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„Skills-Matching“ und „Skills Intelligence“ durch kuratierte und datengetriebene Ontologien

Autor(en):
Rentzsch, Robert [DBLP] ;
Staneva, Mila [DBLP]
Zusammenfassung
Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den Einsatzbereichen von Klassifikationssystemen für beruflich relevante Fähigkeiten bzw. „Skills“. Dabei werden europäische und internationale Entwicklungen von staatlicher wie privatwirtschaftlicher Seite in den Bereichen Skills-Matching (insb. der Abgleich von Arbeitsstellen mit Arbeitskräften) und Skills Intelligence (Arbeitsmarktanalysen und -vorhersagen, insb. für politische Akteure) beispielhaft beleuchtet. Zunächst erfolgt ein Überblick über die international einflussreichsten Fähigkeiten-Taxonomien und -Ontologien klassischer Art, welche von Expert/innen erstellt und kuratiert werden. Diese werden neuen, datengetriebenen Klassifikationen gegenübergestellt. Im Anschluss werden die verschiedenen Einsatzbereiche beider Klassifikations-Typen genauer betrachtet, woraufhin eine Vielzahl von Praxisbeispielen für Initiativen, Projekte und Produkte in den o. g. Bereichen beschrieben werden. Der Ausblick beschäftigt sich abschließend besonders mit der Frage, warum und wie neben Bewerbern und Stellen künftig auch Bildungsangebote mit Fähigkeiten-Taxonomien annotiert werden sollten.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Rentzsch, R. & Staneva, M., (2020). „Skills-Matching“ und „Skills Intelligence“ durch kuratierte und datengetriebene Ontologien.   Proceedings of DELFI Workshops 2020. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.z. DOI: 10.18420/delfi2020-ws-106
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Mehr Information

DOI: 10.18420/delfi2020-ws-106
Datum: 2020
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • „Skills-Matching“ und „Skills Intelligence“ durch kuratierte und datengetriebene Ontologien
Sammlungen
  • DELFI 2020 Workshops [22]

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