기술의 급속한 발전과 디지털 경제의 확대는 학생들과 신입 졸업생들에게 커리어 결정의 복잡성을 크게 증가시켰습니다. 전통적인 진로 상담 방식은 정적이고 일반화되어 있으며, 개인의 기술 프로필, 변화하는 산업 수요, 맞춤형 학습 경로를 반영하지 못합니다. 본 논문에서는 대형 언어 모델(LLM)과 자연어 처리(NLP)를 활용하여 개인화된 커리어 추천, 기술 격차 분석, 동적 학습 로드맵, 프로젝트 제안, 이력서 인사이트, 모의 면접 시뮬레이션을 제공하는 AI 기반 커리어 가이드 플랫폼 ElevateX를 소개합니다. ElevateX는 사용자의 기술, 관심사, 열망을 평가하는 지능형 설문지를 통해 참여를 유도하며, 그 후 사용자 프로필에 맞춘 실행 가능한 지침을 생성합니다. 실험적 평가 결과, 높은 사용자 만족도, 향상된 커리어 명확성, 참가자의 기술 인식에서 측정 가능한 향상을 나타냈습니다. 본 플랫폼은 학생 커뮤니티를 위한 접근성 높고 개인화되며 데이터 기반 진로 상담의 중요한 공백을 해소합니다.
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Saif Chaudhary
Faizan Bari
Arbab Ansari
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Chaudhary 등(Thu,)이 해당 문제를 연구했습니다.
www.synapsesocial.com/papers/69e07dad2f7e8953b7cbeacf — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19566697
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