MATCH. Informal and non-formal competences matching devise for migrants employability and active citizenship LLP IT-GRUNDTVIG-GMP

MATCH Informal and non-formal competences matching devise for migrants’ employability and active citizenship 510739-LLP-1-2010-1-IT-GRUNDTVIG-GMP

MATCH Informal and non-formal competences matching devise for migrants’ employability and active citizenship 510739-LLP-1-2010-1-IT-GRUNDTVIG-GMP

Project informatie Project afkorting: MATCH Project titel: Informal and non-formal competences matching devise for migrants' employability and active citizenship Project nummer: 510739-LLP-1-2010-1-IT-GRUNDTVIG-GMP Programma: Lifelong Learning Programme – GRUNDTVIG Multilateral Project 2010 Project website: http://match.cpv.org LO-MATCH Platform: http://www.lo-match.polito.it/ Project coördinator: Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto (CPV)

Redactie: Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto (CPV) Via E. Montale, 27 36100 Vicenza (IT) Tel: +39 (0)444 994700 Fax: +39 (0)444 994710 www.cpv.org Redactie coördinatie: Susanna Casellato, Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto (CPV)

Gedrukt in Italië, 2013 Een gratis elektronische versie van deze publicatie is beschikbaar op: http://match.cpv.org

Dit project is gefinancierd met steun van de Europese Commissie. Deze publicatie geeft de mening van de auteur. De Commissie kan niet verantwoordelijk worden gesteld voor het gebruik van de informatie die erin is vervat.

2

Project partners: Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto (Project Coordinator) Via Montale, 27 – 36100 Vicenza – Italy FRANKRIJK Centre REgional pour le Développement local, la formation et l’Insertion des Jeunes 48, Rue la Bruyère - 75009 Paris - France Rectorat de Paris DAFPIC – Réseau des GRETA de Paris Av. Gambetta, 94 - 75984 Paris - France ITALIE Camera di Commercio di Vicenza Via Montale, 27 – 36100 Vicenza – Italy Politecnico di Torino – Dipartimento di Automatica e Informatica Corso Duca degli Abruzzi, 24 - 10129 Torino - Italy Ufficio Scolastico Regionale per il Veneto Riva de Biasio S.Croce 1299 - 30135 Venezia – Italy NEDERLAND KCH International Horapark 2 - P.O. 7001 - 6710 CB Ede - The Netherlands POLEN Zakład Doskonalenia Zawodowego w Kielcach ul. Paderewskiego 55 - 25-950 Kielce - Poland SLOVENIE Centra RS za poklicno izobraževanje CPI Ob zeleznici, 16 - 1000 Ljubljana - Slovenia Gospodarska zbornica slovenije Center za poslovno usposabljan Kardeljeva ploščad 27 a - 1000 Ljubljana - Slovenia SPANJE Cámara de Comercio de Oviedo Quintana, 32 - 33009 Oviedo - Spain Silent partner Verband der Schweizerischen Volkshochschulen (VSV) - Switzerland Dank De auteurs willen het EACEA bedanken voor de financiering van het project MATCH. Waardering ook voor al diegenen die het project hebben gesteund en begeleid. Speciale erkenning moet worden toegekend aan al degenen die hebben bijgedragen en informatie gegevens aan het project en die aan de verschillende activiteiten, interviews en / of evaluaties hebben deelgenomen. In de hoop dat de resultaten van het onderzoek een aantal nuttige informatie verstrekken danken wij al deze medewerkers.

3

Inhoudopgave

Voorwoord Hoofdstuk 1 Project MATCH: doelstellingen en belangrijkste resultaten Enrico Bressan, projectcoördinator Fondazione Giacomo Rumor Centro Produttività Veneto (CPV) 1.1. Achertgrond van het MATCH project 1.2. Doelen van het project 1.3. MATCH methodologische aanpak 1.4. Toegevoegde waarde van de verschillende benaderingen in het project Hoofdstuk 2 Matchmaking: het belang van erkenning van competenties die door professionele ervaring zijn verworven Simonetta Bettiol, Ufficio Scolastico Regionale per il Veneto (USRV) 2.1. Inleiding 2.2. De erkenning van niet-formele en informele competenties 2.3. De erkenning van competenties in de Europese context 2.4. De modaliteiten van erkenning van niet-formeel en informeel leren 2.5. Competentiebalans als hulp bij de samenstelling van de portfolio 2.6. De weg naar accreditatie vergemakkelijken 2.7. Een route naar het vinden van werk 2.8. De migranten: competenties van taal en cultuur 2.9. Volwassenenonderwijs – “andragogie” 2.10. Geïmplementeerde methodologieën Hoofdstuk 3 Web tools matchmaking op de arbeidsmarkt: mogelijkheden van semantische webtechnieken Fabrizio Lamberti, Valentina Gatteschi, Claudio Demartini - Politecnico di Torino, Dipartimento di Automatica e Informatica 3.1. Automatische verwerking van gegevens werkzoekende en werkgever 3.2. Semantiek op het gebied van arbeidsvraag en –aanbod: een overzicht 3.3. Kennisrepresentatie bij matchmaking op de arbeidsmarkt 3.4. Slotoverwegingen en opmerkingen Referenties

4

Hoofdstuk 4 LO-MATCH Platform voor banenmatching Fabrizio Lamberti, Valentina Gatteschi, Claudio Demartini - Politecnico di Torino, Dipartimento di Automatica e Informatica 4.1. Over de vestiging van een Europese marktplaats voor banen: de rol van LOMATCH 4.2. De noodzaak van een gemeenschappelijke taal: cv’s en vacatures semantisch beschrijven 4.3. Uiteindelijke architectuur van LO-MATCH 4.4. LO-MATCH functie en interfaces: semantische hulpmiddelen voor werkzoekenden en werkgevers 4.4.1. Opslaan van professionele en educatieve profielen in EQF-termen 4.4.2. De nauwkeurigheid van automatische annotatie controleren 4.4.3. Geannoteerde cv’s en vacatures plaatsen via naadloos semantisch hulpmiddel 4.4.4. De match tussen vraag en aanbod van werk berekenen 4.5. Conclusie en eventuele toekomstige ontwikkelingen Hoofdstuk 5 Actueel arbeidsmarktbeleid testen met migranten in het MATCH project Marta Basso, Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto (CPV) 5.1. Constateringen vooraf 5.2. De pilotwerkzaamheden 5.3. De gegevens in het rapport: wie, war, waar, wanneer, hoe 5.4. De uitvoerders 5.5. De methodiek van MATCH 5.6. De deelnemers: de werkzoekenden 5.7. De resultaten 5.8. De werkgevers 5.9. Functies van het platform 5.10. Werking van de webpagina 5.11. Sterke en zwakke punten 5.12. Transferabiliteit van het model

5

Voorwoord Het tekort aan arbeid en vakkennis in de Europese Unie zal naar verwachting op de korte termijn toenemen en gelijke tred houden met de werkloosheidscijfers. Deze trends vormen een obstakel voor de economische groei en het beoogde doel van een banenrijk herstel zoals uiteengezet in het onlangs gepresenteerde werkgelegenheidspakket van de Europese Commissie “Naar een banenrijk herstel”. Bovendien benadrukken ook de kerninitiatieven van de Europa 2020-strategie dat de creatie van een vakbekwame beroepsbevolking gebonden is aan het wegnemen van obstakels voor arbeidsmarktintegratie en aan de ontwikkeling van systemen voor de erkenning en accreditatie van niet-formeel en informeel leren. De initiatieven onderkennen de moeilijkheden en obstakels ten aanzien van de volledige benutting van vaardigheden van migranten en stellen dat tot op heden “het potentieel van migrantenstromen uit derde landen onvoldoende tegemoet komt aan de vraag op de arbeidsmarkt, ondanks de substantiële bijdrage van migranten aan werkgelegenheid en groei”. Hardnekkige knelpunten op de arbeidsmarkt ten aanzien van toegang tot informatie belemmeren het samenvallen van enerzijds de vraag van werkgevers en anderzijds de vaardigheden van migranten. Aan de vraagzijde is het voor werkgevers (met name in het midden- en kleinbedrijf) waarschijnlijk niet gemakkelijk om over alle relevante informatie te beschikken met betrekking tot de procedures voor het werven van personeel in het buitenland en de beschikbaarheid van potentiële migranten met vaardigheden waaraan zij behoefte hebben. Aan de aanbodzijde missen toekomstige arbeidsmigranten vaak de benodigde kennis over specifieke leemtes op de arbeidsmarkt in bestemmingslanden. Beperkte toegang tot netwerken, problemen rond diversiteit op de werkplek en discriminatie kunnen ook leiden tot obstakels in de informatievoorziening, wat kandidaten met de juiste vaardigheden belet om naar de EU te komen en leemtes op de arbeidsmarkt in te vullen. Daarom zijn specifieke hulpmiddelen gewenst voor het matchen van banen met behulp van ICT en een gerichte aanpak om validatie van niet-formeel en informeel leren te vergemakkelijken voor de kwetsbaarste werknemers, waaronder minderheidsgroeperingen als migranten. Het MATCH project heeft zich op een aantal van bovengenoemde kwesties kunnen richten dankzij de ontwikkeling van een gemeenschappelijke en flexibele methodologie onder partnerlanden met betrekking tot de erkenning van eerder verworven kennis en een semantische webapplicatie (LO-MATCH Platform) waarmee in niet-formele en informele context de door migranten verworven competenties kunnen worden gekoppeld aan beroepsprofielen beschreven in termen van leerresultaten en aan de vraag naar arbeid bij bedrijven. De methodologie en het prototype zijn getest met

6

migranten en “one-stop shops” die informatie, advies en beroepsgerichte begeleiding van belanghebbenden bieden. MATCH is een goed voorbeeld van een succesvolle samenwerking tussen partners uit zes landen en uiteenlopende sectoren. Deze publicatie is daar het definitieve resultaat van. Het is voor mij als projectcoördinator een grote eer om na twee jaar van intensieve samenwerking de projectresultaten te mogen publiceren en de concepten en ideeën van het projectpartnerschap met u te mogen delen. Natuurlijk is de publicatie van dit document alleen mogelijk geweest met de bijdrage en steun van vele mensen en ik wil bij dezen mijn dank uitspreken voor hun waardevolle hulp en voor het delen van hun kennis, expertise en betrokkenheid bij onze gemeenschappelijke doelen. Vicenza, 24 januari 2013

Antonio Girardi (CPV Director)

7

Hoofdstuk 1 Project MATCH: doelstellingen en belangrijkste resultaten Enrico Bressan, projectcoördinator Fondazione Giacomo Rumor Centro Produttività Veneto (CPV) 1.1. Achtergrond van het MATCH project Het MATCH project is in de eerste plaats voortgekomen vanuit een door de partners gedeelde overtuiging dat er in een context van economische recessie, waarin werkgelegenheid en de druk op begrotingen in de publieke sector toenemen, een heldere grondgedachte bestaat voor gerichte validatie van niet-formele en informele leerprojecten voor groepen die zich in een achtergestelde positie bevinden op de arbeidsmarkt en geconfronteerd worden met obstakels die de toegang tot formeel onderwijs verhinderen. Migranten vormen een relevante doelgroep voor validatie van eerder verworven kennis omdat zij misschien vaardigheden en competenties hebben opgedaan in hun thuisland die niet voldoende op waarde worden geschat in het bestemmingsland of omdat ze misschien moeilijkheden ondervinden bij de erkenning van hun formele kwalificaties in het gastland. Bovendien ontbreekt het migranten aan de nodige informatie over vacatures en instanties waar zij hulp zouden kunnen krijgen, en spreken ze de taal niet goed. Dit zijn in heel Europa grote barrières voor integratie van migranten, succes op de arbeidsmarkt en de accumulatie van maatschappelijk kapitaal. Bij analytisch matchen kan het voorkomen dat gegevens over competenties van werkzoekenden die mogelijk zijn verworven in een niet-formele en informele context niet stroken met vaardigheden die nodig zijn voor een bepaalde vacature. Dit kan leiden tot stagnerende integratie van migranten op de arbeidsmarkt. Daarom is het wenselijk hulpmiddelen te ontwikkelen voor het matchen van vraag en aanbod van werk, vaardigheden van werkzoekenden, wensen van bedrijven en opleidingsprofielen door middel van gedetailleerde omschrijvingen van kwalificaties, cv's en vraag op de arbeidsmarkt. Dergelijke instrumenten zouden de hier genoemde omschrijvingen moeten kunnen vergelijken op basis van hun structuur en inhoud. Vanuit deze perceptie verhoogt het gebruik van semantische hulpmiddelen als de ontologie (expliciete specificaties van een conceptualisering) en de taxonomie (classificaties geordend in een hiërarchische structuur) de effectiviteit van matchmaking, omdat een computersysteem dan analyserende taken als het begrijpen en verwerken van grote hoeveelheden heterogene data en relaties zou kunnen overnemen.

8

1.2. Doelen van het project MATCH heeft tot doel de hierboven genoemde kwesties aan te pakken door: - In de eerste plaats het uitwerken van een gedeelde, uitgesproken en flexibele methodiek in de procedure van erkenning en validatie van verworven kennis, welke getest wordt door eindgebruikers teneinde de functionaliteit en effectiviteit ervan te verifiëren. - Ten tweede het oplossen van problemen rond heterogeniteit in de beschrijving van kwalificaties, cv's en vraag naar arbeid als gevolg van het gebruik van niet-gedeelde terminologieën door het ontwikkelen van een functionele web applicatie (LOMATCH Platform) waarmee de competenties van migranten (verworven in een formele, niet-formele en informele context) kunnen worden gekoppeld aan beroepsprofielen en vraag naar arbeid vanuit bedrijven. Het platform is gebaseerd op semantische technieken en maakt gebruik van ontologie (dat wil zeggen expliciete specificaties van een conceptualisering) om de kwalificaties/cv’s en beroepsprofielen (waarin de vraag op de arbeidsmarkt wordt weergegeven) in de kennisbank van LO-MATCH te beschrijven. Teneinde bovenstaande elementen beschikbaar te maken via de netwerken en samenwerkingsverbanden van de partners en om vooral ook via het gebruik ervan de producten van het project nog beter toe te snijden op de specifieke doelgroep, worden beschrijvingen gestructureerd in termen van leerresultaten volgens de principes van het Europees Kwalificatieraamwerk, en elk leerresultaat wordt handmatig of semiautomatisch opgetekend door middel van verwijzingen naar concepten die in de ontologie zijn gedefinieerd. - In de derde plaats het evalueren van het LO-MATCH Platform door middel van proefactiviteiten met een representatieve groep eindgebruikers en een geselecteerde proefopstelling met relevante beroepsprofielen/curricula. - Op de vierde plaats het opzetten van vijf “one stop shops” voor informatie, advies, beroepsgerichte begeleiding (bijv. preliminaire erkenning van niet-formeel en informeel leren, vergaren van bewijsmateriaal, opstellen van cv enz.) en hulp bij het plaatsen van een cv op het LO-MATCH Platform. Naast de specifieke doelstellingen van het project dient MATCH ook een aantal algemene EU-brede doelen, zoals: - Het verbreden van de besluitvormingsbasis voor beleidsmakers op nationaal en Europees niveau met betrekking tot de concrete bijdrage van erkenning en validatie van niet-formeel en informeel leren met de implementatie en ontwikkeling van beleid in het kader van een leven lang leren, in het bijzonder voor achtergestelde groepen; - Het verbeteren van de bruikbaarheid van migranten omdat het project erkenning op maat van vaardigheden, competenties en kwalificaties voorstaat in combinatie

9

met een analytische koppeling aan vraag en vacatures van bedrijven, terwijl ondertussen ook de werknemers meer vaardigheden kunnen aanleren en meer uit hun eigen professionele ervaringen kunnen putten. 1.3. MATCH methodologische aanpak Voor de realisatie van de doelstellingen en resultaten van het project is een uiterst nauwkeurig geformuleerde strategie vereist waarmee daadwerkelijk waarde kan worden toegevoegd aan de ervaringen die tot nu toe op Europees, nationaal en lokaal niveau zijn opgedaan. Daarom is het project geïmplementeerd en wordt het geleid door helder gedefinieerde instrumenten en werkgroepen. Om de doelgroepen te bereiken is het Consortium op diverse niveaus operatief geweest volgens een gedifferentieerd en meerlaags werkprogramma, voortbouwend op een solide methodologische aanpak. De aanpak bestond in hoofdzaak uit: - verplichte samenwerking tussen de partners en andere projecten en initiatieven met migranten als doelgroep; - combinatie van methoden voor de afstemming van onderzoek, praktijk en beleid op het gebied van volwasseneneducatie en heersende beleidsregels op de arbeidsmarkt op nationaal en Europees niveau; - introductie en implementatie van innovatieve ICT-tools voor effectieve communicatie en uitwisseling tussen de partners, leden van netwerken en andere instanties op het gebied van om- en bijscholing; - een bottom-up aanpak om belanghebbenden met succes bij het project te betrekken. Het project kende vier hoofdfases. 1. In de eerste fase werd intensief deskresearch gepleegd, zowel comparatief als multidisciplinair, gebaseerd op een combinatie van gemengde methoden waarin bevindingen uit primaire en secundaire bronnen werden samengebracht en geanalyseerd. Deze fase was gericht op het onderzoeken en analyseren van een grote hoeveelheid internationale en nationale literatuur over de erkenning, validatie en certificatie van niet-formeel en informeel leren en het bestuderen van nationale beleidslijnen en praktijken in de partnerlanden Het was de bedoeling relevante informatie en data te genereren over de nationale raamwerken, institutionele structuren en bestaande programma's van de partners ten behoeve van de uitwerking en invoering van een overdraagbaar model voor de erkenning en validatie van leercontexten buiten het formele systeem dat in verschillende lidstaten en sectoren zou kunnen functioneren en ten behoeve van het vaststellen van de technische specificaties voor de LO-MATCH web applicatie.

10

In het methodologische onderzoeksraamwerk en -ontwerp werd deze bestudering van de beste erkennings- en validatiemodellen voor niet-formeel en informeel leren gecombineerd met een nationaal en praktijkgericht onderzoeksontwerp dat zich concentreerde rond een bepaald aantal nationale/regionale gevallen. De ontwikkeling en ontdekking van een gemeenschappelijke terminologie is ook essentieel geweest in het proces naar transnationale samenwerking en gezamenlijke onderzoeksactiviteiten. 2. De tweede fase bestond uit: - De uitwerking van een gedeelde, uitgesproken en flexibele methodiek in de procedure van erkenning en validatie van verworven kennis, voor het testen met eindgebruikers (migranten) teneinde de functionaliteit en effectiviteit ervan te verifiëren. Sommige stappen in de verwoording van de methode waren feitelijk verplicht omdat het hier ging om een aanpak die door bijna alle partners wordt gedeeld. Hierdoor was het van primair belang dat in de uitwerking van de methode werd uitgegaan van deze gemeenschappelijke beginselen. - Een geïntegreerde strategie, vanwege het gebruik van niet-gedeelde lexica, voor het aanpakken en tackelen van problemen rond heterogeniteit in de beschrijving van kwalificaties, cv's en vraag naar arbeid door het toepassen van een semantische benadering die gebaseerd is op de formalisering van kernelementen die karakteristiek zijn voor de te onderzoeken gebieden. Voor dit specifieke doel is een methodische beroepsprofilering toegepast die het mogelijk maakte beroepsgerichte definities te ontwikkelen van eventuele vereiste kwalificaties en verwachte ontwikkelingen. Inspiratiebron voor de methodologie en aanpak in MATCH zijn voornamelijk de methodologieën geweest die werden ontwikkeld tijdens eerdere LLP Leonardo da Vinci H.E.LE.N. en TIPTOE projecten waarin werd gewerkt aan de toepassing van semantische web instrumenten voor de beschrijving van scholings- en werkprofielen om het koppelen en vergelijken van kwalificaties en beroepsprofielen mogelijk te maken. 3. De derde fase behelsde de ontwikkeling van een van de belangrijkste producten van het project, het LO-MATCH Platform, waarvan implementatie sterk samenhing met de eerdere methodologische keuzes. Het platform heeft een hele reeks versies gekend teneinde de vorderingen nauwlettend te kunnen volgen. Om precies te zijn is de eerste versie vooral een ondersteuning geweest voor de partners in de fase van vergaren van beroepsprofielen en/of kwalificaties. Door rekening te houden met de methodische beroepsprofilering hebben we de verzamelde gegevens gestructureerd in een vorm die voldeed aan de richtlijnen van het Europees Kwalificatiekader (European Qualification Framework, EQF) in termen van leerresultaten (Kennis, Vaardigheden en Competenties).

11

De tweede versie bevatte een voorlopige interface voor eindgebruikers gebaseerd op de databank, en een niet-semantische linkstrategie. De derde versie hielp partners met de annotatie van beroepsprofielen/kwalificaties waardoor de MATCH ontologie kon worden gecreëerd. De vierde versie werd vooral gemaakt voor het semantisch matchen van banen om zodoende eindgebruikers (bedrijven/werkzoekenden) in staat te stellen hun vacatures en cv's toe te voegen in een Europees format en de computer een match te laten maken (lexicaal, semantisch enz.) Een gedetailleerde omschrijving van de functies en interfaces van het LO-MATCH Platform is te vinden in hoofdstuk 4. 4. Ter validatie van het LO-MATCH Platform en de methodologische toepassing ervan is het prototype getest aan de hand van proefactiviteiten met een representatieve groep eindgebruikers en een geselecteerde proefopstelling met relevante beroepsprofielen/curricula. De baanprofielen of kwalificaties die werden getest behoorden tot de sectoren die in de eerste fase al waren geïdentificeerd. Deze tests hebben een percentage correct vermelde leerresultaten opgeleverd, evenals een kwaliteitsgehalte van de gegeven koppelingen tussen vraag en aanbod van banen. De belangrijkste resultaten en de lessen die we uit de testfase hebben getrokken zijn terug te vinden in hoofdstuk 5. Er zijn vijf “one-stop-shops” opgezet in elke Kamer van Koophandel/scholingsinstantie die betrokken is bij het project. Hier krijgen belanghebbenden (migranten) informatie, advies, begeleiding/inzichten (bijv. voorlopige beoordeling van leerresultaten verworven via ervaringen als niet-formeel en informeel leren, peer-to-peer advies enz.), hulp bij het opstellen van hun cv en plaatsing ervan op het LO-MATCH Platform. Alle hierboven genoemde projectresultaten staan op de website van het project (http://match.cpv.org) en zijn gratis te downloaden. 1.4. Toegevoegde waarde van de verschillende benaderingen in het project De methodologische benaderingen zijn uiterst waardevol gebleken. Een impliciet gunstige factor is de uiteenlopende aard van de betrokken partners en de samenstelling van het consortium geweest: het project heeft veel kunnen profiteren van de verschillende perspectieven die als natuurlijk gevolg voortkwamen uit deze diversiteit aan gezichtspunten, op zowel thematisch als professioneel, houdingsgewijs en geografisch vlak. In het MATCH consortium komen elf partners samen uit zes verschillende landen (Italië, Frankrijk, Polen, Nederland, Slovenië en Spanje) en de constructie ervan is zodanig dat er een optimale synergie tussen de diverse partners mogelijk is. Dankzij de ad hoc opzet van het consortium kan waar nodig expertise worden aangetrokken voor een succesvolle realisatie van de projectdoelen. Vaardigheden en competenties zijn multidisciplinair en op consistente wijze geïntegreerd in de diverse taken en fases in de

12

ontwikkeling van het project. Elke partner draagt een specifieke competentie aan en dit komt sterk tot uiting in het werk van het consortium. Voordat het project officieel werd gelanceerd, heeft de Zwitsere organisatie Verband der Schweizerischen Volkshochschulen (Associatie van Zwitserse Rijksuniversiteiten, VSV) een officieel verzoek ingediend om als “silent partner” aan het MATCH partnerschap mee te mogen doen. Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto staat als projectcoördinator garant voor een goed kwaliteitsmanagement van het project gedurende de implementatie ervan. De stichting kan bogen op 15 jaar netwerkervaring op het gebied van een leven lang leren, ruime ervaring als coördinator of partner in door de EU gefinancierde projecten en bedrevenheid in het ontwikkelen van actueel arbeidsmarktbeleid. Veel van de kernpartners hebben al eerder samengewerkt met CPV in andere LLP LdV en Grundtvig projecten (CREDIJ, POLITO, USRV, KCH, CPU, CPI, ZDZ) en er is inmiddels een sterk wederzijds vertrouwen opgebouwd. Het toegepaste model voor het onderzoeken en presenteren van de verschillende nationale situaties rond erkenning en validatie van niet-formele en informele leersystemen en nationale vereisten vanuit de afzonderlijke arbeidsmarkten dat zich richt op migranten en daarnaast bevindingen deelt en kernelementen bespreekt die nodig zijn voor het leveren van efficiënte matchmaking op de arbeidsmarkt, is voor de hele groep een intens leerproces geweest. Ideeën en inzichten werden kritisch besproken en dit heeft niet alleen geleid tot nieuwe perspectieven, maar ook tot vraagtekens bij bestaande praktijken en procedures in de instituties en nationale systemen van de partners. De obstakels voor het bereiken van een gemeenschappelijk standpunt ten aanzien van de kwaliteitsnormen kunnen vanuit dit oogpunt worden gezien als deel van de leerweg, waaruit een grote betrokkenheid en toewijding is voortgekomen van alle partners met betrekking tot de uiteindelijke ontwikkeling van het project. De samenwerking was een dankbare ervaring en de partners hebben wederzijds baat gehad bij het consortium. Bovendien hebben alle partners zich verplicht om op nationaal niveau een strategisch partnerverband op te zetten (waarin zij zelf ook deelnemen) met belanghebbenden, zoals werkgeversorganisaties en overheidsinstanties, met het oog op valorisatie van de resultaten. Zo zullen de voortvloeisels van het project niet alleen een EU-basis hebben binnen het partnerschap, maar ook worden overgedragen naar nationale systemen, beleidslijnen en praktijken die op dit moment van toepassing zijn op de arbeidsmarkt en die zich met name richten op kwetsbare doelgroepen. In feite zou een resultaat van dit MATCH project kunnen zijn dat zich voor het partnerschap in de toekomst kansen en exploitatiemogelijkheden voordoen (bijv. trainingen en/of examens uitwisselen en aanpassen) die verder reiken dan de tijdspanne van dit project.

13

Hoofdstuk 2 Matchmaking: het belang van erkenning van competenties die door professionele ervaring zijn verworven Simonetta Bettiol, Ufficio Scolastico Regionale per il Veneto (USRV) 2.1. Inleiding Matchmaking met banen is essentieel voor de bevordering van employability, maar is in veel landen, met name in Zuid-Europa, niet effectief ingevoerd. Aan de basis van de moeilijkheden ligt zonder twijfel enerzijds de huidige economische crisis, maar anderzijds worden ook de persoonlijke en professionele eigenschappen van werkzoekenden en de beschikbare functie niet goed vastgelegd. Dit kritiekpunt is algemeen, maar geldt in het bijzonder in het geval van migranten voor wie de transparantie van kwalificaties en het inzicht in taal en gewoonten beperkt zijn. Met het oog op het matchen van banen zijn dan ook aangepaste middelen nodig voor het omschrijven van functies en persoonlijke kenmerken, en de hulp van ervaren personeel; het Match project heeft als doel een semantisch informatiesysteem met beroepsprofielen op te bouwen en ondersteunende middelen te ontwikkelen die met name van pas komen bij de erkenning (accreditatie) van informele en niet-formele competenties. Dit hoofdstuk is gewijd aan het analyseren van problemen, methoden en voordelen in verband met de erkenning van niet-formeel en informeel leren, waarvan het belang al sinds jaar en dag wordt onderkend op Europees en lokaal niveau. Niet alleen ter bevordering van een leven lang leren, maar ook om permanente toegang tot de arbeidsmarkt te faciliteren en maatschappelijke inclusie te stimuleren. De erkenning van competenties die op wat voor manier dan ook zijn verworven, is essentieel voor de mobiliteit van burgers in educatieve en professionele context. Dit vereist meer transparantie in kwalificaties en passende maatregelen als certificering, kwaliteit en toewijzing van credits. Veel van deze doelstellingen zijn gerealiseerd met dank aan Europese raamwerken en hun implementatie in nationale context, zelfs als er geen twijfel over bestaat dat de erkenning van competenties niet gebaseerd kan zijn op een Europees raamwerk maar grotendeels voortvloeit uit uiteenlopende ervaringen gericht op toegang tot scholing en niet zozeer op het matchen van een baan. Een leven lang leren is de bepalende factor en essentieel om volledig aanspraak te kunnen maken op de rechten die zijn verbonden aan het staatsburgerschap in een toenemend interculturele en multi-etnische omgeving; het bevordert employability en vergroot de mogelijkheid voor verdere ontwikkeling in de context van globalisering en voortdurende transformatie. Boven de normale behoeften van volwassen werkzoekenden hebben migranten in de gastlanden nog andere specifieke behoeften, zoals het uitdiepen van competenties die

14

zij in andere werkomgevingen en culturele contexten hebben verworven, het leren van een nieuwe taal, burgerschapszin en beroepsvaardigheden en het betreden van de arbeidsmarkt met behulp van passende her- of bijscholing en integratieprogramma's. Het doel van het Match project was een bijdrage te leveren aan de ontwikkeling van een semantisch hulpprogramma ter ondersteuning van matchmaking op de banenmarkt en aan de inzet van andere middelen om de werking ervan te vereenvoudigen. 2.2. De erkenning van niet-formele en informele competenties Erkenning van competenties, ongeacht de manier waarop deze zijn verworven, heeft als hoofddoel de kwaliteit van en toegang tot scholing te verbeteren, met als gevolg meer kans op werk, actiever staatsburgerschap en maatschappelijke inclusie. Door belangrijke en beroepsgerichte competenties bij te schaven, wordt de kans op werk aanzienlijk verbeterd. De term accreditatie, in de hoedanigheid van een certificeerbare modaliteit, heeft de betekenis van een formele erkenning van competenties voor het verwerven van een kwalificatie: “een formeel resultaat van een assessment- en validatieprocedure dat wordt verkregen wanneer een bevoegd orgaan bepaalt dat een individu leerresultaten heeft bereikt volgens de gegeven normen”. Voor de term competentie staat een exacte definitie in bijlage 1 van de aanbeveling van het Europees parlement en de Raad van 23 april 2008 tot vaststelling van een Europees Kwalificatieraamwerk (European Qualification Framework, EQF) voor een leven lang leren: “het bewezen vermogen om kennis, vaardigheden en persoonlijke en/of methodologische capaciteiten te gebruiken in een werk- of studiesituatie en voor professionele en persoonlijke ontwikkeling. In de context van het Europese Kwalificatieraamwerk wordt competentie omschreven in termen van verantwoordelijkheid en zelfstandigheid”. Als het gaat om toegang tot een scholingsprogramma lijkt verwijzing naar leerresultaten het meest op zijn plaats, terwijl in het geval van een baan beter gekeken kan worden naar competenties die als werkprestaties bedoeld zijn en waar een economische waarde aan kan worden toegekend. Leerresultaten uitgedrukt in kennis, vaardigheden en competenties kunnen worden behaald via formele, niet-formele en informele activiteiten. Formeel leren vindt plaats in onderwijsinstellingen en her- of bijscholingsinstituten, en leidt tot een erkend diploma en kwalificaties; informeel leren is een natuurlijk gevolg van het leven van alledag en wordt niet noodzakelijkerwijs beschouwd als leren, niet-formeel leren vindt plaats op niet-traditionele manieren en kan plaatsvinden op een werkplek. Wanneer leerroutes beduidend afwijken en er geen modaliteiten aanwezig zijn om competenties te erkennen (ongeacht de manier waarop ze zijn verworven) kan het zijn dat niet alleen een leven lang leren buiten bereik komt te liggen, maar ook het vinden

