CV3.0 - A digital CV file for BFH students

Data sources relevant for an academic CV must be identified. An exemplary access to such a data source will be developed and provided in form of a semantic web stack (linked data layer). An implementation concept for a tamper-proof storage and controlled access by third parties must be provided. As a proof of concept, the integration of some information elements in common professional business networks shall also be demonstrated.


CV3.0 - Ein elektronisches CV-Dossier für Studierende der BFH

Während dem Studium fallen viele Informationen über Studierende an: besuchte Module, erarbeitete ECTS-Punkte, Noten in Prüfungen, Semesterarbeiten, Übungen, Abschlussarbeit, Diplom bzw. Zertifikate usw. Diese Informationen werden heute zumindest zum Teil in diversen BFH-internen Insellösungen digital oder analog abgelegt. Viele der Informationen sind spätestens ein paar Monate nach Studienabschluss nicht mehr zugänglich oder auffindbar.

Dies widerspricht dem Konzept des Lifelong Learnings (LLL), welches zum Beispiel über EU FP7 Programme gefördert und auch vom Bund (Staatssekretariat für Bildung und Forschung SBF) unterstützt wird. Für Studierende sind diese Informationen ein wichtiger Teil ihres Lebenslaufs, der für weitergehende Studien und zur zielgerichteten Stellensuche notwendig ist.

Heute müssen die Studierenden diese Informationen manuell pflegen und ablegen, damit sie diese bei Bedarf zur Verfügung haben. Dies ist mühsam, zeitaufwendig und oftmals auch für die BFH selber mit viel Aufwand verbunden, da Dokumente oder einfache Informationen wie Immatrikulationsnummern nachträglich nochmals ausgestellt oder gesucht werden müssen.

Nach abgeschlossenem Studium sind viele ehemalige Studierende nach ein paar Monaten bis Jahren für die BFH kaum mehr erreichbar. Da für die Alumni keine Motivation besteht, neue Adressen an die BFH zu melden, gehen wertvolle Kontakte zur Industrie und zu potentiellen Nachdiplomstudierenden verloren.

Mit dem Projekt CV3.0 wollen wir für die genannten Punkte die konzeptionelle und technische Machbarkeit einer Lösung auf Basis von Semantic Web Technologien aufzeigen. Dem Datenschutz wird dabei ein grosser Stellenwert beigemessen. Die Studierenden selber entscheiden welche Daten langfristig aufbewahrt und wie sie wem zugänglich gemacht werden.