)の経験であり、機械学習エンジニアの役割に合わせて最大9,296 %のパーセンテージの改善がある。 本研究は,技術キャリアパスに関する従来の仮定に挑戦する。 彼らは、エビデンスベースのカリキュラム設計を求める教育機関、戦略的認定のガイダンスを必要とする学生、および関連する認定を得た非伝統的なバックグラウンドから候補者の可能性を認識できる雇用主に対して、実用的な洞察を提供することができる。

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