15

van werk, mobiliteit, maatschappelijke inclusie, gelijke kansen voor mannen en vrouwen en vernieuwingen die de sleutel vormen tot economische ontwikkeling, zelfverwezenlijking en het welzijn van burgers, jong en oud. Daarom is het nodig een methode te ontwikkelen waarmee competenties/leerresultaten kunnen worden erkend, gecertificeerd, geaccrediteerd en getransfereerd. Ongeacht de manier waarop ze zijn verworven binnen de EU. 2.3. De erkenning van competenties in de Europese context Een van de belangrijkste Europese documenten is het Memorandum over levenslang leren, dat in 2000 werd gepubliceerd door de Europese Commissie. In dit Memorandum wordt een leven lang leren beschouwd in een Europese dimensie, als integraal onderdeel van het concept staatsburgerschap, waarvan de bevordering noodzakelijkerwijs samenhangt met bijvoorbeeld het wegnemen van obstakels voor arbeidsmobiliteit, het vergroten van investeringen in menselijk kapitaal, het terugdringen van het fenomeen maatschappelijke exclusie en het bieden van gevarieerde, flexibele en certificeerbare scholingskansen. Voor een kennismaatschappij is de uitbreiding van onderwijs en scholingssystemen naar een Europese dimensie essentieel en een leven lang leren speelt daarin een cruciale rol. Er moet actief worden vergeleken tussen de lidstaten van de EU, informatie en best practices uitgewisseld, modellen, methoden en middelen gedeeld. Dit geldt met name voor het probleem van erkenning en validatie, en daarmee de transferabiliteit van competenties die zijn verworven door niet-formeel, informeel en formeel leren in een EU-land. Hoewel het belang van een leven lang leren al geruime tijd wordt onderkend, is er nog altijd geen gemeenschappelijk raamwerk voor de erkenning en/of accreditatie van competenties. De fundamentele rol van levenslang onderwijs en training in formele, niet-formele en informele context wordt nog eens benadrukt in de Europa 2020strategie; in het bijzonder in het werkprogramma Onderwijs en Training 2020 (Education and Training 2020, ET2020). Ook zijn onderwijsdoelen opgesteld om verdere ontwikkeling van onderwijs en training te propageren (10% voortijdige schoolverlaters, 95% voortgezet onderwijs 16-18 jarigen, 40% hoger opgeleiden). De Europese Unie vertoont zwakke plekken, zoals: werkloosheid; onvoldoende participatie op de arbeidsmarkt van vrouwen en oudere werknemers; niet genoeg kwalificatie; maatschappelijke uitsluiting en arbeidsintegratie van laagopgeleide migranten. De belangrijkste aandachtspunten zijn dan ook: een leven lang leren meer prioriteit geven en alle aspecten van gelijke kansen verder uitwerken met gerichte acties voor specifieke doelgroepen als migranten. Hiertoe is het noodzakelijk dat het niveau en de kwaliteit van de werkgelegenheid zodanig verbetert dat elke burger de juiste competenties bezit voor werk en deelname aan de maatschappij. Onderwijs en

16

training spelen een fundamentele rol en het is daarom essentieel dat doelgroepen leer- en trainingsmogelijkheden op maat krijgen aangeboden. Er moeten nieuwe kerncompetenties worden gedefineerd die door middel van een leven lang leren kunnen worden aangeboden. Er moet een hogere mate van transparantie worden gecreëerd. Er moet worden gewerkt aan de versterking van competenties die zijn verworven in zowel onderwijs en training als op de werkplek en in het dagelijks leven. Wat hierboven vermeld staat, is terug te vinden in diverse Europese documenten communicaties, conclusies, resoluties, aanbevelingen, richtlijnen en verklaringen die niet bindend zijn maar waar wel een stimulerende werking vanuit gaat en die coöperatief en loyaal handelen aanmoedigen. Al deze Europese documenten hebben tot doel erachter te komen hoe in een kennismaatschappij kan worden gekend en erkend wat mensen nodig hebben. Vanuit het oogpunt van Europese wetgeving blijkt dat het in alle documenten met betrekking tot competenties en hun accreditatie in feite gaat om vier gebieden: richtinggevend, wegbewijzeren (als de bestaande situatie eenmaal grondig is geanalyseerd) van de te volgen routes in werkgelegenheid, mobiliteit, onderwijs & training en een leven lang leren; technisch, dat wil zeggen gericht op vaardigheden, kwalificaties, diploma's; economisch, in verband met directe investeringen in onderwijs en training; Europese samenwerking, waarmee het belang wordt benadrukt van samenwerking tussen lidstaten op het gebied van training en onderwijs om krachten te bundelen ten gunste van de burgers van Europa. 2.4. De modaliteiten van erkenning van niet-formeel en informeel leren De publicatie “De validatie van niet-formeel en informeel leren in de Italiaanse en Europese context: een vergelijking van twee modellen”, gepubliceerd door Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto (CPV) en Ufficio Scolastico Regionale per il Veneto (USRV) in het kader van het regionale pilotproject (69/1/1/4124/2008) met gelden van het Regionaal Operationeel Programma voor de regio Veneto van het Europees Sociaal Fonds (Besluit van de Regionale Raad 4124/2008), bevatte een grondige analyse van het project dat werd gefinancierd door ESF POR regio Veneto met verschillende DGR-procedures die werden ingevoerd ter erkenning van nietformeel en informeel leren (in het bijzonder die van Frankrijk en Roemenië). In de onderstaande tabel wordt de vergelijking tussen de twee systemen weergegeven

17

Tijdspanne Assessment

Voorbereidend werk

Applicaties

De zichtbaarheid van eerder opgedane ervaringen

Hulpmiddelen

FRANKRIJK 6-9 maanden Mondelinge examinatie met als doel de inhoud van Livret 2 te beargumenteren (nauwkeurige omschrijving van professionele ervaring) Begeleiding en ondersteuning door een psycholoog bij de samenstelling Livret 2, in grote lijnen afhankelijk van de kandidaat Assessment vindt regelmatig plaats aan de hand van een enkele uitwerking (diepgaande professionele voorgeschiedenis in Livret 2) door een team van deskundigen op het vakgebied Focus van de beoordeling, vermeld en omschreven volgens analytische criteria Livret 1 - officieel verzoek tot validatie van een competentie, zelfstandig ingevuld door de aanvrager; het bevat persoonlijke gegevens, kwalificaties en/of diploma's die hij/zij wenst te behalen en al bezit, beroepservaring al dan niet in overeenstemming met de daarvoor vereiste documenten (functie, taken, werkgerei)

ROEMENIË 1 week - 30 dagen Mondelinge, geschreven en praktijkgerichte examens Opstellen van de examens en proeven voor de beoordeling, gebaseerd op de indicatoren van vaardigheden en uitleg op de beoordelingsformulieren De assessment is eenvoudig te hanteren omdat in de examenprocedures de betrouwbaarheid van resultaten met verschillende assessoren is vastgelegd Wordt vervangen door de resultaten van de praktijkgerichte examens en vraaggesprekken Kaarten voor (zelf)beoordeling; gestructureerd in competentie-eenheden. Ze worden gemaakt door een deskundige en gekoppeld aan de leerresultaten die in de test worden geïdentificeerd De beoordeling van elke eenheid wordt uitgedrukt in studiepunten (credits) afhankelijk van het gewicht dat de eenheid heeft als onderdeel van de gehele kwalificatie

Livret 2 – ingevuld met hulp van een deskundige - bevat werkervaring relevant voor diploma. Soort bedrijf, functie, samenwerkingsvormen, werkgebied, interne en externe raakvlakken met bedrijf, ontwikkeling in functie, ruimte voor zelfstandigheid, kennis, vaardigheden en competenties, input en output

In de vergelijking van de twee modellen is te zien dat het Franse model focust op de zeer actieve rol van de persoon die accreditatie wenst en daarbij ook veel ondersteuning krijgt (beschouwd als noodzakelijk binnen de moderne andragogiek); daartegenover reageert het Roemeense systeem meer volgens de recente Europese richtlijnen in termen van transparantie, wat zeker goedkoper en sneller is maar weinig rekening houdt met de eigenschappen/kenmerken van de belanghebbende. Wellicht is het Roemeense model voor migranten in sommige opzichten (timing, implementatie, kosteneffectiviteit) voordeliger. Voor de accreditatie van niet-formele en informele competenties in dit kader kan een portfolio of iets dergelijks worden aangelegd, zelfstandig of met hulp van een deskundige. Met de creatie van een portfolio van competenties kunnen de volgende doelstellingen worden gerealiseerd: • groeiende zelfkennis in relatie tot verworvenheden en het vermogen om te presteren, evenals een betere metareflectie van de belanghebbenden;

18

•

•

• •

beter in staat zijn om een eventuele transfer van verworvenheden in bepaalde contexten naar andere werksituaties (en daarmee mogelijkerwijs een heroriëntatie op het gebied van opleiding en werk) te beargumenteren en te begrijpen; bewijsmateriaal verzamelen waarmee ervaringen of verworven vaardigheden kunnen worden aangetoond (model van het beroepsboek), wat de assessmentprocedure vergemakkelijkt; activering van een leerproces ten aanzien van zelfanalyse en -reflectie ter versterking van de zelfstandigheid van de belanghebbende; belangrijk hierbij is dat handelingen rondom de portfolio niet worden onderschat, waarbij rekening moet worden gehouden met het feit dat schrijfvaardigheden misschien niet al te best zijn, ook bij personen die belangrijke niet-formele en informele competenties bezitten maar minder goed zijn in het opstellen van teksten en tabellen voor de samenstelling van een portfolio.

2.5. Competentiebalans als hulp bij de samenstelling van de portfolio De competentiebalans is een Franse 'uitvinding'; een combinatie van woorden die sinds de jaren 90 veel wordt toegepast. Het is de in praktijk gebrachte theorie van Parsons die in 1909 een combinatie van “individuele trekken en professionele factoren” identificeert door het vaststellen van professionele doelstellingen. De combinatie kan worden gevonden met inachtneming van factoren in de volgende drie brede categorieën: 1) kennis van de eigen eigenschappen en, in het bijzonder attitudes, bekwaamheden, interesses, aspiraties, middelen, persoonlijke banden; 2) bewustzijn van benodigde typische eigenschappen, voordelen en nadelen, kansen en mogelijkheden in verschillende werkomgevingen, en 3) relaties kunnen beredeneren tussen de eerste twee categorieën. In Italië werd de term competentiebalans geïntroduceerd tijdens een proeffase in het midden van de jaren 90 in Emilia Romagna, waarna het gebruik ervan zich verspreidde naar andere delen van het land, met name in de sectoren werkgelegenheid en beroepsbegeleiding. In Frankrijk is de competentiebalans een voorziening, vastgelegd in wet 91/1991, waarin staat dat iedere werknemer recht heeft op 24 uur betaald verlof om zijn/haar persoonlijke en professionele vaardigheden, attitudes en motivaties te analyseren, teneinde een beroepsgericht project/loopbaantraject vast te stellen, met eventuele scholing. De assessments vinden plaats in speciaal voor dit doel opgerichte centra (CIBC, waarvan de leiding in handen is van de sociale partners en de overheid) of bij erkende organisaties. Hoewel het oorspronkelijk de bedoeling was dat de competentiebalans in Frankrijk door bedrijven zou worden gebruikt voor hun bijscholingsprogramma's, komt het er in de praktijk op neer dat hij wordt ingezet als

19

middel voor outplacement bij vrijwillig of gedwongen ontslag of als richtlijn voor jonge mensen. De competentiebalans heeft in de samenstelling en aanbieding van scholingsprogramma's zeer verschillende betekenissen en functies gekregen. In volwassenenonderwijs is hij gebruikt om de rekrutering van kandidaten te faciliteren, maar ook om aanwezige competenties bij te schaven en te verbeteren via trainingen. Daarnaast werd hij geïntroduceerd in het beroepsonderwijs en gebruikt als hulpmiddel om eigenschappen van personen af te stemmen op de arbeidsmarkt. 2.6. De weg naar accreditatie vergemakkelijken De competentiebalans, of in algemenere zin elk middel/elke route waarmee accreditatie kan worden vereenvoudigd, is van groot belang. Accreditatie kan plaatsvinden na een tweeledige diagnose of in een educatieve setting. In een diagnostische omgeving worden tests gebruikt waarbij de uitvoerder/mentor de deskundige is; in het geval van educatieve doeleinden (een vaker voorkomend verschijnsel) wordt gewerkt met kaarten voor zelfanalyse omdat het opstellen van een competentiebalans wordt beschouwd als een belangrijk moment waarop de gebruiker zich bewuster wordt van zijn/haar capaciteiten en aspiraties. Een dergelijk pad en/of hulpmiddel (competentiebalans) kan op verschillende manieren zijn opgebouwd, maar moet over het algemeen bestaan uit een systematische analyse van persoonlijke karaktereigenschappen en gedragingen die naar boven komen door het belichten van aanleg en psychologische aspecten of aspecten die meer verband houden met activiteiten en taakomschrijvingen; uitvoering moet plaatsvinden aan de hand van gestructureerd materiaal als kaarten en/of tests voor zelfanalyse of door analyse van het werkproces of in gewoon ongestructureerde vraaggesprekken; het resultaat moet de definitie zijn van een beroepsgericht project en uitmonden in de praktische realisatie ervan. Deze route kan zelfstandig of onder begeleiding van een mentor worden afgelegd. Voor de analyse en uitvoering is een grote hoeveelheid middelen en methoden voorhanden, wat betekent dat de route op velerlei manieren kan worden ingekleurd. De afzonderlijke fases kunnen echter als volgt worden gegroepeerd: 1) analyse en uitleg van de relevante persoonlijke karaktereigenschappen met betrekking tot een opleiding of een baan en/of beroep; 2) analyse van het beroepsprofiel en kans op werk en/of scholing; 3) ontwikkeling van een carrièreplan dat realistisch is en voldoende aanhaakt bij de vraag vanuit de arbeidsmarkt; 4) begeleiding bij de implementatie van het beroepsgerichte project met behulp van een goed stappenplan met een doortimmerde logische en chronologische structuur waarmee daadwerkelijk naar de verwezenlijking van de professionele doelstellingen kan worden toegewerkt.

20

De systematische analyse bestaat uit het beschrijven en bewust worden door de persoon van de elementen die zijn/haar persoonlijkheid karakteriseren vanuit het oogpunt van aanleg en vanuit de vaardigheden die hij/zij heeft verworven via scholing, werk en levenservaringen, en die van belang zijn voor zijn/haar beroepsgerichte keuzes en correcte (re)integratie in het arbeidsproces. Het gestructureerde materiaal heeft een vaste volgorde, waardoor het goed kan worden ingezet ter ondersteuning en begeleiding van de interactie tussen gebruiker en uitvoerder/mentor gedurende de vraaggesprekken in het kader van de competentiebalans. De tests brengen enerzijds meer objectiviteit en structuur in de analyse van de karaktereigenschappen van de gebruiker, terwijl ze er aan de andere kant voor zorgen dat het protagonisme van de gebruiker geen al te grote proporties aanneemt in de zelfanalyse. Op de kaarten voor zelfanalyse staan een aantal vragen die er juist voor zouden moeten zorgen dat de gebruiker de analyse en de resultaten van zijn/haar persoonlijke karaktereigenschappen uit vrije wil en zelfbewust uitvoert en analyseert. Vaak is een systematische analyse van de karaktereigenschappen en/of gebruik van gestructureerd materiaal niet mogelijk, waardoor het lastig wordt om te spreken van een daadwerkelijke competentiebalans. Er is dan eerder sprake van een begeleidend gesprek. 2.7. Een route naar het vinden van werk De route voor erkenning van niet-formeel en informeel leren is ondanks alles vooral bedoeld om een carrièreplan te kunnen maken door systematische analyse van persoonlijke kenmerken, uitgevoerd met gebruik van gestructureerd materiaal als tests en/of kaarten voor zelfanalyse. Maar naast het opstellen van een beroepsgericht project is het pad ook uitermate geschikt om andere doelstellingen van de gebruiker te belichten en (betere) condities te scheppen voor het zoeken naar werk en het maken van een stappenplan. De traditionele competentiebalans vindt plaats op individueel of groepsniveau. Op individueel niveau heeft de competentiebalans een gemiddelde duur van 3-5 bijeenkomsten, maar in het geval van een kleine groep (8-12 deelnemers) moet rekening worden gehouden met 15-20 uur, verdeeld over 3-4 groepsbijeenkomsten van telkens 5 uur, en een individueel gesprek ter afsluiting. Een gemengde opzet, met afwisselend bijeenkomsten en kleine groepsactiviteiten, behoort ook tot de mogelijkheden. Bij het uitvoeren van het persoonlijke beroepsgerichte project kan een coachingsgesprek van tijd tot tijd ook nuttig zijn ter ondersteuning van een stage/leerwerkbaan. Al met al gaat in de weg naar accreditatie van competenties een behoorlijke hoeveelheid tijd zitten, omdat capaciteiten als zelfanalyse en het maken van verslagen

21

over de verworven competenties moeten worden aangeleerd of bijgewerkt. Vaak is er, om economische redenen, niet genoeg tijd voor het aanleggen en uitdiepen van zelfanalyse en capaciteiten om competenties te beschrijven in een taal die overeenkomt met de in professionele en educatieve contexten gebezigde terminologie. In dat geval is het beter om te opteren voor een minder gestructureerde route (in plaats van de dingen incorrect uit te voeren) gebaseerd op de analyse van bewijsmateriaal rond scholing en werkervaring van de betreffende persoon. Het ontbreken van significante werkervaring vormt een beletsel in het uitzetten van een alternatieve competentiebalans. De focus komt dan te liggen op persoonlijke, softe en algemenere informele competenties. Dit is het geval bij migranten die zich allereerst de competenties van taal en cultuur eigen moeten maken, omdat die immers gelden als de basis voor integratie in het EUland en omdat voor de beschikbare banen vaak geen gespecialiseerde vakbekwaamheid nodig is. Het spreekt voor zich dat dit een schets is van de realiteit, wat niet wil zeggen dat het de beste optie is. Een competentiebalans brengt over het algemeen het volgende voort: 1) het balansdossier, dat bestaat uit de kaarten voor zelfanalyse of analyse van de kenmerken van het persoonlijke en beroepsgerichte project; 2) het balansrapport, dat is samengesteld door zowel de gebruiker als de uitvoerder/mentor en waarin de belangrijkste aspecten van het carrièreplan worden samengevat, en 3) de portfolio, die door de gebruiker is samengesteld met bewijsmateriaal omtrent capaciteiten en prestaties op met name de werkplek. De portfolio wordt steeds belangrijker voor de erkenning van leren buiten de formele onderwijscontext. 2.8. De migranten: competenties van taal en cultuur De problematiek van migranten heeft vaak te maken met hun integratie in landen waar gewoonten en regels gelden die zeer verschillen met die in hun land van herkomst. Voor de taalcursus voor buitenlanders van de Ca'Foscari Universiteit in Venetië wordt volwassenheid gedefinieerd volgens drie afzonderlijke parameters in termen van biologisch, psychologisch en sociaal-cultureel perspectief. In die zin is een volwassene dus een persoon die de puberteit is gepasseerd, in staat is zelfstandig beslissingen te nemen en een beroepsfunctie kan uitvoeren of een baan heeft. Hierbij dient te worden aangemerkt dat een volwassene beschikt over een niet te onderschatten schat aan ervaringen. Volwassen personen beleven leren dan ook geheel anders dan jonge tieners of kinderen. Redenen om een taal te leren lopen zeer uiteen: op universiteiten heeft men het nodig om te kunnen studeren, terwijl taal in het dagelijkse leven thuis of op het werk nodig is om te overleven, waardoor het vaak niet correct is maar functioneel en net genoeg om het noodzakelijk te kunnen zeggen en begrijpen.

22

In het geval van migrantenonderwijs (momenteel in Italië verplicht voor het verkrijgen van een verblijfsvergunning) worden andere methoden toegepast dan bij jonge mensen. Het is ook van belang dat de relatie tussen student en docent wordt geredefinieerd vanuit een andragogisch standpunt, want het onderwijzen van volwassenen is vaak een interactie met personen voor wie het leren van een vreemde taal een moeilijke en onaangename bezigheid is en die niet altijd open staan voor andere denkbeelden of inzichten. Daarom moet de relatie tussen docent en leerling de dynamiek en vorm aannemen van een relatie tussen gelijken. Dit geldt niet alleen voor de behandeling van de morfosyntactische onderwerpen tijdens de lessen, maar vooral ook op sociaal-cultuur en beroepsgericht gebied. Het door Match ontwikkelde hulpmiddel heeft tot doel de gelijke benadering te stimuleren en voort te bouwen op de ervaringen die de volwassene reeds bezit. 2.9 Volwassenenonderwijs – “andragogie” De route naar erkenning van competenties en stages/leerwerkplekken kent ook scholingsactiviteiten. In zowel de ondersteunende als de scholende activiteiten dient een methodologie toegepast te worden die rekening houdt met volwassen gebruikers. De theorie over leren door volwassenen heet “andragogie”, waarmee het zich onderscheidt van “pedagogie”, de leertheorie die zich op kinderen of adolescenten richt, en “geragogie” waar het ouderen betreft. De term “andragogie” werd in 1833 geïntroduceerd in Duitsland door Alexander Kapp, maar kent nu een wijdverbreid gebruik. “Andragogie” is een model dat zich richt op de behoeften en belangen van leren door volwassenen. De belangrijkste vertolker van dit model is Malcolm Knowles. De grondprincipes van de door Malcolm Knowles ontwikkelde andragogische theorie zijn: 1. De volwassene leert alleen wanneer hij/zij zich bewust is van de noodzaak om over de betreffende kennis te beschikken. In 1979 stelde Tough dat volwassenen in de beginfase van het leren veel investeren in het analyseren van de voordelen die al of niet kunnen worden behaald met het geleerde. De functie van de docent als facilitator is dan ook prominent als het gaat om het opwekken van een besef (Freire). Discussiëren en via gesprekken ontdekken wat de positieve gevolgen zijn van het leren (dat moet worden gedaan om het functioneren of de kwaliteit van leven van leerlingen te verbeteren) wordt hierdoor een onmisbaar onderdeel van de les. 2. De volwassene heeft een zelfbeeld waarbinnen ruimte bestaat voor groeiende zelfstandigheid en onafhankelijkheid. Gedurende de leerweg moet de docent een tactiek hanteren die leerlingen doet inzien dat zij een hoge mate van zelfstandigheid en verantwoordelijkheid hebben, en dat ze helemaal niet zo afhankelijk hoeven te zijn.

23

3. Volwassenen hebben meer levenservaring. Dit heeft ze gevormd tot wie ze zijn en dit mag tijdens de lessen niet vergeten worden. Integendeel; deze levenslessen vormen juist een verrijking. Een groep volwassenen is zeker minder heterogeen (in termen van achtergrond, leerstijl, motivatie, behoeften, belangen en doelen) dan groepen jonge mensen; dit komt vooral naar voren wanneer het om migranten gaat. Educatieve strategieën moeten er dan ook op zijn gericht om onderlinge steun te bevorderen en belemmeringen weg te nemen die het gevolg zijn van vastgeroeste denkpatronen, vooroordelen, afsluiten voor nieuwe ideeën of andere zienswijzen. 4. De volwassene is pas bereid te leren en actief deel te nemen als hij/zij merkt dat hij/zij de competenties meteen kan toepassen op het werk of in het leven van alledag. 5. De oriëntatie van het leren dient zich niet te richten op de vakken, maar op het echte leven en de mogelijkheid om problemen op te lossen. In feite ontplooien volwassenen pas nieuwe leerresultaten (kennis, vaardigheden en competenties) als ze er werkelijk de waarde van inzien. 6. Bij volwassenen sorteren beweegredenen veel meer effect dan druk van buitenaf. Tough (1979) stelde dat alle volwassenen gemotiveerd zijn om te groeien en zich te ontwikkelen, maar dat deze motivatie vaak wordt geremd door innerlijke barrières vanwege het negatieve zelfbeeld als student met een gebrek aan geld en tijd. De vrije wil moet worden benadrukt als het gaat om de verwerving van noodzakelijke nieuwe vaardigheden, zelfstandigheid en het onderhouden en aangaan van sociale relaties. Het andragogische model van Knowles is geen ideologie maar een systeem van verschillende alternatieve hypothesen waaruit de realiteit van een gegeven situatie moet worden gedistilleerd. Vooral bij migranten kan het voorkomen dat sterk wordt vastgehouden aan de eigen hypothese, uit onbekendheid met het nieuwe en/of onbegrip voor het verband met taken of problemen in het echte leven. De volwassene moet weten wát en vooral ook waaróm hij/zij leert; het idee van volwassenen dat ze niet afhankelijk zijn, de rol van eerder verworven kennis moet worden geïntegreerd met de nieuwe competenties; de bereidheid te leren. Het leren door volwassenen gebeurt geleidelijk aan de hand van taken en echte praktijksituaties; motivatie en eigenwaarde om een bepaalde prestatie te leveren; de overtuiging dat leren een interactief, voortdurend en niet op zichzelf staand proces is.

24

2.10 Geïmplementeerde methodologieën Bij het ontwikkelen van middelen die de accreditatie van competenties kunnen faciliteren en tijdens het onderzoekswerk met volwassenen (in het bijzonder migranten), heeft MATCH rekening gehouden met de hierboven genoemde zaken, in het bijzonder de uiteenlopende meningen en overtuigingen. Wat sommige aspecten betreft leek de migrant echter eigenschappen te hebben die zich ergens tussen die van de volwassene en die van de jongere bevonden: • De hang naar kennis is niet altijd bewust aanwezig bij jongeren, maar afhankelijk van externe dwang; de volwassene is zelfstandiger in het bepalen van zijn/haar behoeften; in de migrant is het bewustzijn latent aanwezig en vaak alleen gekoppeld aan de wens om een taal te leren. Dit gebrek aan bewustzijn wordt een manco dat de weerstand tegen leren voedt. • Levenservaring is bij jongeren relatief beperkt, terwijl deze voor volwassenen de aanleiding is om te leren; de migrant zegt vaak wel over ervaring te beschikken, maar dan in een andere werkomgeving in andere delen van de wereld en daarom onbruikbaar in een Europese context. Deze diversiteit is een manco als iemand verworven competenties niet weet aan te passen aan het beschikbare werk. De grote verscheidenheid aan ervaringen kan het leren enorm verrijken, maar ervaringen van volwassenen en migranten kunnen juist ook leiden tot cynisme. Soms zijn het immers vaste denkpatronen en vooroordelen die de weerstand voeden tegen leren, andere opvattingen en het zich openstellen voor nieuwe inzichten. • De bereidheid om te leren ontstaat door druk van buitenaf bij jongeren terwijl het bij volwassenen voortkomt uit de noodzaak om steeds moeilijkere taken uit te voeren. Zowel de migrant als de volwassene kan aangeven wat niet strookt tussen leerervaringen, ontwikkeltaken en het dagelijks leven. Het is dan ook essentieel dat ervaringen en ontwikkeltaken synchroon lopen. • De factor tijd zorgt ervoor dat bij jongeren de toepassing van het geleerde in de praktijk wordt uitgesteld, terwijl deze bij volwassenen en migranten vrijwel direct wordt toegepast. • Leren is vaak gestructureerd naar vak voor jonge mensen en naar probleemgebied voor volwassenen; bij het oriënteren op leren is vooral de migrant zeer gebaat bij concrete voorbeelden in plaats van abstracties. • De beweegredenen zijn het gevolg van druk van buitenaf bij jongeren, maar bij volwassenen komen ze juist van binnenuit, terwijl de migrant niet altijd gemotiveerd is en het dan moet hebben van externe dwang of één of andere vorm van vooruitgang.

25

Bij scholing voor volwassenen en migranten is vooral ook een sfeer van wederzijds respect en samenwerking cruciaal; het plannen van activiteiten moet een gezamenlijke bezigheid zijn; de identificatie van scholingsbehoeften met het oog op werk moet worden uitgevoerd in overleg met de docent/uitvoerder; er moet worden onderhandeld over de exacte formulering van de leerdoelen; het leerprogramma is opgebouwd uit eenheden met duidelijke leerresultaten en kan eventueel op maat worden aangepast aan de leerling; de scholingsactiviteiten zijn vooral gebaseerd op ervaring en onderzoek; de beoordeling is gebaseerd op een gemeenschappelijke diagnose van de behoeften in combinatie met de leerroute.

