Munkaerőpiaci adattárház tervezése kompetenciatrendek elemzésére

A munkaerőpiaci kereslet rendkívüli ütemben változik. A kompetenciák és a tudás a kereslet szempontjából gyorsan avulnak, egyre újabb és újabb ismeretekre van szükség. A legfontosabb alapkészségek megalapozásán túl, melyeket a hallgatók hosszú távon használni tudnak, a rövid távú versenyképesség biztosítása érdekében az oktatási intézményeknek folyamatosan összhangban kellene tartania a tanterveket a munkaerőpiaci kereslettel, amit számos tényező befolyásol és előrejelzése egyáltalán nem triviális. Az érintettek, a tárgy- és szakfelelősök legnagyobb nehézsége ebből a szempontból az, hogy nem látják előre az igények változását. Ha objektív képet kaphatnának arról, hogy a kompetenciák iránti kereslet hogyan alakul a munkaerőpiacon, akkor következtetéseket tudnának levonni a jövőbeli trendekre vonatkozóan. A legfontosabb információ, amire egy ilyen előrejelzéshez szükség van, az a munkaerőpiaci kereslet reprezentációja az egyes pillanatokban, idősorosan rögzítve. Ezt tulajdonképpen „pillanatképek” összességének is felfoghatjuk az egyes időpillanatokban igényelt kompetenciahalmazokról. Disszertációmban erre, a kompetenciakereslet és a felsőoktatási kínálat rövid távú összehangolására igyekszem fókuszálni egy olyan keretrendszer felvázolásával, melynek segítségével a munkaerőpiaci trendek és a keresletet leíró adatok valós időben elemezhetőek. Egy munkaerőpiaci „adattárház” koncepciójának kidolgozására teszek kísérletet, melyben a keresletre vonatkozó, álláshirdetésekben megjelenő információk összegyűjthetőek. Megvizsgálok olyan módszereket, melyek segítségével az állásajánlatokban explicit és implicit módon megjelenő, kompetenciakeresletet tükröző információk kinyerhetőek. Egy ilyen jellegű információforrás segítségével a felsőoktatás döntéshozói folyamatosan hozzá tudnák igazítani a kurzusok tematikáját a munkaerőpiaci kereslethez, és olyan kompetenciák elsajátítására tudnak lehetőséget kínálni a hallgatóknak, amit azok karrierjük első éveiben sikeresen értékesíteni tudnak a piacon. Az első kutatási kérdésem célja az adattárolási architektúra kiválasztását megalapozó szempontrendszer, majd segítségével a legmegfelelőbb architektúramodell kidolgozása volt. Implementáltam az adatokat legyűjtő scraper alkalmazást és elkezdtem az automatizált adatgyűjtést. 2019 januárjától közel négyszázezer hirdetést gyűjtöttem össze. Kidolgoztam az adatoknak egy lehetséges modelljét, továbbá a kiválasztási szempontok részletes vizsgálatával ajánlást tettem a megvalósításra javasolt adattárolási architektúrára. Kutatásom ezen szakasza feltáró jellegű. Az architektúraválasztási szempontrendszert szekunder kutatás, illetve szakirodalmi áttekintés segítségével dolgoztam ki. A munkaerőpiaci adattárház legfontosabb céljaként fogalmaztam meg, hogy a hirdetések kompetenciatartalmáról, annak időbeli- és térbeli alakulásáról hasznos információkat szolgáltasson a döntéshozók számára. Disszertációm második kutatási kérdéséhez kapcsolódóan bemutattam olyan módszereket, melyekkel hatékonyan kinyerhető ez az információ a hirdetések szövegéből. Bemutattam gyakori szövegbányászati – az egyes2 kifejezések előfordulási gyakoriságára alapuló – módszereket. Külső ontológiákban található kompetenciakifejezések és karakterláncok hasonlóságát számszerűsítő metrikák segítségével felépítettem egy logit modellt, melynek tesztadatokon mért felidézési aránya 85%, míg a precizitása 71,9%. Mivel a folyamatba való manuális beavatkozás kezdetben elkerülhetetlen, azaz mielőtt elfogadhatnánk ezeket a kompetenciajelölteket valós kompetenciaként, egy szakértőnek át kell néznie az eredményeket, így a modell elfogadható, mint ami hasznos információkkal tud szolgálni, és hozzáadott értékkel bír. A kutatás harmadik nagy blokkjában megvizsgáltam, hogy az álláshirdetésekben közvetlenül nem megjelenő, látens kompetenciák beazonosítása milyen módszerekkel lehetséges. Kidolgoztam egy reguláris kifejezésekre és egyszerű szabályokra alapuló módszert, melynek segítségével a 2019 októberi álláshirdetések 23,7%-át tudtam foglalkozáshoz kapcsolni, 97,5%- ban helyesen. Részletesen bemutattam egy döntési fára alapuló osztályozó modellt, melynek segítségével arra tettem kísérletet, hogy a hirdetéseket – címük alapján – a felhasznált ontológiákban leírt foglalkozásokhoz társítsam. A legjobbként elfogadott modell teszthalmazon mért precizitása 58%, míg felidézési aránya 68%, ami bár nem kiemelkedő, de felveszi a versenyt az irodalomban általam fellelt, hasonló feladatra megalkotott modellekkel (Amato et al. 2015). Saját t-SNE módszerrel végzett kísérletem alapján megerősítettem Csepregi (2020) eredményeit, miszerint az álláshirdetések klaszterei (témacsoportok) nem, vagy csak nagyon korlátozottan, kis hatásfokkal beazonosíthatóak azok leírásából készült tf-idf mátrix alapján. A 7. fejezet utolsó részében bemutattam egy harmadik lehetséges irányt a látens igények feltárására, az explicit megjelenő kompetenciák ontológiakapcsolatainak segítségéve

ICT INDUSTRY INTEGRATED CURRICULA: TOWARDS AN ONTOLOGY BASED COMPETENCY MODEL

As technology advances rapidly, the ever changing industry needs for skills and competencies keeps changing in efforts to seize the nearest competitive advantage. This creates a great burden on higher education institutions to accurately be able to supply what the industry currently demands. Understanding and analyzing the gap between the supplied and demanded competencies has been always a topic of debate and research between both domains of knowledge. In this thesis, we have proposed developing an ontology that would help in identifying the gap between the employee and occupation competencies. The objective is to be able to generate the gap analysis utilizing the ontology and provide users with information that would help them in gaining more knowledge about the domain and taking informative decisions based on facts. Two separate ontologies representing classes and object properties of the Education and the Industry domain were successfully modeled. The validation shows that the ontology correctly classifies the employees as Fit or Un-fit to the set of occupations they applied for according to the competency gap analysis. Future work will involve experts validating the results of the ontology from the domain of knowledge point of view.QNRF project ProSkima NPRP 7-1883-5-28