Ermittlung des latenten Trainingsbedarfs anhand großer Datensätze

Es ist eine bekannte Tatsache, dass viele Berufe, insbesondere in der heutigen Zeit, Veränderungen durchlaufen, die die für sie erforderlichen Fähigkeiten verändern. Mit dem rasanten Tempo der Automatisierung und Digitalisierung in den letzten Jahren sind diese Veränderungen in vielen Branchen (z.B. Softwareentwicklung, Fertigung) in unterschiedlichem Maße immer schneller geworden. Traditionell wird die Aufgabe, die fehlenden Fähigkeiten einer Belegschaft zu identifizieren, um sie zu erfassen, als Trainingsbedarfsanalyse bezeichnet und basiert auf Fragebögen und Leistungsbewertungen auf verschiedenen Ebenen einer Organisation oder einer Branche, deren Ergebnisse dann aggregiert werden. Dieser Prozess ist jedoch kostspielig und zeitaufwendig, und wenn die “neuen Fähigkeiten” identifiziert werden, können sie bereits veraltet sein. Unser Ziel in diesem Projekt ist es, anhand großer, ständig aktualisierter Datensätze den Prozess zu verstehen, durch den neue Fähigkeiten in eine Branche eindringen, und sie im Voraus vorherzusagen, um so ihre Identifizierung als wichtige Fähigkeiten zu beschleunigen, die für die Mitarbeiter notwendig sind. Derzeit konzentrieren wir uns auf die Softwarebranche, mit Google Trends, Stack Overflow, Stellenanzeigen und MOOCs als Datenquellen, um Fragen wie das Zusammenspiel zwischen Q&A-Plattformen, Stellenausschreibungen und Online-Kursen sowie die Signale in jeder Datenquelle zu beantworten, die es uns ermöglichen könnten, die aufkommende Popularität – oder deren Fehlen – einer neuen Qualifikation vorherzusagen.