26

Hoofdstuk 3 Web tools voor matchmaking op de arbeidsmarkt: mogelijkheden van semantische webtechnieken Fabrizio Lamberti, Valentina Gatteschi, Claudio Demartini - Politecnico di Torino, Dipartimento di Automatica e Informatica 3.1. Automatische verwerking van gegevens werkzoekende en werkgever Internet is vandaag de dag de plek waarop de gegevens van werkzoekenden en rekruteringsinstanties samen komen [1]. Veel bedrijven hebben hun websites zelfs aangevuld met een sectie Bij ons werken. Ook zijn een aantal hulpmiddelen bedacht die werkzoekenden helpen hun cv’s op te stellen volgens een vast model waardoor het makkelijker voor ze wordt om hun werkhouding en capaciteiten te omschrijven. Er bestaan vele vacaturebanken op internet waarop werkgevers hun vacatures kunnen plaatsen en werkzoekenden hun kennis en ervaring kunnen matchen met dergelijke vacatures [2]. Zelfs op sociale netwerksites, die oorspronkelijk werden opgezet om gebruikers te laten netwerken op professioneel vlak en wat algemene persoonlijke informatie uit te wisselen, wordt nu ook vaak de mogelijkheid geboden om een opsomming te geven van persoonlijke vaardigheden en het eigen profiel te matchen met vacatures op de site. Uit recente studies is gebleken dat internet in korte tijd een virtuele marktplaats is geworden waar steeds vaker een baan wordt gevonden [3][4], en internationale portals hebben zoveel cv's en vacatures in hun databanken dat erecruitment inmiddels wordt gezien als de tak van e-business waar bedrijven het meest gebruik van maken [5][6][7]. Zoals in vrijwel alle domeinen het geval is, heeft de enorme communicatiepotentie van internet bijgedragen aan een vermindering van de discrepantie tussen werkzoekenden enerzijds en anderzijds recruitmentinstanties, die het internet zijn gaan gebruiken als belangrijkste kanaal voor het uitwisselen van informatie. Het aantal gebruikers begon toe te nemen, en tegelijkertijd nam ook de hoeveelheid en de complexiteit van data toe. Hierdoor werd het praktisch onmogelijk voor recruiters en werkzoekenden om gegevens over relevante kandidaten of functies handmatig te sorteren. Dergelijke gegevens bevinden zich vandaag de dag dan ook verspreid over verschillende systemen, waarbij ze op uiteenlopende manieren worden weergegeven (in de vorm van gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde cv's, vacatures op websites van bedrijven, LinkedIn en Facebook enz.). Daarom begon men met de automatische verwerking van informatie, noodzakelijkerwijs afgekeken van andere toepassingsgebieden en door middel van experimenten met data van werkzoekenden en werkgevers. Zodoende werd het

27

concept matchmaking, wat in algemene zin verwijst naar het koppelen van vraag en aanbod van een bepaald goed op (virtuele) marktplaatsen, geïntroduceerd in de context van het op internet zoeken naar werk en recruitment op internet. De betrokken partijen proberen dan specifieke producten als vaardigheden, attitudes en kennis te verkopen en te kopen in een open en gecompartimenteerde arbeidsmarkt. Uit onderstaande zal blijken dat vrijwel elke bedachte oplossing op de één of andere manier de hierboven genoemde problemen efficiënt had kunnen aanpakken [6][8][9], maar de toepassing van semantiek vertegenwoordigde een echt holistische manier om met de gehele situatie om te gaan [10][11]. Dat de voordelen van de hierop gebaseerde werkwijze groot zijn, wordt onderschreven door meerdere publicaties in de wetenschappelijke literatuur en, nog belangrijker, het groeiend aantal commerciële banenportals dat meldt dat ze semantische zoek- en ordeningsfuncties gebruiken. Lexicaal gezien verwijst het woord semantiek, van het Griekse sēmantikós, naar de wetenschap die zich bezighoudt met de betekenis van woorden, zinsneden, zinnen en grote lappen tekst. Daarom zien we semantiek vaak terug in verschillende wetenschappen, zoals filosofie, filologie, communicatie en semiotiek. Op het gebied van communicatie- en informatiewetenschappen, en dan met name het internet, kwam de toepassing van semantiek in zwang in 2001, toen de term semantisch web werd bedacht voor een technologische revolutie waarmee traditionele webpagina's getransformeerd werden tot transparante informatiebronnen die konden worden gelezen en begrepen door machines [12]. Ter ondersteuning van deze ideeën over een semantisch web moest een manier worden bedacht om data in online (hyper)documenten nauwkeurig te kunnen identificeren. Bovendien moesten ook menselijke denkprocessen worden nagebootst om automatische dataprocessing door computers mogelijk te maken. De hierboven genoemde doelstellingen werden bereikt dankzij de inspanningen van het World Wide Web Consortium (W3C)1, dat een aantal instrumenten definieerde die de basis vormden voor de overgang van web 1.0 naar zijn huidige vorm. Een van de belangrijkste technieken die werd ontwikkeld was een manier om op webpagina's de weergave van data gescheiden te houden van de eigenlijke data. Zodoende werd het mogelijk op internet alleen de informatieve inhoud van documenten weer te geven. Met menselijke denkprocessen als voorbeeld werden vervolgens meerdere oplossingen bedacht voor de creatie van een gearticuleerd datamodel dat eventueel gebruikt zou kunnen worden om de hierboven genoemde informatie van een betekenis te voorzien. In een dergelijk model wordt betekenis uitgedrukt door middel van verwijzingen naar concepten, die op hun beurt weer zijn gekoppeld aan andere concepten via een complex netwerk van onderlinge verbanden. Ten slotte kregen 1

http://www.w3.org/

28

producenten en consumenten de kans om informatie te publiceren en uit te wisselen door middel van annotaties, dat wil zeggen links met identificeerbare bronnen uit het hierboven genoemde kennismodel. Op deze manier begonnen machines informatie te lezen en te bewerken die oorspronkelijk alleen bedoeld was voor verwerking door mensen. Voortbordurend op deze mogelijkheid werd een start gemaakt met de ontwikkeling van verscheidene computerprogramma's waarmee semantische gegevens toegepast konden worden op kennisgerelateerde problemen. De semantische benadering en daarmee verbonden technieken werden aanvankelijk met name gebruikt op het vlak van intensief kennismanagement, zoals bioinformatica en gezondheidswetenschappen in het algemeen. Daarna werden ze gebruikt om normen op te stellen voor de uitwisseling en integratie van gegevens en voor het interopereren van services op internet [13]. Ze vormden ook de grondlegging voor de realisatie van geavanceerde gecompartimenteerde applicaties, zoals social media. De laatste jaren hebben ze hun nut bewezen door op verschillende toepassingsgebieden mensen te helpen met de uitvoering van grote hoeveelheden tijdrovende taken zoals filteren, vergelijken, verzamelen en evalueren van heterogeen gestructureerde informatie. Zeer onlangs zijn semantische technieken, na een reeks laboratoriumexperimenten, ook toegepast op het domein van de zoekmachines. Eigenlijk een heel logische stap, maar toch gecompliceerd vanwege de algemeenheid ervan. Momenteel wordt semantisch zoeken gebruikt voor een proces dat informatie extraheert dat verder gaat dan een puur op keywords gebaseerde letterlijke, lexicale match. Semantisch zoeken zou in staat zijn de betekenis van woorden en zinnen te benutten, afzonderlijke termen in hun context te interpreteren, te anticiperen op wat de gebruiker wil weten en de beste zoekresultaten te leveren door gewoon te vragen wat hij/zij wil. Traditionele zoekprocessen (waarbij een aantal keywords moeten worden gecombineerd om de querystring te genereren) kunnen verkeerde resultaten opleveren, bijvoorbeeld vanwege de volgorde van de zoektermen, de gebruikte logical operator, meerduidige betekenis van woorden enz. Als voorbeeld kunnen we op zoek gaan naar een hotel in Rome. Een querystring (zoekopdracht) zou kunnen zijn hotel Roma. Als gezocht wordt met deze keywords geeft Google op de eerste twee pagina's de hoogst geplaatste zoekresultaten met daadwerkelijke verwijzingen naar hotels in de stad Rome.

29

Maar de zoekopdracht geeft ook de webpagina's van andere hotels, die Roma heten maar zich in drie andere steden bevinden.

Een ander voorbeeld wordt gevormd door situaties waarin dezelfde term voorkomt in verschillende betekenissen, zoals blijkt uit de tweets over light hieronder.

Een semantische zoekmachine zou kunnen proberen de menselijke gedachtengang na te bootsen om erachter te komen wat de exacte betekenis is van de betreffende woorden. Dit gebeurt door middel van context cues, dat wil zeggen dat elke term (met de woorden eromheen) in beschouwing wordt genomen in dezelfde zin. Zo kan het in sommige gevallen ook handig zijn om het zoekbereik van de door de gebruiker opgegeven opdracht te vergroten door rekening te houden met termen die

30

conceptueel nauw aansluiten bij de woorden die daadwerkelijk zijn ingetypt2. Als bijvoorbeeld wordt gezocht naar geld zouden nauw verbonden relaties en andere betrokken concepten kunnen worden uitgeprobeerd, zoals financiën, commercie, bank, markt, maar ook kopen, verkopen, wisselen enz. Ook op het gebied van de arbeidsmarkt is er indrukwekkend veel moeite gestoken in de toepassing van semantische oplossingen, niet alleen door wetenschappers maar ook door organisaties in het algemeen. Dit komt omdat de uitvoerbare taken en verwachte resultaten voor een werkzoekende of een recruiter in geval van een banenmatchhulp exact overeenkomen met die van de eerder genoemde semantische systemen voor kennismanagement, zoals bijvoorbeeld een semantische zoekmachine. Het is zelfs zo dat een werkzoekende alle door studie of eerdere werkervaring verworven vaardigheden zichtbaar kan maken voor eventueel geïnteresseerde partijen in zijn/haar cv. En personeelsmedewerkers willen sollicitaties snel en effectief kunnen sorteren op kenmerken die, gezien de functievereisten, kandidaten al dan niet geschikt maken voor de betreffende vacature. Hoewel de twee partijen die betrokken zijn bij een dergelijke vorm van matchmaking het over hetzelfde onderwerp hebben, spreken ze helaas vaak niet dezelfde taal. Zo kan de ene werkzoekende zichzelf omschrijven aan de hand van een bestaand beroep, bijvoorbeeld Java programmeur, terwijl de ander zijn/haar vaardigheden opgeeft, bijvoorbeeld in staat om een programma te schrijven in C++ taal. En een bedrijf kan simpelweg de functietitel van een vacature vermelden, bijvoorbeeld software developer, of een gedetailleerd overzicht geven van de functie-eisen, bijvoorbeeld programmeren in OOP talen.

2

http://www.google.com/insidesearch/features/search/knowledge.html

31

Een personeelsfunctionaris met kennis van dat werkveld zou meteen weten dat Java en C++ beide OOP programmeertalen zijn, en ook dat een persoon die computerprogramma's in een bepaalde programmeertaal kan schrijven, beschouwd mag worden als een software developer. Om een goede match en de beste kandidaat te vinden, moet hij/zij dus categorisch en onbevooroordeeld alle informatie verkennen met betrekking tot de conceptuele en contextuele betekenis van de betrokken termen en hun onderlinge relaties, wat meestal leidt tot meer informatie maar dan uitgedrukt in andere woorden, met andere nuances, met een afwijkende mate van volledigheid enz. Zoals gezegd richten semantiek en semantische verwerking zich op hetzelfde doel, namelijk machines in staat stellen om automatisch relaties te extraheren en te analyseren tussen termen en concepten teneinde nieuwe kennis waar te nemen en af te leiden op een manier die zo nauw mogelijk aansluit bij onze typisch menselijke gedachtengang. In een semantisch hulpprogramma zouden concepten als programmeur, programma, programmeren, software developer, OOP, C++ en Javatalen eerst moeten worden geïdentificeerd. Vervolgens zouden verbanden tussen de concepten moeten worden onderzocht, wat oppervlakkig of juist complex kan zijn. Tussen concepten als programmeur, programma en programmeren zouden bijvoorbeeld directe lexicale lijnen worden getrokken. Concepten als OOP, C++ en Java zouden in een (waarschijnlijk onvolledig) hiërarchisch kader kunnen worden geplaatst, met onderlinge relaties tussen de concepten (Java en C++ maken deel uit van de OOP talen, ze vormen een gespecialiseerd onderdeel van deze algemene groep, maar zijn er niet de enige bestanddelen van). Verder zouden ze worden gekoppeld aan het programmeren als handeling, dat wil zeggen het schrijven van een programma en, als afgeleide daarvan, de taak van een programmeur, degene die meestal de leiding heeft over het schrijven van programma's. Zo zou de relatie tussen al deze elementen en een vacature voor software developer naar boven komen. Het is de moeite waard hierbij te vermelden dat in het geval van matchmaking op de arbeidsmarkt via internet, werkzoekenden en werkgevers meestal niet eens hetzelfde bedoelen. De voortschrijdende evolutie van internettechnologie en haastig ingevoerde wetenschappelijke successen resulteerden paradoxaal genoeg in de creatie van een aantal geïsoleerde en niet interoperabele eilandjes voor het digitaal zoeken en aanbieden van werk [2], allemaal op platforms met heterogene interfaces en benaderingswijzen. In die zin kan het gebruik van semantische internettechnologie worden beschouwd als één van de belangrijkste routes naar integratie van geformaliseerde gegevensuitwisseling op het gebied van digitaal humanresourcesmanagement.

32

Hierna gaan wij gedetailleerd in op de toepassing van semantische oplossingen op het gebied van arbeidsvraag en -aanbod. Na een algemene beschrijving van het concept semantiek met betrekking tot computersystemen en gerelateerde technologieën, gaan we in op de mogelijke toepassingen voor het omschrijven van functieprofielen, cv's, vereiste en verworven competenties, vaardigheden en kennis, en op de implementatie van geautomatiseerde oplossingen voor het digitaal matchen van arbeidsvraag en aanbod. Dit doen we aan de hand van de twee methoden uit de onderzoeksliteratuur en commerciële platforms die op dit moment op internet in gebruik zijn. Tot slot worden de aangetoonde of te verwachten voordelen van semantische hulpprogramma's in de context van banenmatchmaking en andere beoogde situaties afgewogen tegen een analyse van de beperkingen van de huidige technieken en implementaties evenals geplande ontwikkelingen. 3.2. Semantiek op het gebied van arbeidsvraag en -aanbod: een overzicht Het idee om semantische concepten in te zetten voor kwesties omtrent vraag en aanbod op de arbeidsmarkt is niet nieuw. Het was in feite zelfs de eerste oplossing voor het matchen van openstaande vacatures en werkzoekenden. Dat was in 1990, toen de bedenkers van [16] een hulpmiddel ontwikkelden voor professionals om snel en efficiënt gepubliceerde vacatures terug te vinden in de online databank van een Franse krant. Kandidaten konden via een gebruikersinterface hun curriculum vitae invoeren aan de hand van uitspraken (in natuurlijke taal) in een gestructureerd sjabloon. Een matchmachine pikte genormaliseerde termen uit de gepubliceerde vacatures en analogisch opgebouwde cv's. Uitgaande van de oorspronkelijk geïdentificeerde termen werden semantisch-pragmatische regels toegepast om de eerste kennis te verbreden en een nieuwe combinatie termen te creëren, die op hun beurt weer werden opgesplitst en geclassificeerd. Interacties met de gebruiker waren op dat moment nog behoorlijk oppervlakkig, omdat de tekstverwerkers van die tijd lang niet zo geavanceerd waren als de veelzijdige internetapplicaties van tegenwoordig. Bovendien was de focus uitsluitend gericht op werkzoekenden, en het systeem was alleen bedoeld om gebruikers te helpen met het ordenen van de gepubliceerde vacatures teneinde deze zo optimaal mogelijk te koppelen aan de ingevoerde cv's. Daarbij was de technologie die het semantische web ondersteunt nog niet uitgevonden en was het wereldwijd implementeren van oplossingen voor de standaardisering van bijvoorbeeld beroepsmatige activiteiten en vaardigheden, en leerresultaten uit formele leerroutes en e-learning nog niet aan de orde. Desondanks kwamen in dit eerste begin al veel van de problemen bovendrijven die ook vandaag nog een rol spelen in semantische matchmakingprocessen op de arbeidsmarkt, namelijk het tweeledige uitgangspunt (werkzoekende - recruiter), het

33

belang van slimme hulpmiddelen voor de invoering van data in beide domeinen, en de noodzaak om gegevens van de gebruiker vast te leggen aan de hand van termen die worden gebruikt in categorieën van geformaliseerde concepten met diverse onderlinge verbanden. En, last but not least; de rol van semantische regels bij het beredeneren en opnemen van tegenstrijdigheden, onvolledigheden, heterogeniteit enz. in de opgebouwde kennis.

Bovenstaande accenten zijn ook terug te vinden in de wetenschappelijke literatuur en de commerciële producten die in de afgelopen twintig jaar op de markt zijn verschenen, en dan met name na de geboorte van het concept semantisch web zo’n tien jaar geleden. Zoals op vrijwel alle vlakken het geval is, werden ook hier de ideeën en prototypes die voortvloeiden uit wetenschappelijk onderzoek, omgezet in toepassingen voor het bedrijfsleven en overheden. Hoewel het onderzoekswerk zich in gelijke mate richtte op de kant van zowel de werkzoekende als de werkgever lag bij commerciële platforms de nadruk toch vooral bij laatstgenoemde omdat hier meer geld mee te verdienen viel. Zo verkopen veel online recruitmentsystemen hun diensten (het zoeken van cv's) aan bedrijven, die op hun beurt vacatures, met inbegrip van een opgaaf van de vereisten, mogen plaatsen tegen betaling van een bepaald bedrag. Zelfs social media die niet expliciet waren opgericht om dit soort functies uit te voeren, begonnen met het verkopen van API's voor het uitvoeren van recruitmentachtige opdrachten met de openbare gegevens van geregistreerde gebruikers. Ongeacht de verschillende invalshoeken werd een enorme hoeveelheid energie en moeite gestoken in uitzoeken hoe de in vacatures en cv's verankerde kennis kon worden geformaliseerd. Daartoe werden diverse domeinontologieën gecreëerd, beginnend vanuit bestaande thesauri en taxonomieën, en later met medewerking van verschillende domeindeskundigen die vaak worden aangetrokken om een groot aantal

34

handmatige activiteiten uit te voeren met het oog op ontwerp, incorporatie, update en onderhoud van de gewenste kennisbanken. Vervolgens is veel werk besteed aan het bestuderen van manieren waarop het matchmakingproces precies zou moeten worden geïmplementeerd. Voor een optimale benutting van de mogelijkheden van geautomatiseerde semantische verwerking, moeten, zoals gezegd, gegevens over de eindgebruikers (werkzoekenden en werkgevers) expliciet worden opgeslagen in vooraf gedefinieerde gestructureerde data. Dat is de enige manier waarop kan worden vermeden dat de woorden en zinnen van de gebruiker tegenstrijdig, vaag, onvolledig o.i.d. worden geïnterpreteerd. De verschillende oplossingen die in de loop der tijd zijn ontwikkeld, onderscheiden zich vaak in de manier waarop deze stap is geïmplementeerd. In sommige gevallen is semantiek zelfs gebruikt ter ondersteuning van data invoer, als faciliterend hulpmiddel bij het bundelen van cv's of vacatures. In andere gevallen werden semantische relaties pas gebruikt in een later stadium van het verwerkingsproces, om de domeinruimte voor het matchen van vraag en aanbod te vergroten. In een enkele situatie spelen de betreffende technologieën een duale rol: als gebruikers hun zoekopdracht ermee formuleren en/of aanpassen om deze vervolgens te plaatsen in een semantische zoekruimte om de beste match te vinden. Hieronder wordt het uiteindelijke beeld geschetst van een mogelijk kader ter ondersteuning van semantische matchmaking op de arbeidsmarkt, op basis van de theorie of zoals dit eruit zou zien na integratie van uitgevoerde projectwerkzaamheden en –resultaten.

De belangrijkste pluspunten in een dergelijk kader voor eindgebruikers zijn een verkorting van de tijd die nodig is om werk te zoeken en voor de sollicitatieprocedure, en verlaging van de kosten voor zowel recruiter als sollicitant. In vergelijking met traditionele manieren om werk te zoeken en/of aan te bieden, bespaart deze nieuwe

35

benadering in elke fase van het proces tijd en geld, van de publicatie van de vacature tot de ontvangst van sollicitatiebrieven en de screening/beoordeling van kandidaten, maar ook van het zoeken naar werk tot het schrijven en verzenden van een sollicitatiebrief en het voeren van een sollicitatiegesprek. Een gunstig neveneffect is dat cv's en vacatures kunnen leiden tot een groter marktbereik. Het online publiceren van vacatures wordt zelfs door werkzoekenden gezien als een bewijs dat het bedrijf gezond is [3][5]. De besproken technologieën functioneerden dus als technisch hulpmiddel voor een effectieve, papierloze verwerking van grote hoeveelheden gegevens in een kort tijdsbestek door het leveren van indicaties met betrekking tot wat waarschijnlijk de beste matches zouden zijn volgens bepaalde criteria. Maar daarnaast beschikten ze over het aanvullende voordeel dat ze minder eisen stelden aan de eindgebruikers ten aanzien van hun zoekcapaciteiten en kennis van een specifiek vakgebied dan het geval was bij traditionele en alternatieve methoden. Van de werkzoekende en de recruiter wordt dus niet langer verwacht dat ze de juiste keywords kennen of alles weten over bepaalde sectoren of vaardigheden. Zodoende openen zich nu nieuwe deuren voor het vinden van een baan of een kandidaat voor een baan in een steeds ingewikkelder wordende samenleving. Hierna gaan we dieper in op de diverse aspecten van kennismanagement die eerder kort zijn aangestipt en die verband houden met zaken als representatie, annotatie en het gebruik van de gegevens van werkzoekende en werkgever. In dit opzicht worden eerst de meest relevante publicaties in de wetenschappelijke literatuur over semantische matchmaking besproken. Vervolgens worden de functies van algemeen beschikbare producten geanalyseerd en vergeleken met de belangrijkste methoden die zojuist zijn geïdentificeerd. 3.3. Kennisrepresentatie bij matchmaking op de arbeidsmarkt Uit vrijwel iedere publicatie over marktproducten en onderzoeksprojecten blijkt het belang van een gemeenschappelijke en formele taal voor het hanteren van alle aspecten rond het zoeken en aanbieden van werk. Een dergelijke taal moet inderdaad door beide partijen (werkzoekenden en werkgevers) worden gesproken. Daarmee bedoelen we dat deze taal een beschrijving moet kunnen geven van elementen die voor beide partijen van belang zijn, bijvoorbeeld aan de ene kant een cv en aan de andere kant een vacature. Dit vereist dat allereerst een standaard gesteld moet worden voor het verzamelen van gegevens. Vanuit dit perspectief bekeken, is het de moeite waard rekening te houden met het feit dat er in veel vacatures wordt verwezen naar bestaande functies met daarbij behorende en algemeen bekende functie-eisen, eventueel aangevuld met specifieke wensen vanuit het bedrijf. Qua opbouw kunnen deze vacatures echter zeer verschillen, afhankelijk van het land, de sector en het

36

bedrijf. En de manier waarop een cv is opgesteld, is in veel gevallen vrij voorspelbaar, in ieder geval wat betreft macrostructuur. Dit is mede te danken aan inspanningen vanuit diverse hoeken om te komen tot bepaalde vaste informatie die altijd moet worden gegeven. Zo bestaat het Europese Curriculum Vitae, zoals dit door de Europese Commissie is gedefinieerd voor de Europass3, uit verschillende uitgebreide secties als persoonlijke informatie, werkervaring, onderwijs en opleiding, talen en aanvullende gegevens als publicaties, vrije tijd enz. Maar het belangrijkste was dat in alle institutionele hulpmiddelen, wetenschappelijke publicaties over het onderzoekswerk en e-recruitmentplatforms de sleutelrol van het concept competentie in de documenten van zowel werkzoekende als werkgever werd bevestigd. Dit competentie-gecentreerde denken is nu zelfs een algemeen geaccepteerd begrip in humanresourcesmanagement, omdat competentie wordt beschouwd als het werkelijke kapitaal van een bedrijf, vooral waar het kennisintensieve taken als besluitvorming, strategische planning, creative design en dergelijke betreft [17][18][19]. De opkomst van het semantisch web werd dan ook gezien als een kans om deze denkwijze verder te ontwikkelen op het gebied van arbeidsvraag en -aanbod op internet, en hiertoe werden de nodige formalisatieprocessen uitgevoerd. Gesteld kan worden dat vrijwel alle middelen die zijn bedacht voor het uitdrukken van werk gerelateerde vaardigheden (in een cv) of vereisten (in een vacature) gemeenschappelijk hebben dat ze veel aandacht besteden aan de exacte definiëring van verworven of te verwerven competentie door ook te refereren aan andere resultaten en elementen uit nader omschreven formele, niet-formele en informele leerroutes. In de meerderheid van de bestudeerde gevallen worden de profielen van werkzoekenden en vacatures dus gezien als “houders” van competentie-elementen die met elkaar kunnen worden gematcht. Ondanks deze consensus over de rol van competentie kent het concept zelf velerlei definities, afhankelijk van de context waarin de semantische benadering werd ontwikkeld en van de betrokken actoren (arbeidsbureaus, vakbonden, Kamers van Koophandel, uitzendbureaus, onderwijsen opleidingsinstellingen, brancheorganisaties, normalisatie-instituten enz.). Zo wordt competentie in [20] bijvoorbeeld omschreven als een kenniscombinatie die wordt gebruikt om een taak te volbrengen. Volgens de schrijvers kan het zich voordoen als een aanleg (gedrag) of als een wetenschappelijke/vakinhoudelijke vaardigheid 3

http://europass.cedefop.europa.eu/en/documents/curriculum-vitae

37

(know what of know how) die vervolgens weer gespecificeerd of gegeneraliseerd kan worden (afhankelijk van het betreffende toepassingsgebied). In deze benadering, die voor het ICT-domein werd gebruikt, wordt een voorwerp van competentie (bijv. een specifiek onderwerp of een softwareproduct) gerelateerd aan een competentieniveau: basis, toegepast, goede beheersing of expert. Tot slot wordt aanleg beschreven aan de hand van een CIGREF4 classificatie, ontwikkeld door een consortium van 130 Franse bedrijven dat opkomt voor het belang van informaticasystemen en -technologieën op de arbeidsmarkt en in de maatschappij in het algemeen. Het gebruikte model om competenties te formaliseren is vrij eenvoudig, want het is de bedoeling dat het bijhouden van functieomschrijvingen niet al te complex wordt en een goed compromis aangaat met efficiëntie. Een soortgelijke aanpak werd gebruikt in [6], hoewel hier de term vaardigheid werd aangehouden om prestaties of vereisten te omschrijven. Vaardigheden spelen ook een belangrijke rol in [21], waar competenties worden weergegeven als vaardigheden met een bijbehorend niveau van vakkundigheid dat wordt bepaald door de mate van kennis en het aantal jaren werkervaring. Werkervaring wordt bepaald aan de hand van positie in de organisatie, duur van het werk en gerelateerde competenties. In [21] worden ook leeractiviteiten omschreven, in de vorm van leerroutes met de bijbehorende competenties als de resultaten ervan. Hierbij dient te worden aangemerkt deze voorbeelden weliswaar een onderscheid maken tussen competenties, vaardigheden en gerelateerde termen, maar dat deze in werkelijkheid vaak door elkaar worden gebruikt en ook opzettelijk worden verwisseld met kundigheid, capaciteiten, knowhow enz. De benadering in [22] is iets geavanceerder, terwijl in [23] de definitie van competentie wordt gebezigd als het effectief functioneren binnen een domein/context op verschillende niveaus van vakbekwaamheid. In dit geval houdt de verwarring in de literatuur vooral verband met de interpretatie van concepten als vakbekwaamheid, niveau en context, de drie perspectieven die de opstellers hebben meegenomen in de opbouwfase van hun kennismodel (“vloeiend zakelijk Engels” zou dan staan voor de competentie “Engels”, het niveau van vakbekwaamheid “vloeiend” en de context “zakelijk”). Een andere definitie van competentie wordt gegeven door het HR Consortium5, een onafhankelijke organisatie voor de bevordering van XML-based solutions (HR-XML suite genaamd) op het gebied van humanresourcesmanagement. In deze context wordt competentie gedefinieerd als specifieke, identificeerbare, definieerbare en meetbare kennis, vaardigheid, bekwaamheid en/of andere karakteristieken (bijv. 4

http://www.cigref.fr/

5

http://www.hr-xml.org/

38

houding, gedrag, fysieke kunde) waar een mens over beschikt en welke nodig zijn voor het welslagen van een activiteit binnen een specifieke zakelijke context. Deze definitie is overgenomen in een groot aantal publicaties, zoals [2][24][25]. In [4] gebruiken de auteurs een competentiemodel dat lijkt op dat van de HR-XML waarbij een competentie correspondeert met een combinatie van hulpmiddelen (bijv. kennis en/of gedrag en/of basalere competenties) die wordt ingezet in een bepaalde context om een doel te bereiken of een missie te volbrengen. In dit geval komen net als in de andere werken drie fundamentele kenmerken van de definitie naar voren, namelijk hulpmiddelen, context en doel. De schrijvers van [4] verdelen hulpmiddelen in drie categorieën, namelijk kennis (gerelateerd aan het educatieve domein), knowhow (gerelateerd aan persoonlijke ervaringen en werkomstandigheden, synoniem van vaardigheden, operationele capaciteiten of geoefendheid), en gedrag (persoonlijk karakter, met menselijke kenmerken, kwaliteiten en attitudes). In deze definitie wordt context in verband gebracht met de doelstelling en de omgeving waarin de competentie zich bevindt. In de visie van deze auteurs worden competenties omschreven in een vijfdelige samenstelling met de elementen uit de onderstaande figuur.

In [26], [27] en [28] wordt het algemenere concept leerresultaat onderzocht, zoals dat is gedefinieerd in het Europese Kwalificatieraamwerk voor een leven lang leren (EQF)6 als een beschrijving van wat iemand kent en kan doen na de voltooiing van een leerproces. Leerresultaten worden gespecificeerd in termen van kennis, vaardigheden en competenties. Kennis kan theoretisch of praktisch zijn en is het geheel van feiten, beginselen, theorieën en manieren van werken dat verband houdt met een beroep of een studiedomein. Vaardigheid betekent het vermogen om kennis toe te passen en knowhow te gebruiken om taken te volbrengen en problemen op te lossen. Dit kan cognitief of praktisch zijn. Tot slot betekent competentie het bewezen vermogen om kennis, vaardigheden en persoonlijke en/of methodologische capaciteiten te gebruiken 6

http://ec.europa.eu/education/lifelong-learning-policy/eqf_en.htm

39

in een werk- of studiesituatie en voor professionele en persoonlijke ontwikkeling in termen van zelfstandigheid en verantwoordelijkheid. Voortbordurend op bovenstaande definities en de richtlijnen in Europass voor de omschrijving van competenties 7 wordt kennis in dergelijke publicaties gezien als een aantal kennisobjecten (KO’s), en vaardigheid als een KO in actie, bijvoorbeeld als één of meer paren KO – actiewerkwoord (AW). Een competentie wordt tot slot gedefinieerd door middel van de driehoeksverhouding KO – AW – CX, wat het vermogen weergeeft om een KO in actie om te zetten in een specifieke context (CX). Het uiteindelijke formalisatieproces kan worden weergegeven volgens onderstaand schema. Handig om te weten is dat er in Europass een glossarium met actiewerkwoorden is opgenomen dat ook kan worden gebruikt voor de omschrijving van competenties.

Op basis van bovenstaande definities zijn de taxonomieën en/of ontologieën die specifiek op banenmatchmaking zijn toegespitst, in de diverse onderzochte situaties algemeen samengesteld als formele beschrijvingen van gegevens in profielen van werkzoekenden en vacatures. Het kennisdomein wordt vaak “gecreëerd” uit een samengaan en moderniseren van bestaande formalisaties, en verschillen moeten voornamelijk worden gezocht in het complexe onderliggende competentiemodel, de betrokken hoeveelheid gegevens over werkzoekenden en vacatures en de mate van detaillering in de modellen. Hierbij dient te worden aangemerkt dat deze laatste stap in bijna alle publicaties wordt gezien als de meeste cruciale, niet alleen vanwege het belang ervan, maar ook omdat er veel menselijke inspanningen mee gemoeid zijn. Zo wordt de ontwikkeling van de domeinontologie in [29] weergegeven als een zich herhalend en uitbreidend, evaluatief proces gebaseerd op brainstorming en mindmapping, waarin domeindeskundigen (vaak kennisingenieurs genoemd) aanvankelijk alleen de beschikking hebben over een eenvoudige eerste ontologische laag en een enkele instructie over het aantal vertakkingen en de diepgang van het model. In [6] concentreren de schrijvers zich op de definitie van een ontologisch model voor vaardigheden dat van belang is binnen een bepaalde sector. Het model is in feite een 7

http://europass.cedefop.europa.eu/en/documents/european-skills-passport/certificate-supplement

40

schematische voorstelling van snijpunten van vaardigheden met gehele of gedeeltelijke snijvlakken (bijv. een C++ expert is vrij bekend met C, en een C expert weet iets van C++ maar niet alles) die voorzien zijn van richtingen tussen de snijpunten. Elk snijpunt staat voor een bepaalde vaardigheid, waarbij snijpunten de relatie tussen twee vaardigheden aangeven. Snijvlakken krijgen een bepaald gewicht toegewezen, waarmee kan worden uitgedrukt in hoeverre een relatie bijdraagt aan de betekenis van het bijbehorende snijpunt. Met de ontologie voor vaardigheden in [21] wordt een werkzoekende beschreven als “gelijk aan” een aantal beschrijvingen van vaardigheden, voorzien van toepasselijk bewijsmateriaal (diploma´s of eerdere werkperiodes). Zo worden ook de vereisten bij een vacature opgesteld als beperkingen of als gewenste (“een pre”) vaardigheden of diploma´s. De schrijvers geven deze ontologie voor vaardigheden weer als in [6], door gebruik te maken van snijvlakken en evenredige relaties (alternatief voor). In [20] is een zogeheten elektronische ontologie voor recruitment ontwikkeld door een verband te leggen tussen subontologieën van de in [30] gedefinieerde metaontologie, door het beschrijven van personen (en persoonlijke kenmerken), diploma's (en gerelateerde scholing) en banen, en door het naar voren brengen van verbindingen met de onderliggende competentie-elementen (vastgelegd naar op hiërarchische wijze geordende ICT-topics en elk met een eigen gewicht). Aangemerkt dient te worden dat de creatie van concept-hiërarchieën op basis van objectanalogie en semantische en pragmatische relaties al eerder in [16] was gebruikt. In [4] worden cv's en vacatures gezien als een synthetische weergave (uitgedrukt in natuurlijke taal in termen van kwalificaties, werkervaring en extracurriculaire activiteiten) van een breder competentienetwerk. Zo wordt in combinatie met een uitgebreider competentiemodel een aantal andere semantische formalisaties ingezet, waaronder ontologieën per sector (ontwikkeld door leden van een specifieke sector en de daarbij behorende beroepen), onderneming (waarin ook voor ieder beroep een omschrijving kan worden gegeven van bijkomende taken die binnen een bepaald bedrijf gelden) en gedrag (voor het schematisch weergeven van persoonlijke kenmerken). In [2] analyseren de auteurs hoe de gemeenschappelijke vocabulaire die werkzoekenden en werkgevers moeten gebruiken, kan worden samengesteld uit de gebruikelijke terminologie in de recruitmentbranche voor het omschrijven van beroepen, vereiste vaardigheden en gevolgde opleidingen. In plaats van helemaal opnieuw het wiel uit te vinden, bestuderen ze een groot aantal bestaande terminologieën en onderzoeken ze hoe deze kunnen worden geïntegreerd in een (nietuitputtende) ontologie voor human resources.

