DALIA: Knowledge-Graph der Data Literacy Alliance (Dalia) für FAIRe Datennutzung und -bereitstellung auf der Basis von Semantic-Web-Technologie

Abstract

Das Deliverable des Projektes ist die DALIA-Suchplattform für Open Educational Resources (OER). Die Knowledge-Base der Plattform basiert auf einem Knowledge-Graph, in dem sowohl das Informationsmodell als auch die (Meta-)Daten repräsentiert sind. Im Arbeitsfeld (AF) II (Kommunikation) sollten die Anforderungen und Bedürfnisse der zukünftigen Nutzenden der Knowledge-Base an das Forschungs- und Entwicklungsteam vermittelt werden, um die Einbindung der zukünftigen Nutzenden der Knowledge-Base sicherzustellen. Dazu diente Arbeitspaket (AP) 5 ("Nutzer-Community Building und Feedback"). Die Community sollte die Use Cases für AP 6 ("Erstellung von Use Cases und User Stories") liefern. Die Projektergebnisse sollten in die Communites aller Wissenschaftsdisziplinen getragen, um die Reichweite der Projektergebnisse zu erhöhen. Durch AP 7 ("Öffentlichkeitsarbeit und Wissenschaftskommunikation") sollte die Nachvollziehbarkeit des Projektes gewährleistet werden. AP 8 ("Dokumentation") umfasste die Projektdokumentation. Im AF III (Informationsmodell) wurden die Grundlagen für die Knowledge-Base in Form eines Informationsmodells gelegt. AP 9 ("Bestandsaufnahme der Plattformen der Lehr- und Lernmaterialien") sollte OER-Stakeholdern und -Repositorien ermitteln und Funktionalitäten, Qualitätsstandards und die OER analysieren. Zudem sollten Materialien, Metadatenschemata, Review-Mechanismen, Vokabulare, Ontologien und Datenschutzrichtlinien erfasst werden. Die Ergebnisse sollten die Basis für die DALIA-Plattform, der Use Cases und das Informationsmodell bilden. Das Ziel im AP 10 ("Anforderungsanalyse basierend auf User Stories") war die Ableitung von Kompetenzfragen zur Spezifikation des Informationsmodells und des Knowledge-Graphen. In AP 11 ("Basis-Modellierung") und AP 12 ("Refaktorierung des Informationsmodells und Erweiterung um Use Case- und domänenspezifisches Wissen") sollten für die Vokabulare und Informationsmodelle ermittelt werden. Basierend darauf und auf den Kompetenzfragen war die Entwicklung einer Ontologie für die semantische Knowledge-Base geplant. Im AF V (Such- und Empfehlungsdienst) sollten im AP 18 ("Integration der Abfragemöglichkeiten und User Experience") auf der Grundlage des Knowledge-Graphen einen webapplikationsbasierten Such- und Empfehlungsdienst zur dynamischen Generierung von Lehrpläne auf der Grundlage von Qualifikations- oder Lernzielen entwickelt werden. Ferner war die Umsetzung von kontinuierlichen Monitoring- und Feedback-Mechanismen durch ein Learning Analytics Dashboard unter Aufzeichnung der dabei entstehenden Daten geplant. Die Daten sollten in AP 20 ("Metriken und Auswertung von Nutzerprofilen und -statistiken") analysiert und als Grundlage für Empfehlungen verwendet werden. AP 19 ("Explorations- und Empfehlungsdienst") umfasste die Entwicklung von Algorithmen, Benutzeroberflächen, Empfehlungen auf Basis des Knowledge-Graphen und Lernpfade. AP 21 umfasste die Projektleitung. Für AP 5 und AP 6 ergab sich daraus die Notwendigkeit, geeignete Formate zur strukturierten Bedarfserhebung zu entwickeln. Im Hinblick auf AP 7 und AP 8 mussten für die projektübergreifende Zusammenarbeit sowie die externe Sichtbarkeit des Projekts zunächst geeignete Kanäle, Formate und Infrastrukturen aufgebaut werden. Gleichzeitig bestand die Anforderung, Open-Science-Prinzipien in der Kommunikation und Dokumentation des Projekts konsequent zu berücksichtigen. Für AP 9 fehlte eine konsolidierte Übersicht über OER, Repositorien und relevante Stakeholder im FDM-Bereich. Für AP 10 mussten die User Stories konsolidiert und in strukturierte Anforderungen zu Metadaten und Funktionalitäten überführt werden. AP11 konnte auf der bestehende Ontologie EduCOR2 aufbauen. Metadatenstandards für Bildungsressourcen waren bereits vorhanden.3 Im AMB4 wurden zu Projektbeginn Vokabulare und Constraints definiert. Für das Frontend (AP18) sollte die Lernplattform eDoer5 als technische Basis genutzt werden.