Entwicklungsfeld II

Skills Assessment Tool

Kompetenzanalyse-Tool (KYC) um auf Bedürfnisse der Lernenden besser eingehen zu können sowie den Wissens- und Kompetenzzuwachs der Mitarbeitenden in Unternehmen zu analysieren und eventuell weiteren Bedarf zu ermitteln. Darauf basierend lassen sich die Charakteristika des Bildungsmarktes von morgen prognostizieren und ein entsprechendes digitales Angebot entwickeln. Für die Analyse und Prognose des Kompetenz- und Wissenzuwachses der Lernenden erfolgt dann ein Matching des individuellen Datensatzes zu den entsprechenden Gruppen.

User Behaviour Analytics Tracker

Tracking-Tool um User Journeys und User Stories maschinell identifizieren zu können. Hierzu müssen Aktionen und Workflows nachvollziehbar gemacht und erfasst werden. Auf Basis der Ergebnisse aus Learning analytics (SCORM-to-xAPI Wrapper) werden erweiterte xAPI Statements konstruiert. Diese werden im gleichen Data Repository abgelegt und ausgewertet. Unvorhergesehenes Nutzerverhalten (User Behaviourial Analytics) kann Plattform-abhängig variieren und zu inkrementellen, automatisierten Schemata-Erweiterungen führen.

Recommendation Engine Modul

Für die neue offene API ist eine Erweiterung bestehender Schemata/Standards durch neue Metadaten und Aktivitäten für xAPI vorgesehen. Zur Umsetzung sind auf der Basis der xAPI Registry (www.xapi.com) notwendige activities, activity types, verbs, extensions and attachments als Teil der statements zu definieren, die Anwendbarkeit auf Personas und u.a. die Adaption auf die ESCO Klassifikation zu prüfen.

Aufbauend auf diesen Ergebnissen soll auch der Ansatz des „Reinforcement Learning“ untersucht werden. Hierbei soll ermittelt werden, wie ein Weiterbildungsinteressent seine Weiterbildungsmaßnahmen kombinieren sollte, um seine Lernerfolge bzw. seine Kompetenz zu maximieren.

Reporting & Predictive Analytics API

Neben notwendigen ex-post Reportings zum Lernverhalten und Lernfortschritt gegenüber internen und externen Stellen sollen auch zukunftsorientierte Aussagen zum Weiterbildungsverhalten bzw. dem Weiterbildungsmarkt gegenüber Unternehmen (KMU), Weiterbildungsträgern und Sozialverbänden generiert werden.

Ziel der Predictive Analytics ist es, Vorhersagen zur Entwicklung des allgemeinen Lernverhaltens, zur Nachfrage unterschiedlichster digitaler Lernformate und zu wirtschaftlichen Auswirkungen (Angebot vs. Nachfrage) zu treffen sowie mit Trend-Analysen, die allen Stakeholdern zu Gute kommen, die Nachhaltigkeit des Bildungsangebots erhöhen.