41

Een dergelijke benadering passen dezelfde auteurs ook toe in [10]. Het uitgangspunt wordt gegeven door de HR-XML suite die, zoals vermeld, ook in een paar andere scenario's is gebruikt (met hier en daar een enkele variatie). De gegevensindeling van HR-XML bestaat uit tientallen schema's voor de omschrijving van gegevens die horen bij processen in bepaalde gebieden en bedrijven. De auteurs verdiepen zich in een methodologie voor het combineren van HR-XML met een aantal taxonomische modellen die zijn ontworpen voor de classificatie van beroepen, sectoren, beroepsactiviteiten enz. Daarbij kijken ze vooral naar het Standard Occupational Classification System (SOC) 8 , het North American Industry Classification System (NAICS)9 en twee andere modellen die specifiek voor de nationale context gelden. Tot slot beschrijven ze vaardigheden met behulp van een uitgebreide versie van de ontologie die door de Universiteit van Duisburg-Essen10 werd samengesteld en ook door een ad-hocmodel te ontwikkelen voor het opgeven van persoonlijke gegevens. Classificaties op het gebied van opleiding en scholing laten zij buiten beschouwing. In [25] starten de auteurs vanuit HR-XML en (her)definiëren ze subontologieën voor het hanteren van diverse belangenclusters, zoals branche van de vacature, informatie over de functie enz. HR-XML is ook de uitgangspositie voor [24]. Hier baseren de schrijvers zich op de definitie van competentie en hoe deze zich verhoudt tot vaardigheid, kennis en uitvoering van activiteiten volgens het HR Consortium. Vooral deze laatste relatie werken ze ontologisch uit door te formaliseren dat een vaardigheid (in dit geval synoniem van competentie) een activiteit mogelijk maakt. Vervolgens definiëren ze specifieke tools en technologieën als hulpmiddelen vereist voor een activiteit. Daarbij identificeren ze aanvullende gerelateerd aan verbanden tussen vaardigheden, waarmee wordt aangegeven dat vaardigheden onderling met elkaar zijn verbonden in het betreffende domein. In dezelfde publicatie definiëren de auteurs ook de concepten leeractiviteit en werkervaring, en gebruiken ze de relaties resultaat in bezit (hasoutcome) en ervaring in bezit (has-experience) om de link aan het licht te brengen tussen formeel leren en de tijd die gewerkt is met de verworven of te verwachten vaardigheden (op een toepasselijk niveau). Tot slot geven ze het concept vacature vorm door onder andere de relatie vereiste in bezit (has-requirement) te definiëren in termen van bijvoorbeeld vaardigheden of kennisniveau bij gebruik van een bepaald instrument/een bepaalde techniek. De benadering in [31] start ook vanuit HR-XML en behandelt vervolgens de creatie van een ontologie die speciaal wordt ontworpen voor de ICT en in het bijzonder databanken. De auteurs bestuderen met name de manier waarop de ontologie kan worden gevuld met concepten en relaties. Zo is de ontologie voor databanken bijvoorbeeld onderverdeeld in theoretische beginselen en technische aspecten. Daaronder zijn twee nieuwe subontologieën gecreëerd, datamodelling en 8

http://www.bls.gov/SOC/ http://www.census.gov/eos/www/naics/ 10 http://duepublico.uni-duisburg-essen.de/servlets/DozBibEntryServlet?mode=show&id=3800 9

42

database management genaamd. Elke onderverdeling heeft een score toegewezen gekregen waarmee de invloed en bijdrage van die subontologie binnen het hoofdconcept wordt aangegeven. In [26] en [27] wordt uitgegaan van de definitie van competentie als een vaardigheid waarmee bepaalde kennis in een specifieke context wordt gemobiliseerd. De auteurs geven kennisonderwerpen, actiewerkwoorden en contextelementen vorm in drie afzonderlijke taxonomieën. Vervolgens worden competenties geformaliseerd door relaties vast te leggen tussen de drie hiërarchische structuren, waardoor een ontologie ontstaat met betrekking tot leerresultaten volgens EQF, die vervolgens wordt gebruikt om de noodzakelijke annotaties te maken. In [22] analyseren de auteurs verscheidene experimenten die zijn uitgevoerd om relaties tussen competenties vorm te geven. Op basis van hun analyse constateren ze dat in veel werken onderlinge afhankelijkheden/equivalenties zijn vormgegeven, waaronder ook uit complexe competenties die zijn samengesteld uit eenvoudige. Maar ze beseffen ook dat de combinatie en het gewicht van competenties niet overal even duidelijk is gedefinieerd. Dat wil zeggen dat zij beweren dat het weinig zin heeft om relaties tussen competenties vorm te geven als het kundigheidsniveau en de context hierin niet worden meegenomen. Om computerspecialist te worden kan het bijvoorbeeld noodzakelijk zijn om kennis van statistiek te hebben. Hetzelfde geldt voor socioloog. Toch is er een groot verschil in vereiste kundigheidsniveau en competentie. Daarom modelleren zij de drie perspectieven afzonderlijk. Competenties worden gemodelleerd zonder relaties. Tussen de kundigheidsniveaus worden gerangschikte relaties geïdentificeerd. En ten slotte worden contextelementen gemodelleerd aan de hand van een boomstructuur. Competenties die uit bovenstaande elementen zijn opgebouwd, kunnen worden samengevoegd om samengestelde competenties te creëren. In [37] komt de kwestie van cv's en vacatures aan de orde vanuit de invalshoek interoperabiliteit van recruitmentdiensten met als doel een werkelijk gemeenschappelijke marktplaats voor banen op te zetten. Uit ervaring wijs geworden beseffen de schrijvers dat het onmogelijk is om algehele consensus te bereiken over een veelomvattende ontologie die vanaf nul wordt gecreëerd (en die ook een enorme hoeveelheid werk zou kosten). Daarom staan zij een methodologie voor die bestaande en algemeen geaccepteerde terminologieën voor humanresourcesmanagement integreert en hergebruikt, zoals de Statistical Classification of Economic Activities in the European Community (NACE) 11 , de International Standard Classification of

11

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-07-015/EN/KS-RA-07-015-EN.PDF

43

Occupations (ISCO)12 en de International Standard Classification of Education (ISCED)13. De met deze methodologie behaalde resultaten zijn op hun beurt weer opgenomen in de HR-XML ontologie, in de vorm van een aantal subontologieën voor gegevens over werkzoekenden, vacatures, salarissen, rijbewijzen, economische activiteiten, beroepen, opleidingen, geografie, arbeidsrechtelijke wet- en regelgeving, talen, tijd, vaardigheden, competentie enz. Zodoende wordt een daadwerkelijke referentieontologie gecreëerd als vertolker van een gemeenschappelijke taal, waardoor naadloze integratie van systemen mogelijk wordt. De door diverse recruitmentdiensten gebruikte ontologieën kunnen in kaart worden gebracht in deze referentie-ontologie en tegelijkertijd kan elk lokaal systeem een eigen terminologie gebruiken die geschikt is voor een bepaalde markt. Aangemerkt dient te worden dat in sommige gevallen het doel (de beste match vinden tussen vraag en aanbod van werk) samengaat met de evenwijdig lopende of complementaire zoektocht naar de juiste deskundigheid, dat willen zeggen de juiste specialist voor het invullen van een bepaalde leemte in een competentie. Om die reden werd in een aantal werken het vinden van de juiste kandidaat voor een functie onder de loep genomen. Het probleem hierbij ligt vooral bij de correcte omschrijving van het concept deskundigheid. Deskundigheid is zeer dynamisch, moeilijk te meten en de sterkte ervan varieert [32]. Net als in eerder onderzochte werken worden de profielen van deskundigen ook hier beschouwd als een verzameling competenties of vaardigheden (door de persoon zelf opgegeven of afgeleid uit verschillende bronnen, zoals social media [33]) en is het kernprobleem weer de manier waarop de betreffende gegevens worden omschreven in een gemeenschappelijke taal, de manier waarop wordt omgegaan met ontbrekende of onvolledige informatie en de manier waarop gebruik wordt gemaakt van beschikbare instrumenten om uiteindelijk tot een score in overeenkomsten te komen voor het uitvoeren van de noodzakelijke vergelijkingen, rangschikkingen enz. Een dergelijk doel wordt ook nagestreefd in [29], waar de auteurs ingaan op kwesties met betrekking tot formalisaties in de ontwikkeling van een semantische oplossing voor het vinden van mensen met een bepaald vaardighedenprofiel voor nieuwe projecten, het identificeren van specialisten die kunnen bijdragen aan het oplossen van bepaalde problemen enz. Sommige van de hierboven besproken onderwerpen zijn ook vanuit andere invalshoeken bestudeerd, bijvoorbeeld met het oog op de formalisatie van educatieve systemen, syllabi enz. [34][35][36].

12 13

http://www.ilo.org/public/english/bureau/stat/isco/index.htm http://www.uis.unesco.org/Education/Pages/international-standard-classification-of-education.aspx

44

Ongeacht de daadwerkelijke toepassing van de uitkomsten van de hierboven omschreven stap ten aanzien van kennisrepresentatie, blijkt uit de opgenomen werken in ieder geval dat de creatie en het onderhoud van de noodzakelijke ontologische modellen erg arbeidsintensief is. In sommige gevallen kan de uiteindelijke complexiteit worden verminderd door gebruik te maken van herkenbare statistische clusterpatronen of half overlappende berekenmethoden waarbij machines kunnen leren wat de relevante concepten en relaties tussen concepten zijn, in plaats van te vertrouwen op door specialisten bijgehouden gelede ontologische modellen. Desondanks zal ook uit het volgende blijken dat er een sterk onderling verband bestaat tussen de nauwkeurigheid van de uiteindelijke applicatie en de kwaliteit en volledigheid van de onderliggende formalisatie- en annotatiestappen. 3.9. Slotoverwegingen en opmerkingen Bovenstaande bespreking van de grote hoeveelheid onderzoeksliteratuur en de kernvoorbeelden van bestaande commerciële hulpprogramma's voor geautomatiseerde (en in het bijzonder semantische) banenmatchmaking zou voldoende moeten zijn om de lezer te overtuigen van de voordelen die de implementatie van digitale kaders ter ondersteuning van processen op het gebied van arbeidsvraag en -aanbod naar verwachting met zich mee zal brengen. Ook de rol en het belang van semantische technieken is voldoende belicht en aangetoond door middel van een groot aantal study cases. Aangemerkt dient echter te worden dat er, naast de genoemde voordelen, ook verscheidene risico's en moeilijkheden zijn vastgesteld in de toepassing van semantische oplossingen voor banenmatchmaking. Het grootste gevaar wordt gevormd door een te groot vertrouwen in het vermogen van semantiek en het werken met matches tussen termen die zeker verband houden met elkaar, maar die niet noodzakelijkerwijs verband hoeven te houden met de zoekopdracht, het domein enz. Ironisch genoeg kan een cv die bol staat van de annotaties de voorkeur genieten boven een goed opgebouwde en gestructureerde cv vanwege de vele semantische matches. Bovendien bieden semantische zoekmachines eindgebruikers vaak een gerangschikt resultatenoverzicht. In sommige gevallen zijn posities op de lijst voorzien van een uitleg. Desondanks is dit in de oplossingen die tot nu toe zijn ontwikkeld de laatste mogelijkheid voor de recruiter of de werkzoekende om in te grijpen in het proces voordat de daadwerkelijke onderhandelingen van start gaan. In deze stap kunnen echter interessante mogelijkheden verloren gaan omdat ze over het hoofd worden gezien, alsnog verwijderd enz. Er is dus sprake van beperkingen die niet zozeer te maken hebben met het gebruik van semantiek bij het matchen van banen, maar meer met online recruitment in het algemeen. Zo is bijvoorbeeld gebleken dat de laatste

45

jaren een aantal bedrijven dat aanvankelijk intensief investeerde in online recruitment nu is teruggekeerd naar traditionele rekruteringsprocessen [5]. Dit komt deels door het feit dat internet weliswaar de deur heeft geopend naar nieuwe mogelijkheden voor werkzoekenden (die nu snel hun cv kunnen plaatsen en op veel vacatures kunnen reageren) en bedrijven (die uit veel meer sollicitanten kunnen kiezen voor een openstaande functie) maar dat tegelijkertijd de hoeveelheid ondergekwalificeerde sollicitaties enorm is toegenomen. De consequentie hiervan is dat een techniek die oorspronkelijk was bedoeld om de snelheid en de kwaliteit van het selectieproces te vergroten, nu wordt gebruikt om een grotere hoeveelheid data in dezelfde tijd te verwerken. Met het risico dat talenten en geschikte kandidaten onopgemerkt blijven in de massa. Tot slot zou een perfect platform, nadat het was gecreëerd, idealiter door alle bedrijven en werkzoekenden worden gebruikt. Helaas zouden alle werkzoekenden en werkgevers dan dezelfde beste matches ontvangen met als gevolg een ontploffing van het daaropvolgende onderhandelingsproces. Paradoxaal genoeg zouden talenten die hun profiel niet online publiceren of bedrijven die de voorkeur geven aan traditionele rekrutering ook nu nog geen match vinden. De daadwerkelijke bijdrage van een automatische en semantische aanpak (niet alleen voor banenmatchmaking maar ook voor overkoepelend beleid ten aanzien van brede domeinen als onderwijs, scholing, arbeid en overeengekomen prioriteiten als markttransparantie, mobiliteit, inclusie e.d.) kan dus alleen worden gerealiseerd en onderhouden als alle kernelementen in het gehele semantische proces van banenmatchmaking correct worden opgesteld en ingericht. Sommige steunpilaren voor de implementatie van het beschreven mondiale scenario bestaan zelfs al enkele jaren [16]. Zo zijn de eerder vermelde semantische banenportals waarop cv's en vacatures kunnen worden geplaatst en gezocht allang geen noviteit meer. Maar het uiteindelijke succes van dergelijke oplossingen zal afhangen van de manier waarop de belangrijkste uitdagingen, namelijk de technologische ontwikkelingen op het gebied van het semantisch matchen van banen, worden opgepakt. Zoals gezegd handelt één van die uitdagingen om de manier waarop echt veelomvattende ontologische beschrijvingen kunnen worden gemaakt, onderhouden en aangepast (met name de competentiebeschrijvingen), zodat ze verder reiken dan de grenzen van bepaalde scholingservaringen of bedrijfsproducten. Om een voorbeeld te geven: omdat de zoekruimte van een semantische zoekmachine wordt bepaald door de reikwijdte van het onderliggende kennismodel, zou een bepaalde verworven of vereiste vaardigheid onopgemerkt (en dus niet gematcht) kunnen blijven, omdat de relatie tussen twee termen, die beide te maken hebben met hetzelfde concept of soortgelijke concepten, niet is voorzien tijdens de opbouw of het updaten van de ontologie. Enerzijds zijn het ontwikkelen van een domeinontologie en het behalen van

46

een algehele consensus op een breed terrein al zware taken op zich. Maar aan de andere kant kan een ontologie, nadat deze eenmaal is ontwikkeld, ook alleen maar nuttig blijven als deze steeds gelijke tred blijft houden met de dynamische omgeving (veranderende vraag op de arbeidsmarkt, veranderende resultaten in leerroutes enz.). Dus, ook al ligt de nadruk nu op de automatische generatie van domeinmodellen, toch moet speciale aandacht worden geschonken aan de identificatie van geschikte strategieën ter ondersteuning van samenwerking tussen kennisingenieurs om steeds completere en geïntegreerde formele representaties van de betreffende contexten adequaat te kunnen beheren, met inlijving van resultaten uit eerdere ervaringen en standaardisaties [38][39]. Daarmee komt een volgende belangrijke opgave naar voren, te weten die van de annotatie. Zoals al geïllustreerd werd, is het in bestaande implementaties vaak essentieel dat een koppeling wordt gemaakt tussen gegevens die door de gebruiker zijn ingevoerd en concepten die gedefinieerd zijn in gemeenschappelijke semantische ontologieën, dat wil zeggen de betekenis extraheren en toekennen aan woorden en zinnen zoals die oorspronkelijk werd uitgedrukt door de werkzoekende of de werkgever ten tijde van het plaatsen van hun cv of vacature. Zo kan het voorkomen dat in een geannoteerde vacature maar een paar vereisten staan die matchen met vaardigheden in een cv. Toch kan deze vacature in een semantische zoekmachine als eerst boven komen, dus boven de vacatures met meer kloppende vereisten maar zonder annotaties. Als het dus mogelijk zou zijn voor een werkzoekende of een werkgever om vaardigheden of vereisten algemeen te omschrijven, zonder te hoeven kiezen uit definities in een bestaande lijst van beroepen, kennisonderwerpen, vaardigheden enz. (en eventueel ook zonder aan een specifiek sjabloon te hoeven vasthouden en zonder publicatie van zijn/haar gegevens op andere nietsamenwerkende websites) dan zou het gebruik van dergelijke oplossingen pas echt naadloos zijn en zouden semantische hulpmiddelen waarschijnlijk nog veel breder ingezet worden. Voor de realisatie van deze doelen dient annotatie automatisch te zijn, zonder dat de gebruiker content hoeft te labelen en te catalogiseren om deze begrijpelijk voor computers te maken. Speciale aandacht is vooral ook nodig voor het vereenvoudigen en verbeteren van mogelijkheden van bestaande gebruikersinterfaces [39]. Annotatie wordt misschien beschouwd als een tijdrovende operatie, maar ook semantische verwerking kan een aanzienlijke hoeveelheid tijd in beslag nemen voordat relevante resultaten behaald worden [6]. Als bijvoorbeeld ondubbelzinnige keuzes gemaakt moeten worden tussen de verschillende betekenissen van een term, kunnen zelfs zoveel onderlinge relaties naar boven komen dat het aantal te onderzoeken mogelijkheden te groot is voor de beschikbare computertaak of tijd (of niet adequaat

47

voor het betreffende probleem). Bovendien speelt met betrekking tot het aspect tijd ook de kwaliteit van geproduceerde resultaten een rol. In beide gevallen draait het om het correct aanwenden van formalisatie- en annotatieresultaten, wat eigenlijk de laatste uitdaging is die we onder ogen moeten zijn. Een grote hoeveelheid algoritmen is in feite al in de praktijk uitgeprobeerd, zelfs op openbare platforms. In de meeste gevallen waren deze algoritmen aangepast aan specifieke onderliggende kennisbanken. Desondanks kunnen alle overgenomen benaderingen waarschijnlijk zodanig worden veralgemeniseerd dat ze ook toepasbaar zijn op andere kennismodellen, nu of in de toekomst. Bovendien worden in de literatuur meerdere generieke methoden voor het vaststellen van (semantische) afstanden aangedragen [64]. Over het algemeen zijn deze niet uitsluitend opgezet met in het achterhoofd het specifieke domein van matchmaking op de arbeidsmarkt, maar ook in die gevallen zouden ze er wel voor kunnen worden bewerkt. Hier moet echter wel bij worden aangemerkt dat semantische methoden, zoals bijvoorbeeld zoek- of adviessystemen, meestal worden beoordeeld op precisie en geheugen. Helaas beperken de experimentele studies op dit specifieke domein zich over het algemeen tot het veld van wetenschappelijk onderzoek. Een zeldzaam voorbeeld wordt gegeven in [50]. De auteurs evalueren hun voorgestelde matchmethode aan de hand van een gesimuleerde recruitmentprocedure waarin een bedrijf een werkzoekende met een specifiek profiel moet rekruteren. Nadat een eerste voorsortering is gemaakt van een aantal cv's worden HR-managers van een bedrijf in de betreffende sector door de schrijvers uitgenodigd om de handmatige selectieprocedure uit te voeren. Vervolgens vergelijken ze de via het platform voorgeselecteerde topkandidaten met degenen die naar voren zijn gekomen uit de beoordeling door mensen, en constateren ze dat de resultaten voor 90% overeenkomen. Er zijn ook wel meer gegevens beschikbaar voor openbare platforms, maar het is moeilijker om de effectiviteit van deze methoden te meten of om de technische details ervan in kaart te brengen. Een wijdverbreid gebruik van deze technieken zal dan ook meer study cases opleveren die vervolgens kunnen worden beoordeeld vanuit de invalshoek van alle betrokken partijen. Met betrekking tot activiteiten in de toekomst wordt echter in veel publicaties benadrukt dat vooral veel werk zal moeten worden besteed aan de controle van de praktische functionaliteit van de verschillende voorstellen en het selecteren van de methoden die de beste keuze zouden kunnen zijn voor een bepaalde toepassing of die zouden kunnen worden beschouwd als een basis voor de verdere ontwikkeling van oplossingen. Van daaruit zouden afzonderlijke business models kunnen worden ontworpen, eventueel met de bestaande modellen als uitgangspunt [5], waarin bijvoorbeeld digitaal zoeken en rekruteren van arbeid sterk verankerd zouden zijn in overkoepelende raamwerken voor humanresourcesmanagement [65][2].

48

Referenties [1] [2]

[3]

[4]

[5] [6]

[7] [8]

[9]

[10]

[11]

[12] [13]

[14]

R. E. Ployhart, “Staffing in the 21st century: New challenges and strategic opportunities,” Journal of Management, 32:6, pp. 868-897, 2006. C. Bizer, R. Heese, M. Mochol, R. Oldakowski, R. Tolksdorf, E. Eckstein, “The impact of semantic web technologies on job recruitment processes,” in Proc. Wirtschaftinformatik, 2005. P. Buckley, K. Minette, D. Joy, J. Michaels, “The use of an automated employment recruiting and screening system for temporary professional employees: a case study,” Human Resource Management, 43:2-3, pp. 233-241. M. Bourse, M. Harzallah, M. Leclère, F. Trichet, “CommOnCV: modeling the competencies underlying a curriculum vitae,” in Proc. 14th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, pp. 65-73, 2002. I. Lee, “Modelling the benefit of e-recruiting process integration,” Decision Support Systems, 51:1, pp, 230-239, 2011. H. Lv, B. Zhu, “Skill ontology-based semantic model and its matching algorithm”, in Proc. 7th International Conference on Computer-Aided Industrial Design and Conceptual Design, pp. 1-4, 2006. Monster. Monster Deutschland and TMP Worldwide: Recruiting Trends 2012. M. Fazel-Zarandi, M.S. Fox, “An ontology for skill and competency management,” in Proc. 7th International Conference on Formal Ontology in Information Systems, 2012. S. Colucci, T. Di Noia, E. Di Sciascio, F. M. Donini, A. Ragone, “Semantic-based skill management for automated task assignment and courseware composition,” Journal of Universal Computer Science, 13:9. pp. 1184-1211, 2007. M. Mochol, H. Wache, L. Nixon, “Improving the accuracy of job search with semantic techniques,” in Proc. 10th International Conference on Business Information Systems, pp. 301-313, 2007. S. Colucci, T. Di Noia, E. Di Sciascio, F. M. Donini, M. Mongiello, M. Mottola, “A formal approach to ontology-based semantic match of skills descriptions,” Journal of Universal Computer Science, 9:12, 2003. T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila, “The semantic web,” Scientific American, 248, pp. 35-43, 2001. D. Yimam-seid, A. Kobsa, “Expert finding systems for organizations: problem and domain analysis and the DEMOIR approach,” Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 13:1, pp. 1-24, 2003. T. R. Gruber, “A translation approach to portable ontology specifications,” Knowledge Acquisition, 5:2, pp. 199-220, 1993.

49

[15] N. Guarino, “Formal ontology and information systems,” Proc. International Conference on Formal Ontology in Information Systems, pp. 3-15, 1998. [16] J. Vega, “Semantic matching between job offers and job search requests,” Proc. 13th Conference on Computational Linguistics, pp. 67-69, 1990. [17] D. Taubner, P. Brössler, “The people make the project,” In Proc. ESCOP-SCOPE Conference, pp. 105-113, 2000. [18] E. Younker, “Skills management: the linchpin for IT work force management,” InSide GartnerGroup, 1998. [19] Karen Legge, “Human resource management: rhetorics and realities,” Palgrave Macmillan, 2005. [20] L. Yahiaoui, Z. Boufaïda, Y. Prié, “Semantic annotation of documents applied to e-recruitment,” in Proc. Semantic Web Applications and Perspectives Conference, 2006. [21] M. Fazel-Zarandi, M.S. Fox, “Semantic matchmaking for job recruitment: an ontology-based hybrid approach,” in Proc. 3rd International Workshop on Service Matchmaking and Resource Retrieval, 2009. [22] J. L. De Coi, E. Herder, A. Koesling, C. Lofi , D. Olmedilla , O. Papapetrou , W. Siberski, “A model for competence gap analysis,” in Proc. Conference on Web Information Systems and Technologies, 2007 [23] G. Cheetham, G. E. Chivers, “Professions, competence and informal learning,” Edward Elgar Publishing, 2005. [24] M. Fazel-Zarandi, M. S. Fox, “Reasoning about skills and competencies,” in Proc. IFIP WG 5.5 Working Conference on Virtual Enterprises, pp. 372-379, 2010. [25] M. Mochol, R. Oldakowski, R. Heese, “Ontology based recruitment process,” in Proc. Informatik Verbindet, 2004. [26] V. Gatteschi, F. Lamberti, A. Sanna, C. Demartini, “A semantic matchmaking system for job recruitment,” in Proc. I-KNOW Conference, 2010. [27] V. Gatteschi, F. Lamberti, A. Sanna, C. Demartini, “A ranking tool exploiting semantic descriptions for the comparison of EQF-based qualifications,” Journal of Universal Computer Science, vol. 17:7, pp. 1060-1077, 2011. [28] B. Pernici, P. Locatelli, C. Marinoni, “The eCCO system: an eCompetence management tool based on semantic networks,” in Proc. On the Move to Meaningful Internet Systems Workshop, pp. 1088-1099, 2006. [29] J. R. Reich, P. Brockhausen, T. Lau, U. Reimer, “Ontology-based skills management: goals, opportunities and challenges,” Journal of Universal Computer Science, 8:5, pp. 506-515, 2002. [30] M. Fernandez, P.A. Gomez, N. Juristo, “Methontology: from ontological art toward ontological engineering,” in Proc. Spring Symposium Series on Ontological Engineering, pp. 33-40, 1997.

50

[31] B. Ionescu, I. Ionescu, V. Florescu, A. Tinca, “Semantic annotation and association of web documents: a proposal for semantic modelling in the context of e-recruitment in the IT field,” Accounting and Management Information Systems, 11:1, pp. 76-96, 2012. [32] M. Fazel-Zarandi, H. J. Devlin, Y. Huang, N. Contractor, “Expert recommendation based on social drivers, social network analysis, and semantic data representation,” Proc. 2nd International Workshop on Information Heterogeneity and Fusion in Recommender Systems, pp. 41-48, 2011. [33] D. L. Hansen, T. Khopkar, J. Zhang, “Recommender systems and expert locators,” Encyclopaedia of Library and Information Sciences, Third Edition, pp. 4433-4441, 2010. [34] R. Koper, “Use of the semantic web to solve some basic problems in education: increase flexible, distributed lifelong learning; decrease teacher’s workload,” Journal of Interactive Media in Education, 6, 2004. [35] C. Cubillos, F. Lamberti, C. Demartini, “Integration at vocational education and training level through mapped ontologies,” in Proc. 3rd International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology, pp.117-122, 2008. [36] C. Cubillos, F. Lamberti, C. Demartini, “Integrating European qualification systems with OWL ontologies,” in Proc. Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference, pp. 752-757, 2007. [37] A. Gómez-Pérez, J. Ramírez, B. Villazón-Terrazas, “Reusing human resources management standards for employment services,” in Proc. 1st Industrial Results of Semantic Technologies, 2007. [38] M. Fazel-Zarandi, M.S. Fox, E. Yu, “Ontologies in expertise finding systems: modelling, analysis, and design,” Ontology-Based Applications for Enterprise Systems and Knowledge Management, pp. 158-177, 2013. [39] D. Brown, “Unwanted online job seekers swamp HR staff,” Canadian HR Reporter, 17:7, pp. 1-2, 2004. [40] R. Rafter, B. Smyth, “Passive profiling from server logs in an online recruitment environment,” in Proc. IJCAI Workshop on Intelligent Techniques for Web Personalisation, 2001. [41] R. Kessler, N. Bechet, E. Roche, M. El-Beze, J.M. Torres-Moreno, “Automatic profiling system for ranking candidates answers in human resources”, in Proc. On the Move to Meaningful Internet Systems Workshop, pp. 625-634, 2008. [42] A. Bernstein, E. Kaufmann, A. Göhring, C. Kiefer, “Querying ontologies: a controlled English interface for end-users,” in Proc. 4th International Semantic Web Conference, pp. 112-126, 2004. [43] S. Colucci, T. Di Noia, E. Di Sciascio, F. M. Donini, A. Ragone, R. Rizzi, “A semantic-based fully visual application for matchmaking and query refinement

51

[44] [45]

[46]

[47]

[48] [49]

[50]

[51] [52] [53] [54]

[55]

[56]

[57]

in B2C e-marketplaces,” in Proc. 8th International Conference on Electronic Commerce, pp. 734-749, 2006. M. J. Earl, “Knowledge management strategies: toward a taxonomy,” Journal of Management Information Systems, 18:1, pp. 215-242, 2001. V. Radevski, F. Trichet, “Ontology-based systems dedicated to human resources management: an application in e-recruitment,” in Proc. On the Move to Meaningful Internet Systems Workshop, pp. 1068-1077, 2006. Trichet, F., “Human resource management and semantic web technologies,” in Proc. International Conference on Information and Communication Technologies: From Theory to Applications, pp. 641-642, 2004. R. Mirizzi, T. Di Noia, E. Di Sciascio, M. Trizio, “A semantic web enabled system for résumé composition and publication,” in Proc. 1st International Workshop on Semantic Web Information Management, 2009. R. Mirizzi, A. Ragone, T. Di Noia, E. Di Sciascio, “Semantic tag cloud generation via DBpedia,” in Proc. E-Commerce and Web Technologies, pp. 36-48, 2010. G. Adomavicius, A. Tuzhilin, “Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, pp. 734-749, 2005. H. Lv, B. Zhu, “Elastic information matching technology and its application in electronic recruitment,” in Proc. 11th International Conference on ComputerAided Industrial Design and Conceptual Design, pp. 1582-1585, 2010. A. Billig, K. Sandkuhl, “Matchmaking based on semantic nets: the XML-based approach of BaSeWeb,” in Proc. 1st Workshop on XML Technologien fur das Semantic Web, pp. 39-51. 2002. J. Zhong, H. Zhu, J. Li, Y. Yu, “Conceptual graph matching for semantic Search,” in Proc. of the International Conference on Computational Science, 2002. M. Mochol, A. Jentzsch, J. Euzenat, “Towards a methodology for selection suitable matching approaches: a case study,” in Proc. 4th European Semantic Web Conference, 2007. M. Mochol, A. Jentzsch, H. Wache, “Suitable employees wanted? Find them with semantic techniques,” in Proc. Workshop on Making Semantics Web For Business at European Semantic Technology Conference, 2007. S. Colucci, T. Di Noia, E. Di Sciascio, F. M. Donini, M. Mongiello, M. Mottola, “A formal approach to ontology-based semantic match of skills descriptions,” Journal of Universal Computer Science, pp. 1437-1454, 2003. W.K. Tan, Y.D. Yeh, Y.J. Tan, “Online job seeking: an exploratory study from the perspective of social capital and technology readiness,” in Proc. International Conference on e-Education, e-Business, e-Management and e-Learning, pp. 178-182, 2010.

