Розробка гібридної моделі інформаційного пошуку та графу знань для узгодження компетенцій між різними фреймворками

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.358313

Ключові слова:

пошук інформації, граф знань, узгодження компетенцій, CPL, SKKNI, O*NET, ESCO, індекс готовності до кар'єри

Анотація

Об’єктом цього дослідження є узгодження результатів навчання випускників індонезійських факультетів обчислювальної техніки (CPL – Capaian Pembelajaran Lulusan) з трьома гетерогенними рамками компетенцій: Європейськими рамками навичок, компетенцій, кваліфікацій та професій (ESCO), професійною інформаційною мережею (O*NET) та Стандартом компетентності Національної школи Індонезії (SKKNI). Проблема, що розглядається, полягає у відсутності єдиного конвеєра, здатного одночасно відображати CPL у цих рамках, враховуючи національні ієрархії кваліфікацій та міжмовні обмеження. Запропоновано модель IR-KG (пошук інформації – граф знань) із семиетапним конвеєром, що використовує гібридну функцію оцінювання S_final = α·S_sem + β·S_gr + γ·S_con, що інтегрує семантичну подібність TF-IDF (частота термінів – обернена частота документів), когезію графа знань ESCO та бали обмежень домену з класифікацій ISCED-F 2013 (Міжнародна стандартна класифікація освіти: галузі освіти та навчання) та APTIKOM 2022 (Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer). Збалансована конфігурація (α = β = γ = 0,33) досягає середнього цільового значення вибору 0,537, що на 26,1% краще порівняно з семантичним базовим рівнем. Зовнішня перевірка узгодженості дає коефіцієнт релаксованої узгодженості 27,1% (на 8,7× вище випадкового базового рівня), що підтверджує правильне захоплення сигналу вирівнювання. CRI-KG (індекс готовності до кар'єри на основі графа знань) виявляє градієнт R_SKKNI >> R_ONET > R_ESCO, що виявляє постійні прогалини в охопленні міжнародними рамками. Цей конвеєр застосовується для аудиту навчальних програм, політики визнання кваліфікацій та інтеграції національних та міжнародних рамок, коли марковані дані про навчання недоступні

