論文の概要: Research on Individual Trait Clustering and Development Pathway Adaptation Based on the K-means Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22302v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 13:52:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.036692
• Title: Research on Individual Trait Clustering and Development Pathway Adaptation Based on the K-means Algorithm
• Title（参考訳）: K平均アルゴリズムに基づく個別経路クラスタリングと開発経路適応に関する研究
• Authors: Qianru Wei, Jihaoyu Yang, Cheng Zhang, Jinming Yang,
• Abstract要約: 本研究の目的は,K平均クラスタリングアルゴリズムを用いて大学生の正確なキャリアガイダンスを提供することである。 我々は, CET-4スコア, GPA, 性格特性, 学生のカドレ経験から, 3000人以上の学生のデータを分析した。 その結果,異なる特徴の組み合わせを持つ学生は,キャリアの方向性に適していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8028373471237495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the development of information technology, the application of artificial intelligence and machine learning in the field of education shows great potential. This study aims to explore how to utilize K-means clustering algorithm to provide accurate career guidance for college students. Existing methods mostly focus on the prediction of career paths, but there are fewer studies on the fitness of students with different combinations of characteristics in specific career directions. In this study, we analyze the data of more than 3000 students on their CET-4 scores, GPA, personality traits and student cadre experiences, and use the K-means clustering algorithm to classify the students into four main groups. The K-means clustering algorithm groups students with similar characteristics into one group by minimizing the intra-cluster squared error, ensuring that the students within the same cluster are highly similar in their characteristics, and that differences between different clusters are maximized. Based on the clustering results, targeted career guidance suggestions are provided for each group. The results of the study show that students with different combinations of characteristics are suitable for different career directions, which provides a scientific basis for personalized career guidance and effectively enhances students' employment success rate. Future research can further improve the precision of clustering and the guidance effect by expanding the sample size, increasing the feature variables and considering external factors.
• Abstract（参考訳）: 情報技術の発達に伴い、教育分野における人工知能と機械学習の応用は大きな可能性を秘めている。 本研究の目的は,K平均クラスタリングアルゴリズムを用いて大学生の正確なキャリアガイダンスを提供することである。 既存の手法は主にキャリアパスの予測に重点を置いているが、特定のキャリア方向に異なる特徴の組み合わせを持つ学生の適合度についての研究は少ない。 本研究では, CET-4スコア, GPA, 性格特性, 学生のカドレ体験に関する3000人以上の学生のデータを分析し, K-meansクラスタリングアルゴリズムを用いて, 学生を4つのグループに分類する。 K平均クラスタリングアルゴリズムは、クラスタ内2乗誤差を最小化し、同一クラスタ内の学生がそれぞれの特性に非常によく似ていることを保証し、異なるクラスタ間の差異を最大化することにより、類似した特徴を持つ学生を1つのグループにグループ化する。 クラスタリングの結果に基づいて,各グループを対象としたキャリアガイダンスの提案を行う。 調査の結果,異なる特徴の組み合わせを持つ学生は,キャリアの方向性に適しており,個人化されたキャリア指導のための科学的基礎を提供し,学生の雇用成功率を効果的に向上させることがわかった。 今後の研究は、サンプルサイズを拡大し、特徴変数を増やし、外部要因を考慮することにより、クラスタリングの精度とガイダンス効果をさらに向上させることができる。

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