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Automatisierte Empfehlungen für Aus- und Weiterbildungen mittels Bildungsgraphen

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Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.10.2017 - 30.11.2019

In der Übersicht

CVCube ist eine digitale Serviceplattform im Umfeld der beruflichen Weiterbildung.

Mittels innovativer Technologie zeigt CVCube dem Kandidaten / Arbeitnehmer sein persönlicher Weiterbildungs-Gap in der aktuellen beruflichen Position und seine zukünftigen Entwicklungsmöglichkeiten. Der Weiterbildungs-Journey wird für die individuellen beruflichen Ziele des Kandidaten erstellt. Dies abgestimmt auf die Kompetenzen, welche zukünftig am Markt (neue Berufsbilder aufgrund der Digitalisierung) nachgefragt werden.

Mit der Serviceplattform CVCube wird die Bildung und das Wissen gefördert und leistet dadurch einen wichtigen Beitrag zur Entschärfung des Fachkräftemangel.

CVCube erstellt anhand der vorhandenen Daten des Kandidaten ein Profil und gleicht dies mit der aktuellen Position des Kandidaten, dem individuellen beruflichen Ziel sowie den Markttrends (Digitalisierung / Fachkräftemangel) ab. Daraufhin werden für den Kandidaten / Arbeitnehmer individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten erarbeitet. CVCube begleitet den Kandidaten lebenslang und unterstützt ihn fortlaufend entlang seines beruflichen Werdegangs mit individuellen Angeboten. Dies umfasst die gesamte Bildungslandschaft mit formalen und nicht formalen Lehrgängen / Kurse und Seminare sowie informellem Lernen durch themenspezifisch aufbereitete Open Education wie Experten-Video und dergleichen.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Data Intelligence F&E
Externe Projektfinanzierer
  • CVCube AG
Finanzierung
  • KTI-HSLU als Hauptgesuchsteller/in
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Alexander Denzler
Projektmitarbeiter/in
  • Gabriela Binder
  • Roland Christen
  • Michael Kaufmann
  • Luca Mazzola
  • Christian Renold
  • Florian Stalder
  • Pavol Svaba
  • Tim vor der Brück
  • Andreas Waldis
  • Gwendolin Wilke
  • Patrick Williner

Publikationen

  • Buchkapitel/Gesetzeskommentar/Lexikonartikel (1)

    • Mazzola, Luca; Siegfried, Patrick; Waldis, Andreas; Stalder, Florian; Denzler, Alexander & Kaufmann, Michael (2020). A Domain Specific ESA Method for Semantic Text Matching. Intelligent Systems: Theory, Research and Innovation in Application (S. 25-49). Cham: Springer Nature Switzerland AG.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.10.2017 - 30.11.2019

Projektleitung

Prof. Dr. Alexander Denzler

Professor

+41 41 757 68 89

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