52

[58] M. S. Ackerman, D. W. McDonald, W. G. Lutters, J. Muramatsu, “Recommenders for expertise management,” Workshop on Recommender Systems: Algorithms and Evaluation, ACM Conference on Information Retrieval, 1999. [59] V. Gatteschi, F. Lamberti, C. Demartini, R. Van Wezel, S. Bettiol, “Exploiting semantics for constructing and comparing occupational and educational-driven qualifications: the TIPTOE project,” Journal of Universal Computer Science, 18:1, pp. 5-24, 2012. [60] P. Poyry, J. Puustjarvi, “CUBER: a personalized curriculum builder,” in Proc. 3rd IEEE International Conference of Advanced Learning Technologies, 2003 [61] A. Poulovassilis, P. Selmer, P. T. Wood, “Flexible querying of lifelong learner metadata,” IEEE Transactions on Learning Technologies, 5:2, pp. 117-129, 2012. [62] N. Van Labeke, R. Poulovassilis, G. Magoulas, “Using similarity metrics for matching lifelong learners,” in Proc. 9th International Conference on Intelligent Tutoring Systems, pp. 142-151, 2008. [63] K. Sugawara, Y. Y. Chiba, B.Ragsdale, H. Hara, T. Kinoshita, “Design of an agentbased middleware for job matchmaking in teleworking community,” in Proc. Second international Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent systems, pp. 1128-1129, 2003. [64] M. Fazel-Zarandi, M. S. Fox, “Constructing expert profiles over time for skills management and expert finding,” in Proc. 11th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies, 2011. [65] D. Bollegala, Y. Matsuo, M. Ishizuka, “A web search engine-based approach to measure semantic similarity between words,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 23:7, pp. 977-990, 2011. [66] J. A. Breaugh, M. Starke, “Research on employee recruitment: so many studies, so many remaining questions,” Journal of Management, 26:3, pp. 405-434, 2000.

53

Hoofdstuk 4 LO-MATCH platform voor banenmatchmaking Fabrizio Lamberti, Valentina Gatteschi, Claudio Demartini - Politecnico di Torino, Dipartimento di Automatica e Informatica 4.1. Over de vestiging van een Europese marktplaats voor banen: de rol van LOMATCH De afgelopen jaren is met het oog op employability en mobiliteit van burgers de kapitalisatie van eerdere werk- of leerervaringen en de validatie van vaardigheden die zijn verworven via formeel, niet-formeel en informeel leren een primaire prioriteit geworden voor Europese beleidsmakers. Er zijn verschillende projecten gelanceerd om de ontwikkeling en implementatie van effectieve strategieën ter verbetering van onderwijs, scholing en omstandigheden op de arbeidsmarkt kracht bij te zetten. Zo zijn lokaal bijvoorbeeld mechanismes uitgedacht ter verbetering van transnationale en transsectorale leesbaarheid en vergelijkbaarheid van kwalificaties en is er een gemeenschappelijk beleid vastgelegd ten aanzien van kwaliteitswaarborgen en wederzijds vertrouwen. Voor lerenden en werkenden is er een veelheid aan instrumenten geïntroduceerd waarmee zij hun leerroutes kunnen aanpassen en/of afronden vanuit een school- en/of werkgeoriënteerde invalshoek binnen een daadwerkelijk Europees kader van een leven lang leren. Voorbeelden van dergelijke projecten zijn onder andere het Europees Kwalificatieraamwerk voor een leven lang leren (European Qualification Framework for lifelong learning, EQF)14, het Europees Systeem voor de Overdracht en de Accumulatie van Studiebelastingpunten (European Credit Transfer System, ECTS) 15 , het Europees Systeem voor de Overdracht, Accumulatie en Erkenning van Leerresultaten in het Beroepsonderwijs en de Volwasseneneducatie (European Credit system for Vocational Education and Training, ECVET)16 en het Europees Referentiekader voor Kwaliteitsborging in Beroepsonderwijs en Training (European Quality Assurance Reference Framework, EQAVET)17. Ondanks deze inspanningen is de uiteindelijke realisatie van een leven lang leren, en in het bijzonder een volledige osmose tussen de onderwijs- en beroepswereld in Europa, lange tijd belemmerd geweest door onder meer het gegeven dat de verschillende betrokken partijen niet dezelfde taal spraken. Nationale en internationale standaarden op professioneel en educatief terrein, gemeenschappelijke referentiekaders voor het slechten van grenzen tussen landen en sectoren, en praktische hulpmiddelen voor het 14

http://ec.europa.eu/education/lifelong-learning-policy/eqf_en.htm http://ec.europa.eu/education/lifelong-learning-policy/ects_en.htm 16 http://ec.europa.eu/education/lifelong-learning-policy/ecvet_en.htm 17 http://ec.europa.eu/education/lifelong-learning-policy/eqavet_en.htm 15

54

uitvoeren van dagelijkse werktaken (bijvoorbeeld het toelichten van iemands werkervaring en vaardigheden zoals ontwikkeld in de Europass18) hebben dan ook allemaal (mede) tot doel deze kloof te verkleinen. Toch zijn vraag en aanbod op de Europese arbeidsmarkt nog altijd niet volledig op elkaar afgestemd als gevolg van bestaande discrepanties tussen landen, sectoren en culturen. Bijvoorbeeld door grote verschillen in formele onderwijskaders of maatregelen ter validatie van informeel en niet-formeel leren. Het is zelfs zo dat, ondanks het bestaan en de beschikbaarheid van glossaria op Europees niveau19, verschillen in talen en interpretaties van termen die veel worden gebruikt in de context van een leven lang leven (zoals abilities, know-how, savoir faire, compétence professionnelle) kunnen bijdragen aan een verergering van tegenstrijdigheden en misverstanden. Hieraan kan nog worden toegevoegd dat discrepanties worden uitvergroot in het geval van een bredere context waarin ook leerlingen en werknemers die migrant zijn worden opgenomen. Er is immers tot op heden geen enkele garantie dat de middelen die zijn ontwikkeld binnen een Europees kader ook effectief zouden kunnen worden ingezet voor de erkenning van buitenlandse kwalificaties met het oog op toewijzing van formatieve studiepunten of het bepalen van de competentiekloof van een migrant. Met andere woorden een garantie dat mensen hun vaardigheden kunnen benutten en dat dergelijke vaardigheden ook in overweging kunnen worden genomen bij het zoeken naar werk of verdere scholing. Met betrekking tot de procedures voor het zoeken en rekruteren van arbeid dient te worden aangemerkt dat vraag en aanbod moeten overeenkomen. Niet alleen door op hetzelfde niveau van de baan of de diploma's te blijven, maar ook en vooral door rekening te houden met alle mogelijke subtiele bijzonderheden van een bepaalde functie en het profiel van een kandidaat, die op veel verschillende manieren tot uitdrukking kunnen komen. Een belangrijke concrete stap in de richting van de harmonisatie van resultaten uit diverse vormen van leren werd dan ook gezet toen belanghebbenden uit de wereld van het onderwijs en de arbeidsmarkt in Europa werden uitgenodigd om mee te werken aan een baanbrekende verschuiving van de traditionele output (input) van leren naar de leerresultaten zoals die zijn voorgesteld door het EQF, met een focus op kennis, vaardigheden en competentie. De ongelijkheid tussen gegevens is echter nog niet verdwenen. In de praktijk wordt vaak een mengeling van leeroutputs (en inputs) en leerresultaten waargenomen omdat de gewenste transitie nog in volle gang is. Bovendien zijn de verschillen in gedefinieerde “resultaten” enorm groot per land, sector enz. zodat twee resultaatgerichte documenten (bijvoorbeeld een kwalificatie en een functieprofiel) er totaal anders 18 19

http://europass.cedefop.europa.eu/en/home http://www.cedefop.europa.eu/EN/publications/13125.aspx

55

kunnen uitzien. Leerresultaten kunnen worden uitgedrukt in ruime of enge zin. In sommige gevallen verwijzen ze direct naar de professionele context, maar in andere gevallen doelen ze op een kennisveld dat eigen gemaakt moet worden. Soms zijn beoordelings- en/of functioneringscriteria gedefinieerd, maar het kan ook voorkomen dat beschrijvingen te vaag zijn om als beoordeling te kunnen fungeren. Soms kan er verschil bestaan tussen wat personen moeten kunnen doen en wat ze moeten weten of begrijpen, soms ook kan benodigde kennis zijn geformuleerd in de vorm van een overzicht van te behandelen onderwerpen, bijvoorbeeld in lesverband. Ten slotte moet hier nog aan worden toegevoegd dat het zelfs op basis van de aanbevolen definities nog mogelijk is om de afzonderlijke categorieën leerresultaten op diverse manieren te interpreteren. Deze discussie toont aan dat er meer oplossingen nodig zijn om de tot op heden ondernomen projecten te vertalen naar praktische oplossingen ter bevordering van een Europese arbeidsmarktplaats. Oplossingen die bijdragen aan de implementatie van een veelomvattend beleid ten aanzien van het matchen van banen en de naadloze aansluiting tussen vaardigheden van werkzoekenden en vereisten van werkgevers, door het slechten van linguïstische, systemische en inhoudelijke barrières. In de literatuur wordt deze noodzaak beschouwd als een probleem van het “banenmatchmaking”. In algemene zin heeft het concept matchmaking te maken met het samenbrengen van vraag naar en aanbod van een bepaald goed. In dit geval zijn het goederen in de vorm van kennis, vaardigheden en competenties uit cv's van werkzoekenden en vacatures die moeten worden gematcht. Gezien de grote hoeveelheid gegevens die moet worden verwerkt, en die allemaal kunnen worden uitgedrukt in verschillende talen en vormen (van volledig gestructureerd tot volledig ongestructureerd) en met wisselende diepgang en volledigheid, zijn de gebruikelijke methoden om dit te doen momenteel voornamelijk gebaseerd op semantische technologieën. Het is zelfs zo dat semantische methoden dankzij het gebruik van een “gemeenschappelijk lexicon” om het betreffende domein te omschrijven op basis van formele taxonomische of ontologische modellen, computerprogramma's in staat stellen om de betekenis van woorden en zinnen zoals die worden gebruikt door werkzoekenden en werkgevers te begrijpen en er nieuwe kennis automatisch uit af te leiden. Het hierboven omschreven probleem wordt zodoende opgelost door vanuit de beschikbare informatie door te redeneren. Uitgaande van deze overwegingen wordt er in het MATCH project een beleid voorgesteld ter bevordering van de employability van migranten door middel van het semantisch matchen van formele, niet-formele en informele vaardigheden met functie-eisen in vacatures. De implementatie van dit beleid berust op een gericht

56

softwareplatform dat is voortgekomen uit Europese tools, LO-MATCH20 genaamd, en dat projectpartners én eindgebruikers helpt met het opbouwen van een kennisbank waarin de betreffende domeingegevens worden opgeslagen, geprepareerd en later verwerkt via een computeralgoritme voor de automatische berekening van de match tussen vraag en aanbod van werk. Het komt er op neer dat projectpartners, in hun hoedanigheid van domeindeskundigen, grafische tools krijgen aangeleverd via het platform waarmee ze een kennismodel kunnen creëren voor het formaliseren van educatieve en professionele profielen die betrokken bedrijven en werkzoekende migranten bezitten of nodig hebben. Het platform fungeert dan als hulpmiddel dat het voor werkzoekenden makkelijk maakt hun cv op te stellen. Werkzoekenden kunnen terugvallen op in de kennisbank aanwezige gegevens en zo hun formele, niet-formele en informele leerachtergrond beter belichten doordat ze eerdere privé-, scholings- en werkervaringen kunnen koppelen aan gemeenschappelijke leerresultaten. Tegelijk worden ook werkgevers geholpen door middel van ontologische en gebruiksvriendelijke tools om vacatures te publiceren in dezelfde “taal”. Tot slot hebben eindgebruikers de beschikking over slimme zoekinstrumenten die (op basis van semantisch redeneren) leerresultaten vergelijken in opgeslagen omschrijvingen en gerangschikte overzichten geven van de beste vacatures waar werkzoekenden op kunnen solliciteren of de beste kandidaten met wie werkgevers een sollicitatieprocedure kunnen starten. Hierna gaan we dieper in op de stappen die hebben geleid tot de creatie van het LOMATCH platform. Allereerst zullen de semantische aspecten aan bod komen met aandacht voor de definitie van een formele taal voor banenmatchmaking. Dan volgt er een presentatie van de globale architectuur (ontworpen door Politecnico di Torino) voor het hosten van het platform. En tot slot worden de verschillende functies die speciaal voor de projectpartners en eindgebruikers (werkzoekenden en werkgevers) zijn ontworpen, geïllustreerd met onder meer een blik op de geïmplementeerde grafische interfaces. Voor aanvullende informatie is er ook een volledige handleiding beschikbaar21 waarin opgenomen functies worden beschreven en uitgelegd aan de hand van een stapsgewijze presentatie. 4.2. De noodzaak van een gemeenschappelijke taal: cv's en vacatures semantisch beschrijven Het doel van het MATCH project is: een werkzoekende in staat stellen zijn/haar cv zodanig op te stellen dat deze conform is aan de manier waarop werkgevers/recruiters 20 21

http://www.lo-match.polito.it/ http://www.lo-match.polito.it/documentation/documentation.pdf

57

hun functie-eisen hebben omschreven (en vice versa), zodat daarwerkelijk de beste match tussen vraag naar en aanbod van een baan kan worden gevonden, zonder eventuele barrières die een wederzijds begrip in de weg zouden kunnen staan. Om de overlapping te optimaliseren, moet de bij deze matchmakingprocedure betrokken informatie worden uitgedrukt in een gemeenschappelijke taal. Om dit te verwezenlijken heeft MATCH (en met MATCH nog verscheidene andere in de literatuur vermelde werken en commerciële platforms voor het zoeken en rekruteren van arbeid via internet) gekozen voor een semantische aanpak. Het idee was dus om een gemeenschappelijk lexicon voor alle betrokken partijen te creëren voor het omschrijven van zowel de vaardigheden in de profielen van werkzoekenden als de functievereisten in de vacatures van werkgevers. Bij niet-semantische technieken worden omschrijvingen als ontwerpschetsen handmatig uitwerken, onder supervisie CAD-applicaties voor de mode-industrie toepassen, ontwerptekeningen maken met behulp van een computerprogramma, zelfstandig actuele softwareapplicaties voor de kledingindustrie gebruiken en jurken met de hand uittekenen globaal vergeleken met behulp van keywords. Op deze manier kan een eventuele match alleen worden gevonden waar gemeenschappelijke termen, in dit geval applicatie en schets, zijn gebruikt. In een semantische visie daarentegen worden onbewerkte keywords uit de beschrijvingen gekoppeld aan concepten, die een specifieke betekenis toegewezen hebben gekregen en via diverse lijnen met andere concepten zijn verbonden. Zo zijn de concepten georganiseerd in taxonomische en/of ontologische kennismodellen, die kunnen worden benut om algoritmen voor automatisch redeneren te ontwikkelen waarmee door dergelijke structuren genavigeerd kan worden en die afleidingsregels kunnen toepassen om met informatiediscrepanties om te gaan en een specifieke probleemstelling rond matchmaking op te lossen. Zo kan bijvoorbeeld de relatie tussen tekenen, tekeningen and schets, of tussen CAD, computerprogramma en software worden uitgesproken.

58

Volgens de literatuur is de bouw en het onderhoud van dergelijke formalisaties een uiterst tijdrovende zaak. En er wordt zelfs gesproken over de noodzakelijke interventie van zogeheten “kennisingenieurs”. Dat zijn specialisten op het gebied van zowel de betreffende toepassing als de specialistische hulpprogramma's, talen enz. die worden ingezet in combinatie met de semantische technologie. Bovendien is gebleken dat de effectiviteit van de uiteindelijke semantische verwerking sterk samenhangt met de omvang en kwaliteit van de ontwikkelde modellen, die ook bijgehouden moeten worden om hun toepasbaarheid in stand te houden (in het voorbeeld hierboven moeten alle eventuele softwareprogramma's van tijd van tijd worden heroverwogen en geüpdatet met het oog op ontwikkelingen in het veld). Ook is in veel gevallen onduidelijk of verwarrend hoe een gegeven concept semantisch moet worden geïnterpreteerd. Zo worden cv's en vacatures in veel werken beschouwd als 'containers' van elementen van competentie, en in andere gevallen als houders van elementen van vaardigheid. En, zoals gezegd, kan de bedoelde betekenis van competentie, vaardigheid en andere concepten aanzienlijk veranderen naarmate bijvoorbeeld de geografische, systemische of sectorale context verandert. Tot slot is in sommige situaties ook gebleken dat de creatie van strikte (algemeen hiërarchische) structuren (bijvoorbeeld taxonomisch of ontologisch) tussen concepten als kennis, vaardigheden en competenties zelfs een contraproductieve uitwerking kan hebben als elementen die kunnen bijdragen aan hun definitie, zoals kundigheidsniveau of context, niet in beschouwing kunnen worden genomen. Wat is bijvoorbeeld de precieze relatie tussen de vaardigheden programmeren en debuggen? Is het altijd correct om aan te nemen dat een persoon die in staat is om een softwareprogramma te schrijven, ook in staat is om dit te debuggen (of vice versa)? De methode van MATCH is zodanig gestalte gegeven dat het met alle eerder besproken overwegingen en bezwaren rekening houdt. Ten eerste is de centrale rol van harmonisatie van leerresultaten onderzocht. Dat wil zeggen; vaardigheden van werkzoekenden en vereisten van werkgevers worden omschreven aan de hand van kennis, vaardigheden en competenties zoals deze zijn gedefinieerd door het EQF. Dit is een noviteit in de literatuur over (semantisch) banenmatchmaking, vooral omdat de bestaande software solutions geïntroduceerd werden voordat het EQF was opgericht of omdat ze zijn ontwikkeld zonder daarbij de voorwaarden van een leven lang leren in acht te nemen (in ieder geval de Europese). Ter verlichting van de veelomvattende taken rond het beheer (in de brede zin van het woord) van gemeenschappelijke formele modellen, begon men vervolgens met de opbouw van de kennisbank door middel van het verzamelen van educatieve en professionele profielen. In dit stadium werd er van de betrokken partijen geen kennis van semantisch gerelateerde concepten verlangd, omdat de profielen eenvoudigweg werden omschreven in termen van taken, subtaken en leerresultaten.

59

Vervolgens werd deze verzameling profielen omgezet in een semantische kennisbank door middel van een semihandmatige voorbereidende stap, waarin een bestaande algemene ontologie werd doorzocht in combinatie met de definities zoals die waren aanbevolen door het EQF en in de Europass richtlijnen (ook in eerdere werken gebruikt), om te komen tot het gewenste formele domeinmodel. Dat wil zeggen, ieder leerresultaat werd eerst naast de definitie van een competentie gelegd als het vermogen om in een specifieke context een gegeven combinatie kennisobjecten in actie om te zetten. Vervolgens werden de actiewerkwoorden, zoals gedefinieerd in het glossarium van Cedefop22, geïdentificeerd en gekoppeld aan de kennisobjecten en contextelementen. In bovengenoemd voorbeeld zouden volgens deze benadering in het leerresultaat zelfstandig actuele softwareapplicaties voor de kledingindustrie gebruiken nog het actiewerkwoord gebruiken, het kennisobject actuele softwareapplicaties en het contextelement zelfstandig moeten worden geïdentificeerd.

Nadat deze annotatiestap automatisch was uitgevoerd werden de domeindeskundigen van partnerorganisaties in de gelegenheid gesteld om de verkregen resultaten aan te passen met gebruik van grafische tools in het platform, waarin voor leken niets te zien was van de ingewikkelde onderliggende semantische structuur. In de volgende stap werd, rekening houdend met een aantal van de conclusies die in de literatuur naar boven waren gekomen, het model niet uitgewerkt in taxonomiën van concepten (algemene kenniselementen verbinden met specifiekere via gerangschikte relaties enz.), maar door het koppelen van nieuwe termen die voor actiewerkwoorden, kennisobjecten en contextelementen waren gevonden, aan concepten zoals die waren gedefinieerd in WordNet23. Daarin vastgestelde semantische relaties werden gebruikt voor de creatie van de uiteindelijke ontologie, die domeindeskundigen eventueel verder konden perfectioneren, vandaar de naam semihandmatige definitie. WordNet is een grote lexicale databank van de Engelse taal. Er kan online in worden gezocht (met behulp van de officiële woordenboekachtige toepassing 24 of een grafische vorm, zoals WordVis25, Visuwords26 enz.) of het programma kan worden 22

http://europass.cedefop.europa.eu/en/documents/european-skills-passport/certificatesupplement/action-verbs-glossary 23 http://wordnet.princeton.edu/ 24 http://wordnetweb.princeton.edu/perl/webwn 25 http://wordvis.com/

60

gedownload en gebruikt als een softwarebibliotheek voor het bouwen van nieuwe hulpprogramma's (zoals in dit geval MATCH)27. Het is niet specifiek voor een bepaald domein bedoeld. Dat wil zeggen dat de beschreven content velerlei toepassingsgebieden kan hebben (bijv. voor de arbeidsmarkt, maar ook andere situaties, sectoren enz.) en gebruikers hoeven geen experts op een bepaald vlak te zijn om er mee om te kunnen gaan. In WordNet worden woorden (zoals naamwoorden, werkwoorden, bijvoeglijk naamwoorden, bijwoorden) opgeslagen in een databank en gegroepeerd in verzamelingen synoniemen, “synsets” genaamd, die elk een ander concept van de betekenis uitdrukken (door middel van een korte algemene definitie). Informatie over de semantische relaties tussen synsets wordt ook opgeslagen. Enerzijds fungeert WordNet dus als een combinatie van een woordenboek en een thesaurus die intuïtiever is dan programma's die dergelijke oplossingen afzonderlijk bieden. Aan de andere kant biedt het ondersteuning voor de implementatie van automatische tekstanalyse en kunstmatige intelligentie, waaronder semantische applicaties. WordNet groepeert woorden dus op basis van hun betekenis, en op het eerste gezicht ziet het er dan ook uit als een thesaurus. Maar het heeft een aantal extra mogelijkheden. In de eerste plaats maakt het niet alleen onderlinge verbindingen tussen woordvormen (een aantal letters achter elkaar) maar ook tussen specifieke betekenissen van woorden. Ten tweede labelt het semantische relaties tussen woorden, terwijl woorden in een thesaurus alleen worden gegroepeerd op basis van overeenkomsten in hun betekenis. Zoals gezegd worden in WordNet synoniemen, de meest voorkomende relaties tussen woorden, gegroepeerd in ongesorteerde verzamelingen, synsets genaamd. Elk van de 117.000 synsets in WordNet is gekoppeld aan andere synsets via een aantal semantische relaties. Daarnaast zijn veel synsets niet alleen voorzien van een definitie, maar ook van één of meer korte zinnen waarmee het gebruik van de leden van de synset wordt geïllustreerd.

26 27

http://www.visuwords.com/ http://wordnet.princeton.edu/wordnet/download/

61

De meest voorkomende relaties tussen synsets zijn “hyperniemen” (Y is een hyperniem van X als elke X een (soort) Y is) en “hyponiemen” (Y is een hyponiem van X als elke Y een (soort) X is), hiërarchische relaties van wederzijdse boven- en ondergeschiktheid. WordNet maakt onderscheid tussen “types” (soortnamen) en “instances” (specifieke personen, landen en geografische entiteiten). Dus leunstoel is een soort (type of) stoel, Barack Obama is een specifiek persoon (instance) van een president. Hierbij kan worden aangemerkt dat instances uitsluitend laatste knooppunten (leaf nodes) in hun hiërarchie kunnen zijn. Een minder vaak voorkomend maar desalniettemin belangrijke relatie is het “meroniem” (X is een meroniem van Y als X deel uitmaakt/lid is van Y). Anders dan hyperniemen en hyponiemen, waarbij de relaties transitief zijn (bijv. als een leunstoel een soort stoel is, en als een stoel een soort meubel is, dan is een leunstoel een soort meubel), zijn delen die als meroniemen worden aangewezen niet direct overdraagbaar, omdat ze kenmerkend kunnen zijn voor alleen een specifieke soort en niet de groep als geheel (stoelen en soorten stoelen hebben poten, maar niet alle soorten meubels hebben poten). Ook synsets van werkwoorden zijn hiërarchisch geordend. Daarnaast worden verbanden als “troponiemen” (het bestaan van een “manier”-relatie tussen twee synsets, zoals in communicatie-praten-fluisteren, waarbij de manier afhangt van het volume) weergegeven in de databank. Bijvoeglijk naamwoorden zijn georganiseerd in “antoniemen”. Om precies te zijn: als twee bijvoeglijk naamwoorden zijn verbonden door middel van een antonieme relatie (zoals nat-droog) worden ze “directe antoniemen” genoemd. Maar als het gaat om semantisch gelijksoortige bijvoeglijk naamwoorden (bijvoorbeeld in de vergelijking dor, gekoppeld aan droog, en drassig, gekoppeld aan nat) dan is de antonieme relatie “indirect”. Daarnaast worden ook andere relaties, zoals “pertainyms” (die verwijzen naar de naamwoorden waar de bijvoeglijk naamwoorden van zijn afgeleid, bijvoorbeeld snel-snelheid) vermeld.

62

Zo werd een voorlopige kennisbank, bestaande uit leerresultaten die waren geannoteerd volgens de definities van het EQF en Europass, getransformeerd tot een ontologisch model met een stevig netwerk van onderlinge verbanden, van heel directe tot heel ingewikkelde. Terugkomend op ons eerdere voorbeeld kan hiermee een leerresultaat als zelfstandig actuele softwareapplicaties voor de kledingindustrie gebruiken, worden omschreven met annotaties over de actiewerkwoorden, kennisobjecten en contextelementen die het bevat, maar ook worden vergeleken met jurken met de hand uittekenen (vanwege de relatie tussen kleding en jurk) en met ontwerptekeningen maken met behulp van een computerprogramma en onder supervisie CAD-applicaties voor de mode-industrie toepassen (onder andere vanwege de relatie tussen software, computerprogramma en CAD).

De manier waarop vergelijkingen kunnen worden uitgevoerd in een zeer vereenvoudigde match-situatie wordt in de afbeelding hierboven geïllustreerd. De elementen in het ontwikkelde model worden eerst gebruikt om te annoteren en vervolgens worden ze gekoppeld aan de leerresultaten die verband houden met de beschreven transactie van werkzoeken - rekruteren (annotaties zijn weergegeven als gekleurde notities). Op een soortgelijke manier wordt deze vergelijkingsfunctie gebruikt om het werkelijke LO-MATCH platform de computerondersteunde procedure voor banenmatchmaking te laten uitvoeren. En in navolging van de meest geavanceerde methoden voor het zoeken van werk en rekruteren van werknemers via internet worden er in veel stappen van de ontworpen oplossing semantische match-algoritmen gebruikt. Allereerst worden ze ingezet om werkzoekenden te helpen met het uitdrukken van hun kennis, vaardigheden en competenties als zij hun cv op het platform willen plaatsen, door op grond van zinnen die worden ingevoerd of gegevens die al eerder zijn opgeslagen automatisch leerresultaten te opperen die relevant zouden kunnen zijn voor de

63

persoon, Maar door met semigestructureerde sjablonen te werken hebben werkzoekenden ook de ruimte om zelf te bepalen wat zij willen meedelen. Daarna worden ingevoegde zinnen “vertaald” naar een op leerresultaten gebaseerd formulier met behulp van in de kennisbank opgeslagen informatie (wat naadloos door het platform wordt toegepast, zonder dat de gebruiker steeds dezelfde vragen moet beantwoorden, elementen voor de annotaties hoeft te selecteren enz. zoals wel het geval is met vergelijkbare oplossingen). Vervolgens wordt het platform gebruikt om werkgevers te helpen met het opstellen van hun vacatures, die nu kunnen worden verwoord in een taal die meer overeenkomt met die van de andere partijen die bij de rekruteringsprocedure betrokken zijn. Belangrijk hierbij is de constatering dat het LOMATCH platform zich op deze manier en in tegenstelling tot de meeste andere in de literatuur beschreven oplossingen, op beide invalshoeken van het matchmakingscenario richt. Tot slot wordt met behulp van semantiek het daadwerkelijke stadium van matchen doorlopen, waarin cv's en vacatures op het platform worden vergeleken om de beste match te vinden. Vanwege de algemene grondslag van WordNet werd ook rekening gehouden met de mogelijkheid voor gebruikers om resultaten handmatig te controleren. Hiertoe kregen domeindeskundigen van partnerorganisaties weer een grafische tool aangeleverd waarmee ze door het semantische systeem automatisch toegewezen betekenissen konden beoordelen en eventueel aanpassen. Ook konden ze nieuwe woorden, definities, synsets en relaties die nog ontbraken in de ontologie toevoegen. Want het is de bedoeling dat de kennisbank van MATCH steeds groter wordt, rekening houdend met de expertise van de domeindeskundigen en eventuele wijzigingen in de betreffende context. Bovendien wordt hierdoor ook de databank van WordNet groter, een niet onbelangrijk bijkomend voordeel. Zo wordt er in het systeem zelf nieuwe kennis gecreëerd, waardoor het aantrekkelijker wordt voor de implementatie van andere toepassingen van automatisch redeneren (niet noodzakelijkerwijs gekoppeld aan het gebied van vraag en aanbod op de arbeidsmarkt). 4.3. Uiteindelijke architectuur van LO-MATCH Nadat eerst op een vrij abstracte manier de procedure is besproken die heeft geleid tot de bouw van de kennisbank als fundament van het LO-MATCH platform, volgt nu een overzicht van de eigenlijke software-architectuur die de implementatie mogelijk maakte. Zoals in de figuur hieronder te zien is, werden de software en hardware modulair en trapsgewijs ontworpen, en daarom sluiten ze goed aan bij de aanpak die hierboven aan de orde is gekomen. Enerzijds hangt dit samen met de gefaseerde manier waarop het platform is uitgebracht (via trapsgewijze updates) en gebruikt (en zal worden gebruikt) door partnerorganisaties en eindgebruikers. Aan de andere kant

64

hangt het samen met de op internet georiënteerde aard van het programma, dat werd opgezet met in het achterhoofd als uiteindelijk doel een uiterst gebruiksvriendelijke toepassing op basis van solide technologieën en interfaces. Het is dus onmiddellijk duidelijk dat toegang tot het platform plaatsvindt via een aantal dynamische webpagina's die zijn gegenereerd aan de hand van PHP, een server-side scriptingtaal28 en geleverd aan de eindgebruiker via een webserver (Apache HTTP Server29, voor Mac OS X). Er is rekening gehouden met drie soorten gebruikers, namelijk partnerorganisaties van het project (en hun domeindeskundigen), werkzoekenden (migranten) en werkgevers (recruitmentbedrijven, HR managers enz.), elk met de eigen referenties en speciale functionaliteiten.

Zoals uit het volgende zal blijken, worden specifieke interfaces geleverd om de diverse gebruikers mee te laten werken aan het verzamelen van educatieve en professionele profielen in EQF-termen, het controleren en eventueel aanpassen van door de computer gegenereerde annotaties van leerresultaten, het invoeren van automatisch geannoteerde cv's en vacatures en, tot slot en afhankelijk van de invalshoek, het vinden en rangschikken van de beste vacatures waar een werkzoekende op zou kunnen reageren of de beste kandidaten voor een bepaalde vacature. Ingevoerde en opgevraagde gegevens (via de webbrowsers van werkzoekenden en werkgevers) worden beheerd door een logisch PHP server-side systeem via een

28 29

http://php.net/ http://httpd.apache.org/

65

speciale repository server (ontwikkeld als een MySQL-database30) die verantwoordelijk is voor het delen van de algemene kennisbank van MATCH. De server verwerkt met name de opgeslagen profielen (uit de diverse betrokken sectoren) uitgedrukt in kennis, vaardigheden en competenties, de databank van WordNet en de uit geannoteerde leerresultaten samengestelde ontologie plus de gegevensbank met geannoteerde cv's en vacatures. Tot slot is het logische server-side systeem ook verantwoordelijk voor de implementatie van zoek- en sorteeralgoritmen die nodig zijn voor de uiteindelijke fase van matchmaking. Hieronder gaan we daar dieper op in. 4.4.

