Машинное обучение при создании профориентационных цифровых платформ на основе экспертного опроса, когнитивных стилей познавательной деятельности и метода «Random Forest»

Цель исследования. Целью исследования является разработка рекомендаций по созданию системы профессиональной ориентации (СПО) на основе алгоритма машинного обучения Random Forest. Исследование направлено на разработку системы, обеспечивающей работу по профориентации в два этапа. Этап 1: сбор данных о профессиональных склонностях испытуемого с помощью подробного теста для экспертной системы; этап 2: обучение модели для прогнозирования результатов на основе набора общих вопросов и результатов первого этапа; модель предсказывает, с какой вероятностью каждая из сфер подходит человеку.
Методы. Определение профессиональной предрасположенности проводится на основе опросника, построенного в форме экспертной системы профориентации (ЭСП), включающей базу знаний эксперта, которая учитывает профессиональные сферы деятельности и вопросы. При составлении вопросов предложено учитывать психологический фактор в развитии профессиональных когнитивных функций, для чего созданы концептуальные модели познавательных процессов.
Результаты. Создана профориентационная система СПО, сочетающая экспертный подход с машинным обучением на основе ансамблевой модели «Random Forest». Ансамблевый подход основан на объединении нескольких моделей с целью получения комбинированного прогноза, что позволяет создать более мощную и устойчивую модель. Система способна выделять основные профессиональные предпочтения, причем расхождения в определении неосновных сфер могут быть устранены за счет корректировки вопросов с точки зрения психологии и использования более разнообразных реальных данных для обучения модели.
Заключение. Эксплуатация системы показывает удовлетворительный результат и имеет перспективу для дальнейшего развития. Подтверждены лучшие качества по предсказанию будущей сферы деятельности испытуемого по сравнению с одиночными классификаторами благодаря компенсации индивидуальных погрешностей отдельных моделей.

1. Зинина С.М. Цифровые технологии как средство профессионального выбора: будущее и настоящее // Актуальные проблемы педагогики и психологии. Научный рецензируемый электронный журнал (сетевое издание). 2020. 1(3). С. 28-49. URL: https://pedpsy.ru/index.php/ped/article/view/21.

2. Влияние цифровых коммуникаций на формирование профессиональной культуры российской молодежи: результаты комплексного прикладного исследования / Е.В. Боровская, А. Ю. Домбровская, Р.В. Пырма, А.В. Синяков, А.А. Азаров // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2019. № 1. С. 228-251. https://doi.org/10.14515/monitoring.2019.1.11

3. Вербицкий А.А. Цифровое обучение: проблемы, риски и перспективы // Homo Cyberus. 2019. №1(6). URL: http://journal.homocyberus.ru/Verbitskiy_AA_1_2019.

4. Применение алгоритма машинного обучения для профориентации абитуриентов высшего учебного заведения / Л.Д. Забокрицкая, Т.А. Орешкина, И.Н. Обабков, Е.Г. Чепуров // Вестник Томского государственного университета. 2022. № 485. С. 217-225. https://doi.org/10.17223/15617793/485/24.

5. Рубцова О.В., Панфилова А.С., Смирнова В.К. Исследование взаимосвязи личностных особенностей подростков с их поведением в виртуальном пространстве (на примере социальной сети «ВКонтакте») // Психологическая наука и образование. 2018. Т. 23, № 3. C. 54-66. https://doi.org/10.17759/pse.2018230305.

6. Кругликов В.В. Роль социальных сетей в формировании гражданских ценностей подростков и молодежи на примере социальной сети «ВКонтакте» // УчиЛаб. 2024. № 7. С. 107-114. URL: https://f.uchilab.ru/publ/journal/2024/7.pdf.

7. Васильева О. Н., Неудачина О. Н. Влияние социальных сетей на формирование ценностей молодежи: проблемы и перспективы // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия «Психология и педагогика». 2018. № 3 (102). С. 16-25.

8. Maxitet. Колледж. Как соцсети влияют на выбор профессии подростков. URL: https://maxitet.ru/media/professii-i-socseti.

9. Марокова М.В., Бисинова З.Е. Роль социальных сетей в социализации молодежи // Система ценностей современного общества. 2012. № 22. С. 258-263.

