Die rasante Entwicklung der Technologie und die wachsende digitale Wirtschaft haben die Entscheidungsfindung im Bereich Karriere für Studierende und Berufsanfänger erheblich verkompliziert. Traditionelle Beratungsansätze sind statisch, allgemein gehalten und berücksichtigen weder individuelle Fähigkeitsprofile noch den sich wandelnden Bedarf der Branche oder personalisierte Lernverläufe. Dieses Papier stellt ElevateX vor, eine KI-gestützte Karriereberatungsplattform, die große Sprachmodelle (LLMs) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) nutzt, um personalisierte Karriereempfehlungen, Kompetenzlückenanalysen, dynamische Lernfahrpläne, Projektvorschläge, Einblicke in Lebensläufe und simulierte Vorstellungsgespräche anzubieten. ElevateX bindet Nutzer über einen intelligenten Fragebogen ein, der ihre Fähigkeiten, Interessen und Ziele bewertet und anschließend maßgeschneiderte handlungsorientierte Empfehlungen generiert. Experimentelle Bewertungen zeigen eine hohe Nutzerzufriedenheit, verbesserte Klarheit in Karriereentscheidungen und messbare Zuwächse im Bewusstsein für Fähigkeiten der Teilnehmer. Die Plattform schließt eine entscheidende Lücke in zugänglicher, personalisierter und datenbasierter Karriereberatung für die Studierendengemeinschaft.
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Saif Chaudhary
Faizan Bari
Arbab Ansari
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Chaudhary et al. (Thu,) untersuchten diese Fragestellung.
www.synapsesocial.com/papers/69e07dad2f7e8953b7cbeacf — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19566697