Modeling of systems and processes Modeling of systems and processes Моделирование систем и процессов 2219-0767 105185 10.12737/2219-0767-2025-18-3-62-70 Технические науки Технические науки A comparative analysis of decision support system architectures for educational program adaptation: from RuBERT to ontology-based graph models Сравнительный анализ особенностей архитектур систем поддержки принятия решений для адаптации образовательных программ: от RuBERT до онтологически-графовых моделей https://orcid.org/0000-0002-8926-3151 Калач Андрей Владимирович Kalach Andrey V. a_kalach@mail.ru

доктор химических наук;

doctor of chemical sciences;

 Кравченко Андрей Сергеевич Kravchenko Andrey Sergeevich kr_and@inbox.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Кожевников Илья Сергеевич Kozhevnikov Ilya Sergeevich is.kozhevnikov@gmail.com Дурденко Владимир Андреевич Durdenko Vladimir Andreevich Соловьев Александр Семенович Solov'ev Aleksandr Semenovich asoloviev58@yandex.ru Воронежский институт ФСИН России Воронеж Россия Voronezh institute of the federal penitentiary service of Russia Voronezh Russian Federation МИРЭА – Российский технологический университет Россия MIREA – Russian technological university Russian Federation Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования воронежский государственный лесотехнический университет имени Г. Ф. Морозова Воронеж Россия Federal State Budget Educational Institution of Higher Education Voronezh, State University of Forestry and Technologies named after G. F. Morozov Voronezh Russian Federation ООО «Айти класс» Россия “IT-Class” LLC Russian Federation Воронежский институт ФСИН России Voronezh Institute of the Federal Penal Service 08 10 2025 08 10 2025 18 3 62 70 08 10 2025 https://naukaru.ru/en/nauka/article/105185/view

В статье рассматривается решение задачи повышения соответствия содержания образовательных программ потребностям рынка труда с помощью интеллектуальной поддержки принятия решений (ИППР). Предложены и сравнены две архитектуры такой СППР. Первая основана исключительно на трансформерной модели RuBERT для семантического сопоставления компетенций выпускников с требованиями вакансий. Вторая интегрирует трансформерные представления с онтологически-графовой моделью знаний о навыках (на основе таксономии ESCO), что позволяет выполнять логический вывод и формировать интерпретируемые рекомендации. Описаны методики векторизации текстов (эмбеддинги RuBERT), построения графа компетенций и расчёта показателя revealed comparative advantage (RCA) для оценки значимости навыков. Проведён эксперимент, в котором обе системы оценены по степени покрытия навыков, точности рекомендаций, полноте сопоставления, качеству интерпретируемости и возможностям логического вывода. Показано, что добавление онтологической компоненты увеличивает покрытие навыков и улучшает интерпретируемость результатов при незначительном усложнении архитектуры. Разработанный прототип СППР выявляет пробелы в учебных программах и предлагает обоснованные обновления содержания под запросы рынка труда. В заключение сформулированы выводы о преимуществах и недостатках каждого подхода, научная новизна работы, её практическая значимость и направления дальнейших исследований.

This paper presents a comparative analysis of two architectures for decision support systems (DSS) aimed at adapting the content of educational programs to current labor market demands. The first architecture relies solely on the RuBERT language model to semantically match competencies from educational programs with requirements extracted from job postings. The second architecture extends this approach by integrating an ontological knowledge graph of skills and occupations based on the ESCO taxonomy. Experimental evaluation was conducted using real-world data from a Russian undergraduate program in applied informatics and a corpus of IT-related job vacancies. The results show that while the RuBERT-based architecture achieves high semantic matching accuracy, the ontology-enhanced system provides greater coverage of relevant skills (75% vs. 65%), more interpretable recommendations, and the ability to perform logical inference, such as identifying missing skill categories and aligning educational profiles with specific occupations. The incorporation of the Revealed Comparative Advantage (RCA) metric enables prioritization of curriculum updates based on skill demand intensity. The scientific novelty lies in the integration of pre-trained language models with a formalized skill ontology for curriculum design. The practical significance is demonstrated by the system’s ability to support curriculum developers, educational administrators, and accreditation bodies in continuously aligning educational content with dynamic labor market needs.

