نمذجة تعتمد على حساب التفاضل والتكامل الكسري من أجل أنظمة التنبؤ الصحية الذكية

تستمر عمليات التوظيف في مراحلها المبكرة بالاعتماد على تصفية السيرة الذاتية والاعتماد على الكلمات الرئيسية، مما لا يلتقط بشكل موثوق قدرات المرشح الفعلية. تقدم هذه الورقة نظام تقييم مهارات مدعوم بالذكاء الاصطناعي ي prioritizes أداءً مثبتًا على محتوى السيرة الذاتية. يقوم النظام بنمذجة فرز المرشحين كعملية متعددة المراحل: تخصيص المهارات، تقديم التقييم الديناميكي، التقييم الآلي القائم على القواعد وتكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية، وتجميع الدرجات المرجحة. يربط نموذج الكفاءة مهارات المرشحين بمعايير تقييم موحدة، مما يمكّن من المقارنة الموضوعية بين المتقدمين. أدى التقييم على بيانات محاكاة (n=100) إلى تحقيق ارتباط رنك سبيرمان قدره 0.91، ومعدل قائمة مختصرة خاطئة يبلغ 12%، ودقة في الشريحة العليا تبلغ 78% — جميعها أفضل بكثير من خط الأساس التقليدي لأنظمة تتبع المتقدمين. الإطار المقترح قابل للتوسع، ومودولاري، ومصمم لتقليل التحيز الكامن في عمليات الفرز التي تركز على السيرة الذاتية.