Die Nutzung digitaler Technologien im Bildungssystem und dessen Verwaltungseinrichtungen fördert eine höhere Durchlässigkeit und eine bessere Transparenz bei der Bescheinigung von erworbenen Kompetenzen und Qualifikationen. Immer mehr Lernszenarien werden digital realisiert und außerhalb formaler Bildung durchgeführt. Gleichzeitig etablieren sich in formalen Bildungssettings zunehmend Blended Learning, hybride Formate und 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 an der Hochschule (u. a. Lehre, Verwaltung) bremsen. Aufgrund wachsender Diversität der Lernenden und der Arbeitswelt reichen simple Zeugnisse in Papierform 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 Kompetenzmodellierung,
• Spannungsfeld aus anwendungsnaher, praxisorientierter Formulierung und Übertragbarkeit zwischen unterschiedlichen Kontexten,
• Detektion, Extraktion, Qualitätsbewertung und Ähnlichkeitsvergleiche,
• Nutzung von Machine Learning zur teilautomatisierten Generierung semantischer Kompetenzmodelle,
• Kompetenzrahmenwerksübergreifenden Vernetzung (Mapping) und
• Berücksichtigung der Anforderungen des Bildungssystems und der Arbeitswelt zur Passung von individuellen Bildungsbiographien, erworbener Kompetenzen und Arbeitsplatzanforderungen.

Teilweise existieren Lösungen, bspw. für die semantische Modellierung (vgl. Schema.org Alignment) und zur Verbindung von Bildungsabschlüssen und Arbeitsplatzanforderungen (vgl. ESCO). 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 ab. Gleichzeitig wird informelles und selbstgesteuertes digitales Lernen im Sinne eines Life Long Learnings (vgl. OECD) immer bedeutsamer, gerade im Hinblick auf die berufliche Weiterbildung, aber auch bereits parallel zu formalen Bildungssettings. Diese informell erworbenen individuellen Kompetenzen werden nicht über klassische Zertifikate nachgewiesen. Eine Alternative ist notwendig und soll auch aufgrund von EU-Empfehlungen (vgl. EU, 2012) zur Validierung informellen Lernens sowie zu Micro-Credentials 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. 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, das Projekt Modus bei der HRK und in den Empfehlungen der HRK zu Microdegrees und Badges. Die Diskussionen und Beispiele auf der nationalen Ebene zeigen, 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.