探索机器学习在信息与通信技术教育中的整合，以增强工程就业能力技能

本研究探讨了将机器学习（ML）融入信息与通信技术（ICT）教育，以增强工程就业能力技能。本研究解决了工程教育中理论知识与实际应用之间的差距，这往往使毕业生在行业需求面前准备不足。提出了一种课程框架，结合基础性机器学习概念、现实项目和软技能发展。研究采用混合方法，包括文献回顾、行业咨询和在两所工程学院的试点测试。结果显示，学生在应用机器学习概念和展示行业准备能力方面有显著改善。该框架提供了增强就业能力、弥合学术与行业之间的差距以及改善学术成果等优势。未来的工作应包括在各机构推广课程并纳入高级机器学习主题。这种方法旨在培养能够应对数据驱动行业挑战的工程毕业生。