Автор(и):
- Єременко Іван Максимович,
- Оксанич Ірина Григорівна, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-4570-711X
DOI: https://doi.org/10.32782/2307-9770.2024.12.03.05
Мова статті: UKR
Анотація
Метою даного дослідження є розробка методу оцінки професійної придатності школярів із використанням алгоритмів машинного навчання. Дослідження спрямоване на вдосконалення процесу профорієнтації, підвищення точності оцінки професійних схильностей учнів та формування персоналізованих рекомендацій щодо вибору майбутньої професії. У роботі застосовано комплексний підхід, що поєднує математичні моделі, психодіагностичні показники та сучасні інформаційні технології. Основним інструментом є штучні нейронні мережі, які аналізують великі обсяги даних, виявляють приховані залежності та формують прогнози щодо професійної придатності учнів. Розроблений метод дозволяє з високою точністю оцінювати відповідність учнів професійним вимогам та прогнозувати їхні кар’єрні перспективи. Застосування багатошарового персептрона забезпечує гнучкість і точність у прийнятті рішень, що дозволяє адаптувати рекомендації до індивідуальних особливостей школярів. Використання сучасних алгоритмів машинного навчання значно підвищує ефективність процесу профорієнтації та мінімізує суб’єктивний фактор при ухваленні рішень. Наукова новизна дослідження полягає у застосуванні алгоритмів штучного інтелекту для автоматизації процесу оцінки професійної придатності школярів. Запропонований метод відрізняється від традиційних підходів інтеграцією персоналізованих рекомендацій на основі аналізу багатофакторних даних. Вперше здійснено комплексне поєднання психодіагностичних методик із алгоритмами машинного навчання, що дозволяє не лише прогнозувати професійні схильності, а й формувати рекомендації щодо розвитку необхідних навичок. Розроблений метод може бути впроваджений у систему освіти для підвищення ефективності профорієнтаційної роботи в школах. Він дозволяє вчителям, шкільним психологам і консультантам швидко та об’єктивно оцінювати професійну придатність учнів та надавати їм індивідуальні рекомендації щодо вибору кар’єрного шляху. Запропонований підхід також може бути використаний у центрах зайнятості, освітніх платформах і системах онлайн-навчання для підбору персоналізованих навчальних траєкторій.
Ключові слова
профорієнтація, машинне навчання, нейронні мережі, аналіз даних, персоналізовані рекомендації, психологічна діагностика, освітні технології, прогнозування кар’єри, автоматизовані системи
Бібліографічні посилання
1. Єгорова Є. В., Ігнатович О. М., Кобченко В. В., Литвинова Н. І., Марченко І. Б., Мерзлякова О. Л., Синявський В. В., Татаурова-Осика Г. П., Шевенко А. М. Професійна орієнтація: підручник для студентів. Кіровоград: Імекс-ЛТД, 2014. 240 с.
2. Петренко В. Г., Савченко Н. М. Професійна орієнтація: основи теорії та практики: монографія. Київ: Центр навчальної літератури, 2018. 420 с.
3. Боднар І. І. Професійна орієнтація школярів в умовах сучасного ринку праці: теорія і практика: монографія. Київ: Наукова думка, 2020. 256 с.
4. Коваленко І. С. Методи профорієнтаційної роботи: методичний посібник. Харків: Ранок, 2016. 256 с.
5. Шевченко А. В., Іваненко Л. Г. Профорієнтація у школі: сучасні методи і форми: монографія. Львів: Світ, 2020. 312 с.
6. Мельник С.В. Визначення професійної придатності випускників закладів освіти в умовах відсутності мережі центрів з незалежного присвоєння професійних кваліфікацій. Освітня аналітика України. 2021. № 3 (14). С. 42-57.
7. Коропецька О. М. Психологічні основи професійної орієнтації та самореалізації особистості: навчальний посібник. Київ: КНУ Видавництво, 2022. 348 с.
8. Татаурова-Осика Г.П. Технологія визначення професійної придатності та професійно важливих якостей особистості. Проблеми сучасної психології. 2009. Вип. 6. Ч. 2. С. 279–282.
9. Алєксєєва С. Основні підходи до визначення професійної придатності особистості в умовах сучасної професійної освіти. Науковий вісник Інституту професійно-технічної освіти НАПН України. Професійна педагогіка. 2017. № 4. С. 62-67.
10. Корольчук М.С., Крайнюк В. М. Теорія і практика професійного психологічного відбору: навч. посіб. для студ. вищ. навч. закладів. К: Ніка-Центр, 2016. 536 с.
11. Гончаренко О. О., Супрун О. О. Сучасні підходи до професійної орієнтації школярів. «IPST-2023» дванадцята міжнародна науково-технічна конференція НТУ «ХПІ», 11.11–13.11.2023. С. 44-46.
12. Ошуркевич Н., Потіха З. Сучасний стан і проблеми професійної орієнтації молоді в Україні та Канаді. Continuing Professional Education: Theory and Practice (Series: Pedagogical Sciences). 2018. Iss. № 3-4 (56-57). С. 121-126.
13. Кочубей Т. Д., Міщенко М. С. Сучасні підходи до проблеми профорієнтаційної роботи. Психологія особистості. 2021. Вип. 26. С. 85-88.
14. Тест Дж. Голланда для визначення професiйних типiв особистостi. URL: https://era-ukraine.org.ua/wp-content/uploads/2023/12/2.1.2_Test-metodyka-Hollanda.pdf (дата звернення: 10.08.2024)
15. Методика визначення типу професії Є. Клімова. URL: https://univer.in.ua/tests/klimova/ (дата звернення: 13.08.2024).
16. Гудфеллоу І., Бенджіо Й., Курвілл А. Глибинне навчання. Київ: Наукова думка, 2020. 216 с.
17. Берко А. Ю., Коляса У. Я. Інформаційне забезпечення інтелектуальних систем професійної орієнтації. Львів: Національний університет “Львівська політехніка”, 2010.
18. Kingma D. P., Ba J. Adam. A Method for Stochastic Optimization. Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR). San Diego, 2015. 15 р.
19. Смирнов О. В., Коваленко П. С. Функція втрат у машинному навчанні: теорія та застосування: монографія / за ред. О. В. Смирнова. Київ: Наукова думка, 2021. 284 с.
20. Гнатюк О. О., Щербань В. В. Методи та моделі для автоматизованої підтримки професійної орієнтації. Чернівці: Чернівецький національний університет, 2015.