LO-MATCH functie en interfaces: werkzoekenden en werkgevers

semantische

hulpmiddelen

voor

Zoals eerder gezegd, worden de functies op het LO-MATCH platform aangeboden op basis van accounts. Dat betekent dat verschillende hulpmiddelen gebruikt kunnen worden afhankelijk van het feit of de ingelogde gebruiker een vertegenwoordiger is van een partnerorganisatie van het project, een werkzoekende of een werkgever (in de laatste gevallen moet de gebruiker zijn uitgenodigd door een partner). Hierna worden de diverse hulpmiddelen stuk voor stuk besproken met speciale aandacht voor hun functies, de onderliggende logica en hun interfaces. 4.4.1. Opslaan van professionele en educatieve profielen in EQF-termen De interface voor het verzamelen en opslaan van profielen is bedoeld voor domeindeskundigen van partnerorganisaties. Aan iedere organisatie is gevraagd om in te loggen op het platform en educatieve en professionele profielen in te voeren voor sectoren die een rol zouden kunnen spelen op grond van de expertise van migranten die ze wilden gaan begeleiden of de vereisten van vacatures die ze gingen ondersteunen. Profielen worden geïdentificeerd middels het land van herkomst. Ze worden geordend in taken en subtaken, elk met een aantal leerresultaten uitgedrukt in termen van kennis, vaardigheden en competenties. Gegevens worden in het Engels ingevoerd (dat wordt gezien als de praktische voertaal en maakt een koppeling met de databank van WordNet mogelijk) maar er kunnen vertalingen in de nationale taal van de partner aan worden toegevoegd.

30

http://www.mysql.com/

66

Hierbij dient ook te worden aangemerkt dat het platform puur was bedoeld als een hulpmiddel, omdat het partners wel was toegestaan om de door andere organisaties ingevoerde gegevens in te zien, maar niet om daar veranderingen in aan te brengen. Als gegevens worden ingevoerd, splitst het platform de zinnen in leerresultaten, die nu verwoord worden in hun belangrijkste kernwoorden of -woordgroepen. Daarmee voert het platform een automatische annotatie uit op basis van het onderliggende ontologische model. Het annotatie-algoritme, dat in feite synsets van WordNet toewijst aan relevante tekstdelen op grond van context cues, was ontworpen om een redundante dataset te produceren (die eventueel zou kunnen worden aangepast in de volgende stap) zodat geen betekenissen verloren konden gaan die wellicht van belang zouden zijn voor de gebruiker. 4.4.2. De nauwkeurigheid van automatische annotatie controleren Dankzij de gekozen aanpak konden eindgebruikers, als de hierboven beschreven stap voor het invoeren van gegevens was voltooid, onmiddellijk beginnen met het opstellen van hun cv en het plaatsen van hun vacature met behulp van het platform. Toch werd er nog een extra tool ontwikkeld waarmee domeindeskundigen (zonder specifieke

67

kennis met betrekking tot semantische technologieën) de verkregen resultaten nog eens grondig konden controleren, om de uiteindelijke matchmakingprocedure steeds verder te perfectioneren en te waarborgen dat partnerorganisaties de controle bleven behouden over de beschreven computergestuurde voorverwerkingsfase. Het idee was een gebruiksvriendelijke grafische omgeving uit te brengen waarin door de computer verkregen resultaten eventueel konden worden aangepast of geïntegreerd met simpele klikopdrachten of drag-en-dropfuncties. Zoals te zien is in de linkerafbeelding hieronder kan de gebruiker actiewerkwoorden, kennisobjecten en contextelementen voor geannoteerde leerresultaten aanpassen. Zo kan de gebruiker ook WordNetannotaties bewerken door het toevoegen/verwijderen van definities van woorden (en woordgroepen) door definities uit de al bestaande ontologie te selecteren of door nieuwe termen in te voegen en ze een nieuwe definitie te geven.

In dat geval wordt tekstuele informatie voorzien van een grafische voorstelling, zoals te zien is in de rechterafbeelding hierboven, wat verkenning van de onderliggende kennisbank intuïtiever maakt. 4.4.3. Geannoteerde cv's en vacatures plaatsen via een naadloos semantisch hulpmiddel Als een werkzoekende inlogt op het platform krijgt hij of zij een interface te zien waarmee hij of zij verworven leerresultaten eenvoudig kan invoegen. Op een hoger niveau is de interface opgebouwd volgens de normen zoals die zijn gesteld voor het standaard curriculum vitae van Europass31. Dat wil zeggen dat de gebruiker eerst een aantal formulieren te zien krijgt voor het invullen van persoonlijke gegevens, het bijvoegen van een foto, het noteren van specifieke details over werk en opleiding of scholing, talenkennis enz. 31

http://europass.cedefop.europa.eu/en/documents/curriculum-vitae

68

In gewone cv's beperkt de informatie over bijvoorbeeld werkervaring zich tot begin- en einddatum, functies of posities, naam van de werkgever enz. en worden belangrijke activiteiten en verantwoordelijkheden omschreven in een ongestructureerde vrije vorm. Voor het LO-MATCH platform werd een specifiek mechanisme ontworpen waarmee de werkzoekende zijn of haar vaardigheden gedetailleerder kan weergeven met behulp van de hierboven beschreven gemeenschappelijke taal. Dat houdt in dat de gebruiker kan navigeren door de aangelegde kennisbank en, zoals hierboven te zien is in de afbeelding linksonder, aan elke ervaring (dus elke formele, niet-formele en informele leergelegenheid) één of meerdere leerresultaten kan koppelen. Maar wat nog veel interessanter is; hij of zij kan deze “annotatie” op een veel eenvoudigere manier uitvoeren door middel van een vrije zoekopdracht door de kennisbank en door hints te ontvangen over mogelijke kennis, vaardigheden en competenties die in zijn of haar cv zouden kunnen worden opgenomen op grond van een semantische gelijkenis (afbeelding rechtsonder). Het platform oppert ook andere elementen die eventueel toegevoegd zouden kunnen worden, bijvoorbeeld vanwege hun relatie tot geselecteerde leerresultaten of omdat ze deel uitmaken van dezelfde taak en dergelijke. Deze strategie die voor werkzoekenden wordt gehanteerd, is

69

daarnaast zodanig opgenomen en aangepast dat het ook werkgevers de kans biedt geannoteerde vacatures in het systeem te publiceren. Vergeleken met andere in de literatuur omschreven of online te bezoeken platforms is het voordeel van deze aanpak met annotaties dat er, dankzij de automatische voorverwerkingsfase, van de eindgebruiker geen kennis over het onderliggende formele model wordt verlangd (hij of zij hoeft niet eens te weten wat het concept leerresultaten inhoudt). De ontworpen interface laat hem of haar zoeken naar elementen die het best de vaardigheden (in het geval van een werkzoekende) of vereisten (in het geval van een werkgever) omschrijven op grond van een eenvoudige zoekopdracht die niet verschilt van andere traditionele zoekmachines. Verkregen resultaten worden vervolgens gebruikt om geannoteerde cv's en/of vacatures te produceren die gebaseerd zijn op een gemeenschappelijke taal volgens de standaardconcepten in het Europese domein van een leven lang leren, zoals kennis, vaardigheden en competenties. 4.4.4.De match tussen vraag en aanbod van werk berekenen In bovenstaande discussie is naar voren gekomen hoe, met behulp van de in de onderzoeksliteratuur bestudeerde methode, semantische algoritmen zijn aangewend in LO-MATCH voor de creatie van de geannoteerde gegevens die betrekking hebben op de uiteindelijke scenario's van werk zoeken en rekruteren via internet. Daarna kunnen werkzoekenden en werkgevers weer gebruik maken van semantische functies op het platform om een gerangschikt overzicht te krijgen van respectievelijk de beste kans op een baan of de beste kandidaten voor een bepaalde vacature. Gegevens over de gebruikte algoritmen worden geleverd in speciale project deliverables. Toch dient hierbij te worden aangemerkt dat de gebruiker zelf de werking van het onderliggende systeem (dat uitgaat van vergelijkingen) kan instellen door basale wijzigingen in de configuratie door te voeren en een louter op keywords gebaseerde zoekopdracht te veranderen in een volledig semantische (waarbij het gewicht van de verschillende soorten verbindingen in het algemene plaatje handmatig kan worden aangepast). In navolging van de richtlijnen die zijn opgesteld ter bevordering van een breder gebruik en acceptatie van semantische technologieën (wat vraagt om meer participatie en een groter bewustzijn van eindgebruikers) worden motiveringen voor de door het platform geproduceerde rangschikking (uitgedrukt in percentages van gelijkenis) bijgeleverd in de vorm van een directe invoeging in een bekend sjabloon. In feite kan een gebruiker, als hij of zij meer wil weten over een bepaalde vacature of kandidaat,

70

de beschikbare gegevens verkennen aan de hand van een sjabloon dat is gestructureerd volgens het standaard curriculum vitae van Europass en aan de hand van een intuïtieve grafische notatie in de kleuren van een stoplicht. Zo kan een werkzoekende bijvoorbeeld zijn of haar vaardigheden vergelijken met een bepaalde vacature. Voor elk leerresultaat wordt met een kleur aangegeven of dit ook een vereiste is van de werkgever. Als een match is gevonden, hetzij volledig hetzij deels, worden de semantisch op elkaar lijkende elementen genoemd. De werkzoekende kan ook kiezen voor een symmetrische weergave, waarbij vereiste leerresultaten in een bepaalde vacature naast de eigen leerresultaten worden gelegd.

Ook hier is een vergelijkbare (maar omgekeerde) interface beschikbaar voor werkgevers, waaruit blijkt dat het LO-MATCH platform beide partijen in de matchmakingprocedure tegemoet treedt.

71

4.5. Conclusie en eventuele toekomstige ontwikkelingen Het LO-MATCH platform is een gebruiksvriendelijke oplossing die werkzoekenden en werkgevers helpt met de moeilijke opgave van het uitlichten van vaardigheden die zijn verworven door leerervaringen in de loop van een leven en van vereisten die zijn opgesteld om een bepaalde vacature naar behoren te kunnen vervullen, dankzij het gebruik van een gemeenschappelijke taal, en ze later begeleidt in het vinden van de beste match tussen genoemde verworvenheden en vereisten. Het is ook het eerste project waarin onderliggende datastructuren, die nodig zijn voor het verwerken van de matchmakingprocedure, zijn vormgegeven volgens de Europese hulpmiddelen en richtlijnen en waarin tegelijkertijd rekening is gehouden met de verwachtingen en behoeften van beide betrokken partijen. Met behulp van semantische technieken kunnen vraag en aanbod naast elkaar worden gelegd, waarbij rekening wordt gehouden met de kleinste details van elke cv en vacature en grote hoeveelheden gegevens worden verwerkt met betrekking tot onder meer linguïstische, culturele en systemische verschillen, maar ook tegenstrijdigheden en onvolledigheden in de woorden en zinnen die door betrokken partijen zijn gebruikt. Dankzij de gehanteerde methode voor de cruciale constructie van de benodigde kennisbank en de annotatie van door werkzoekende en werkgever geleverde gegevens, is men erin geslaagd de hoeveelheid werk en benodigde kennis van eindgebruikers en partnerorganisaties in het project te verminderen. Hierbij dient te worden aangemerkt dat het LO-MATCH platform, in het kader van dit project, is getest met datasets die rechtstreeks door partnerorganisaties waren gegenereerd. Toekomstige ontwikkelingen moeten gericht zijn op het koppelen van de ontworpen architectuur aan bestaande platforms en archieven waarop profielen, cv's en vacatures staan. Bovendien moeten ze verdere toepassingsmogelijkheden onderzoeken in het bredere perspectief van een leven lang leren.

72

Hoofdstuk 5 Actueel arbeidsmarktbeleid testen met migranten in het MATCH project Marta Basso, Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto (CPV) 5.1. Constateringen vooraf Europa verkeert in een crisis. De gevolgen van deze crisis worden overal gevoeld door burgers, op alle niveaus. De verschijnselen zijn duidelijk: massale protesten tegen overheden die bezuinigingen doorvoeren waar vooral de middenklasse en de onderste lagen van de bevolking mee te kampen hebben; wegvloeien van kapitaal; opleving van nationalisme, en last but not least een toenemend gevoel dat men het Europese ideaal beu is, dan wel een volstrekte afwijzing van een Europese politieke eenheid, in wat voor vorm dan ook. Daarnaast weten we eigenlijk niet of we te maken hebben met een schuldencrisis, een bankencrisis of een Eurocrisis. Maar wat het antwoord daarop ook moge zijn, alle betrokkenen zijn het erover eens dat de crisis alleen kan worden overwonnen als we economische ongelijkheden verminderen en investeren in beleid dat zich richt op groei en werkgelegenheid maar vooral ook het plichtsgevoel aanwakkert om als onderdanen van een verenigd democratisch Europa actief deel uit te maken van de Europese samenleving. Democratie in Europa is gefundeerd op onze instituties, procedures en een morele sfeer waarin burgers in lidstaten de gelegenheid hebben en ertoe worden aangemoedigd om deel te nemen aan de discussie over hoe zij, als buitenlanders en tegelijkertijd inwoners binnen een multinationaal kader, hun politieke structuur willen vormgeven. De grondvoorwaarden hiervoor hoeven niet meer bedacht te worden; ze bestaan al, al is het dan enkel tot op zekere hoogte. De belangrijkste van deze grondvoorwaarden is dat inwoners van de verschillende EU-landen allemaal in twee opzichten onderdaan zijn: Als inwoners van hun respectievelijke EU-lidstaat zijn ze onderdaan van een democratisch land; tegelijkertijd zijn ze inwoners van de EU, en niet zomaar actoren in een vrije markt, en vormen ze daardoor allemaal tezamen een supranationale unie van onderdanen. Dergelijke overwegingen zouden ons bewuster moeten maken van het feit dat binnen Europa solidariteit tussen mensen en solidariteit tussen volken onlosmakelijk met elkaar zijn verbonden, en dat de crisis alleen kan worden overwonnen door onze waarden kracht bij te zetten en onze integratie, samenwerking, uitwisseling en onderlinge hulp te versterken. De inspanningen van het MATCH project om een gezamenlijke methodologie uit te stippelen en zich te baseren op een pan-Europees hulpmiddel om vraag en aanbod van werk te matchen, hebben tot doel migranten, meestal afkomstig uit landen buiten

73

Europa, te begeleiden. Dit gebeurt door ze te helpen hun competenties te herkennen, door ze te leren vacatures te begrijpen en zichzelf overeenkomstig te presenteren, te voldoen aan functie-eisen in vacatures, hun status te verhogen en zo het tweeledige doel te bereiken van enerzijds toegang tot de Europese dimensie en anderzijds de confrontatie met de huidige economische crisis aangaan met een zeer concrete stap, namelijk een baan vinden en de weg vrij maken naar maatschappelijke integratie en versterking van wederzijds vertrouwen, geloof en hoop in de menselijke mogelijkheden. Maria Damanaki benadrukt in haar toespraak voor het Bureau van Europese beleidsadviseurs (BEPA) van de Europese Commissie dat de tijd is gekomen om oplossingen te vinden. Er zijn inmiddels vier jaar verstreken sinds het uitbreken van de financiële crisis die de hele wereld, en vooral het Europese continent schokte. De toekenning van de Nobelprijs voor de Vrede aan de Europese Unie had niet op een beter tijdstip kunnen plaatsvinden. Het is een erkenning die ons eraan herinnert hoe wij Europeanen erin zijn geslaagd om een door oorlog en haat verscheurd continent te transformeren tot een toevluchtsoord van vrede, solidariteit en welvaart. En belangrijker: de Nobelprijs is ook een oproep om door te gaan met onze strijd tegen de crisis, die de waarden van Europa aantast en diepe kloven in de Europese samenleving dreigt te veroorzaken. We leven in een samenleving niet in een economie. We gebruiken economisch beleid om betere condities te scheppen voor onze samenleving. Als de economie instort, kunnen we altijd proberen hem weer te repareren. Maar als een samenleving instort, is het heel moeilijk om die weer te herstellen. Soms is de schade onomkeerbaar. Dat mogen we niet laten gebeuren. We moeten ons blijven verzetten tegen de verleidingen van populisme, extremisme en intolerantie willen we onze Europese waarden levend houden. Zij zullen ons de weg wijzen naar Europese integratie, wat onmiskenbaar de remedie is tegen de vele crises die we op dit moment op ons af zien komen (economisch, institutioneel, maatschappelijk, cultureel). […] De belangrijkste opgave voor de lange termijn is het herstellen van het vertrouwen in onze instituties, nationale en Europese, om van daaruit Europa verder op te bouwen. De supranationale aansporing om te werken aan solidariteit klinkt nog krachtiger door in de state of the Union van EC-voorzitter Barroso. Daarin maakt hij zich sterk voor “een nieuw beslissend pact voor Europa. Een beslissend pact waardoor onze waarden, onze vrijheid en onze welvaart bijdragen tot de toekomst.” Iedere tastbare poging tot het creëren van de voorwaarden voor integratie, zelfontplooiing en -verbetering, positief denken en hoop voor de toekomst is een concrete stap in de richting van Europa en zijn hogere waarden van eenheid en

74

solidariteit. Hoewel het misschien op een zeer bescheiden manier is, is het project MATCH toch ook een pan-Europese gemeenschappelijke en transnationale poging om een instrument te zijn (het LO-MATCH platform, een centrale opslag van gegevens van werkzoekenden die worden gematcht aan pan-Europese werkgevers door heel Europa) dat streeft naar de hogere Europese waarden van duurzaam wederzijds vertrouwen en hulp. Het is waar dat de Europese economische crisis vooral jonge mensen treft, en wat migranten betreft is de situatie al niet veel rooskleuriger. Uit recente studies en statistieken is gebleken dat de jeugdwerkloosheid in de 17 eurolanden met 22 procent nog nooit eerder zo hoog is geweest, dubbel zoveel als het Europese gemiddelde van 11 procent, wat op zich ook een hoogterecord is sinds de invoering van de euro in 1999. Met Duitsland als opvallende uitschieter naar beneden, waar de jeugdwerkloosheid maar 7,9 procent bedraagt, wat te danken is aan het Duitse leerwerksysteem. Migranten en jonge werknemers zijn vaak het laatst in dienst gekomen, dus zij worden ook weer als eersten ontslagen. Hoe langer jonge volwassenen en migranten werkloos blijven, hoe langer zij niets bijdragen aan de economische groei, steun van de overheid nodig hebben en het risico op maatschappelijke onrust vergroten. De leiders van de 27 landen van de Europese Unie onderhandelen over plannen om geld te pompen in noodlijdende Europese banken en overheden te helpen met hun torenhoge schulden en hoge leenkosten. Maar dergelijke plannen leveren waarschijnlijk geen directe verbeteringen op voor de Europese jeugd. Wat zij nodig hebben is economische groei waaruit banen ontstaan en concrete werkervaring om hun gebrek aan geschikte vaardigheden weg te werken, wat alleen kan als ze alle beschikbare banen kunnen verkennen. Deze analyse is bedoeld om aan te geven in hoeverre de kenmerken van de buitenlandse beroepsbevolking hierin kunnen verschillen, niet alleen wat vaardigheden betreft, maar ook qua sociaal-demografische kenmerken en attitudes. Daarbij is gebleken dat ook integratie op de arbeidsmarkt zeer divers verloopt en dat er substantiële verschillen zijn tussen de diverse uitzendende en ontvangende landen. Op de internationale MATCH-conferentie “Status of a migrant worker in the European labour market in times of crisis” in het Sloveense Ljubljana afgelopen december, werd duidelijk dat de huidige situatie van migranten op de arbeidsmarkt zeer ernstig is. Arbeidsmigranten zijn de kwetsbaarste groep. Zij worden het zwaarst getroffen door de crisis. Volgens Zoran Kotolenko van het ministerie van Arbeid, Gezin en Sociale Zaken, vinden migranten meestal werk in sectoren die de hardste klappen te verduren

75

hebben gekregen tijdens de economische neergang. Daaronder vallen de bouw en andere, flexibelere soorten werk. Daar voegde hij aan toe dat in Slovenië, ondanks een ongewijzigde migratiewetgeving, de instroom van migranten dramatisch is gedaald sinds het begin van de crisis in 2008. “Sinds 2008 is hun aantal op de arbeidsmarkt jaarlijks met ongeveer een derde afgenomen", aldus Kotolenko. Ook zei hij dat de crisis zijn weerslag heeft gehad op arbeidsrechtelijk gebied. Lučka Žižek, directeur van het arbeidsbureau dat de conferentie organiseerde, benadrukte dat werkgelegenheid de sleutel vormt tot het opnemen van migranten in het gastland en er deel van uit te maken. Bovendien vormen migranten, zoals in het geval van Slovenië, een kwetsbare groep, blootgesteld aan schending van rechten en ongelijke behandeling, ook omdat het ze ontbreekt aan juiste en begrijpbare informatie. Dit project, en de pilot die in dit rapport wordt gepresenteerd, is een stap in dezelfde richting als die van arbeidsbureaus en sociale partners: een tastbare manier om migranten te helpen met het vinden van de relevante informatie waarmee ze maatschappelijke uitsluiting kunnen tegengaan, economische onafhankelijkheid kunnen vergroten en betere behandeling met betrekking tot arbeidsrechten kunnen veiligstellen. Het daarmee verstrengelde doel van bevordering van transnationale en transsectorale samenwerking door begrip en vertrouwen op te bouwen in geteste praktijkgevallen en procedures, is ook een concreet indirect resultaat van het project. Het partnerschap werd opgericht vanuit de gedeelde overtuiging dat in tijden van economische recessie, wanneer het tekort aan werkgelegenheid en de druk op de overheidsfinanciën tot stagnerende groei, integratie en welzijn leiden, de validatie van niet-formeel en informeel leren gericht op minder bevoorrechte groepen ertoe kan bijdragen dat deze mensen contact houden met de arbeidsmarkt, barrières kunnen slechten en ook eenvoudiger hun weg vinden naar formeel leren. Tot de minder bevoorrechte groepen behoren veel migranten en voor deze doelgroep is validatie van eerder verworven kennis van beslissende betekenis omdat ze wellicht in hun thuisland vaardigheden en competenties hebben opgedaan die meestal niet of niet voldoende worden erkend in het gastland. De verstoorde integratie op de arbeidsmarkt die daar het gevolg van is, leidt meestal ook tot een daarmee samenhangende stijging van de werkloosheidscijfers. Daarbij komt dat migranten ook moeilijkheden ondervinden met de volledige erkenning van hun formele kwalificaties in het gastland. Bovendien hebben migranten vaak minder goede contacten met banencentra of directe informatiebronnen voor vacatures en instanties die kunnen helpen. In combinatie met een slechte beheersing van de taal vormt dit een grote barrière op de arbeidsmarkt en voor hun maatschappelijke integratie, een veel

76

voorkomende situatie onder migranten door heel Europa, vooral in een uitgebreid en door crisis getroffen Europa. Het project, dat werd gefinancierd met de steun van de Europese Commissie, ging van start in 2010 en heeft tot nu toe gewerkt aan een flexibel model voor en operationele hulpmiddelen bij een methodologie ter erkenning en accreditatie van niet-formeel en informeel leren, hoofdzakelijk door de verschillende nationale systemen, beleidsregels en pilots van de partners met elkaar te vergelijken. Het LO-MATCH platform ondersteunde partners bij het verzamelen van professionele profielen zoals een interface voor de eindgebruiker op basis van de daaruit voortvloeiende databank, die door bijna alle partners van annotaties werd voorzien teneinde de MATCH ontologie te creëren. Het platform in zijn totaliteit maakt semantische banenmatchmaking mogelijk. Wat nog ontbrak en wat hopelijk het praktische nieuwe resultaat zal zijn van dit project is het matchen van vacatures. Wat nieuw is in dit voorstel is de mogelijkheid om door middel van een softwareprogramma een brug te vormen tussen veel verschillende belanghebbenden en deze samen te brengen, zoals arbeidsbureaus, validatiecentra en vertegenwoordigers van vaklieden, industrie en vakbonden en beroepsopleidingen en scholing. Zodoende kunnen alle partijen in het proces elkaar ontmoeten op een virtuele locatie, waar verzoeken, voorstellen, updates, veranderingen en verbeteringen eenvoudig kunnen worden uitgevoerd om nog beter tegemoet te komen aan de vraag van potentiële werknemers en werkgevers. Het pilotproject had als doel de hierboven vermelde zaken aan te pakken. In de eerste plaats door het uitwerken van een gedeelde, gearticuleerde en flexibele methodiek in de procedure ter erkenning en validatie van verworven kennis, die getest moet worden door eindgebruikers om de functionaliteit en effectiviteit ervan te verifiëren. Ten tweede door problemen op te lossen rond heterogeniteit in kwalificaties, CV's en vragen vanuit de arbeidsmarkt als gevolg van een niet-gedeeld lexicon. Hiertoe heeft het project een functionele webapplicatie (LO-MATCH platform) ontwikkeld waarmee de competenties van migranten (verworven in formele, niet-formele en informele contexten) kunnen worden gekoppeld aan beroepsprofielen en vraag naar arbeid vanuit het bedrijfsleven. Het LO-MATCH platform is opgebouwd vanuit een databank van professionele profielen uitgedrukt in termen van taken/subtaken en leerresultaten, en uitgetest aan de hand van proefactiviteiten met 100 eindgebruikers. Dit decennium zijn validatie en kapitalisatie van formeel, niet-formeel en informeel leren in het kader van de mobiliteit en employability van burgers een hoofdzaak geworden in de Europese wetgeving. Ter verbetering van zowel het Europese opleidings- en scholingsterrein als de arbeidsmarkt zijn er verscheidene initiatieven gelanceerd om de ontwikkeling van geschikte strategieën te ondersteunen. Door de traditionele leerresultaten van bestaande leerroutes te herdefiniëren en gerelateerde

77

ondersteunende instrumenten zodanig opnieuw vorm te geven dat studenten en werknemers hun scholing kunnen personaliseren en vervolledigen met als doel hun competenties erkend te zien op educatief en professioneel vlak. Een van de obstakels voor het realiseren van deze doelstellingen is altijd het lexicale en semantische verschil geweest in de omschrijvingen van opleiding, syllabi, persoonlijke prestaties, gewenste vaardigheden enzovoorts. De definitie van hulpmiddelen als het curriculum vitae van Europass [1], het Europese Kwalificatieraamwerk (European Qualification Framework, EQF) [2], het Europees Systeem voor de Overdracht en de Accumulatie van Studiebelastingpunten (European Credit Transfer System, ECTS) [3] enz. Betekende een belangrijke stap voor het aanpakken van de hierboven genoemde beperkingen. Het doel van deze hulpmiddelen was het in een EU-breed perspectief verbeteren van de leesbaarheid en transparantie van leerresultaten en individuele vaardigheden. LO-MATCH maakt gebruik van WordNet, een grote lexicale databank van Engelse verzamelwoorden (naamwoorden, werkwoorden, bijvoeglijk naamwoorden en bijwoorden) die gegroepeerd worden op grond van hun betekenissen. WordNet verbindt ook specifieke betekenissen van termen en geeft informatie over de semantische relaties tussen woorden. Het fundament van LO-MATCH is nu een databank van beroepsprofielen/kwalificaties gestructureerd in een vorm die voldoet aan Europese richtlijnen in termen van leerresultaten als kennis, vaardigheden en competenties. Het LO-MATCH platform geeft omschrijvingen/namen van taken, activiteiten en gerelateerde leerresultaten die nodig zijn om een bepaalde baan te kunnen vervullen. Steeds als een leerresultaat wordt ingevoerd op het LO-MATCH platform doorzoekt het systeem de semantische databank van WordNet, identificeert het automatisch de concepten waaruit de zin bestaat en biedt het de gebruiker de mogelijkheid om de juiste betekenis te selecteren en relaties tussen concepten grafisch weer te laten geven.

78

5.2. De pilotwerkzaamheden De geplande activiteiten in de pilotfase waren bedoeld om de methodiek uit te testen en deze te valideren en van feedback te voorzien. De activiteiten werden uitgevoerd met een groep proefpersonen bestaande uit ongeveer 100 eindgebruikers. HOOFDBEVINDINGEN van de pilotfase: werkzoekenden & werkgevers simuleren een banenmatch Werkgelegenheid en scholing

Taal

Professionele ambities

LO-MATCH platform voor banenmatchmaking

Het grootste probleem voor migranten is het vinden van vast werk. Ongeveer 30% van de werkende migranten is overgekwalificeerd voor het werk dat ze doen. Migranten met een opleiding kunnen vaak hun kwalificaties wel laten erkennen als zij dat aanvragen, maar dat doen ze bijna nooit. Immigranten zonder opleiding kunnen bepaald werk wel doen, maar ze hebben er niet de kwalificaties voor en ze weten ook niet hoe ze hun eerder verworven kennis kunnen laten certificeren. De meeste immigranten tussen de 15 en 65 jaar zouden gebaat zijn bij meer scholing, maar ze weten niet wat ze precies nodig hebben en waar ze dat kunnen krijgen. Immigranten spreken over het algemeen meer talen dan een gemiddeld persoon, maar de taal van het land waar ze zijn gekomen, beheersen ze meestal niet goed. Informatie vergaren over werk- of leermogelijkheden kan moeilijker zijn voor immigranten dan voor anderen vanwege problemen met de taal. Immigranten hebben baat bij taal- en/of inburgeringscursussen, maar soms gaan ze daar niet naar op zoek. Migranten zijn over het algemeen hoger gediplomeerd of opgeleid met meer/betere werkervaring, maar meestal kunnen ze dat niet bewijzen. Migranten accepteren elke baan die ze maar kunnen krijgen. Het maakt ze niet uit wat ze doen, als ze maar een inkomen hebben. Actief staatsburgerschap volgt op werk. Werkloze migranten kunnen prima omgaan met mobiele telefoons en internet, maar ze hebben moeite met databanken. Een semantisch matchmiddel om werkzoekende migranten te helpen met het vinden van een baan begint met een beschrijving in termen van KVC (kennis, vaardigheden, competenties). Werkgevers kunnen het semantische matching platform benutten en eenvoudig nieuw personeel vinden door een heldere omschrijving te plaatsen van hun functie-vereisten. Een platform voor het matchen van werk biedt geen oplossing voor de intrinsieke verschillen tussen Europese diploma's, maar kan wel een kandidatenprofiel matchen met een vacature als ze beide zijn weergegeven in op leerresultaten georiënteerde EQFtermen.

