論文の概要: Improving Graduate Outcomes by Identifying Skills Gaps and Recommending Courses Based on Career Interests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09819v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:11:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.505084
• Title: Improving Graduate Outcomes by Identifying Skills Gaps and Recommending Courses Based on Career Interests
• Title（参考訳）: キャリアの関心に基づくスキルギャップと推薦コースの同定による大学院成績の向上
• Authors: Rahul Soni, Basem Suleiman, Sonit Singh,
• Abstract要約: 本稿では,コースレコメンデーションシステムの設計と開発について述べる。 データ分析技術と機械学習アルゴリズムを使用して、現在の業界動向や要件に沿ったコースを推奨する。 提案システムは,生涯学習や職業的進歩を促進する上で,学生,インストラクター,キャリアアドバイザーにとって有用なツールとなる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09558392439655013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper aims to address the challenge of selecting relevant courses for students by proposing the design and development of a course recommendation system. The course recommendation system utilises a combination of data analytics techniques and machine learning algorithms to recommend courses that align with current industry trends and requirements. In order to provide customised suggestions, the study entails the design and implementation of an extensive algorithmic framework that combines machine learning methods, user preferences, and academic criteria. The system employs data mining and collaborative filtering techniques to examine past courses and individual career goals in order to provide course recommendations. Moreover, to improve the accessibility and usefulness of the recommendation system, special attention is given to the development of an easy-to-use front-end interface. The front-end design prioritises visual clarity, interaction, and simplicity through iterative prototyping and user input revisions, guaranteeing a smooth and captivating user experience. We refined and optimised the proposed system by incorporating user feedback, ensuring that it effectively meets the needs and preferences of its target users. The proposed course recommendation system could be a useful tool for students, instructors, and career advisers to use in promoting lifelong learning and professional progression as it fills the gap between university learning and industry expectations. We hope that the proposed course recommendation system will help university students in making data-drive and industry-informed course decisions, in turn, improving graduate outcomes for the university sector.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,授業推薦システムの設計と開発を提案し,学生の科目選択の課題に対処することを目的とする。 このコースレコメンデーションシステムは、データ分析技術と機械学習アルゴリズムを組み合わせて、現在の業界動向や要件に沿ったコースを推薦する。 カスタマイズされた提案を提供するためには,機械学習手法,ユーザ嗜好,学術的基準を組み合わせた広範なアルゴリズムフレームワークの設計と実装が必要である。 このシステムは、過去のコースと個々のキャリア目標を調べるために、データマイニングと協調フィルタリング技術を用いています。 さらに、レコメンデーションシステムのアクセシビリティと有用性を向上させるために、使いやすいフロントエンドインタフェースの開発に特に注意を払っている。 フロントエンドの設計は、反復的なプロトタイピングとユーザ入力のリビジョンを通じて、視覚的明瞭さ、インタラクション、シンプルさを優先し、スムーズで魅力的なユーザエクスペリエンスを保証する。 我々は,ユーザのフィードバックを取り入れ,対象ユーザのニーズや嗜好を効果的に満たすことによって,提案システムの改良と最適化を行った。 提案したコースレコメンデーションシステムは、学生やインストラクター、キャリアアドバイザーが生涯学習と専門的進歩を促進する上で有用なツールであり、大学と産業の期待のギャップを埋める可能性がある。 提案するコースレコメンデーションシステムは、大学生がデータ駆動型および産業インフォームドのコース決定を行い、大学セクターの大学院成績を改善するのに役立つことを期待する。

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