Nie wiesz, jakie studia wybrać? Jak zaplanować swoją karierę? Peruwiański start-up zaprzągł maszynę w charakterze doradcy zawodowego i znalazł niszę rynkową.

Aż 70 procent abiturientów na świecie ma problem z wyborem kierunku studiów. Czasami decydują za nich rodzice, czasem moda. Niewielu abiturientów jest przekonanych, że wybiera właściwy dla siebie kierunek studiów.

Niezdecydowani mogą liczyć na pomoc szkolnych psychologów i doradców zawodowych m.in. z Młodzieżowych Centrów Kariery. Pytają o zainteresowania, sukcesy, cechy charakteru, szukają interesujących i dopasowanych do profilu ucznia kierunków. A gdyby tak zautomatyzować ten proces? Zrobili tak w Peru. I znaleźli niszę rynkową.

„Uczenie maszynowe może odgrywać integralną rolę dla przyszłych pokoleń wybierających ścieżki kariery” – stwierdza peruwiański start-up Queestudiar, który opracował system oparty na sztucznej inteligencji, pokazując, że da się algorytmicznie określić, w czym możesz być dobry w przyszłości.

Wielu niezdecydowanych

Queestudiar zastosował sztuczną inteligencję, bo zainteresowanie było tak duże, że specjaliści firmy nie nadążali z pomocą.

„Po zbadaniu 60 tysięcy profili studentów w Ameryce Łacińskiej, nasz obecny wskaźnik dokładności w doborze pożądanego kierunku studiów i wymarzonej uczelni wynosi 82 procent, a wskaźnik precyzji sięga 74 procent. Ale zawsze zalecamy proces eksploracyjny z jednym z doradców w naszym zespole” – wyjaśnia Mayra Lázaro, założycielka i prezes edtechu. Firma uważa, że dzięki uczeniu maszynowemu i przyjaznemu interfejsowi takie rozwiązania mogą w przyszłości zająć miejsce doradców zawodowych.

Wielokierunkowa ankieta

Postanowiłam testowo sprawdzić na własnej skórze, jak pomocna będzie analiza mojego profilu, wykonana przez maszynę, by podpowiedzieć mi, jaki kierunek studiów wybrać.

Wieloetapowa ankieta, którą wypełniłam online, pokazała, w czym jestem dobra, jakie mam zalety, w czym mogę się sprawdzić. Musiałam też określić swoje cele, umiejętności, pasje i zainteresowania.

Aż 70 procent abiturientów na świecie ma problem z wyborem kierunku studiów

Wywiad prowadzony przez chatbota był wielokierunkowy, a ankieta podzielona na kilka stopni. Badała moje zainteresowania, wartości, osobowość, powołanie, inteligencję, umiejętność współpracy czy zachowanie w grupie.

Okazało się, że moje cechy, umiejętności i pasje są niezwykle istotne w wyborze przyszłego zawodu. W trakcie sesji odpowiadałam niejednokrotnie na zaskakujące pytania, na przykład czy szybko zapamiętuję melodię i tekst piosenek, albo czy mam orientację w przestrzeni.

Zadane z góry

„Musisz spojrzeć na zewnątrz, aby w pełni wykorzystać swój potencjał. Żyjesz, aby uszczęśliwiać innych i czujesz się bardziej zadowolony, jeśli to robisz. Nie lubisz ciągłych zmian i osiągasz lepsze wyniki w czasie stabilności. Najlepiej nadajesz się do sytuacji wolnych od konfliktów” – ocenił moją osobowość system i zawyrokował, że najlepszą dla mnie będzie „kariera, w której poznasz proces konfiguracji i konserwacji systemów oprogramowania, będąc w stanie opanować języki programowania i techniki programowania, metodologie ich rozwoju oraz zarządzać firmami cyfrowymi. Będziesz mogła pracować jako programista, analityk systemów, programista stron internetowych, konsultant lub ekspert w zakresie inteligentnych rozwiązań” – zasugerowała mi maszyna. Oczywiście była przeze mnie nieco ukierunkowana, na początku testu wskazałam potencjalnie interesujące mnie trzy kierunki studiów. Wynik bardzo wnikliwej i wielopoziomowej ankiety bardzo mnie zadowolił.

