В статье рассматривается актуальная проблема низкой эффективности существующих цифровых инструментов системы профориентации вузов, которые преимущественно решают информационно-административные и маркетинговые задачи и не способствуют осознанному профессиональному самоопределению абитуриентов. Авторами поставлена цель разработать концептуальную модель специализированного веб-приложения, устраняющего системный разрыв между задачами информирования и глубинной профориентацией за счёт интеграции научно обоснованной психодиагностики с персонализированными рекомендациями по образовательным программам конкретного вуза. В статье представлен критический анализ современных решений, начиная от сайтов приёмных комиссий и чат-ботов до универсальных профориентационных платформ с выявлением их методологических ограничений и особенностей специфики конкретного образовательного учреждения. Авторами разработана архитектура веб-приложения, основанная на принципах сервис-ориентированной архитектуры и RESTful API. Для реализации были использованы следующие технологии: FastAPI и Python для создания серверной части, Vue.js для разработки пользовательских интерфейсов, а также PostgreSQL в качестве системы управления базами данных. В дополнение к этому была создана детальная ER-диаграмма базы данных и макеты пользовательских интерфейсов. Достижением исследования стало создание концептуального фреймворка, трансформирующего профориентацию в стратегический управленческий инструмент с аналитическим модулем для принятия решений на всех уровнях управления высшим учебным заведением. Полученные результаты открывают перспективы для апробации платформы в реальной образовательной среде и дальнейшей разработки адаптивных алгоритмов машинного обучения, что может значительно повысить качество профессионального самоопределения абитуриентов и укрепить конкурентные позиции вузов в условиях цифровой трансформации образования.
The article deals with the current problem of the low efficiency of the existing digital tools of the university career guidance system, which mainly solve information, administrative and marketing tasks, and do not contribute to the conscious professional self-determination of applicants. The authors set a goal to develop a conceptual model of a specialized web application that bridges the systemic gap between the tasks of informing and in-depth career guidance by integrating scientifically based psychodiagnostics with personalized recommendations for educational programs of a particular university. The article presents a critical analysis of modern solutions, ranging from admissions websites and chatbots to universal career guidance platforms, identifying their methodological limitations and separation from the specifics of a particular educational institution. The authors have developed a web application architecture based on the principles of service-oriented architecture and RESTful API. The following technologies were used for implementation: FastAPI and Python for creating the server side, Vue.js for user interface development, as well as PostgreSQL as a database management system. In addition, a detailed ER diagram of the database and user interface layouts were created. The achievement of the research was the creation of a conceptual framework that transforms career guidance from an auxiliary function into a strategic management tool with an analytical module for decision-making at all levels of higher education management. The results obtained open up prospects for testing the platform in a real educational environment and further developing adaptive machine learning algorithms, which can significantly improve the quality of professional self-determination of applicants and strengthen the competitive positions of universities in the context of digital transformation of education.