New Frontiers in Computer-Assisted Career Guidance Systems (CACGS): Implications From Career Construction Theory

Abstract

This article addresses the use of computer-assisted career guidance systems (CACGS) in career interventions. Major CACGS developed in the past decades were based on the trait-factor or person-environment fit approaches in their conceptualization and design. The strengths and limitations of these CACGS in addressing the career development needs of individuals are discussed. The Career Construction Theory (CCT) is a promising paradigm to guide the development of new generations of CACGS. The narrative tradition, career adaptability model, and life-design interventions of CCT offer rich conceptual and practical applications that could expand the scope and breadth of career exploration and identity construction through using CACGS. A digital system developed in Hong Kong called Infinity is a case-in-point of a CACGS where users could learn about career planning, engage in self and career construction through using the quantitative and qualitative assessment applications and gamified tools, take career planning actions over time, and communicate with their social supportive systems. Initial findings suggested that users of the system reported lesser decision-making difficulties, higher levels of decision clarity, and better understanding of what is career planning than non-users. Users from high academic achievement schools reported higher levels of career adaptability than their counterparts in schools of similar academic background. Users from low achievement schools reported higher intention to pursue government-supported universities than non-users from schools of similar background. Research and practice implications in schools and organizational settings are discussed.

Untitled

“…RIASEC helps individuals to filter an extensive list of occupations based on their interests, values, personality, and natural strengths. Holland's broader theory of career interests, which focuses on finding a fit between personality characteristics and occupation environment, has influenced how many computer-assisted career guidance systems (CACGS) classify interests and occupations for users ( Leung 2022).…”

21st Century Career Counseling and Artificial Intelligence Practices

“…Teknolojinin kariyer psikolojik danışmanlığı uygulamalarına ilk yansıması, mevcut kariyer psikolojik danışmanlığı ve rehberliği hizmetlerinin otomasyonu ile ilgilidir (Sampson & Osborn, 2015). Özellikle kişiçevre uyumu yaklaşımlarına dayanan bilgisayar destekli kariyer rehberliği uygulamalarını (Leung, 2022) internet kullanımının yaygınlaşması ile web tabanlı kariyer psikolojik danışmanlığı ve rehberliği uygulamaları izlemiştir. DISCOVER, SIGI, CHOICES, gibi popüler bilgisayar destekli kariyer rehberliği uygulamaları, genellikle K-12 öğrencilerinin kariyer keşfi, kariyer farkındalığını artırma, karar verme ve planlama süreçlerini desteklemek amacıyla kullanılmaktadır (Dugger, 2015;Leung, 2022;Peker vd., 2017).…”

“…Özellikle kişiçevre uyumu yaklaşımlarına dayanan bilgisayar destekli kariyer rehberliği uygulamalarını (Leung, 2022) internet kullanımının yaygınlaşması ile web tabanlı kariyer psikolojik danışmanlığı ve rehberliği uygulamaları izlemiştir. DISCOVER, SIGI, CHOICES, gibi popüler bilgisayar destekli kariyer rehberliği uygulamaları, genellikle K-12 öğrencilerinin kariyer keşfi, kariyer farkındalığını artırma, karar verme ve planlama süreçlerini desteklemek amacıyla kullanılmaktadır (Dugger, 2015;Leung, 2022;Peker vd., 2017). Bu sistemler kariyer kararını etkileyen ilgi, yetenek ve değer vb.…”

“…Veri analizi ile farklı hedef grupların (öğrenciler, meslek elemanları, ev kadınları, işsizler vb.) ilgi alanlarına yönelik bilgi sağlama, becerilerini artırma ve kariyer seçenekleri önermeye dayalı web portalları (Balasaheb vd., 2019), ilgi ve beceri analizi yaparak çevrimiçi değerlendirme ve testler sunan, bireylerin bir sonraki eğitim seviyesinde devam edeceği okula ya da yükseköğrenim bölümüne yönlendirilmesini sağlayan uygulamalar (Amrale, 2022;Bandhu vd., 2019;Kamal vd., 2021;Peker vd., 2017;Vignesh vd., 2021), mesleki yönlendirmeyi yapay zeka ile bütünleştiren, becerilere dayalı bir kariyer seçimi için oluşturulmuş akıllı kariyer rehberliği sistemleri, web siteleri ve çevrimiçi platformlar (Cruz vd., 2019;Leung, 2022;Meydan & Göksu, 2015;Sharma vd., 2023;Sucharitha vd., 2021;Supriyanto vd., 2019) bulunduğu görülmektedir. Benzer şekilde ilgi alanlarına yönelik kariyer seçimi için kariyer psikolojik danışmanlığı sohbet robotları (Goyal, vd., 2023;Kumbhar vd., 2023;Raut vd., 2021;Su vd., 2020) ya da kariyer kararı vermeye yardımcı olan bilgisayar oyunları (Poliakov vd., 2022) gibi yardımcı araçlar da söz konusudur.…”

Stacked Ranking Feature Cluster Machine Learning (Srfcml): A Novel Method of Career Planning of College Students Based on Career Interest Assessment and Machine Learning

“…Continuous learning and professional development are essential for staying competitive and adapting to changes in the industry. Pursuing additional certifications, attending workshops or conferences, and seeking out mentorship opportunities can all contribute to career advancement [11]. Finally, it's important to regularly review and adjust the career plan as needed.…”