CV3.0 - Le dossier CV electronique pour les étudiants BFH

Plusieures données et informations importantes d'un étudiant sont collectées et stockées pendant les études. Comment ces informations peut être enregistrée et disséminée pour une recherche d'emploi par lui même?

Fiche signalétique

  • Département HESB | Technique et informatique
  • Pôle de recherche Mobilité de la société d'information
  • Champ de recherche ICT-Based Management
  • Durée 01.01.2013 - 30.06.2014
  • Direction du projet Gerhard Hassenstein
  • Équipe du projet Andreas Spichiger
    Pascal Mainini
    Gerhard Hassenstein
    Fabienne Kuhn
    Sabine Zumstein
  • Partenaires - établissements de recherche, y c. BFH HESB | Economie, Santé, Travail social
  • Mots-clés Web sémantic, dossier de performance, CV academique, formation continue à vie

Contexte initial

Les sources de données important pour un CV académique doivent être identifiés. Un accès examplaire à une source de données sera développé et provisionné par un stack Web sémantique (linked data layer). Le stockage infalsifiable des données et un accès contrôlé par des tiers doit aussi être développée. Dans un PoC une intégration de quelques informations simple dans un réseau professionnel doît être également montrée.

But

Le traitement des donnés et des information nécessaires et sa dissémination par les diplômés doît être montrés en forme d'une étude de faisabilité conceptuelle et technique, basée sur les technologies du Web sémantique.

Compétences clés

gestion des identités électroniques, authentification et autorisation, Web sémantique, RDF

Résultat

Die für einen akademischen Lebenslauf relevanten Daten wurden identifiziert, aufgearbeitet und in Form einer Ontologie modelliert. Es wurde ein WebID IdP geschrieben und unter 'public license' veröffentlicht. Der kontrollierte Zugriff auf Daten (auf Triple Ebene) und wie Daten mittels digitaler Signatur fälschungssicher in Linked Data versiegelt werden können, wurde analysiert und mit Code-Beispielen exemplarisch umgesetzt.

Perspectives

Die Erkenntnisse dieser Forschungsarbeit beinhalten wesentliche Grundlagen zur sicheren Zugriffssteuerung (Authentisierung und Autorisierung), sowie zur Verifikation der Datenauthentizität und -integrität im Linked Data Kontext.