我校研究人员开发的有助于生活困难人员就职支援的工具进行装配!
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此研究要点
◇开发出应用于生活困难人员就职支援中的评估工具。
◇不需要复杂操作!一站式实现制作图标操作。
◇AI(机器学习)提前预测就职的可能性,能保证90%以上的准确率。
概要
沙巴体育平台都市经营研究生院五石敬路准教授同一般社团法人京都自立就职支援中心负责咨询的高桥尚子主任共同开发了《KPS可视化工具》,可以将生活困难人员就职准备支援相关成果指标化,更进一步将其成果用图表等形式表现出来。
以前评估就职支援的成果,只有一个指标即有没有成功就职,这样就使支援人员和被支援人员的认识相背离,各自治体单独制作的简易指标没办法应用于实际的支援工作中,因而急需一项客观的指标。
鉴于此情况,五石准教授们以全国支援机构共计222件数据为基础,制作了表格,此表格由被支援者需要填写的自查性的表以及支援人员和被支援人员双方填写的评价表构成,两类数据中获得的丰富的信息再图表化进行分析。通过可视的数据,支援人员可以把握被支援人员遇到的困难和身心状况等微小变化,可以作为判断支援方针项目的辅助工具。该工具免费使用,无需连网,因而无需担心个人隐私泄露,简单几步操作即可做成图表。
2019年度至2020年度大约有15个自治体试导入,通过验证协助方的验证以及各推广会,学习会的参加人员也反映了一些意见,为使支援人员轻易上手,进行了很多改良。
京都府外包事业的式样书上已经明确指示使用此工具。AI(机器学习)预测的就职可能性结果,取得了90%以上的准确率。今后通过装配人工智能,期待其能实现更精准的判断,还能作为自治体等事业评价的工具推广使用,将不断改善改良。
因为疫情需要就职支援的人员增加,希望能借助此工具实现每人都能得到合适的就职支援。
科研人员评价
五石 敬路准教授
就职后突然丧失自信,造成没多久就离职的现实冲击(reality shock)也能鲜明地反映在图表中。即便没有亲临过支援一线的人员只要应用此工具,也能掌握被支援人员的情况。可视工具可通过浏览器显示,贴合于UI(user interface)、UX(user experience)。这是一线的支援人员和科研人员共同开发的成果。?
参考
https://www.kyoto-ps.com/vt/(KPS可视化工具Web网站)
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