A escolha de uma colocação de estágio é uma etapa fundamental para muitos alunos, como estágio, pode ter um impacto substancial no seu desenvolvimento profissional. Pesquisadores da Universitas Pendidikan Ganesha, Na Indonésia, desenvolveram recentemente um sistema de recomendação baseado em IA que pode alocar os alunos para estágios que melhor correspondam às suas habilidades e aspirações.

Depois de concluírem o curso, os alunos muitas vezes lutam para descobrir o próximo passo, por falta de confiança em suas habilidades ou familiaridade com o mercado de trabalho. As universidades costumam orientar os alunos no início de suas carreiras, recomendando programas de estágio que estejam alinhados com suas habilidades e interesses.

Uma colocação de estágio bem-sucedida pode desempenhar um papel crucial na carreira de um aluno, ajudando-a a ganhar confiança e familiarizar-se com a realidade do ambiente de trabalho que escolheu. Por outro lado, uma colocação mal escolhida pode resultar na perda de confiança do aluno em si mesmo ou na perda de tempo em um local de trabalho que não está de acordo com suas habilidades.

Com isso em mente, a equipe de pesquisadores da Universitas Pendidikan Ganesha se propôs a desenvolver um sistema de recomendação que pudesse ajudar os alunos formados a escolher uma colocação de estágio adequada. Seu sistema usa uma rede neural artificial recorrente (RNA) que eles chamam de rede neural Elman para analisar os resultados dos testes de alunos individuais e determinar a colocação que melhor corresponde às suas competências.

Neste teste, os alunos fornecem informações sobre suas habilidades, notas, aspirações e interesses. Os mesmos alunos também preenchem um questionário chamado Inquérito Pessoal de Inventário, que avalia sua atitude e comportamento.

"Os alunos só precisam preencher o questionário e fazer o teste, "Os pesquisadores explicaram em seu artigo." Os dados obtidos no teste e no questionário são então processados ​​por uma RNA. "

Os pesquisadores treinaram e testaram seu sistema usando informações coletadas de uma amostra de alunos que estavam se candidatando a estágios após a conclusão do curso. Suas avaliações reuniram resultados altamente promissores, com o sistema atingindo um nível de precisão de 95 por cento na identificação das colocações de estágio que foram atribuídas aos alunos.

"Com base nos resultados dos nossos testes, o sistema pode reconhecer os dados de treinamento e os dados de teste também, "escreveram os pesquisadores." O sistema pode fornecer recomendações para colocações de estágio, como software house, multimídia, networking ou um trabalho administrativo para novos alunos que procuram estágios que correspondam às suas competências. "

O sistema desenvolvido pelos pesquisadores pode ser muito útil na Universitas Pendidikan Ganesha, permitindo que a equipe forneça recomendações de estágio com mais rapidez e eficiência. Para garantir que sua técnica se generalize bem em uma população maior de estudantes, Contudo, os pesquisadores podem precisar realizar mais estudos com um conjunto de dados de treinamento maior.

Até agora, seu sistema tem sido usado principalmente para fornecer recomendações de colocação para estudantes de informática, mas poderia ser estendido a outros campos de estudos. No futuro, outros grupos de pesquisa também podem se inspirar neste estudo e desenvolver sistemas de recomendações semelhantes para outras instituições.

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