Die Nutzung digitaler Technologien im Bildungssystem und dessen Verwaltungs­einrichtungen fördert eine höhere Durchlässigkeit und eine bessere Transparenz bei der Bescheinigung von erworbenen Kompetenzen und/oder Qualifikationen.

Immer mehr Lernszenarien werden digital realisiert und außerhalb formaler Bildung durchgeführt. Gleichzeitig etablieren sich in formalen Bildungssettings zunehmend Blended Learning-Formate und auch reine Online-Lernangebote. Angesichts dieser Entwicklung ist es für Institutionen, Lehrende und Lernende ein großer Nachteil, wenn Kompetenz-/ Qualifikationsnachweise weiterhin ausschließlich als papierbasiertes oder elektronisches Dokument (z. B. Scan oder PDF) ausgestellt werden. Gleichermaßen stellen papier­basierte und/oder elektronische Nachweise eine Herausforderung für die maschinelle Verarbeitung dar, da sie keinen Anschluss an das Semantic Web erlauben und somit auch Fortschritte in der Digitalisierung der Hochschule (Lehre, Verwaltung) bremsen. Bei klassischen Nachweisen sind manuelle Schritte der Interpretation notwendig um festzustellen, inwieweit jemand die Kompetenz-/Qualifikations­anforderungen für ein anschließendes Modul, einen Kurs oder einen Arbeitsplatz erfüllt. Aufgrund wachsender Diversität der Lernenden und der Arbeitswelt reichen simple Zeugnisse nicht mehr aus.

Wesentliche wissenschaftliche Herausforderungen bei der Modellierung der semantischen Kompetenzdefinitionen sind

• Entwicklung von dezentral erweiterbaren, anwendungsnahen Schemata zur Beschreibung von Kompetenzen
• Granularität der Modellierung
• Nutzung von Semantic Web Technologien zur kompetenzrahmenwerks­übergreifenden Vernetzung und Ähnlichkeitsbestimmung von Kompetenzen
• Berücksichtigung der Anforderungen des Bildungssystems und der Arbeitswelt zur Passung von individuellen Bildungsbiographien, erworbener Kompetenzen und Arbeitsplatzanforderungen
• Nutzung von Machine Learning zur teilautomatisierten Generierung semantischer Kompetenzmodelle

Teilweise existieren Lösungen, bspw. für die semantische Modellierung[1] und zur Verbindung von Bildungsabschlüssen und Arbeitsplatzanforderungen[2]. Die kontinu­ierliche Nutzung der existierenden Teillösungen vom Beginn einer Bildungsbiographie über den Einstieg ins Arbeitsleben bis hin zum lebenslangen Lernen ermöglicht individuelle (automatisierte) Empfehlungen für Kompetenzentwicklung und Arbeits­platzvermittlung.

Auch wenn in formalen Bildungssettings klassische Zertifikate und Abschlüsse noch eine Rolle spielen, so nimmt ihre Bedeutung doch zunehmend ab. Gleichzeitig wird informelles und selbstgesteuertes digitales Lernen im Sinne eines Life Long Learnings[3] immer bedeutsamer, gerade im Hinblick auf die berufliche Weiterbildung von digitalen WissensarbeiterInnen, zu denen nicht zuletzt auch Lehrende an Hochschulen und Schulen zählen. Diese informell erworbenen individuellen Kompetenzen werden nicht über klassische Zertifikate nachgewiesen. Eine Alternative ist notwendig und soll auch aufgrund von EU-Empfehlungen[4] zur Validierung informellen Lernens geschaffen werden. Hier bekommen digitale Nachweise eine besondere Bedeutung: Sie ermöglichen eine Validierung und Anerkennung von Lernergebnissen auch aus informellen und digitalen Lernkontexten, was auch Zugangsbarrieren im Sinne der Teilhabe an Bildung senken kann. Mehrere europäische Projekte und Initiativen haben bereits Ansätze entwickelt, zum Beispiel Open Badge Network[5], European Badge Alliance[6], ReOpen[7], Open Virtual Mobility[8].

Der Einsatz von digitalen Kompetenz-/Qualifikationsnachweisen wird auch auf nationalen Ebenen thematisiert, z. B. in der AG Anerkennung und Anrechnung digitaler Lehrformate beim Hochschulforum Digitalisierung. Die Diskussionen und Beispiele auf der nationalen Ebene zeigen jedoch, dass der Einsatz von digitalen Nachweisen bisher nur langsam voranschreitet und noch viel Bedarf an Lösungsentwicklung und Aufklärung zu Einsatzmöglichkeiten besteht.

Digitale Nachweise (engl. Digital Credentials) auf der Basis von offenen, metadaten-basierten Standards wie Open Badges oder Blockcerts zur Bescheinigung von erworbenen Kompetenzen und/oder Qualifikationen sind flexibel genug, um Erfolge aller Formen des Lernens zu validieren und anzuerkennen. Digitale, Metadaten-fähige Nachweisformate können zusätzlich mit semantischen Technologien kombiniert werden, um (teil-) automatisiert Kompetenzen zu erkennen, in Bezug zu setzen und Kompetenz-/Qualifikationsprofile zu vergleichen. Dies über Domänengrenzen hinweg (inkl. sogenannter Softskills) sprachübergreifend zu tun, ist eine Herausforderung, der sich die Informatik, speziell die Fachdisziplinen der Graphentheorie, semantischen Technologien und Machine Learning, annehmen. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Forschenden zu digitalen Werkzeugen für Kompetenztests (Assessment) und Didaktikern bringt diese Forschung voran.