In der ersten Hälfte des Jahres hat sich Jointly bereits intensiv mit dem Thema Metadaten auseinandergesetzt, um die Auffindbarkeit von Lern- und Lehrmaterialien sowie deren Metadaten zu verbessern. Dabei lag ein besonderer Fokus auf der Erstellung und Veröffentlichung von kontrollierten Vokabularen, um variable Attributwerte verschiedener Repositorien zu vereinheitlichen. Außerdem wurden die Vokabulare mit Github auf einer Plattform veröffentlicht, die eine dynamische und kontrollierte Weiterentwicklung ermöglicht.
In Gesprächen mit Lehrer:innen hat sich herausgestellt, dass über die bisherigen Such- und Filtermöglichkeiten der Repositorien hinaus, auch eine Suche von Lernmaterial über die Lehrpläne gewünscht wird. Da institutionelles Lernen immer im Rahmen von Lehrplänen stattfindet, ordnen viele Lehrer:innen ihr Material konkreten Themen in ihrem jeweiligen Lehrplan zu.
Diese Lehrpläne werden zur Zeit jedoch von keinem Bundesland in maschinenlesbarer Form veröffentlicht. Eine maschinenlesbare Repräsentation ist allerdings notwendig, wenn Entwickler:innen diese Daten in Software nutzen wollen. Ohne eine entsprechende maschinenlesbare Repräsentation ist es nicht möglich, die Daten als Metadaten einem Lernmaterial hinzuzufügen. Ferner besteht die Herausforderung, dass es für die Repräsentation von Lehrplänen noch kein etabliertes Modell in Deutschland gibt.
Rund um dieses Problem hat sich auch bereits Ende Juni eine Gruppe von engagierten Personen aus verschiedenen Bundesländern auf Initiative von Rheinland-Pfalz getroffen, um mögliche Anforderungen an ein gemeinsames Modell zu formulieren. Diesen Prozess möchte Jointly gerne unterstützen. Im Rahmen der Runde wurden bereits folgende Anforderungen an ein gemeinsames Schema formuliert:
- eindeutige Identifier zur Referenzierung von Lehrplanthemen
- Interoperabilität
Für Jointly bestehen an ein maschinenlesbares Modell zur Repräsentation von Lehrplänen außerdem folgende Anforderungen:
- Verwendung offener Standards
- Nachhaltigkeit
In einer ersten Recherche hat sich gezeigt, dass es bereits einige Standards gibt, die sich der Abbildung von Lehrplänen widmen, beispielsweise CASE (Competencies and Academic Standards Exchange) von IMS Global in den USA. Dieser Standard steht jedoch selbst unter keiner freien Lizenz und darf nicht einfach bearbeitet werden. In Deutschland gibt es außerdem edustandards.org, der innerhalb eines baden-württembergischen Projektes eingesetzt wird. Dieser Standard wird jedoch nur von der Firma benutzt, die das Kompetenztool „Dakora“ für Baden-Württemberg entwickelt und ist ansonsten weder lizenziert noch gut dokumentiert.
Interessanter hat sich ein Projekt rund um Phil Barker, den Repräsentanten von LRMI herausgestellt: K12OCX. Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Zuordnung von Lernmaterial zu Curricula. Dabei wurde sich für eine Repräsentation des Curriculums auf RDF-konformen Modellen festgelegt. RDF (Resource Description Framework) ist ein vom W3C gepflegter Standard für ein Datenmodell zur Repräsentation von Informationen. Daten werden dabei in sogenannten „Triples“ dargestellt und durch eindeutige Identifier referenziert (genau! Wie bei den kontrollierten Vokabularen, denn auch SKOS baut auf RDF auf).
Ein Aufbau auf einem RDF-konformen Modell erscheint sinnvoll, da die Daten so hoch interoperabel zur Verfügung gestellt werden. Außerdem ist das Datenmodell unabhängig vom Serialisierungsformat, sodass Entwickler:innen die Daten sowohl als JSON, XML, TTL, N3 oder in anderen Formaten verwenden können. Zur Darstellung von Curricula wurden bereits viele Eigenschaften durch LRMI in die Initiative schema.org eingeführt. Diese Basis erscheint als sinnvoll zur Entwicklung eines prototypischen Schemas, das als Diskussionsgrundlage zur Verwendung im deutschsprachigen Raum dienen kann. Basierend auf den formulierten Anforderungen soll ein Entwurf für ein Schema angefertigt werden.
Nachtrag: Eine Informationszusammenstellung sowie ein prototypisches Schema finden sich hier: https://kurzelinks.de/maschinenlesbare-curricula.