Recomentor: Μειώνοντας το κενό δεξιοτήτων με συστάσεις δικτυακού, ψηφιακού περιεχομένου σε επαγγελματίες πληροφορικής
Creators: name: Κυνηγόπουλος, Γεώργιος Σάββα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Εξαγωγή ορολογίας
Ταξινομημένη ανάκτηση
Σύστημα συστάσεων
Εμπειρία χρήστη
Ψηφιακές δεξιότητες
Επαγγελματική ανάπτυξη
Terminology extraction
Top-k retrieval
Recommender system
User experience
e-competences
Professional development

description: Το RecoMentor είναι ένα σύστημα που επιδιώκει να βοηθήσει στο κλείσιμο του κενού μεταξύ της προσφοράς και της ζήτησης επαγγελματιών πληροφορικής, στην Ευρώπη και αλλού. Δέχεται ως είσοδο μία λίστα κατηγοριών της Wikipedia που είναι συναφείς με τον τομέα πληροφορικής και επικοινωνιών από το διαχειριστή του, την οποία έπειτα επεξεργάζεται για να παράσχει σε μία βάση δεδομένων της κύριας μνήμης την πληροφορία που είναι απαραίτητη για τη λειτουργία του μηχανισμού συστάσεων. Αυτός ο μηχανισμός είναι ικανός να ανιχνεύει μερικώς πληκτρολογημένα ερωτήματα, επιλογές κατηγοριών ή μεταβολές προτιμήσεων και να αποκρίνεται με προτάσεις άρθρων της Wikipedia που μπορούν να είναι συγχρόνως συναφή, δημοφιλή, ανερχόμενα και πρόσφατα ενημερωμένα. Πέρα από αυτή τη λειτουργικότητα, ο μηχανισμός συστάσεων είναι ικανός να προτείνει όχι μόνο άρθρα που είναι σημασιολογικά σχετιζόμενα με το πιο πρόσφατα καταχωρημένο ως αγαπημένο αλλά επίσης βίντεο από το YouTube και παρουσιάσεις από το SlideShare που σχετίζονται με το τρέχον προβαλλόμενο άρθρο. Μετά τη διεξαγωγή πιλοτικής έρευνας σε 12 υποκείμενα διαπιστώθηκε ότι οι δυνατότητες αυτόματης συμπλήρωσης ερωτημάτων, θεματικής οργάνωσης του προτεινόμενου περιεχομένου και χειροκίνητης ρύθμισης της βαρύτητας των κριτηρίων σύστασης οδηγούν σε αξιοσημείωτη βελτίωση της εμπειρίας χρήστη. Ειδικότερα, καταγράφηκε ότι η θεματική ποικιλότητα βελτιώνει κάθε πτυχή της εμπειρίας χρήστη, ενώ η ελεγξιμότητα της συνάρτησης κατάταξης βοηθά στην ανακάλυψη περιεχομένου και αυξάνει την εμπιστοσύνη του χρήστη προς το σύστημα. Τα συμπεράσματα αυτά μπορούν να αξιοποιηθούν τόσο για την πρόοδο της έρευνας γύρω από τα συστήματα συστάσεων όσο και στο πεδίο της επαγγελματικής ανάπτυξης των πληροφορικών.
description: RecoMentor is a system that aims to help close the skills gap between supply and demand of ICT professionals, in Europe and elsewhere. It accepts as input a list of Wikipedia categories that are relevant to ICT from its administrator, which then processes in order to fill an in-memory database with the information needed to support the recommendation engine. This engine is able to detect partially typed queries, categorical selections or preference adjustments and respond with suggestions of Wikipedia articles that can be simultaneously relevant, popular, trending and recently updated. Apart from this functionality, the engine is capable of suggesting not only articles that are semantically relevant to the most recently bookmarked article but also YouTube videos and SlideShare presentations that are related to the currently presented one. After conducting a pilot study on 12 subjects, the results of our analysis showed that each of the query auto-completion, topic diversification and user controllable criteria weighting features of the system leads to a notable improvement in user experience. More specifically, it was found that topic diversification improves every aspect of the user experience, whereas controllability of the ranking function assists in content discovery and increases the user trust towards the system. These findings can be used for advancing the research on recommender systems as well as for the professional development of the ICT workforce.