КӘСІБИ БЕЙІМДІЛІКТІ ЖЕТІЛДІРУДЕ МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ЖӘНЕ NLP ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНУ

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2025.92.4.012
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Мақалада жасанды интеллект технологияларына негізделген кәсіби бейімділікті диагностикалау моделінің архитектурасы сипатталады. Модель деректерді зияткерлік чат-бот арқылы жинау, еңбек нарығы туралы ақпаратты NLP және кластерлеу әдістерімен талдау және білім алушылардың жеке профильдерін мамандық талаптарымен сәйкестендіру кезеңдерінен тұрады. Табиғи тілді өңдеу модельдері (BERT, GPT, Llama) пайдаланушы жауаптарын семантикалық талдауға мүмкіндік берсе, адаптивті диалог алгоритмдері деректерді жинаудың нақтылығын арттырады. Сәйкестендіру әдістері ретінде косинус ұқсастығы мен сиамдық нейрондық желілер қолданылып, кәсіби бағыттар мен жеке бейімділіктің үйлесімділігі бағаланады. Бұл тәсіл еңбек нарығы деректерімен біріге отырып, жекелендірілген кәсіби ұсынымдарқалыптастыруға мүмкіндік береді.