79

De pilotfase van het MATCH project was bedoeld om de methodiek te testen die was uitgewerkt voor de erkenning van niet-formeel en informeel leren van migranten in termen van EQF-KVC en leerresultaten teneinde gebruik te kunnen maken van LOMATCH, een online platform voor het matchen van werkzoekenden en werkgevers. Het onderhavige rapport geeft een aantal kwantitatieve en kwalitatieve data ter verduidelijking van de sterke en zwakke punten van de methodiek en het LO-MATCH platform zelf. Daarnaast geeft het, waar mogelijk, suggesties voor verdere verbetering en eventuele overdraagbaarheid naar andere sectoren dan die van werkloze migranten. De problemen rond validatie van niet-formeel en informeel leren in combinatie met banenmatchmaking moeten op dit moment de hoogste prioriteit krijgen. In deze tijd, waarin de Europese Unie wordt geconfronteerd met een zware economische crisis die een golf van werkloosheid veroorzaakt, is validatie van alle mogelijke relevante kennis, vaardigheden en competenties (ongeacht de manier waarop deze zijn verworven) actueler dan ooit voor het functioneren van de arbeidsmarkt en voor het verbeteren van concurrentiepositie en economische groei. De ontwikkelingen in de toekomst op het gebied van zowel validatiemethodieken als banenmatchmaking kunnen uitsluitend voortkomen uit een Europese vergelijking, omdat alleen deze transnationale dimensie een allesomvattende en objectieve benadering kan waarborgen in een dergelijke complexe aangelegenheid. Financiering van toekomstige projecten zou moeten zijn gebaseerd op validatie van eerdere leerervaringen (niet alleen voor migranten maar ook voor alle andere werknemers) in combinatie met de exploitatie van semantische technologie om zo het matchen van werkzoekenden, werkgevers, scholing en een leven lang leren te vergemakkelijken teneinde leemtes in om- en/of bijscholing en volwassenenonderwijs op te vullen. De Europe 2020 strategie voor duurzame en inclusieve groei roept op tot de ontwikkeling van vaardigheden en competenties om economische groei en werkgelegenheid te realiseren. Hierbij ligt sterk de nadruk op de vraag naar flexibelere leerroutes die transities tussen werk- en leerperiodes kunnen versoepelen. Dit kan alleen met behulp van een flexibel hulpmiddel waarmee iemand zijn of haar leren aan kan passen en/of voltooien vanuit een school- of werkgeoriënteerd perspectief. Een EU-brede banenmarktplaats, zoals het LO-MATCH platform, kan alleen functioneren als een gemeenschappelijke taal wordt gehanteerd, en heterogeniteit kan alleen worden opgelost met semantische methodieken en annotaties. Het EQF heeft met de KVC de gemeenschappelijke route uitgezet; nu is het tijd om ook die gemeenschappelijke taal te gaan spreken. Het pilotrapport is opgesteld ten behoeve van de Europese Commissie, die het project financiert, maar boven alles ten behoeve van de verspreiding en de exploitatie van de projectresultaten onder de belangrijkste belanghebbenden bij de validatie- en

80

banenmatchmakingprocedures, zoals werkgeversorganisaties, individuele werkgevers, vakbonden, brancheverenigingen, Kamers van Koophandel, beroepsorganisaties, nationale entiteiten die betrokken zijn bij de erkenningsprocedure voor beroepskwalificaties, diensten voor arbeidsvoorziening, jongerenorganisaties, jongerenwerkers, aanbieders van onderwijs en opleidingen alsmede maatschappelijke organisaties. 5.3. De gegevens in het rapport: wie, wat, waar, wanneer, hoe De in het pilotrapport vermelde gegevens werden aangeleverd door de projectpartners in de vorm van een formulier dat hiertoe was ontworpen door de partner die de verantwoordelijkheid had over de rapportage in de pilotfase, zodat de resultaten voorzien zouden worden van begeleidende functionele informatie. Alle gegevens hebben betrekking op legale immigranten van de eerste generatie die bijna allemaal buiten de Europese Unie zijn geboren. Een specifiek geval is Polen. De Poolse partner deed aan de pilot mee met drie migranten. Het betreft een vrij bijzondere en zeer interessante situatie vanwege het feit dat het een typisch Oost-Europese situatie kan schetsen met betrekking tot immigratie. Immigratie is in Polen nog een relatief nieuw fenomeen. Voor de val van het communisme in 1989 bestond het vrijwel niet en zelfs nu is het aantal buitenlanders dat zich er vestigt om werk te zoeken gering. Volgens Eurostat (2010) vormen immigranten slechts 0,1% van de bevolking in Polen, het laagste percentage van de gehele EU. Op dit moment kent Polen drie belangrijke trends op het gebied van immigratie. De grootste groep wordt gevormd door Poolse emigranten die terugkeren naar Polen nadat ze, in veel gevallen, lange tijd in het buitenland hebben gewoond en gewerkt. Van alle niet-Polen die in Polen werken en wonen, verblijft de meerderheid illegaal in het land. Legale werknemers zijn goed voor maar een klein deel van het totaal (ongeveer 20.000 per jaar). Volgens de statistieken is de meerderheid van de immigranten afkomstig uit de voormalige Sovjet-Unie, met name Oekraïne, Wit-Rusland en Rusland. Andere landen van herkomst zijn onder meer China, Duitsland, VS en Turkije. Ten aanzien van de regio's in Polen die het meest populair zijn onder migranten kan gezegd worden dat de meeste inwoners van de EU en de VS opteren voor een grote stad als Warschau of Krakau, terwijl degenen die afkomstig zijn uit de voormalige Sovjet-Unie zich meestal vestigen langs de oostgrens. Kennelijk wordt Świętokrzyskie voivodeship (regio Kielce) door migranten gezien als de minst aantrekkelijke plek om te wonen, want deze regio heeft de minste immigranten.

81

Alle gegevens werden verzameld in de “one stop-shop” van de partners. Het project omvatte namelijk ook de oprichting door elke partner, elke Kamer van Koophandel en elk opleidingscentrum van een fysieke plek, een zogeheten “one stop-shop”, waar allerlei diensten konden worden aangeboden voor migranten. Het idee was dat er een laagdrempelige en efficiënte service zou worden geboden en er ook een instantie zou worden gevestigd waar migranten konden komen voor geïntegreerde informatie, advies en hulp met betrekking tot LO-MATCH, het nieuwe hulpmiddel voor het matchen van informele en niet-formele competenties ter bevordering van employability en actief staatsburgerschap van migranten. 5.4. De uitvoerders Het inzamelen van gegevens vond plaats in de periode februari-december 2012 en werd uitgevoerd door een groot aantal medewerkers, evenredig aan het aantal ondervraagde migranten (ITA 7 voor 43 migranten, SLO 2 voor 15 migranten, ES 3 voor 17 migranten, PL 2 voor 3 migranten, NL 4 voor 12 migranten, FR 2 voor 10 migranten) maar in alle gevallen met een voldoende aantal interviews voor elke uitvoerder om genoeg ervaring op te doen en de toegewezen taken goed uit te kunnen voeren. De uitvoerders/medewerkers (bijna allemaal vrouwen, met een universitaire opleiding geesteswetenschappen, pedagogiek, psychologie of economie en gespecialiseerd in maatschappelijke dienstverlening en bekend met of gespecialiseerd in competentieanalyse) hadden in februari 2012 in Turijn een gerichte cursus met een instructie over het LO-MATCH platform (inclusief videomateriaal) gevolgd die was georganiseerd door Politecnico di Torino – Polito, de partner die verantwoordelijk was voor de ontwikkeling van het banenplatform. Migranten die zich zouden laten adviseren door deze medewerkers in de “one stop-shop” zouden informatie en beroepsgericht advies en een assessment van hun kennis, vaardigheden en werkervaring in de vorm van een rapport ontvangen, plus counseling en begeleiding bij het opstellen van hun profiel op het LO-MATCH platform en de banenmarkt. En inderdaad kregen deze uitvoerders in de praktijk deze meervoudige taak toegewezen door de partnerorganisaties; ze werden niet alleen geacht data te verzamelen, maar ook migranten door de gehele of gedeeltelijke methodiek van MATCH heen te begeleiden, een procedure van vier stappen beginnend met voorlichting tot de certificering voor erkenning en validatie van niet-formeel en informeel leren. Deze procedure resulteerde in een lang en ingewikkeld proces waarin de migrant werd geadviseerd en begeleid in het benoemen van de competenties die uit zijn of haar eerdere werkervaring konden worden afgeleid in het licht van de beroepsprofielen,

82

zoals uiteengezet in termen van EQF-KVC op het LO-MATCH platform. De uit deze lange procedure voortvloeiende documenten waren onder andere het Europass CV, het beroepsdossier en eventuele certificaten van beroepskwalificaties. Zodra al deze documenten voltooid waren, hielpen de uitvoerders (mentoren/medewerkers) de migranten met het uploaden ervan op het platform, waarna het matchen van banen kon beginnen. Daarbij werd het in de pilotfase algemeen als een pre gezien als de uitvoerders één of meerdere vreemde talen spraken (bijv. Engels, Frans, Servisch). De meeste zaken die op het LO-MATCH platform stonden beschreven, moesten door de medewerkers worden vertaald of uitgelegd in eenvoudige bewoordingen omdat de meeste ondervraagde migranten eenvoudigweg niet genoeg begrepen van de taal van het land waar ze naartoe waren gekomen. Dit maakte de assessmentprocedure extra ingewikkeld en omslachtig. Dit probleem kwam vooral naar boven in de Italiaanse, Sloveense en Poolse pilots waar de communicatie soms überhaupt al moeizaam verliep in het Italiaans of Sloveens. Uit de pilotfase is gebleken dat de rol van de uitvoerders cruciaal was. 5.5. De methodiek van MATCH Het voorstel voor een gemeenschappelijke methodiek ter erkenning, validatie en certificering van verworven kennis, werd door het MATCH partnerschap uitgewerkt met als richtsnoer de nationale standaardprocedures, en als die er niet waren de nationaal geaccepteerde accreditatiesystemen of pilots. Aangezien niet alle partners beschikken over een RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles) dat (zoals in Frankrijk) het gebruik van een exacte VAE-procedure (Validation des Acquis d'Expérience) mogelijk maakt, werd in het model voor de selectie van mogelijke beroepskwalificaties uitgegaan van nationale repertoria, en anders van de standaard gehanteerde regionale kwalificaties of bestaande beroepsomschrijvingen, die worden gekenschetst door bredere criteria voor kennis, vaardigheden en competenties. In de partnerlanden die nog geen nationale beroepskwalificatie (National Vocational Qualification, NVQ) hebben, zijn inmiddels de formele procedures voor de invoering ervan in werking gezet, dus tegen het einde van het project kan de situatie geheel anders zijn. De betekenis van een uiteindelijke certificering kan niet worden gelijkgeschakeld met certificering van formeel leren. Maar de maatschappelijke betekenis ervan dient door de arbeidsmarkt te worden erkend, omdat rekening moet worden gehouden met de vraag vanuit die arbeidsmarkt bij de creatie en aanpassing ervan. De waarde ervan ligt dan ook in de mogelijkheden die het biedt om de arbeidsmarkt te betreden.

83

De validatieprocedure bestaat uit vier stappen: 1. informatie en eerste advies/hulp, 2. advisering en begeleiding bij het opstellen van het MATCH profiel van de kandidaat en het samenstellen van het beroepsdossier met verwijzingen naar specifieke beroepscertificaten, kwalificaties of beroepsomschrijvingen, 3. assessment van kennis, vaardigheden en competenties met behulp van toepasselijke assessment tools, 4. validatie en uitreiking van het certificaat. In overeenstemming met deze procedure worden migranten tijdens hun eerste contact met de diverse instanties in het gastland (politiebureaus, gemeentehuizen, instanties voor volwasseneneducatie, banencentra, HR-afdelingen van bedrijven enz.) geïnformeerd over de mogelijkheid om alles wat ze niet-formeel en informeel hebben geleerd te laten evalueren en erkennen. Dit eerste contact is van wezenlijk belang om migranten zo snel mogelijk op weg te helpen naar integratie, wat meestal begint met het zoeken naar een baan. Meer dan één partner benadrukte het belang van voorlichting: de Nederlandse pilot onderstreepte het belang van informatieverstrekking aan alle partijen in de procedure; de kandidaten, de werkgevers, de vakbonden en de brancheverenigingen. In het geval van Polen bleek juist dat onvoldoende advisering vanuit het arbeidsbureau, in combinatie met gebrekkige informatie over opleidings- en scholingsinstanties, in hoge mate contrasteerde met het kweken van vaardigheden en beroepskwalificaties. Een Sloveens rondetafeloverleg resulteerde in de conclusie dat het ontbreken van volledige informatie over de maatschappij, werkgelegenheid, scholing en cultuur plus over het geheel genomen gebrekkige advisering vanuit het Sloveense arbeidsbureau (in het bijzonder waar het migranten betrof) een hiaat creëerde in de levering van werk, educatie en scholing voor deze mensen. Er bestaat geen formele of informele relatie tussen de diverse instanties die met migrantenzaken te maken hebben. Bovendien blijkt dat de rekrutering en scholing van personeel actueler en effectiever zou zijn als werkgevers de betreffende overheden regelmatig zouden informeren over trends in personeelswerving en de vraag naar bepaalde competenties en kwalificaties. Ook suggereren Poolse praktijkervaringen dat lokale gemeenschappen geïnformeerd moeten worden over de mogelijkheid om bestaande professionele competenties te certificeren, en dat hiertoe een informatiecampagne via kranten, internet, radio, lokale TV gestart zou moeten worden om zoveel mogelijk mensen te bereiken. Migranten moeten een informatieaanvraag indienen als ze meer willen weten over de accreditatieprocedure. Deze aanvraagformulieren worden verwerkt in mailinglijsten met mensen die eventueel geïnteresseerd zijn in nieuwe activiteiten, cursussen en dergelijke. De aanwezigheid van gekwalificeerd personeel voor de eerste advisering kan ook meewerken aan een onmiddellijke aanvraag voor een validatieprocedure, en het is dan ook noodzakelijk dat de verschillende stappen in de procedure uitgebreid

84

worden toegelicht en dat alle mogelijke vragen worden beantwoord. Elk centrum dat bij deze fase betrokken is, heeft hierover van de partners in dit project een schrijven ontvangen en minimaal één medewerker aangesteld voor deze taak. Elk centrum had een contactpersoon bij de projectpartner voor nadere uitleg en toelichting in geval van onduidelijkheden. Aangewezen centra waren onder meer aan scholen verbonden adviescentra, aan Kamers van Koophandel en brancheverenigingen verbonden informatiecentra, banencentra op lokaal, provinciaal of regionaal niveau, en opleidings- en scholingsinstanties waar scholing en certificering plaatsvond, zoals in Spanje, Italië en Polen. Als ze naast informatie ook de eerste advisering leverden die voor de aanvrager doorslaggevend kon zijn om een validatieprocedure in te gaan, hadden ze medewerkers in dienst die begeleiding en oriëntatie konden bieden (bijv. arbeids- en organisatiepsychologen, specialisten op het gebied van de competentiebalans). In het geval van Slovenië waren zij degenen die de aanvragers wezen op de beste professionele certificaties of om- of bijscholing. Na de eerste stap werd de aanvrager geadviseerd en begeleid bij het opstellen van het MATCH profiel en het samenstellen van het beroepsdossier met verwijzingen naar specifieke beroepscertificaten, kwalificaties of beroepsomschrijvingen. Dit partnerschap had ervoor gekozen om iedereen met niet-formeel en informeel verworven leerervaringen toe te laten voor validatie, ongeacht de door de betreffende persoon aangetoonde werkperiode. Het resultaat van de procedure zou namelijk niet uitsluitend leiden tot volledige certificering en daarmee een perfecte match met aangeboden vacatures; het proces in zijn totaliteit zou ook een fundamentele bijdrage leveren aan de inzetbaarheid en het actief staatsburgerschap van de migrant in kwestie. Het hele procedé leidde dus tot een verhoogd zelfinzicht en zelfbewustzijn, wat de migrant zou kunnen helpen met zijn of haar volledige participatie op alle fronten in de samenleving of met zijn of haar zoektocht naar scholing of andere manieren om zijn of haar profiel in overeenstemming te brengen met de KVC van de gewenste professionele certificering. De keuze van de Franse partner om voor een VAE-procedure alleen personen toe te laten die minimaal drie jaar betaald werk, onbetaald werk of vrijwilligerswerk hadden verricht, was gebaseerd op de veronderstelling dat de persoon in kwestie moest bewijzen dat hij of zij in het bezit was van de vereiste vaardigheden en theoretische kennis om het bedoelde diploma te behalen. Maar gezien de grote noodzaak om migranten op het juiste spoor te zetten en ze te wijzen op de aangewezen instanties, zou in dit project iedere persoon worden toegelaten voor de advies- en begeleidingsfase. Het verantwoordelijke personeel kreeg de moeilijke taak toebedeeld om kandidaten tijdelijk pas op de plaats te laten maken in hun scholings- en/of heroriëntatietraject of om ze toe te laten tot de validatiefase. Als kandidaten eenmaal vrijwillig een formeel

85

aanvraagformulier voor deelname aan de procedure hadden ondertekend, zou de volgende stap zijn dat ze het totale aanbod aan certificeringen (nationaal of regionaal) gingen bekijken. Dankzij de flexibele constructie van het model konden meerdere certificaties worden gekozen, als ze maar voldeden aan het nationale raamwerk. Het Franse Répertoire National des Certifications Professionnelles geeft voor elk afzonderlijk beroep een goed gestructureerde en gedetailleerde omschrijving, maar in Italië bijvoorbeeld worden alleen beroepscertificaten op regionaal niveau getoond omdat op dit niveau de beroepskwalificaties worden uitgeschreven. Met hulp van de MATCH software, in het bijzonder de vacaturebank, kan een uiteindelijke certificering worden geselecteerd. Dankzij de flexibele constructie van het model konden werknemers op elk gewenst moment naar meerdere certificaties toewerken, afhankelijk van de vraag op de arbeidsmarkt. Slovenië stelde voor dat werkgevers van tijd tot tijd de bevoegde autoriteiten zouden informeren over de vraag naar kwalificaties en competenties en trends in werkgelegenheid, zodat vraag en aanbod van werk goed op elkaar zouden blijven aansluiten en het systeem regelm atig zou kunnen worden bijgewerkt. De keuze voor een bepaalde certificering kan voor de hand liggen als de migrant een vakman (of vakvrouw) is (bijv. elektricien of loodgieter), of kan de uitkomst zijn van een begeleid proces. Zodra hun certificatie was geselecteerd, konden kandidaten hun MATCH profiel opstellen en uploaden op de MATCH software zodat een gepaste match kon worden gevonden met vacatures of scholingsmogelijkheden. De gegevens die op het MATCH profiel moeten worden ingevuld zijn de kennis, vaardigheden en competenties (KVC) van de kandidaat zoals die door het EQF zijn voorgeschreven, en die gedeeltelijk of volledig matchen met de beroepsprofielen of functie-omschrijvingen die al op het softwareprogramma staan. Elke partner heeft meegewerkt aan het beschrijven van functies/beroepskwalificaties in termen van KVC voor de MATCH software van het soort werk dat in het betreffende land meestal door migranten wordt gedaan (bijv. in de bouw). Zoals te verwachten viel, bleek uit de pilot dat de functie-omschrijvingen het meest cruciale facet van de gehele methodiek vormden. Er waren namelijk nogal wat profielen die niet overeenkwamen met de vraag vanuit de praktijk, die een te vaktechnische beschrijving gaven van de KVC's of die te ingewikkeld waren. Dit vertraagde de procedure en zorgde ervoor dat dit de lastigste fase van het hele traject was. Een ander probleem was het ontbreken van bewijsmateriaal. Het opstellen van een profiel is een tijdrovende bezigheid, ook als de persoon in kwestie wordt bijgestaan door specialisten op het gebied van de competentiebalans, arbeids- en organisatiepsychologen of specialisten in het betreffende beroep. Uit de Sloveense pilot is gebleken dat het voor immigranten lastig is om zelf aan te tonen dat ze de nietformele kennis in huis hebben, niet in de laatste plaats vanwege problemen met de

86

taal. Naast het profiel moet de kandidaat ook een beroepsdossier aanleggen met bewijsmateriaal van niet-formeel en/of informeel verworven kennis. Er kan zelfs gesteld worden dat bij validatie alles draait om het bewijs, in Frankrijk, Italië en ieder ander partnerland. Zo wordt in Frankrijk onder bewijsmateriaal alles verstaan; van een loonbriefje of een getuigschrift van een werkgever tot een belastingopgaaf of verklaring van een organisatie in geval van vrijwilligerswerk. Bij migranten is de kwestie rond bewijsmateriaal een groot probleem. De meesten van hen emigreerden onder moeilijke omstandigheden en hebben de noodzakelijke bewijzen niet in bezit, omdat ze die zijn verloren tijdens de reis of omdat ze die in het land van herkomst hebben achtergelaten. Soms zijn ze in de lokale taal geschreven en moeten ze worden vertaald naar de taal van het gastland of naar een “lingua franca” die het certificerende orgaan accepteert. Dit model had ervoor geopteerd bewijsmateriaal wel te verzamelen ter bevestiging van het profiel en het Europass CV van een kandidaat, maar “niet bewezen” kennis, vaardigheden of competenties direct op verschillende manieren te laten beoordelen door het assessment- en validatieteam: met simulaties, problemen oplossen in realistisch nagebootste werksituaties, schriftelijke of mondelinge testen, afhankelijk van wat er beoordeeld moest worden. Hoe completer het dossier en het profiel, des te makkelijker de beslissing van het team of meer assessment nodig was of dat de kandidaat direct kon doorstromen naar de validatiefase. Hiervoor zou een foto van uitgevoerde werkzaamheden of een concreet stuk werk kunnen dienen, alles waaruit de benodigde KVC's zouden blijken. Bijvoorbeeld in het geval van een mechanisch operator. Voor migranten, en met name degenen die nog maar net in het land waren, was het lastig om bewijsmateriaal te verzamelen, en daarom was het nodig om meer assessments uit te voeren om het bezit aan te tonen van de kennis, vaardigheden en competenties die gevraagd werden voor een bepaald beroepscertificaat of -profiel. Dit is de reden waarom het partnerverband besloot om het assessment- en validatietraject in twee delen op te splitsen; documenten en praktijk. Voor migranten die van plan waren lange tijd te blijven lag de waarde van de validatieprocedure in het uitstippelen van een carrièreplan of het vinden van een nieuwe baan in een tijd van economische crisis en de effecten daarvan op de arbeidsmarkt. Voor de certificatie was elk centrum in het bezit van een overzicht van certificerende instanties, of waren ze zelf bevoegd om te certificeren. Gedurende de pilotfase handelden de partners of certificerende instanties flexibel, waarbij ze tijdelijk net zoveel experts aantrokken als elke geselecteerde kandidaat en zijn of haar gewenste certificatie nodig had. Datzelfde werd gedaan met experts in het gewenste beroep.

87

Alle methodieken en pilots van de partners zijn gebaseerd op vrijwillige deelname, want het is immers iemands recht om verworven kennis te laten erkennen, maar soms kan een kandidaat worden aangedragen door zijn of haar werkgever. Toch is het dan ook nog aan de persoon zelf om hier al dan niet mee in te stemmen. Zo startte de Sloveense pilot omdat migranten zelf vroegen om de certificering van hun nationale beroepskwalificaties. Nadat bewijsmateriaal was verzameld, werd er een assessment van kennis, vaardigheden en competenties met de juiste assessment tools uitgevoerd. Het partnerverband streeft naar overeenstemming met de EQF-regels en daarom werden beroepskwalificaties, beroepsprofielen, MATCH profielen van kandidaten en vacatures in de MATCH databank uitgedrukt in kennis, vaardigheden en competentie. In EQFcontext wordt competentie bovendien beschreven in termen van zelfstandigheid en verantwoordelijkheid, twee indicatoren die goed aansluiten bij de behoeften vanuit de arbeidsmarkt. Hoewel migranten waarschijnlijk geprofiteerd hebben van de validatieprocedure om basiskwalificaties te bemachtigen, is toch het vooruitzicht op een betere loopbaan en een betere beoordeling door werkgevers een goede motivator gebleken die ook het zelfinzicht heeft verhoogd. Dat was in feite een van de belangrijkste resultaten van de hele pilotfase. Alle betrokken migranten toonden zich aanvankelijk wat terughoudend, maar waren uiteindelijk enthousiast over de mogelijkheid om eerder verworven kennis erkend en gecertificeerd te krijgen, of om deze in ieder geval te verwoorden in een op het platform te uploaden CV. Voor de beoordeling van de KVC van de kandidaat bedacht het validatieteam wat de migrant, behalve zijn of haar MATCH profiel en het beroepsdossier, zou kunnen aanvoeren als bewijs van ervaring en kwalificatie. Hierbij valt te denken aan vraaggesprekken, kennistesten, simulaties, problemen oplossen in realistisch nagebootste werksituaties, schriftelijke of mondelinge testen. De validatieprocedure in de Sloveense pilot werd door validatiespecialisten uitgevoerd die geaccrediteerd waren door het ministerie van Onderwijs. 5.6. De deelnemers: de werkzoekenden De deelnemers in deze selectieprocedure werden op verschillende manieren geworven: in Spanje (waar de partner de Kamer van Koophandel van Oviedo was) werd via het Rode Kruis contact met ze gelegd, in Italië (met als partner de Kamer van Koophandel van Vicenza) werden de deelnemers gevonden onder de mensen die een cursus voor migranten volgden van de provincie Vicenza en studenten die een avondcursus thermomechanica of catering volgden bij een opleidingsinstituut. In Slovenië was het geen probleem om geïnteresseerden te vinden, omdat deze mensen

88

al een aanvraag hadden ingediend voor een nationale beroepskwalificatie voor schoonmaakassistent bij een van de kantoren van de partner. Veel van hen hadden al een baan aangeboden gekregen, maar met alleen basisonderwijs en geen vervolgopleiding hadden ze het officiële beroepscertificaat hard nodig, en het kostte dan ook weinig moeite om ze te overtuigen van het nut van deze pilot. In Nederland werden deelnemers geselecteerd in overleg met de Gemeentelijke Sociale Dienst in een stad die samenwerkte met KCH, de Nederlandse partner van het MATCH project. Aanvankelijk was het moeilijk om de interesse te wekken bij kandidaten; de motivatie ontbrak. Maar ze werden steeds enthousiaster naarmate het tot ze doordrong hoeveel vaardigheden en kennis ze eigenlijk in huis hadden en hoe ze die konden inzetten voor werk. De Poolse deelnemers werden met zorg geselecteerd met het oog op gefundeerde feedback op het project; de situatie van migranten was, zoals eerder al vermeld, anders dan in andere landen. De gevorderde status van VAE, de Franse vorm van validatie van informeel en niet-formeel leren zoals wettelijk vastgelegd (Loi de modernisation sociale 2002), verklaart waarom de Franse partner in deze pilot van het MATCH project al aan de slag kon gaan met de specifieke methodiek. De verzamelde gegevens werden verdeeld in twee categorieën. De eerste betrof het geslacht, de leeftijd, de nationaliteit en de burgerlijke staat van de deelnemer, nodig om een pan-Europese analyse van een representatieve groep proefpersonen mogelijk te maken. De meeste van deze gegevens waren eenvoudig te verkrijgen, maar op vragen omtrent hun burgerlijke staat reageerden de migranten veelal afhoudend. Ze ontweken de vraag en omdat de medewerkers ze niet wilden ontstemmen drongen ze niet aan op een antwoord. Dit is waarschijnlijk het gevolg van het feit dat de medewerkers meestal vrouwen waren, en vrouwen zijn geneigd onderwerpen als kinderen en huwelijk uit de weg te gaan in sollicitaties omdat die mogelijk de interactie negatief beïnvloeden. De tweede informatiecategorie was meer gericht op het onderzoeksgebied van het project en concentreerde zich rond het verzamelen van gegevens over vreemde talen die de migranten spraken, hun opleidingstitel, eerdere werkervaring en uiteindelijk hun ambities op het vlak van werk en carrière. 5.7. De resultaten Geografisch gezien vertoont het partnerverband een ruime en gelijkmatige verdeling over heel Europa. Bijna alle migratiebewegingen van en naar Europa zijn erin vertegenwoordigd: Zuid-Amerikanen die naar Spanje komen of Noord-Afrikanen en

89

Turken die naar Italië, Frankrijk en Nederland komen, Oost-Europeanen die naar Italië komen en voormalige Joegoslaven die naar Slovenië komen. Frankrijk, een land waar VAE sinds 2002 wordt toegepast, heeft altijd al te maken gehad met migratiestromen, maar in de afgelopen periode van economische crisis waarin regelgeving omtrent buitenlandse werknemers en criteria voor gezinshereniging onder druk zijn komen te staan, komen migranten uit Afrika (62%) en met name Noord-Afrika (34%). Ongeveer een derde van alle nieuwe permanente immigranten komt uit Algerije of Marokko. Azië is de tweede regio van herkomst (19%), gevolgd door andere Europese landen (6%).

Er waren ongeveer 100 migranten betrokken bij de pilot, waarvan 54% vrouw. De gemiddelde leeftijd was 37,5 jaar (jongste ondervraagde migrant: 18 jaar oud – oudste ondervraagde migrant: 57 jaar oud). In feite geeft de vrij jonge leeftijd van werkloze migranten meer garantie dat het volgen van gerichte cursussen mogelijk en ook nuttig is als een hiaat in vaardigheden moet worden gedicht. De nationaliteit varieert van Zuid-Amerikaans (Brazilië, Colombia, Paraguay, Bolivia, Ecuador, Dominicaanse Republiek, Panama, Mexico) en Centraal-Afrikaans (Senegal, Burkina Faso, Nigeria, Ghana, Togo, Guinee), Noord-Afrikaans (Marokko, Algerije), voormalig Joegoslavisch (Kosovo, Macedonië, Servië, Kroatië, Bosnië) tot WestEuropees (Spanje), Oost-Europees (Albanië, Roemenië, Moldavië, Turkije) en Aziatisch (Afghanistan, China, Thailand, Bangladesh, Sri Lanka).

90

South America Central Africa North Africa Ex-Yugoslavia Western Europe Eastern Europe Asia

Nationaliteit van migranten per macroregio

In kwantitatief opzicht komen de ondervraagde migranten vooral uit Burkina Faso (14%), Brazilië (8,9%), Ecuador (8,9%) en Moldavië (6,4%), landen die geen typische afschildering zijn van de traditionele migrantenstromen. Dit is waarschijnlijk het gevolg van recent immigratiebeleid en de mondiale crisis. In de tweede informatiecategorie komen meer landspecifieke bijzonderheden naar boven, zoals in het geval van Slovenië waar alle aangemelde migranten meewerkten met als doel het verkrijgen van een beroepskwalificatie (National Vocational Qualification, NVQ) voor schoonmaakassistent. De Italiaanse pilot werd uitgevoerd door twee afzonderlijke partners in verschillende contexten: sommige migranten werden gevonden in de one stop-shop van de Kamer van Koophandel van Vicenza, anderen werden gevonden op hogere scholen waar zij een avondcursus volgden. Met betrekking tot de taalproblemen die al eerder werden aangestipt, verschilden deze twee situaties aanzienlijk. In het eerste geval was het bij minstens de helft van de migranten noodzakelijk om terug te vallen op Frans of Engels, terwijl de voertaal tijdens het vraaggesprek in de tweede situatie Italiaans was. In termen van opleidingstitel noemden de migranten in de pilot: universiteit (3,4%), hoger onderwijs (26,4%), middelbare school (24,1%), basisschool (28,7%), mbo/vakopleiding (17,1%). Hoewel de EQF-structuur binnenkort zal zorgen voor een zekere gelijkschakeling van opleidingstitels in Europa, blijven een aantal van de problemen ook dan nog onopgelost omdat, zoals in dit geval, moet worden vergeleken met titels van buiten Europa.

