Метод побудови інтелектуальної системи рекомендацій для професійної орієнтації

Abstract

Стаття містить результати розробки методу побудови інтелектуальної системи рекомендацій для профорієнтації. Запропонований метод включає в себе алгоритми використання засобів машинного навчання, елементів штучного інтелекту, процедур класифікації та формування рекомендацій. Основою побудови інтелектуальної системи рекомендацій є визначення методів формування вхідних даних на основі результатів тестування, консультування, аналізу ринку праці, потреб різних цільових аудиторій. Аналіз відомих інтелектуальних інформаційних систем, використання штучного інтелекту, результати досліджень алгоритмів машинного навчання та к-сусів дозволили сформувати авторський метод побудови інтелектуальної системи для професійної орієнтації.

This article examines the development of intelligent systems for professional orientation through machine learning and intelligent algorithms. It explores the design features, analyzes current methods, and integrates new approaches like psychological testing, counseling, skill profiling, and job fairs with modern platforms such as social media and virtual reality. The study investigates the use of machine learning for labor market analysis, recommendation systems, and individualized learning plans, highlighting the enhanced efficiency and personalization in career guidance. The findings reveal the significant potential of these systems to refine the precision and effectiveness of career choices.