Verschiedene Arbeits-Workshops im November

Im November 2022 wurden verschiedene Arbeitsworkshops (u.a. am 02.11., 18.11., 23.11. und 25.11.) innerhalb des Projektteams in unterschiedlicher Konstellation durchgeführt um gemeinsam an Themen zu arbeiten oder konzeptuelle Abstimmungen vorzunehmen.

Diskutiert wurden unter anderem die technischen und inhaltlichen Vorbereitungen für den INVITE Tool-Check zwischen dem 16.12.-20.12.2022 und die Ausgestaltung des Prototypen, weitere Planungen für Tests für Anfang 2023, Details zur Wissensgraphmodellierung und Empfehlung von personalisierten Lernpfaden.

Meeting am 09.06.2022: Arbeits-Workshop zu „Profilfaktoren für Lernpfadempfehlungen“

Das WBsmart-Projektteam hat sich in diesem Treffen mit Kontext- und Userprofilfaktoren beschäftigt, welche sich für spätere Lernpfadempfehlungen im Wissensgraph eignen. Diese Aspekte sind nicht nur technisch zu sehen, sondern bedingen auch eine bildungstheoretische Fundierung, so dass eine Korrelation von Bildungszielen und den anthropogenen und sozio-kulturellen Voraussetzungen der Lernenden hergestellt werden. Wichtig ist hier an Erfahrungs- und Theoriewissen der Lernenden anzuknüpfen, um diese bei den individuellen Empfehlungen berücksichtigen zu können.

Meeting am 23.05.2022: Arbeits-Workshop „Ausrichtung Modellierung“

Das WBsmart-Projektteam hat sich in diesem internen Arbeits-Workshop intensiv mit Fragen der Ausrichtung der Wissensgraph-Modellierung beschäftigt. Es wurden hierzu bildungstheoretische Zusammenhänge mit Bezug zur Modellierung (Wissensrepräsentation) diskutiert und so ein gemeinsames Verständnis zwischen den Disziplinen erarbeitet.

Inhaltliche Orientierung für die Vorbereitung der praktischen Modellierung wird der Rahmenplan für die generalisierte Pflegeausbildung (Details siehe hier, https://www.bibb.de/de/86562.php) bieten. Wie anhand dieses Beispiels potentielle Wissenselemente extrahiert und in eine Graphstruktur transformiert werden können, soll so exemplarisch interdisziplinär erprobt werden. Der Rahmenlehrplan dient dabei als Orientierung für Weiterbildungsinhalte und kann helfen Empfehlungen zu verorten und kontextuell zu verbessern.