 система поддержки принятия решений образовательные программы обработка естественного языка онтология навыков компетенция. decision support system educational programs natural language processing skills ontology competence

Васильева, Е. А. Исследование несоответствия компетенций выпускников требованиям рынка труда // Экономика образования. — 2023. — №3. — С. 45–59. Vasilyeva, E. A. A study of the discrepancy between graduates' competencies and labor market requirements // Economics of education. - 2023. — No. 3. — pp. 45-59. Кожевников, И. С. Сравнительный анализ эффективности моделей обработки естественного языка для адаптации образовательных программ к требованиям рынка труда / И. С. Кожевников, В. Ф. Дубровский // Автоматизация в промышленности. – 2025. – № 4. – С. 55-60. – EDN FVPNAD. Kozhevnikov, I. S. Comparative analysis of the effectiveness of natural language processing models for adapting educational programs to the requirements of the labor market / I. S. Kozhevnikov, V. F. Dubrovsky // Automation in industry. – 2025. – No. 4. – pp. 55-60. - FVPNAD PUBLISHING HOUSE. Nikolaev A., Petrova N., Ivanov D. Skill Extraction from Russian Job Vacancies Using Domain-Adaptive BERT // Proceedings of AIST 2023. — CEUR Workshop Proceedings, Vol. 3450. — 2023. Nikolaev A., Petrova N., Ivanov D. Extracting skills from Russian vacancies using domain-adaptive BERT // Materials of the AIST seminar 2023. - Materials of the CEUR seminar, volume 3450. - 2023. ruWordNet: Thesaurus for Russian WordNet-based synonymic structure. URL: https://ruwordnet.ru/ ruWordNet: Thesaurus for the Russian synonymous structure based on WordNet. URL: https://ruwordnet.ru / ESCO — European Skills, Competences, Qualifications and Occupations. URL: https://ec.europa.eu/esco/ ESCO-European skills, competencies, qualifications and professions. URL: https://ec.europa.eu/esco/ O*NET Resource Center. URL: https://www.onetcenter.org/ O* NET Resource Center. URL: https://www.onetcenter.org/ Оболенский А. А., Шевченко И. П. Построение графа компетенций на основе данных вакансий HeadHunter // Информационное общество. — 2023. — №5. — С. 78–86. Obolensky A. A., Shevchenko I. P. I'm going to say: "I'm going to go to the headquarters..................." I'm going to head to the headquarters. - 2023. — No. 5. - pp. 78-86. Karakolis D., Kalamatianos J., Tsakalidis A., et al. Curriculum Design Support via Labor Market Analysis: The QualiChain Platform // Computers in Education Journal. — 2022. — V. 12, №4. Karakolis D., Kalamatianos J., Tsakalidis A. et al. Support for curriculum development through labor market analysis: the Quali-Chain platform / / Computers in Education Journal. — 2022. - Vol. 12, No. 4. Nikolaev A. Adaptive Skill Recommender System for HR-Specialists Using Knowledge Graphs // In: Information Technologies in Education and Management. — 2023. Nikolaev A. Adaptive skill recommendation system for HR specialists using knowledge graphs // Information technologies in education and management. — 2023. DeepPavlov: open-source library for NLP tasks. URL: https://deeppavlov.ai/ DeepPavlov: An open source library for NLP tasks. URL: <url> https://deeppavlov.ai Yu R., Das S., Gurajada S., Varshney K. R., Raghavan H., Lastra-Anadon C. X. A Research Framework for Understanding Education-Occupation Alignment with NLP Techniques // Proc. of the 1st Workshop on NLP for Positive Impact (ACL). 2021. P. 100-106. Yu R., Das S., Gurajada S., Varshni K. R., Raghavan H., Lastra-Anadon S. H. A research framework for understanding the relationship between education and profession using NLP methods // Proceedings of the 1st NLP Seminar for Positive Impact (ACL). 2021. Pp. 100-106. Файзрахманов, Р. А. Алгоритм извлечения ключевых понятий из образовательных программ ИТ-специалистов гибридным методом контекстного ранжирования / Р. А. Файзрахманов, Е. В. Долгова, И. И. Сухих // Программная инженерия. – 2025. – Т. 16, № 7. – С. 334-346. – DOI 10.17587/prin.16.334-346. – EDN RMARAZ. Fayzrakhmanov, R. A. Algorithm for extracting key concepts from educational programs of IT specialists using the hybrid contextual ranking method / R. A. Fayzrakhmanov, E. V. Dolgova, I. I. Sukhoi // Software Engineering. – 2025. – Vol. 16, No. 7. – pp. 334-346. - Doi 10.17587/rare.16.334-346. - EDN RMARAZ. Кожевников, И. С. Сравнительный анализ эффективности моделей обработки естественного языка для адаптации образовательных программ к