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

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dc.contributor.authorRentzsch, Robert
dc.contributor.authorStaneva, Mila
dc.date.accessioned2021-01-06T06:15:24Z
dc.date.available2021-01-06T06:15:24Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractDieser 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.de
dc.identifier.doi10.18420/delfi2020-ws-106
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34589
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.z
dc.relation.ispartofProceedings of DELFI Workshops 2020
dc.relation.ispartofseriesDELFI
dc.subject„Skills-Matching“ und „Skills Intelligence“ durch kuratierte und datengetriebene Ontologien
dc.title„Skills-Matching“ und „Skills Intelligence“ durch kuratierte und datengetriebene Ontologiende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.conference.date14.-17. September 2020
gi.conference.locationonline
gi.conference.sessiontitleDELFI: Workshop
gi.document.qualitydigidoc

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