Біографії авторів

Halim Maulana, Universitas Sumatera Utara

Doctoral Candidate, Doctoral Program in Computer Science

Department of  Computer Science

Poltak Sihombing, Universitas Sumatera Utara

Professor, Doctor of Computer Science

Department of Computer Science

Amalia Amalia, Universitas Sumatera Utara

Doctor, Head of Computer Science Study Program

Department of Computer Science

Marischa Elveny, Universitas Sumatera Utara

Doctor, Lecturer – Master's Program in Data Science and AI

Department of Computer Science

Посилання

  1. Acemoglu, D., Restrepo, P. (2019). Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor. Journal of Economic Perspectives, 33 (2), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3
  2. Autor, D. H. (2019). Work of the Past, Work of the Future. AEA Papers and Proceedings, 109, 1–32. https://doi.org/10.1257/pandp.20191110
  3. The Future of Jobs Report 2023 (2023). Available at: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023
  4. OECD Employment Outlook 2021 (2021). In OECD Employment Outlook. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/5a700c4b-en
  5. European Skills, Competences, Qualifications and Occupations (ESCO). ESCO v1.1. Available at: https://esco.ec.europa.eu/en/about-esco/escopedia/escopedia/esco-v11
  6. Occupational Listings. O*NET 28.0 Database – occupations updated with job incumbent or occupational expert (OE) data. Available at: https://www.onetcenter.org/listings/28.0/updated.html
  7. Neutel, S., de Boer, M. H. T. (2021). Towards Automatic Ontology Alignment using BERT. Proceedings of the AAAI 2021 Spring Symposium on Combining Machine Learning and Knowledge Engineering (AAAI-MAKE 2021). Available at: https://ceur-ws.org/Vol-2846/paper28.pdf
  8. Snijder, L. L., Smit, Q. T. S., De Boer, M. H. T. (2024). Advancing Ontology Alignment in the Labor Market: Combining Large Language Models with Domain Knowledge. Proceedings of the AAAI Symposium Series, 3 (1), 253–262. https://doi.org/10.1609/aaaiss.v3i1.31208
  9. Panduan Kurikulum Berbasis OBE/KKNI/SKKNI APTIKOM: Program Studi Sarjana Sistem Informasi, ver. 1.1 (2022). Jakarta: APTIKOM. Available at: http://elibrary.almaata.ac.id/3475/1/19%20Jan%202023%20V1.1%20-%2013%20jan%202023%20-%20FORDI%20SI%20-%20BUKU%20KURIKULUM%20BERBASIS%20OBE.pdf
  10. European Commission: Directorate-General for Employment, Social Affairs and Inclusion (2017). ESCO handbook: European skills, competences, qualifications and occupations. Publications Office. https://doi.org/10.2767/934956
  11. Manning, C. D., Raghavan, P., Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9780511809071
  12. Robertson, S., Zaragoza, H. (2009). The Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond. Foundations and Trends® in Information Retrieval, 4 (1-2), 1–174. https://doi.org/10.1561/1500000019
  13. Fareri, S., Melluso, N., Chiarello, F., Fantoni, G. (2021). SkillNER: Mining and mapping soft skills from any text. Expert Systems with Applications, 184, 115544. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115544
  14. Decorte, J.-J., Van Hautte, J., Demeester, T., Develder, C. (2021). JobBERT: Understanding Job Titles Through Skills. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.09605
  15. Chiarello, F., Fantoni, G., Hogarth, T., Giordano, V., Baltina, L., Spada, I. (2021). Towards ESCO 4.0 – Is the European classification of skills in line with Industry 4.0? A text mining approach. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121177. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121177
  16. Euzenat, J., Shvaiko, P. (2013). Ontology Matching. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38721-0
  17. Computing Curricula 2020: Paradigms for Global Computing Education (2021). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3467967
  18. Chen, J., Jiménez-Ruiz, E., Horrocks, I., Antonyrajah, D., Hadian, A., Lee, J. (2021). Augmenting Ontology Alignment by Semantic Embedding and Distant Supervision. The Semantic Web, 392–408. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77385-4_23
  19. Savickas, M. L. (2005). The Theory and Practice of Career Construction. Career Development and Counseling: Putting Theory and Research to Work. Wiley, 42–70.
  20. Development and Validation of the NACE Career Readiness Competencies (2022). NACE. Available at: https://www.naceweb.org/uploadedFiles/files/2022/resources/2022-nace-career-readiness-development-and-validation.pdf
  21. Reimagining our futures together: a new social contract for education (2021). UNESCO. https://doi.org/10.54675/asrb4722
  22. European skills and jobs survey (ESJS). CEDEFOP. Available at: https://www.cedefop.europa.eu/en/projects/european-skills-and-jobs-survey-esjs#:~:text=The%201st%20ESJS%20collected%20information,facilitated%20numerous%20research%20studies%2C%20including:
  23. Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., Ram, S. (2004). Design Science in Information Systems Research1. MIS Quarterly, 28 (1), 75–106. https://doi.org/10.2307/25148625
Розробка гібридної моделі інформаційного пошуку та графу знань для узгодження компетенцій між різними фреймворками

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-30

Як цитувати

Maulana, H., Sihombing, P., Amalia, A., & Elveny, M. (2026). Розробка гібридної моделі інформаційного пошуку та графу знань для узгодження компетенцій між різними фреймворками. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(2 (140), 32–42. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.358313

Номер

Том 2 № 2 (140) (2026): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2026 Halim Maulana, Poltak Sihombing, Amalia Amalia, Marischa Elveny

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.