Elegir una pasantía es un paso clave para muchos estudiantes, como pasantía puede tener un impacto sustancial en su desarrollo profesional. Investigadores de Universitas Pendidikan Ganesha, en Indonesia, recientemente desarrolló un sistema de recomendación basado en inteligencia artificial que puede asignar a los estudiantes a las pasantías que mejor se adapten a sus habilidades y aspiraciones.

Después de completar su grado, los estudiantes a menudo tienen dificultades para determinar su próximo paso, debido a la falta de confianza en sus habilidades o familiaridad con el mercado laboral. Las universidades a menudo guían a los estudiantes al comienzo de su carrera al recomendar programas de pasantías que están alineados con sus habilidades e intereses.

Una colocación de pasantía exitosa puede jugar un papel crucial en la carrera de un estudiante, ayudándola a ganar confianza y familiarizarse con la realidad del entorno de trabajo que eligió. Por otra parte, una ubicación mal elegida puede resultar en que el estudiante pierda la confianza en sí mismo o pierda tiempo en un lugar de trabajo que no está alineado con sus habilidades.

Teniendo esto en cuenta, El equipo de investigadores de la Universitas Pendidikan Ganesha se propuso desarrollar un sistema de recomendación que pudiera ayudar a los estudiantes graduados a elegir una pasantía adecuada. Su sistema utiliza una red neuronal artificial recurrente (ANN) a la que llaman red neuronal Elman para analizar los resultados de las pruebas de estudiantes individuales y determinar la ubicación que mejor se adapta a sus competencias.

En esta prueba, los estudiantes brindan información sobre sus habilidades, Los grados, aspiraciones e intereses. Los mismos estudiantes también completan un cuestionario llamado Encuesta personal de inventario, que evalúa su actitud y comportamiento.

"Los estudiantes solo deben completar el cuestionario y realizar la prueba, "Los investigadores explicaron en su artículo." Los datos obtenidos de la prueba y el cuestionario son luego procesados ​​por una ANN ".

Los investigadores capacitaron y probaron su sistema utilizando información recopilada de una muestra de estudiantes que estaban solicitando pasantías después de completar su curso. Sus evaluaciones arrojaron resultados muy prometedores, con el sistema logrando un nivel de precisión del 95 por ciento en la identificación de las pasantías que finalmente se asignaron a los estudiantes.

"Según los resultados de nuestras pruebas, el sistema puede reconocer bien los datos de entrenamiento y los datos de prueba, "escribieron los investigadores." El sistema puede proporcionar recomendaciones para pasantías, como casa de software, multimedia, la creación de redes o un trabajo administrativo para nuevos estudiantes que buscan pasantías que coincidan con sus competencias ".

El sistema desarrollado por los investigadores podría resultar muy útil en Universitas Pendidikan Ganesha, permitiendo que el personal distribuya recomendaciones de pasantías de manera más rápida y eficiente. Para asegurarse de que su técnica se generalice bien en una población estudiantil más grande, sin embargo, es posible que los investigadores deban realizar más estudios con un conjunto de datos de entrenamiento más amplio.

Hasta ahora, su sistema se ha utilizado principalmente para proporcionar recomendaciones de ubicación para estudiantes de informática, pero potencialmente podría extenderse a otros campos de estudios. En el futuro, otros grupos de investigación también podrían inspirarse en este estudio y desarrollar sistemas de recomendaciones similares para otras instituciones.

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