Improving Graduate Outcomes by Identifying Skills Gaps and Recommending Courses Based on Career Interests
Rahul Soni, Basem Suleiman, Sonit Singh
本文旨在通过提出课程推荐系统的设计和开发,解决为学生选择相关课程的挑战。 课程推荐系统利用数据分析技术和机器学习算法的组合来推荐符合当前行业趋势和要求的课程。 为了提供定制的建议,该研究需要设计和实施一个广泛的算法框架,该框架结合了机器学习方法,用户偏好和学术标准。 该系统采用数据挖掘和协作过滤技术来检查过去的课程和个人职业目标,以提供课程建议。 此外,为了提高推荐系统的可访问性和实用性,特别注意开发易于使用的前端接口。 前端设计通过迭代原型和用户输入修订,优先考虑视觉清晰度,交互和简单性,保证流畅和迷人的用户体验。 我们通过整合用户反馈来完善和优化拟议系统,确保其有效满足目标用户的需求和偏好。 拟议的课程推荐系统可以成为学生,教师和职业顾问的有用工具,用于促进终身学习和专业进步,因为它填补了大学学习和行业期望之间的差距。 我们希望拟议的课程推荐系统将帮助大学生做出数据驱动和行业明智的课程决策,进而改善大学部门的研究生成绩。
This paper aims to address the challenge of selecting relevant courses for students by proposing the design and development of a course recommendation system. The course recommendation system utilises a combination of data analytics techniques and machine learning algorithms to recommend courses that align with current industry trends and requirements. In order to provide customised suggestions, the study entails the design and implementation of an extensive algorithmic framework that combines m...
