MATCH Informal and non-formal competences matching devise for

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