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Der Forschungsbereich Speech and Language Technology (SLT) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Berlin hat zusammen mit dem Fraunhofer IML und der Firma Ubermetrics Technologies GmbH im Rahmen der ersten Phase des vom BMBF geförderten Projektes EVALITECH eine neue innovationsorientierte Evaluationsmetrik auf der Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz entwickelt, mit dem Ziel, die Kandidat*innensuche und Auswahl in Bewerbungs- und Berufungsverfahren im Umfeld Industrie 4.0 zukünftig zu erleichtern.
Herkömmliche publikationsbasierte Metriken in Berufungsverfahren werden oft nicht der Komplexität gerecht, die die Auswahl geeigneter Kandidat*innen im Bereich der Technikwissenschaften, speziell im Umfeld von Industrie 4.0 erfordert. Dies ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass wichtige Qualifikationsmerkmale für eine erfolgreiche Lehre und Forschung im Bereich der Technikwissenschaften nicht systematisch berücksichtigt werden. Die bisherige Indikatorik berücksichtigt oftmals lediglich die Anzahl der Zitationen von Publikationen (z.B. auf der Basis des h-index) und greift im Bereich der Technikwissenschaften und speziell im Umfeld Industrie 4.0 bei der Auswahl entsprechender Kandidat*innen zu kurz.
Der Forschungsbereich Speech and Language Technology (SLT) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Berlin hat zusammen mit dem Fraunhofer IML und der Firma Ubermetrics Technologies GmbH im Rahmen der ersten Phase des vom BMBF geförderten Projektes EVALITECH eine neue innovationsorientierte Evaluationsmetrik auf der Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz entwickelt, mit dem Ziel, die Kandidat*innensuche und Auswahl in Bewerbungs- und Berufungsverfahren im Umfeld Industrie 4.0 zukünftig zu erleichtern.
Anknüpfend an die oben genannte Ausgangssituation, entwickelten die Verbundpartner im Rahmen des EVALITECH-Projekts eine innovationsorientierte Evaluationsmetrik, die für Industrie 4.0 relevante Kriterien berücksichtigt. Eine wesentliche Aufgabe in der ersten Phase von EVALITECH war es, die neue Metrik zu konzipieren, ihre Automatisierbarkeit abzuschätzen und in Form eines Demonstrators prototypisch zu entwickeln. Hierfür wurden Informationen zu Angaben von Expert*innen bzgl. dieser Metrik erhoben, umgesetzt und an ausgewählten Kandidat*innen getestet.
Neben dieser empirischen Arbeit wurden Verfahren der Künstlichen Intelligenz zur automatischen Erfassung der Kriterien erprobt. Ubermetrics erweiterte ihr Hausprodukt “Delta” im Hinblick auf ein intelligentes Information Retrieval im gesamten öffentlich zugänglichen Internet, das DFKI nutzte fortgeschrittene Sprachtechnologien zur Informationsextraktion auf den zuvor erfassten unstrukturierten Dokumenten, Fraunhofer IML widmete sich der Visualisierung innerhalb eines Webdemonstrators. Die neue Metrik soll zukünftig in Bewerbungs- und Berufungsverfahren zum Einsatz kommen und die Berufungskommission bei der Kandidat*innensuche und -auswahl unterstützen.
Im Projekt EVALITECH konnten wir exemplarisch den Mehrwert der neuen Indikatorik sowie der multidimensionalen Darstellung und systematischen und an die jeweilige Stellenausschreibung angepasste Gewichtung der Kriterien aufzeigen.
Professor Dr. Dr. h.c. mult. Wolfgang Wahlster, der das EVALITECH Projekt mit Unterstützung des wissenschaftlichen Beirats der Plattform Industrie 4.0 und acatech, der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften, initiiert hat, betont den herausragenden Stellenwert von EVALITECH für die Technikwissenschaften:
„Aufgrund der überragenden Bedeutung von Industrie 4.0 für den Standort Deutschland werden in den nächsten Jahren weiterhin sehr viele Ingenieure mit einer fundierten technikwissenschaftlichen Ausbildung gesucht. Dem aktuellen Mangel an dafür interdisziplinär ausgebildeten Fachkräften kann mittelfristig nur durch einen weiteren Ausbau der zuständigen Fakultäten mit entsprechenden Professuren begegnet werden. Bei der angespannten Bewerberlage kann EVALITECH in seiner geplanten Vollversion helfen, passende Kandidatinnen und Kandidaten zu identifizieren und für diese eine systematische, vergleichende Evaluationsmetrik im Hinblick auf das jeweilige Anforderungsprofil zu erstellen, um den Auswahl- und Entscheidungsprozess von Berufungskommissionen zu unterstützen und grundlegend zu verbessern. Auch bei der Auswahl von Führungspersönlichkeiten in öffentlichen und privaten Forschungsorganisationen kann EVALITECH künftig wertvolle Impulse liefern.“
Veröffentlichung der EVALITECH Website
Mit Veröffentlichung der EVALITECH Webseite ist nun der aktuelle Stand des Projekts für alle Interessenten zugänglich: https://evalitech.dfki.de/. Über die Webseite wird das Vorhaben des Projekts EVALITECH detaillierter erläutert und die Konzeption der neuen Metrik vorgestellt. Darüber hinaus erhalten Besucher*innen der Webseite einen Einblick in die relevantesten Funktionalitäten der Pilotversion des im Rahmen der Voruntersuchung entwickelten webbasierten Auswahl-Assistenzsystems.
Zukunftsaussichten EVALITECH
Ein weiterer Schritt in der nächsten Phase des EVALITECH-Projekts besteht darin, auf der Grundlage der bisherigen Forschungsergebnisse ein transparentes und öffentliches Portal aufzubauen, in dem Informationen auch manuell ergänzt und automatisiert ermittelt werden können. Die Datengrundlage soll durch das System transparent gemacht werden, sodass die Nutzer*innen des Auswahl-Assistenzsystems die Zuverlässigkeit der verwendeten Information selbst einschätzen können.
Ein grundlegendes Ziel des Portals ist es, passende Bewerber*innen systematisch zu finden und die Arbeit von Auswahlkommissionen zukünftig durch eine flexible, multikriterielle und auf die jeweilige Stellenausschreibung zugeschnittene Indikatorik zu erleichtern.
Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert (Förderkennzeichen 02P17D262).
Charlene Röhl, Researcher, DFKI-Berlin
https://evalitech.dfki.de EVALITECH-Website
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Informationstechnik
überregional
Forschungsprojekte
Deutsch
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