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Automatisierte Empfehlungen für Aus- und Weiterbildungen mittels Bildungsgraphen

Automatisierte Empfehlungen für Aus- und Weiterbildungen mittels Bildungsgraphen

Brief information

School:

Computer Science and Information Technology

Status:

Completed

Period:

01.10.2017 - 30.11.2019

Overview

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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Facts

Type of project

Forschung

Internal organisations involved
  • Data Intelligence F&E
Funding
  • KTI-HSLU als Hauptgesuchsteller/in
hidden

Persons involved: internal

Project manager
  • Alexander Denzler
Member of project team
  • Gabriela Binder
  • Roland Christen
  • Michael Kaufmann
  • Luca Mazzola
  • Christian Renold
  • Patrick Siegfried
  • Florian Stalder
  • Pavol Svaba
  • Tim vor der Brück
  • Andreas Waldis
  • Gwendolin Wilke

Publications

  • Chapter/legal commentary/lexicon article (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.

Brief information

School:

Computer Science and Information Technology

Status:

Completed

Period:

10/01/2017 - 11/30/2019

Project Head

Prof. Dr. Alexander Denzler

Lecturer

+41 41 757 68 89

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