Кузня профессий: интеллектуальная система персонализированной профориентации школьников
- Автор(ы): Громова Юлия, Берсенев Артем, Щукин Ярослав
- Научный руководитель: Циневич Р.И., наставник дополнительного образования
- Учебное заведение: ГБУ ДО Воронежской области "Центр инженерных компетенций детей и молодежи "Кванториум", г. Россошь
В работе представлена интеллектуальная система «Кузня профессий», предназначенная для персонализированной профориентации школьников 15–17 лет. Система анализирует образовательные достижения, интересы, способности и результаты профориентационного тестирования пользователя, после чего формирует индивидуальные рекомендации по выбору профессии и образовательной траектории.
Современные школьники сталкиваются с необходимостью раннего выбора будущей профессии, однако существующие профориентационные сервисы зачастую предлагают универсальные рекомендации без учета индивидуальных особенностей пользователя. Это может привести к ошибочному выбору образовательного направления и снижению мотивации к обучению.
Для решения данной проблемы разработана интеллектуальная веб-платформа «Кузня профессий». Пользователь проходит регистрацию, заполняет профиль, указывает свои интересы, достижения и результаты тестирования. На основе полученных данных система выполняет анализ и предлагает несколько наиболее подходящих направлений профессионального развития, а также рекомендации по образовательным программам.
Приложение реализовано по клиент-серверной архитектуре с использованием современных технологий: Python, FastAPI, PostgreSQL, React, TypeScript и Docker. Взаимодействие компонентов осуществляется через REST API, что обеспечивает масштабируемость и возможность дальнейшего развития системы.
Разработанный прототип демонстрирует возможность создания эффективного инструмента цифровой профориентации, который может применяться в школах, учреждениях дополнительного образования и центрах профориентации. В дальнейшем планируется расширение базы профессий, интеграция с образовательными платформами и внедрение алгоритмов машинного обучения для повышения точности рекомендаций.