TY  - THES
AB  - Die modernisierte und wissensbasierte Welt der Arbeit (World of Work – WoW), benötigt gut ausgebildete, fähige und kompetente Arbeitnehmer, die die erwartete Leistung in ihrem Job erbringen. Um das Wissen, Können und die Kompetenz (Knowledge, Skills and Competences – KSCs), welche für die WoW verlangt werden, bereitzustellen, wurden berufsbildende Systeme (Vocational Edcuation and Training – VET) eingerichtet. VET wird als ein bedarfsgetriebener Bildungssektor in der Welt der Bildung (World of Education – WoE) verstanden. Basierend auf der Prämisse, dass die WoE bereitstellen soll, was von der WoW gefordert wird, können wir das Problem des Fähigkeiten-Ungleichgewichts und der Nichtübereinstimmung nicht nur auf einem Mikrolevel, sondern auch auf einem Makrolevel adressieren. 
Das Mikrolevel “Matching” ermittelt, ob ein KSC, welches ein Job-Suchender oder ein Mitarbeiter besitzt, zu einem KSC passt, welches von einem Arbeitgeber benötigt wird oder ob es ein KSC-Ungleichgewichts-Problem gibt. Das Makrolevel Fähigkeiten-Matching ist personenunabhängig, z. B. zwischen Lernergebnissen der Lerngebiete, zur Verfügung gestellt durch die WoE, und den KSCs, nachgefragt durch die WoW, um jobbezogene Aufgaben zu erfüllen. Die Ergebnisse des Matchings identifizieren, zu welchem Grad die WoE den Bedarf der WoW an qualifizierten Bewerber decken kann, die die benötigten KSCs vorweisen. Unter Berücksichtigung des Matchings zwischen den angebotenen KSCs eines Lerngebiets und den benötigten KSCs für einen Job resultiert die qualitative Analyse in fünf Zuständen, nämlich lückenhaft, defizitär, überschüssig, obsolet und ausgeglichen (gap, shortage, surplus, obsolete and balance).
Ein Weg, das Fähigkeiten-Ungleichgewicht zu reduzieren, ist das (Um)trainieren von Job-Lernenden und/oder On-the-Job-Training von Mitarbeitern, um die benötigten KSCs zu erwerben oder zu erhalten. Für diesen Zweck und vor dem Initiieren eines Trainingsprogramms sollte identifiziert werden, was gelernt werden soll. Hierzu ist es notwendig, einen Kommunikationskanal zwischen der WoW und der WoE einzurichten, der ein Ungleichgewicht zwischen den angebotenen Lernzielen und den benötigten KSCs identifizieren kann.
Dem Problem des Ungleichgewichts zwischen Angebot und Bedarf Rechnung tragend, liefert diese Dissertation einen Beitrag in dreierlei Hinsicht. Erstens durch die Vorstellung und Konzeptualisierung des Kommunikationskanals und des Matching-Raums, bekannt als Welt der Kompetenz (World of Competence – WoC). Zweitens durch semantisches Repräsentieren des Matching-Prozesses durch die Entwicklung des Modells der Job-Know Ontologie, welches ein gemeinsames Verständnis und eine gemeinsame Interpretation aus dem Matching-Prozess zur Verfügung stellt. Um die Anwendbarkeit der Job-Know-Ontologie insbesondere für nicht-technische Zielgruppen in der WoW und WoE sicherzustellen, stellt die Entwicklung der Ontologie eine große Herausforderung bezüglich der sozialen Qualität und des Reifegrades dar. Drittens durch Formalisieren und Realisieren der Job-Know-Ontologie, welche aus zwei Domänen besteht, der WoW und der WoE, als generische Lösung, um nicht nur das Wissen der Felder zu repräsentieren, sondern auch Inferenz und semantisches Ableiten zu unterstützen (z.B. semantisches Matching der WoW und WoE).
Vor diesem Hintergrund ist das Hauptresultat der vorgestellten Dissertation eine Ontologie, bezeichnet als Job-Know-Ontologie, als eine Repräsentation zweier interdisziplinären Domänen, WoW und WoE, um ein gemeinsames Bild durch Fokussieren auf deren Verbindungspunkt bereit zu stellen, der die WoC erzeugt. Die Job-Know-Ontologie stellt neue Mechanismen zur Verfügung, um KSC-Zustände abzuleiten (Fähigkeiten-(Un)gleichgewichtszustände), mit denen der Arbeitsmarkt konfrontiert sein kann, dadurch, dass die Arbeitsaufgaben und die Lerneinheiten des Gebietes durch die nachgefragten und angebotenen KSCs in Übereinstimmung gebracht werden. Schließlich wurde die Instantiierung des vorgeschlagenen Modells untersucht, woraus die Entwicklung und Evaluierung einer Pflege-Job-Know-Ontologie resultierte. Zusätzlich wurde der Grad der Domänenunabhängigkeit des vorgeschlagenen Modells untersucht, indem eine Produktionslogistik-Job-Know-Ontologie realisiert wurde.
AU  - Khobreh, Marjan
DA  - 2017
KW  - Ontologie
KW  - Fähigkeiten-Matching
KW  - Welt der Arbeit
KW  - Welt der Bildung
KW  - Ontology
KW  - Competence
KW  - Skill-matching
KW  - World of work
KW  - World of education
LA  - eng
PY  - 2017
TI  - Ontology enhanced representing and reasoning of job specific knowledge to identify skill balance
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:467-12427
Y2  - 2024-11-22T04:19:53
ER  -