требованиям рынка труда / И. С. Кожевников, В. Ф. Дубровский // Автоматизация в промышленности. – 2025. – № 4. – С. 55-60. – EDN FVPNAD. Kozhevnikov, I. S. Comparative analysis of the effectiveness of natural language processing models for adapting educational programs to the requirements of the labor market / I. S. Kozhevnikov, V. F. Dubrovsky // Automation in industry. – 2025. – No. 4. – pp. 55-60. - FVPNAD PUBLISHING HOUSE. Черемухин, А. Д. Анализ структуры математической подготовки специалистов в области искусственного интеллекта на основании учебных планов бакалавриата / А. Д. Черемухин, Н. Н. Колодкина // Самарский научный вестник. – 2025. – Т. 14, № 2. – С. 211-216. – DOI 10.55355/snv2025142312. – EDN PWPXFC. Cheremukhin, A.D. Analysis of the structure of mathematical training of specialists in the field of public administration based on the study of curricula / A.D. Cheremukhin. Bachelor's Degree / A.D. Cheremukhin, N. N. Kolodkina // Samara Scientific Bulletin. – 2025. – Vol. 14, No. 2. - pp. 211-216. - DOI 10.55355/snv2025142312. - ELECTRONIC number PWPXFC. Nadzinski G., Gerazov B., Zlatinov S., Kartalov T., Markovska Dimitrovska M., Gjoreski H., Chavdarov R., Kokolanski Z., Atanasov I., Horstmann J., Sterle U., Gams M. Data science and machine learning teaching practices with focus on vocational education and training // Informatics in Education. 2023. Vol. 22, № 4. P. 671-690. Nadzinski G., Gerazov B., Zlatinov S., Kartalov T., Markowska-Dimitrovska M., Georski H., Chavdarov R., Kokolanski Z., Atanasov I., Horstman J., Sterle U., Gams M. The practice of teaching data science and machine learning with an emphasis on vocational education and training // Informatics in education. 2023. Volume 22, No. 4. pp. 671-690. Stefaniak J., Xu M. An examination of the systemic reach of instructional design models: a systematic review // TechTrends. 2020. Vol. 64, № 5. P. 710-719. Stefanyak J., Xu M. A study of the systemic coverage of educational design models: a systematic review // TechTrends. 2020. Volume 64, No. 5. pp. 710-719. NLP-Based Management of Large Multiple-Choice Test Item Repositories / V. Albano, D. Firmani, L. Laura [et al.] // Journal of Learning Analytics. – 2023. – Vol. 10, No. 3. – P. 28-44. – DOI 10.18608/jla.2023.7897. – EDN QWVOJU. NLP–based management of large repositories of multiple-choice test tasks / V. Albano, D. Firmani, L. Laura [et al.]/ / Journal of Learning Analytics. - 2023. - Volume 10, No. 3. - pp. 28-44. - DOI 10.18608/jla.2023.7897. - ED. QWVOJU. Shaheen, Z. RuLegalNER: a new dataset for Russian legal named entities recognition / Z. Shaheen, D. I. Mouromtsev, I. Postny // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. – 2023. – Vol. 23, No. 4. – P. 854-857. – DOI 10.17586/2226-1494-2023-23-4-854-857. – EDN CVZMBH. Shaheen, Z. RuLegalNER: a new dataset for Russian legal named entities recognition / Z. Shaheen, D. I. Mouromtsev, I. Postny // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. – 2023. – Vol. 23, No. 4. – P. 854-857. – DOI 10.17586/2226-1494-2023-23-4-854-857. – EDN CVZMBH. Tomaszuk, D. PGO: Describing Property Graphs in RDF / D. Tomaszuk, R. Angles, H. Thakkar // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 118355-118369. – DOI 10.1109/access.2020.3002018. – EDN FSAHJT. Tomaszuk, D. PGO: Describing Property Graphs in RDF / D. Tomaszuk, R. Angles, H. Thakkar // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 118355-118369. – DOI 10.1109/access.2020.3002018. – EDN FSAHJT. A scoping review of auto-generating transformation between software development artifacts / D. Siahaan, R. Fauzan, A. Widyadhana [et al.] // Frontiers in Computer Science. – 2024. – Vol. 5. – DOI 10.3389/fcomp.2023.1306064. – EDN AIYGRK. A scoping review of auto-generating transformation between software development artifacts / D. Siahaan, R. Fauzan, A. Widyadhana [et al.] // Frontiers in Computer Science. – 2024. – Vol. 5. – DOI 10.3389/fcomp.2023.1306064. – EDN AIYGRK. Zhou, T. Semantic Relatedness Enhanced Graph Network for aspect category sentiment analysis / T. Zhou, K. M. Y. Law // Expert Systems with Applications. – 2022. – Vol. 195. – P. 116560. – DOI 10.1016/j.eswa.2022.116560. – EDN LFVJBO. Zhou, T. Semantic Relatedness Enhanced Graph Network for aspect category sentiment analysis / T. Zhou, K. M. Y. Law // Expert Systems with Applications. – 2022. – Vol. 195. – P. 116560. – DOI 10.1016/j.eswa.2022.116560. – EDN LFVJBO.