MERLOT

Ziel des Gesamtvorhabens MERLOT ist die Schaffung von besonders geschützten Bildungsdatenräumen inkl. Diensten, welche über Marktplätze verfügbar sind. Zur Herstellung der Datensouveränität werden die Dienste gemäß ihrer konformen Datenverwendung und -bereitstellung zertifiziert. Als Pilot soll eine Gaia-X Leuchtturmanwendung zur individuellen Skill- und Kompetenzentwicklung realisiert werden, welche persönliche Bildungsprofildaten unterschiedlicher Quellen unter Sicherstellung der Datensouveränität integriert. Im Projekt belegen drei Advanced AI Education Services das große Einsatz- und Marktpotenzial. MERLOT adressiert damit den Datenraum Kompetenzen in den Domänen Öffentlicher Sektor & Bildung.

Als langfristige Vision verfolgt MERLOT das Ziel, dass die persönliche Bildungs-, Skill- und Karriereassistenz als autonomer Agent im Gaia-x Datenraum domänenübergreifend agiert und im Sinne einer Bildungsdatenbörse für ein bestmögliches Matching von Bildungsbedarfen (Lernende und Unternehmen) und Bildungsangeboten sorgt.

MERLOT adressiert die Ziele der europäischen und deutschen Datenstrategie und die damit verbundene Ausgestaltung der Datenökonomie: Eine innovative und verantwortungsvolle Datenbereitstellung und Datennutzung im Bildungsbereich soll durch MERLOT signifikant erhöht, auf Basis der europäischen Werte eine gerechte Teilhabe gesichert, Datenmonopole verhindert und zugleich Datenmissbrauch konsequent begegnet werden.

Das Vorhaben integriert die bereits bestehenden Dienste kommerzieller Anbieter, insbesondere auch des Mittelstands, und aktuell kommerziell noch nicht verfügbare Dienste in einen Gaia-x Marktplatz für Bildungsdaten und Bildungsdaten verarbeitende Software (den MERLOT Marktplatz). Eine eigendynamische Skalierbarkeit des MERLOT Marktplatzes soll erreicht werden, indem die mit diesem Marktplatz konformen Dienste neben Anforderungen der Gaia-x Architektur an Datenhaltung, -verarbeitung und -schnittstellen auch solche an die Anschlussfähigkeit der jeweiligen Geschäftsmodelle erfüllen. Im Vorhaben werden dazu für den Bildungsdatenraum potentiell relevante, vor allem datenzentrierte Geschäftsmodelle untersucht und entsprechende Charakterisierungen der Anschlussmöglichkeiten entwickelt.

Im Rahmen der Forschungsarbeiten an der HKA wird das "Matchingproblem" (zwischen Bildungsbedarfen und Bildungsangeboten) gelöst durch eine semantische Analyse und Annotation der jeweiligen Bedarfe und Bestände. Diese werden dann sowohl regelbasiert als auch statistisch weiterverarbeitet und von einer Künstlichen Intelligenz (KI) zusammengeführt, um individualisierte und geeignete Handlungsoptionen vorgeschlagen. Dazu wird als zweiter Beitrag der Hochschule Karlsruhe ein möglichst einfach zu bedienendes User Interface zwischen Anwendern und Assistenzsystemen eingeführt.

Der Lösungsansatz für das "Kommunikationsproblem der Bildung" ist die Errichtung eines Conversational User Interface, das über natürliche Sprache und eine dahinter liegende KI mit Natural Language Processin (NLP) die so genannten Intents der Nutzenden erkennt und verarbeitet.