論文の概要: An Integrated System for Real-Time Student Assessment and Career Guidance Using Neural Networks in Computing Disciplines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15831v1
• Date: Sun, 14 Jun 2026 14:09:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.877689
• Title: An Integrated System for Real-Time Student Assessment and Career Guidance Using Neural Networks in Computing Disciplines
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたリアルタイム学生評価・キャリア指導システムの構築
• Abstract要約: 本研究では,CGEシステムとWebベースの学生評価(WBSA)プラットフォームを統合した,AIによる学生評価・キャリア予測システムを提案する。 CGEは、AIを使用したパーソナライズされたキャリアレコメンデーションを強化し、卒業後の学生が適切な仕事、研究領域、そして彼らのスキルと関心に合わせた高等教育機会を特定するのを支援する。 WBSAプラットフォームは、評価、パーソナライズされたタスク、メンターシップ活動、セキュアなリアルタイムチャットアプリケーションを通じて、学生と教員の相互作用をさらに強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many undergraduate students in Computer Science (CS) and Software Engineering (SWE) struggle to identify suitable career paths, particularly when their academic performance, abilities, and interests do not fully align. To address this issue, this study proposes an AI-driven Student Assessment and Career Prediction System that integrates a Career Guidance Expert (CGE) system with a Web-Based Student Assessment (WBSA) platform. Within the integrated framework, CGE enhances personalized career recommendations using AI while also assisting students after graduation in identifying suitable jobs, research domains, and higher study opportunities aligned with their skills and interests. The WBSA platform further strengthens interaction between students and faculty through assessments, personalized tasks, mentorship activities, and a secure real-time chat application. The CGE system employs a Multilayer Perceptron (MLP) model trained on real-world academic and extracurricular data collected using the snowball sampling method from the students of universities, achieving a validation accuracy of 94.71% in predicting personalized career paths. A pre-survey was conducted across universities to evaluate the proposed model before deployment. The WBSA system was developed as a modern web application using technologies such as Node.js, Next.js, and PostgreSQL to ensure scalability, responsiveness, and secure data management. The overall system is supported by a secure cloud-based infrastructure, the platform provides reliable performance while assisting graduates to select suitable career path in IT sector. In addition, a post-survey involving both students and faculty was conducted to gather feedback and further improve the overall effectiveness and usability of the system.
• Abstract（参考訳）: コンピュータサイエンス(CS)とソフトウェア工学(SWE)の多くの学部生は、特に学業成績、能力、興味が完全に一致していない場合に、適切なキャリアパスを特定するのに苦労している。 そこで本研究では,キャリア指導エキスパート(CGE)システムとWebベースの学生評価(WBSA)プラットフォームを統合した,AIによる学生評価・キャリア予測システムを提案する。 統合されたフレームワーク内では、CGEはAIを使用したパーソナライズされたキャリアレコメンデーションを強化し、卒業後の学生が適切な仕事、研究領域、そして彼らのスキルと関心に合わせたより高い研究機会を特定するのを支援する。 WBSAプラットフォームは、評価、パーソナライズされたタスク、メンターシップ活動、セキュアなリアルタイムチャットアプリケーションを通じて、学生と教員の相互作用をさらに強化する。 CGEシステムは、大学学生の雪玉採取法を用いて収集された実世界の学術的・外的データに基づいて訓練された多層パーセプトロン(MLP)モデルを用いており、パーソナライズされたキャリアパスを予測する上で、94.71%の検証精度を達成している。 導入前に提案したモデルを評価するために、大学間で事前調査が行われた。 WBSAシステムは、Node.js、Next.js、PostgreSQLといった技術を使って、スケーラビリティ、応答性、セキュアなデータ管理を保証するモダンなWebアプリケーションとして開発された。 プラットフォームは信頼性の高いパフォーマンスを提供し、卒業生がITセクターで適切なキャリアパスを選択するのを支援します。 さらに,学生と教員の双方を巻き込んだ調査を行い,フィードバックを収集し,システム全体の有効性とユーザビリティをさらに向上させた。

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