Nad systemem pracowali oprócz inżynierów oprogramowania i speców od uczenia maszynowego również psychologowie i osoby zajmujące się doradztwem zawodowym. Połączono go z profilami uczelni oferujących wskazane kierunki w formie bazy danych instytucji edukacyjnych, którą studenci mogą przejrzeć. Mogą też określić poziom wydatków, jakie chce się przeznaczyć na studia: dzięki kwestionariuszowi internetowemu na swojej platformie Queestudiar poznaje swoich użytkowników pod względem potencjalnych zainteresowań zawodowych, budżetu i lokalizacji. Jeśli pojawia się problem – w interakcję z użytkownikiem wchodzi człowiek, specjalista Queestudiar.

Europejska próba

Nad podobnym rozwiązaniem pracują również naukowcy z Uniwersytetu Fryderyka Aleksandra (FAU) w Erlangen i Norymberdze. A system mają przetestować studenci uczelni.

Dr Karl Wilbers z Katedry Edukacji Biznesowej i Rozwoju Zasobów Ludzkich chce, aby SI oferowała uczniom rekomendacje dostosowane do ich potrzeb. Do współpracy zaprosił prof. dr. Svena Laumera zajmującego się systemami informatycznymi w biznesie i społeczeństwie oraz dr. Tobiasa Wolbringa, eksperta od empirycznej socjologii ekonomicznej. Naukowcy rozpoczynają konstruowanie systemu.

W pierwszym etapie skonsolidowane będą istniejące już duże zbiory danych o studentach, takie jak wiek, płeć, liczba zdanych egzaminów lub punkty ECTS – systemu gwarantującego zaliczanie studiów krajowych i zagranicznych do programu realizowanego przez studenta w macierzystej uczelni.

Dzięki temu powstaną anonimowe profile postępów akademickich. Następnie trzeba będzie dopasować do nich indywidualne cechy. SI szybko wykryje odchylenia, a system zasugeruje indywidualne i osobiste rekomendacje dotyczące kariery.

Pomysłodawcy muszą zastanowić się, jak pogodzić konflikt między poufnością, a zdobywaniem indywidualnych informacji

Przed naukowcami poważne wyzwanie stawia np. ustalenie, kiedy studenci, w zamian za spersonalizowane rekomendacje, będą gotowi dostarczyć systemowi swoje dane, np. informacje o zachowaniach edukacyjnych. Poza tym muszą zastanowić się, jak pogodzić konflikt między poufnością, a zdobywaniem indywidualnych informacji i jak sprawić, by studenci zaakceptowali taką metodę konsultacji.

Projekt planowany jest na jeden rok, rusza w formie trzech mniejszych podprojektów. Skupiają się one na jakości danych, analizie postępów w nauce i poziomu akceptowalności systemu rekomendacji opartego na uczeniu maszynowym. Projekt finansuje Fundacja Volkswagen w wysokości 145 tysięcy euro w ramach programu „Sztuczna inteligencja i społeczeństwo przyszłości”.

Na niemieckim uniwersytecie, w ramach pięciu wydziałów (od filozofii po przyrodę, medycynę, prawo i nauki techniczne), szkoli się obecnie blisko 40 tysięcy studentów. Wśród kluczowych obszarów badawczych uczelni znajdują się np. świat pracy, obliczenia o wysokiej wydajności, analityka, elektronika i transformacja cyfrowa, przyszłe systemy energetyczne, medycyna, nauki przyrodnicze i zdrowie czy nowe materiały i procesy.

W 2018 roku uniwersytet zajął 5. miejsce w rankingu 100 najbardziej innowacyjnych uniwersytetów w Europie według agencji Reutersa.

Skip to content