91

Degree High School Junion High School Primary School VET

Opleidingstitels van migranten

Tijdens de gesprekken met de medewerkers van de pilot gaven de migranten hun werkervaring op, en daaruit bleek (volgens verwachting en uiteindelijke uitkomst) dat bijna alle migranten hetzelfde soort werk hebben gedaan; schoonmaker in huizen en hotels, schoonmaakassistent, kok, kokshulp, ober/serveerster, maatschappelijk werk en gezondheidszorg (kinderen, ouderen thuis), kapper, winkelpersoneel en metselaar. Slechts 8,9% heeft geen enkele werkervaring. Dit lage percentage is uiterst gunstig voor het project, omdat het LO-MATCH platform in die gevallen niet veel kan doen in het matchen van vraag en aanbod. Maar wat dus gezien kon worden als een belemmering, blijkt uiteindelijk in het voordeel te werken; LO-MATCH kan namelijk uitstekend gebruikt worden als hulpmiddel om hiaten in scholing op te sporen die nodig zijn om bepaalde beroepsprofielen te kunnen plaatsen op het platform. De ambities van migranten op het vlak van werk en carrière bleken sectoraal verdeeld te zijn: studenten op de Italiaanse cateringopleiding wilden chef-kok of maître worden en ze werkten ook al in deze sector, niet op reguliere basis maar met kleine (slecht betaalde) klussen. Studenten die de Italiaanse opleiding (thermo)techniek volgden wilden een betere baan (hoger niveau) of een vaste baan vinden. De Zuid-Amerikaanse migranten in Spanje deden mee aan de pilot met erkenning van hun werkervaring en verbetering van hun positie op de arbeidsmarkt voor ogen, maar de migranten uit voormalig Joegoslavië die in Slovenië woonden kwamen naar de one stop-shop om de beroepskwalificatie voor schoonmaakassistent te verkrijgen. En de migranten in Italië die zich meldden bij de one stop shop van de Kamer van Koophandel van Vicenza hadden specifieke professionele ambities: de meesten wilden schoonmaakster (vrouwen) en arbeider (mannen) worden. Migranten in Nederland wilden verkoper worden. De situatie van migranten en banen in Polen vertoont enkele vaste patronen. EUonderdanen werken vaak in de financiële sector en industrie, migranten uit Rusland en andere landen van de voormalige Sovjet-Unie (met name Oekraïne en Wit-Rusland)

92

vinden werk in de handel en bouw, Amerikanen worden vaak leraar Engels en immigranten uit Azië werken vaak in de foodsector. 5.8 De werkgevers De procedure voor werkzoekenden was al met al een veeleisende opgave waarin veel tijd en werk ging zitten in het voeren van vraaggesprekken, invullen van documenten en zoeken op het platform. Maar het gedeelte voor de werkgevers was nog taaier, gezien de huidige crisis. Het was zeer moeilijk om bedrijven te vinden die zich wilden aanmelden op het platform, omdat bedrijven op dit moment niet bepaald op zoek zijn naar personeel. Toch lukte het in Spanje twee bedrijven om vacatures in te voeren, in Slovenië waren dat er drie en in Nederland zes; deze vacatures behoren tot verschillende sectoren (schoonmaak, technisch, maatschappelijk werk, winkelpersoneel). De Nederlandse situatie verdient in dit opzicht extra aandacht omdat de vacatures afkomstig waren uit de detailhandel en betrekking hadden op toekomstig winkelpersoneel. In de detailhandel is het gebruikelijk dat vacatures zo snel mogelijk worden ingevuld, bij voorkeur binnen een week, en dat de kandidaat een allround medewerker is. Dat is natuurlijk een probleem omdat de procedure van matchmaking langer dan een week duurt en niet alle kandidaten allround zijn; er moet nog een zekere mate van scholing plaatsvinden. Deze bottleneck werd goed opgepakt en hopelijk zal aan het einde van de cursus een goede match plaatsvinden. Het was opvallend dat de Nederlandse bedrijven direct gebruik maakten van LO-MATCH en hun vacatures met behulp van de KVC op het platform plaatsten. Een interessant fenomeen trad op in Italië, waar het vanwege de huidige crisis bijzonder moeilijk was om echt bestaande vacatures te vinden van individuele bedrijven, zelfs als de partner nauwe banden onderhoudt met de Kamer van Koophandel van Vicenza. Om dit probleem aan te pakken werd er een vruchtbare samenwerking opgezet met internationale recruitment- en uitzendbureaus, zoals Adecco of Humana, die eventueel naar vacatures in het buitenland konden uitzien. Bovendien is het tegenwoordig een gebruikelijke gang van zaken om uitzendbureaus in te schakelen voor het zoeken naar nieuw personeel, dus door hier contacten mee te onderhouden had de partner de beschikking over een ruimer en gevarieerder aanbod terwijl tegelijkertijd rekening werd gehouden met de wens van bedrijven om een voorsprong te behouden. Tot op heden werden er geen matches uitgevoerd, maar de procedure loopt nog steeds. Toch was het werkelijke doel van het project niet het matchen van banen maar het opzetten van een matchmaking platform, de werking ervan doorgronden, sterke en zwakke punten analyseren en mogelijke maatregelen ter verbetering ontwerpen.

93

5.9 Functies van het platform De doelstelling van het MATCH project is het steunen van de erkenning van vaardigheden, competenties en kwalificaties van werkzoekende migranten in Europa door de creatie van een functioneel web-based hulpprogramma (het LO-MATCH softwareplatform) waarop in formele, informele en niet-formele context verworven competenties van migranten worden gekoppeld aan beroepsprofielen en vraag naar arbeid vanuit het bedrijfsleven. Een dergelijk hulpmiddel kan: • Migranten helpen met het vinden van vacatures in de kennisbank die het best passen bij hun competenties. Dat kan door kenmerken van migranten te vergelijken met vereisten van bedrijven. • Bedrijven helpen met het vinden van kandidaten die het best passen bij hun vacatures. Dat kan door ze een overzicht te geven met een rangschikking van sollicitanten die de competenties vertonen die nodig zijn voor het uitvoeren van de betreffende werkzaamheden. • Leerlingen en werknemers helpen met het vinden van scholing en cursussen die zij zouden kunnen volgen om ontbrekende competenties te verwerven en zodoende hun kansen op werk bij een bedrijf te vergroten. In dit kader worden cv's van migranten gematcht met het aanwezige scholingsaanbod. Met de hier genoemde bestanddelen zou het LO-MATCH platform in staat moeten zijn om cv's, vacatures en kwalificaties te vergelijken. Maar omdat deze drie elementen op zeer uiteenlopende wijze tot uitdrukking kunnen worden gebracht, zouden hulpmiddelen binnen het semantisch web voor een verbetering van de doelmatigheid van de vergelijkingen en matches kunnen zorgen. Ter verduidelijking kunnen we het voorbeeld bekijken van een migrant die Java apps ontwikkelen kan en een bedrijf dat op zoek is naar iemand die kan programmeren in objectgeoriënteerde talen. Hoewel het voor een mens duidelijk is wat hier de overeenkomst tussen vraag en aanbod is (want Java is een objectgeoriënteerde programmeertaal) kan het voor computersoftware lastig zijn om te begrijpen dat deze zinnen naar hetzelfde verwijzen. De omschreven vaardigheden kunnen echter ook worden geannoteerd volgens een gemeenschappelijke ontologie, door middel van specificaties van relevante concepten. Voor de vaardigheden van de kandidaat zouden bijvoorbeeld termen als Java en ontwikkelen kunnen worden geselecteerd en voor de vereisten van het bedrijf zouden woorden als programmeren en objectgeoriënteerde taal kunnen worden gespecificeerd. Daarmee zou een machine de ontologie kunnen doorzoeken en begrijpen dat de concepten die de vraag en het aanbod voorstellen op de een of andere manier verbonden zijn (bijv. door een “is een” relatie voor Java en

94

objectgeoriënteerde taal of door een synonieme relatie voor de concepten ontwikkelen en programmeren). Hiertoe is bij aanvang van het MATCH project onderzoek gedaan naar bestaande ontologieën en is de semantische thesaurus WordNet geselecteerd voor de annotatie van cv's, vacatures en kwalificaties, omdat hierin een grote voorraad concepten en verbanden tussen concepten ligt opgeslagen in combinatie met een significante hoeveelheid gebruikers en toepassingen. Bovendien blijkt de structuur synset – definitie uiterst nuttig te zijn in gevallen waarbij een woord verschillende betekenissen kan hebben (bijv. Java kan een programmeertaal zijn, een soort koffie, een eiland enz.). Zo moet een werkzoekende (of een bedrijf of een scholingsinstantie) op het LOMATCH platform elke keer dat hij of zij een aanbod (of vraag) wil invoeren ook de concepten specificeren waarmee de aangeboden (of gevraagde of geleverde) kenmerken kunnen worden geannoteerd, en hij of zij moet dan uit alle definities de meest passende selecteren. Omdat de partijen die gebruik zullen maken van het LOMATCH platform zich het gebruik van ontologieën als WordNet waarschijnlijk eerst nog eigen moeten maken, is ervoor gekozen om de kennisbank van LO-MATCH in eerste instantie te vullen met (de meest gevraagde en geboden) verzamelde en geannoteerde beroepsomschrijvingen/kwalificaties en een tool te ontwikkelen voor de automatische annotatie van cv's, vacatures en kwalificaties door aan deze te refereren bij al ingevoerde informatie. Iedere keer dat een bedrijf (of werkzoekende of scholingsinstantie) nu in een zin het gevraagde (of gebodene) omschrijft, identificeert het systeem termen die de zin samenstellen, en zoekt het in de ontologie van WordNet eerder geannoteerde elementen van een beroepsomschrijving/kwalificatie. Zo is het platform meteen klaar voor gebruik, net als andere recruitmentportals, en kan het eindgebruikers aan zich binden. In een tweede fase krijgen werkzoekenden, bedrijven en scholingsinstanties de gelegenheid om de annotatie zelf uit te voeren en daar hun eigen invulling aan te geven. 5.10 Werking van de webpagina Als een migrant de vaardigheid (wat iemand kan) werken met voedselmagazijn invoert, gaat het platform op zoek in WordNet, waarin het de volgende relatie vindt: werken met is synoniem voor gebruiken (ze delen dezelfde synset), de synset van voedsel stoffen die het lichaam voeden - is verbonden met de synset van eten - een substantie die door een dier kan worden gemetaboliseerd, terwijl de synset van het concept magazijn is verbonden met de synset behorend tot het werkwoord opslaan. Zo kan een bedrijf een advertentie voor een baan schrijven met als één van de leerresultaten de vaardigheid (wat iemand kan) drank in voorraadkamer opslaan en deze onmiddellijk

95

annoteren door een soortgelijk leerresultaat te vinden in de kennisbank. Nadat de annotatie is uitgevoerd, kunnen vraag en aanbod worden vergeleken, waarna een matchmakingalgoritme de vraag of het aanbod van werk rangschikt. De functieprofielen of kwalificaties die werden getest behoorden tot de sectoren die in de eerste fase al waren geïdentificeerd. Deze tests hebben een percentage correct vermelde leerresultaten opgeleverd, evenals een kwaliteitsgehalte van de gegeven koppelingen tussen vraag en aanbod van banen.

Het zou kunnen voorkomen dat het platform voor sommige kennis, vaardigheden en competenties geen overeenkomstige eerder geannoteerde leerresultaten kan vinden, of dat het platform geen correcte match kan geven: een dergelijke uitkomst moet niet worden gezien als een falen van de methodiek, maar eerder als een prikkel om de databank van WordNet nog verder uit te breiden, omdat er waarschijnlijk relaties ontbreken tussen synsets. 5.11 Sterke en zwakke punten Positief commentaar De pilotfase was ook bedoeld om de uitgewerkte methodiek en het matchmaking platform te testen. De feedback van de partners en die van de bij de pilot betrokken migranten en uitvoerders hebben inderdaad bijgedragen aan een reeks observaties die feitelijk kan worden beschouwd als het startpunt van een volgende fase in het project. Vanwege de huidige crisis was het bijzonder moeilijk om daadwerkelijke vacatures te vinden op de arbeidsmarkt, maar wat een onoplosbaar probleem leek te zijn bleek uiteindelijk in het voordeel te werken.

96

Want hierdoor werden belangrijke contacten gelegd met internationale recruitmenten werkgeversinstanties. Verrassend genoeg was de toegevoegde waarde van een transnationaal semantisch platform waarop werkzoekende migranten en werkgevers worden gematcht, dat een in Italië wonende migrant tot ieders verbazing een match kon vinden met een Franse, Spaanse of Nederlandse werkgever via het platform. Nooit eerder is er zo’n sterke bijdrage geleverd aan de mobiliteit van werknemers. Migranten kunnen in de kennisbank op zoek gaan naar de vacatures die het best aansluiten bij hun competenties; bedrijven kunnen de beste kandidaten voor een vacature selecteren aan de hand van een geleverd overzicht met een rangschikking van sollicitanten die de competenties vertonen die nodig zijn voor het uitvoeren van de specifieke werkzaamheden. Als een werkzoekende zijn of haar cv (aanbod) opstelt, wordt dit gedaan overeenkomstig de manier waarop werkgevers/bedrijven hun vereisten (vraag) hebben uitgedrukt en vice versa (uitwisseling van vraag en aanbod) zodat de beste match tussen vraag en aanbod van werk kan worden gevonden. LO-MATCH is een internetplatform dat met behulp van semantische techniek lexicale verschillen oplost in de beschrijving van kwalificaties, cv's en functieprofielen, wat LOMATCH een waardevolle betekenis geeft als EU-brede banenmarktplaats. Hoewel de doelstelling van het project niet exact het bevorderen van geslaagde arbeidscontacten was, is de grote winst die uit de deelname van belanghebbenden in dit project is behaald het verhoogde zelfinzicht en gevoel van eigenwaarde van deze mensen, met andere woorden hun besef van een eigen levensdoel of waarde op het gebied van werk. In Slovenië konden medewerkers een klein verschil merken in de mate waarop migranten zich bewust waren van hun eerdere werkervaringen vergeleken met het begin van het project. Dit werd niet exact bijgehouden. In Polen, waar maar drie migranten meededen, was het toegenomen besef van werkervaring en verworven KVC's tastbaar. De hulpmiddelen in de pilot werden als nuttig ervaren voor het opstellen van een gedetailleerd cv met informatie in KVC-termen. Het was zelfs zo dat hoe meer ze zich bewust waren van hun eigen vaardigheden en competenties, hoe groter hun gevoel van eigenwaarde werd, waardoor ze beter waren toegerust om zich doeltreffend te presenteren. Bovendien maakte deze nieuwe perceptie migranten flexibeler en beter in staat zich aan te passen aan nieuwe werksituaties. De pilot was in zekere zin een kans om migranten te wijzen op werk- en scholingsmogelijkheden. Hier en daar is opgemerkt dat het platform gebruiksvriendelijker zou moeten worden, sneller en doeltreffender moet werken en minder complex zou moeten zijn. Maar desalniettemin is de pilot zeer waardevol gebleken, vooral omdat een dergelijk experiment nog nooit eerder was uitgevoerd.

97

De Italiaanse uitvoerders, evenals de Nederlandse en Sloveense, merkten op dat de slechte beheersing van de lokale taal (Italiaans, Nederlands en Sloveens) en het gebruik van de computer wel problematisch waren, vooral op veel voorkomende momenten tijdens de pilot wanneer bijvoorbeeld het doel van het project en de werking van het platform moesten worden uitgelegd, maar ook tijdens de individuele vraaggesprekken als een specifiek beroepsprofiel moest worden geselecteerd en de gerelateerde kennis, vaardigheden en competenties moesten worden uitgedrukt in vaktechnische bewoordingen die de migranten niet goed begrepen. Dit probleem is deels opgelost door de invoering van verschillende vreemde talen (zoals bijvoorbeeld het gebruik van Franstalige functieprofielen, indien aanwezig, voor Noord-Afrikaanse migranten in Italië) of ondersteunende strategieën. De groepsgewijze aanpak, waarbij migranten in groepen werden verdeeld en één of meerdere migranten (die beter waren in Italiaans of beter met de PC konden omgaan) hun groepsgenoten op weg konden helpen of uitleg konden geven, bleek ook nu weer een succes. Het bleek vrij ingewikkeld om nieuwe profielen in te voeren wanneer dit gewenst was om beter te kunnen reageren op nieuwe vraag vanuit het bedrijfsleven en zeer gevarieerde competenties van migranten toe te voegen. Hieruit kan worden geconcludeerd dat één van de maatregelen ter verbetering moet zijn een herformulering of aanpassing van het platform, waardoor profielen soepel kunnen worden geordend en gemaakt. Dit zou meer flexibiliteit en souplesse bieden in de context van specifieke beroepsprofielen, een onontkoombare consequentie van meer vraaggesprekken en meer gebruikers van het LO-MATCH platform. Met het oog op de projectdoelen wordt de voorgestelde methodiek doeltreffender als deze correct wordt gecombineerd met een soepeler platform dat beter in staat is om te reageren op specifieke werkgelegenheidskwesties in een bepaald vakgebied. Zo kende de Italiaanse pilot in de beginfase problemen omtrent de afwezigheid in de beroependatabank van het beroepsprofiel voor huishoudelijk werk en schoonmaken, omdat de beroepskwalificaties (NQF) toen nog niet af waren. En dat terwijl in termen van aanbod juist de meeste banen betrekking hadden op huishoudelijk werk en schoonmaken. De pilot is een zeer interessante en vruchtbare ervaring gebleken voor de migranten, niet alleen als individueel proces, maar ook met betrekking tot de groepsdimensie. De actieve zoekprocedure, de hulpmiddelen (waar LO-MATCH er één van is), het sollicitatiegesprek en het zich eigen maken van de daarbij behorende houding/gedragingen zijn allemaal in groepsverband uitgeprobeerd, wat effectiever en

98

voordeliger was. Soms (zoals in de Poolse en Nederlandse pilot) werden de vraaggesprekken uitsluitend in individuele vorm gevoerd. De pilot was ook succesvol omdat tijdens deze vraaggesprekken sommige migranten de aanwezigheid van een begeleider aangrepen om verder door te vragen over regelgeving op het gebied van werk en werkgelegenheid of arbeidsovereenkomsten. Al met al leidt dit tot emancipatie van werkzoekenden, met name migranten, het wezenlijke doel van het MATCH project in zijn totaliteit. Uit deze pilot komt dan ook de noodzaak en het belang naar voren van projecten die tot doel hebben werkzoekenden te begeleiden, vooral als het gaat om minder bevoorrechte en buitenlandse mensen. Niet alleen om ze te leren hoe ze het best naar een baan op zoek kunnen gaan, maar ook om ze te informeren over een aantal juridische en culturele aspecten van de Italiaanse arbeidsmarkt. Het project is op zich een mooie kans voor iedere werkzoekende (niet alleen migranten), en vooral degenen die zelf niet voldoende kennis in huis hebben om zelfstandig werk te zoeken via vacaturewebsites op internet of een cv te schrijven en op internet te plaatsen. Daarnaast biedt LO-MATCH een exclusief hulpmiddel waarmee de gebruiker zich beter bewust wordt van zijn/haar eerdere werkervaringen in termen van kennis, vaardigheden en competenties. Hij of zij leert daarmee te experimenteren en ze in te zetten op de arbeidsmarkt. In het klanttevredenheidsonderzoek dat na afloop van de pilot moest worden ingevuld, gaven de migranten aan dat de breed inzetbare uitkomst van de pilot lag in hun toegenomen inzicht in de eigen competenties en wat ze misten, niet alleen op professioneel gebied maar ook met betrekking tot cultuur, taal en wetgeving. Maar bovenal was het meest onverwachte resultaat dat ze door hun deelname aan deze pilot inzicht kregen in waar op dit moment behoefte aan is op de arbeidsmarkt, op welke voorwaarden en op wat voor manier ze hun competenties het best kunnen aanbieden op de arbeidsmarkt en wat ze kunnen doen om het verschil te verkleinen tussen wat ze kunnen en wat gevraagd wordt in een echte vacature op het LO-MATCH platform. Een van de impliciete doelstellingen van het project was ook inderdaad het tot elkaar brengen en verstrengelen van de onderwijs- en scholingswereld en die van vraag en aanbod van werk in het kader van het bredere doel voor 2010 van een leven lang leren, zoals gestipuleerd in de Strategie van Lissabon van 2000 ter bestrijding van de lage productiviteit en stagnatie van economische groei in de Europese Unie. De huidige crisis laat zien dat de doelstellingen uit het jaar 2000, hoewel ze niet volledig werden gehaald, niet toereikend waren om de mondiale crisis het hoofd te bieden. Maar het

99

ideaal van de “meest concurrerende en dynamische kenniseconomie van de wereld, in staat tot duurzame economische groei met meer en betere banen en grotere sociale cohesie” kan en moet nog altijd de leidende Europese strategie zijn voor de toekomst. Onderwijs en scholing zijn de enige sleutel tot de creatie van de gewenste “concurrerende en dynamische Europese kenniseconomie en samenleving”. Als migranten de noodzaak van opleiding en scholing zien, is dat een signaal dat de Europese doelstelling (hoewel misschien niet volledig gerealiseerd) nog leeft en een bijdrage levert aan de Europese droom zoals die door Jeremy Rifkin werd verwoord in 2004 […] “de Europese Droom gaat over veiligheid van individuen, niet door accumulatie van rijkdom, maar door verbondenheid, duurzame ontwikkeling en respect voor mensenrechten”. Aandachtspunten Bijna alle pilots toonden in meer of mindere mate aan dat de taalbarrières van migranten wezenlijk en concreet zijn, en hun integratie belemmeren op alle niveaus. Hoewel veel landen taalcursussen financieren als onderdeel van nationale integratieprogramma's voor immigranten blijkt uit dit project nog steeds dat niet alleen in Slovenië, maar ook in Italië, Polen en Nederland immigranten een slechte kennis hebben van de taal van het gastland, wat een nadelige uitwerking heeft op communicatie en begrip. Om deze reden werd aan de pilot in de twee scholen in Italië een cursus Italiaans verbonden. De deelnemers spraken namelijk niet of nauwelijks Italiaans en ze konden ook niet overweg met een databank, dus het was onmogelijk voor ze om hun profiel op te stellen en te zoeken naar mogelijke matches op het LOMATCH platform zonder de hulp van de projectmedewerkers. Elders in dit rapport is melding gemaakt van de moeite en energie die de uitvoerders moesten stoppen in het vertalen naar andere talen (Servisch, Frans enz.) of het in simpele bewoordingen uitleg geven over de kennis, vaardigheden en competenties die de basis vormen van het platform. De obstakels in deze pilot waren ook op de een of andere wijze verbonden met de nationale systemen van de afzonderlijke partners. Zo had men in Polen te maken met geringe migratie (vanwege de lage lonen, hoge werkloosheid, problemen met de taal, slechte sociale voorzieningen en weinig ervaring met migranten) en daarom was er maar een gering aantal migranten dat meedeed, wat het extra lastig maakte om de pilot naar volle tevredenheid uit te voeren. Desalniettemin werd het proefproject uitgevoerd. Van alle problemen die men tegenkwam (zoals de terughoudendheid van migranten om persoonlijke gegevens bekend te maken, een zekere mate van onwil en wantrouwen die ook aan de zijde van de werkgevers werd waargenomen en gegevensbescherming voor migranten) was de taalbarrière wel zo ongeveer de belangrijkste. Omdat taal meerdere functies heeft, speelt taal een bijzonder

100

significante rol in het individuele en maatschappelijke integratieproces. Taal maakt alledaagse communicatie mogelijk én is een hulpmiddel, in het bijzonder in de context van educatie en de arbeidsmarkt. Behalve taalbarrières werden ook moeilijkheden ondervonden met bepaalde bedrijven; in Slovenië toonden bedrijven zich niet erg bereidwillig om hun gegevens op het platform te plaatsen. Zij zagen het nut niet in van zo veel werk voor het verzamelen van gegevens. Hun gebrek aan interesse in het project blijkt uit hun commentaar “weer een ander vacatureplatform. Daar zijn er al zoveel van in Slovenië…”. Desalniettemin zagen drie bedrijven het belang in van het project en de nieuwe insteek van het banenmatchingsysteem, en zij gaven hun medewerking aan de pilot in de vorm van echt bestaande vacatures. In het licht van de huidige crisis is het te begrijpen dat bedrijven niet enthousiast waren over het hulpprogramma om banen te matchen, maar het toont ook een gebrek aan maatschappelijke betrokkenheid bij het bedrijfsleven. In Italië leidde een soortgelijke problematiek tot een strategie die inhield dat projectlocaties in contact werden gebracht met uitzendbureaus voor tijdelijk werk die een ruimer aanbod aan vacatures hadden. In Nederland boden projectlocaties speed jobs aan in de detailhandel, waarbij binnen een week allround kandidaten moesten worden geleverd, een matchmethode die over het algemeen niet kan worden toegepast bij migranten die de taal niet goed beheersen. In dit geval was ook voor de deelnemende bedrijven een goede voorbereiding noodzakelijk. In Polen was alleen interesse in het project vanuit bedrijven in de foodsector en detailhandel. Over het algemeen toonden ondernemingen weinig belangstelling voor het project, maar uiteindelijk plaatsten drie Poolse bedrijven hun vacatures op het platform. In Spanje plaatste maar één bedrijf zijn vacatures op het LO-MATCH platform. De meerderheid van de Spaanse bedrijven in de regio van de partner waren in de tijd van de pilot namelijk niet op zoek naar nieuw personeel. Ze vonden het platform echter wel interessant en nuttig. Over de aandachtspunten met betrekking tot het platform zelf kan gezegd worden dat het een eerste prototype betrof en dat er nog veel aan gesleuteld werd, met als gevolg steeds weer nieuwe versies. Uitvoerders ervoeren dat het systeem soms niet of heel langzaam werkte. De terminologie van het platform was meestal te moeilijk en te ingewikkeld voor het taalniveau van de migranten. Vanwege de geringe kennis van ITC onder migranten wordt het platform als niet gebruiksvriendelijk ervaren. Uitvoerders konden er wel goed en gemakkelijk mee overweg, waarschijnlijk omdat zij de instructiecursus hadden gevolgd. De procedure van het vraaggesprek en het uploaden van gegevens op het platform werd in zijn geheel soms als te lang en tijdrovend ervaren door de uitvoerders. Eerdere werkervaring van migranten kon niet altijd worden gematcht met de databank van het

101

LO-MATCH platform omdat deze soms geen raakvlakken hadden of helemaal niet bestonden. Dan kwamen er alleen wat banen uit die niet altijd strookten met de reële werkervaringen van de migranten. De ingevoerde beroepsprofielen waren beperkt in aantal en variatie, wat deze pilotfase aanzienlijk beknotte. In vergelijking met dat van de andere partners bevat het Italiaanse deel van het LO-MATCH platform meer profielen, wat kan worden verklaard omdat er meer migranten meededen en ook omdat uitvoerders steeds te kennen gaven dat ze meer profielen nodig hadden die de verscheidenheid aan werkervaring van migranten dekten. Om de pilot te kunnen voortzetten met de vooropgezette bedoeling om daar gaandeweg verbeteringen in op te nemen, werden er in korte tijd meer beroepsprofielen ingevoerd om een productieve pilotfase mogelijk te maken, hoewel het invoeren van een nieuw profiel ook veel werk met zich meebracht. Voor het opstellen van het profiel en de beoordeling van de competenties van een migrant was een uur berekend, maar dit bleek vaak niet voldoende te zijn omdat het invullen van de formulieren meer tijd in beslag nam en er dieper moest worden ingegaan op de ervaringen van de migrant, maar ook omdat het bijzonder lastig voor de migranten was om hun werkervaring in het Italiaans toe te lichten en daarvoor de juiste vaktechnische bewoordingen te vinden. Daarbij had het softwareplatform te kampen met een aantal technische problemen, met name in, zoals te verwachten, de startfase. Daardoor werden de vraaggesprekken vertraagd of maar ten dele uitgevoerd.

102

5.12 Transferabiliteit van het model Het LO-MATCH platform is een gebruiksvriendelijke oplossing die werkzoekenden en werkgevers helpt met de moeilijke opgave van het uitlichten van vaardigheden die zijn verworven door leerervaringen in de loop van een leven en van vereisten die zijn opgesteld om een bepaalde vacature naar behoren te kunnen vervullen, dankzij het gebruik van een gemeenschappelijke taal, en ze later begeleidt in het vinden van de beste match tussen genoemde verworvenheden en vereisten. Het is ook het eerste project waarin onderliggende datastructuren, die nodig zijn voor het verwerken van de matchmakingprocedure, zijn vormgegeven volgens de Europese hulpmiddelen en richtlijnen en waarin tegelijkertijd rekening wordt gehouden met de verwachtingen en behoeften van beide betrokken partijen. Met behulp van semantische technieken kunnen vraag en aanbod naast elkaar worden gelegd, waarbij rekening wordt gehouden met de kleinste details van elke cv en vacature en grote hoeveelheden gegevens worden verwerkt met betrekking tot onder meer linguïstische, culturele en systemische verschillen, maar ook tegenstrijdigheden en onvolledigheden in de woorden en zinnen die door betrokken partijen zijn gebruikt. Dankzij de gehanteerde methode voor de cruciale constructie van de benodigde kennisbank en de annotatie van door werkzoekende en werkgever geleverde gegevens, is men erin geslaagd de hoeveelheid werk en benodigde kennis van eindgebruikers en partnerorganisaties in het project te verminderen. Hierbij dient te worden aangemerkt dat het LO-MATCH platform, in het kader van dit project, is getest met datasets die rechtstreeks door partnerorganisaties waren gegenereerd. Toekomstige ontwikkelingen moeten gericht zijn op het koppelen van de ontworpen architectuur aan bestaande platforms en archieven met profielen, cv's en vacatures. Bovendien moeten ze verdere toepassingsmogelijkheden onderzoeken in het bredere perspectief van een leven lang leren. Natuurlijk is LO-MATCH niet het eerste systeem dat een dergelijke koppelingsservice biedt. Veel organisaties, van EURES tot het meest recente online recruitment- of uitzendforum, zijn in staat om een doelmatig hulpprogramma te ontwikkelen voor een snelle en slimme banenmarkt. Het verschil tussen deze diensten en LO-MATCH is dat de functieprofielen in LOMATCH worden ontleed in termen van EQF-KVC, wat eenzelfde benadering op verschillende niveaus tussen landen mogelijk maakt. De partnerlanden hanteren allemaal dezelfde criteria en kunnen hierdoor vacatures en werkzoekenden uitwisselen, geheel volgens de Europese droom van vrij verkeer van werknemers door heel Europa. EURES (European Employment Services) wordt door de Europese Commissie gecoördineerd en is een samenwerkingsnetwerk ter bevordering van het vrije verkeer

103

van werknemers in de Europese Economische Ruimte. EURES is het Europese portaal voor beroepsmobiliteit, omdat het potentiële mobiele werknemers informeert en adviseert over het werkaanbod in Europa, en werkgevers bijstaat als ze personeel uit andere landen willen rekruteren. Maar LO-MATCH is meer dan een portaal; het is een systeem dat hiaten in competenties identificeert met het oog op scholing of kansen op de arbeidsmarkt. Het kan dus perfect worden ingezet om potentiële mobiele werknemers voor te lichten, te begeleiden en te adviseren over werkaanbod en ook om werkgevers te assisteren als ze personeel willen rekruteren uit hun eigen land of het buitenland. Bovendien was het terrein van werving en selectie altijd voorbehouden aan internationale headhunters op zoek naar geschikte directeuren in de toplagen van de arbeidsmarkt, niet naar onopvallende werknemers, terwijl LO-MATCH juist specifiek gericht is op migranten. Omdat migranten vaak uit niet-Europese landen komen, worden zij geconfronteerd met het probleem dat banen en werkervaring niet worden erkend, mede in aanmerking nemende dat zij vaak niet in het bezit zijn van diploma's, certificaten of ander bewijsmateriaal wanneer zij hun land verlaten. LO-MATCH heeft al deze belangrijke aspecten laten meewegen en een methode ontworpen om documenten door middel van een cv te accrediteren en de competenties van werknemers te matchen met de vereisten van werkgevers, zodat ook migranten de kans krijgen om passend werk te vinden. Vanuit dit oogpunt kan het model zeer goed worden overgeheveld naar een andere context, zoals bijvoorbeeld stages in het buitenland. Zoals vermeld staat in het Report of the High Level Expert Forum on Mobility is een verbetering van de mobiliteit op EU-niveau noodzakelijk, zowel kwalitatief als kwantitatief, zodat jonge Europeanen de kans krijgen om te leren en hun talenten te ontwikkelen. Met het exporteren van dit model naar een aantal buitenlandse stageprojecten zouden bestaande obstakels (zoals het vinden van een passend bedrijf of het omschrijven van iemands competentieniveau in de praktijk) kunnen worden weggenomen. Nationale stages, leerwerkplekken en zelfs opleidignen kunnen baat hebben bij een match-hulp op basis van een databank die rond kennis, vaardigheden en competenties is vormgegeven. En tot slot kan het platform ook worden gebruikt om leerlingen en werknemers te helpen met het identificeren van hiaten in hun competenties als het gaat om een bepaalde opleiding of een kans op een baan, en met het aanpassen aan hun individuele situatie van verdere opleiding en/of scholing op mbo, vakschool of hoger onderwijs.

104

Project partners: Fondazione Giacomo Rumor – Centro Produttività Veneto (Project Coordinator) FRANKRIJK

Centre REgional pour le Développement local, la formation et l’Insertion des Jeunes Rectorat de Paris DAFPIC – Réseau des GRETA de Paris ITALIE

Camera di Commercio di Vicenza Politecnico di Torino – Dipartimento di Automatica e Informatica Ufficio Scolastico Regionale per il Veneto NEDERLAND

KCH International POLEN

Zakład Doskonalenia Zawodowego w Kielcach SLOVENIE Centra RS za poklicno izobraževanje Gospodarska zbornica slovenije Center za poslovno usposabljan SPANJE Cámara de Comercio de Oviedo Silent partner Verband der Schweizerischen Volkshochschulen (VSV) - Switzerland

Fondazione Giacomo Rumor Centro Produttività Veneto Via E. Montale, 27 – 36100 Vicenza (IT) Tel: +39 (0)444 994700 – Fax: +39 (0)444 994710 [email protected] www.cpv.org

105