10. Козыревская А.В., Осипов В.Е. Современное информационное пространство, его влияние на образование и социализацию человека // Вестник Восточно-сибирской государственной академии образования. 2010. Вып. 12. С. 24-30.

11. Плешаков В.А. Виртуальная социализация как современный аспект квазисоциализации личности // Проблемы педагогического образования: сб. науч. ст. / под ред. В.А. Сластѐнина, Е.А. Левановой. М.: МПГУ-МОСПИ, 2005. Вып. 21. С. 48-49.

12. Маклаков А. Г. Общая психология. СПб.: Питер, 2016. 583 с.

13. Психология / под общ. ред. В. Н. Дружинина. СПб.: Питер, 2009. 656 с.

14. Shoham Y., Leyton-Brown K. Multiagent systems: algorithmic, game-theoretic, and logical foundations. Cambridge University Press, 2008. 532 p.

15. Wooldridge M. J. An Introduction to Multiagent Systems. John Willey&Sons, 2009. 484 p.

16. Холодная М.А. Когнитивные стили. О природе индивидуального ума. СПб.: Питер, 2004. 384 с.

17. Лобанов А.П. Психология интеллекта и когнитивных стилей. Минск: Агентство В. Гревцова, 2008. 296 с.

18. Федотова О. С. Когнитивное моделирование как метод познания и изучения объекта в научных исследованиях // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2015. № 4 (46). Ч. II. C. 199-202.

19. О программной реализации когнитивных интероперабельных агентно-базированных систем / Н.С. Карамышева, А.С. Милованов, М.А. Митрохин, С.А. Зинкин // Известия Юго-Западного государственного университета. 2024. Т. 28, №1. С. 100-122. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2024-28-1-100-122.

20. Когнитивная пиринговая инфраструктура для организации коллективной работы над проектами на основе agile-методологии / Н.С. Карамышева, В.С. Александров, И.А. Кирюткин, С.А. Зинкин // Известия Юго-Западного государственного университета. 2024. Т. 28, №3. С. 131-163. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2024-28-3-131-163.

21. Manifesto for Agile Software. URL: http://www.agilemanifesto.org/.

22. Фарли Д. Современная программная инженерия. Программное обеспечение в эпоху эджайла и непрерывного развертывания. СПб.: Питер, 2023. 288 с.

23. Форд Н., Парсонс Р., Куа П. Эволюционная архитектура. Поддержка непрерывных изменений. СПб.: Питер, 2019. 272 с.

24. Лисанюк Е. Н., Павлова А. М. Логические аспекты многообразия агентов // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. 2016. Т. 11, № 4. С. 45-60.

25. Pacuit E. Dynamic Epistemic Logic I: Modeling Knowledge and Belief // Philosophy Compass. 2013. Vol. 8, № 9. P. 798-814.

26. Pacuit E. Dynamic Epistemic Logic II: Logics of Information Change // Philosophy Compass. 2013. Vol. 8, № 9. P. 815-833.

27. Модель убеждений, желаний и намерений. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Модель_убеждений,_желаний_и_намерений.

28. Березина Т. Н. Развитие когнитивных способностей как проблема практической психологии // Вестник Московского государственного гуманитарного университета им. М.А. Шолохова. 2009. № 4. С. 6-19. EDN MVYQDD.

29. Кириллов В.И., Старченко А.А. Логика. М.: Юрист, 2007. 256 с.

30. Голубева Г. Ф., Фещенко Е. М. Формирование эмоциональной устойчивости и волевого самоконтроля студентов в ситуации оценивания знаний // Вестник Брянского государственного университета. 2016. № 4 (30). С. 264-271.

31. Фандерберк Л. Может ли языковая модель определить ваш тип личности по системе Майерс-Бриггс на основе ваших ответов на вопросы? 30 января 2024. URL: https://ploomber.io/blog/llm-personality/.

32. Митяков Е. С., Шмелева А. Г., Ладынин А. И. Искусственный интеллект и машинное обучение. СПб.: Лань, 2026. 252 с.

33. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. 2001. Vol. 45, no. 1. P. 532.

34. Петровский В. А. Надличное «Я»: LLM-тестирование (идея метода) // Психология. Журнал Высшей Школы Экономики. 2024. №4. С. 14. URL: https://psy-journal.hse.ru/i7?ysclid=mlckwurz8f516294826.