Rule-based detection of access to education and training in Germany

要約

タイトル：ドイツにおける教育とトレーニングへのアクセスのルールベース検出

要約：

– ドイツの労働市場は、転職・継続的な教育やトレーニングに高度に依存している。
– 教育を受けたい人と提供者をマッチングするため、ドイツのトレーニングのオファーや広告のアクセス検出の自動化に向けた新しいアプローチを提案する。
– これには、(a)一般的な学校や学位、中等教育修了証書、(b)職務経験、(c)前職業訓練、(d)ドイツ連邦雇用庁が提供するスキルリストに特に注目する。
– この新しいアプローチは、異なる資格を組み合わせ、非推奨の用語を追加することで、教育に関する類義語のマッピングを提供することで始まる。
– 第二に、職務経験や見習いの必要性を特定するために、ルールベースのマッチングを提供する。
– ただし、すべてのアクセス要件をマッチングすることはできないため、非標準化された要件（初期テストや面接など）や不互換なデータスキーマが原因でいくつかの欠点がある。
– 提示されたアプローチは、トレーニングや再トレーニングの広告について、有望な結果を提供する。

要約(オリジナル)

As a result of transformation processes, the German labor market is highly dependent on vocational training, retraining and continuing education. To match training seekers and offers, we present a novel approach towards the automated detection of access to education and training in German training offers and advertisements. We will in particular focus on (a) general school and education degrees and schoolleaving certificates, (b) professional experience, (c) a previous apprenticeship and (d) a list of skills provided by the German Federal Employment Agency. This novel approach combines several methods: First, we provide a mapping of synonyms in education combining different qualifications and adding deprecated terms. Second, we provide a rule-based matching to identify the need for professional experience or apprenticeship. However, not all access requirements can be matched due to incompatible data schemata or non-standardizes requirements, e.g initial tests or interviews. While we can identify several shortcomings, the presented approach offers promising results for two data sets: training and re-training advertisements.

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