Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Ключевые слова: students, physical education and sports, employment, forecast, artificial intelligence, program, студенты, физическая культура и спорт, трудоустройство, прогноз, искусственный интеллект, программа
Аннотация: Цель исследования: доказать эффективность разработанной в исследовании программы для реализации прогнозирования трудоустройства выпускников с использованием технологии искусственного интеллекта. В ходе исследования были выявлены категории признаков, которые наиболее точно и существенно влияют на прогнозирование трудоустройства выпуПоказать полностьюскников. На основании анализа данных с помощью технологии искусственного интеллекта было выявлено, что ключевым фактором, определяющим трудоустройство выпускников университета, обучавшихся по физкультурно-спортивным профилям бакалавриата, является место проживания студента до поступления в вуз. При наличии дополнительных факторов, таких как средний академический балл и другие признаки, вероятность трудоустройства возрастает, достигая 100 % при наличии всех шести выявленных категорий при проведении эксперимента. Практическая значимость исследования заключается в возможности повысить точность прогнозирования и более эффективно выявлять студентов из «группы риска», которые с высокой вероятностью могут столкнуться с трудностями при трудоустройстве в физкультурно-спортивную отрасль. The objective of the study: to develop and test a program based on artificial intelligence technology for predicting the employment of graduates majoring in physical education and sports. The study identified categories of features that most accurately and significantly affect the prediction of graduate employment. Based on the analysis of data using artificial intelligence technology, it was found that the key factor determining the employment of university graduates who studied in physical education and sports bachelor's programs is the student's place of residence before entering the university. In the presence of additional factors, such as GPA and other features, the probability of employment increases, reaching 100 % in the presence of all six identified categories during the experiment. The practical significance of the study lies in the ability to improve the accuracy of forecasting and more effectively identify students from the «risk group» who are highly likely to encounter difficulties in finding employment in physical education and sports.
Журнал: Научный вестник МГУСиТ: спорт, туризм, гостеприимство
Выпуск журнала: № 2
Номера страниц: 73-84
ISSN журнала: 27130797
Место издания: Москва
Издатель: Московский государственный университет спорта и туризма