Bouw aan een centraal leerprofiel dat leerdata uit verschillende systemen samenbrengt. Je onderzoekt hoe leeractiviteiten, certificeringen en kennisgebieden gekoppeld kunnen worden aan één gebruikersprofiel. Zo maak je gepersonaliseerd leren, aanbevelingen en voortgangsinzichten beter mogelijk.
Mensen leren niet alleen binnen één leerplatform (learning management system, LMS). In de praktijk volgen zij ook trainingen via externe leeromgevingen, zoals Pluralsight, LinkedIn Learning of Microsoft Learn en worden behaalde trainingen, certificeringen en kennisniveaus soms vastgelegd in interne bronsystemen. Daardoor ontstaat leerdata op meerdere plekken. Als die informatie niet samenkomt, blijft het lastig om een volledig en actueel beeld van kennis, interesses en voortgang op te bouwen.
Voor een modern leerplatform is zo’n centraal gebruikersprofiel waardevol. Het helpt om gerichter content aan te bieden, voortgang beter te volgen en leeradviezen beter te onderbouwen. De uitdaging is om leerdata uit verschillende typen bronnen op een beheersbare, uitbreidbare en herbruikbare manier samen te brengen, zodat nieuwe bronnen later aangesloten kunnen worden zonder het centrale profiel opnieuw te ontwerpen.
Deze afstudeeropdracht maakt deel uit van het project ‘Operation: Human Intelligence‘. In dit project bouw je samen met andere IT-studenten aan het leerplatform van de toekomst: open source, Europees en AI-assisted. Zo help je deelnemers écht verder met een platform dat zich aanpast aan verschillende manieren van leren.
De opdracht
Ontwerp en realiseer een oplossing waarmee leerdata uit externe leerplatformen en een generieke interne bron gekoppeld kan worden aan een centraal gebruikersprofiel binnen het leerplatform.
Je onderzoekt welke gegevens uit verschillende bronnen bruikbaar zijn voor profielopbouw, zoals gevolgde trainingen, behaalde certificeringen en vastgelegde kennisgebieden. Daarna werk je een generiek datamodel uit voor een centraal leerprofiel en ontwerp je een koppelvlak waarmee verschillende bronnen aangesloten kunnen worden. Op basis daarvan realiseer je een eerste werkende versie waarin minimaal twee externe bronnen en één generieke interne bron worden gekoppeld.
Ook beschrijf je hoe de oplossing later uitbreidbaar gemaakt kan worden naar andere systemen, zonder dat het centrale profielmodel opnieuw ontworpen hoeft te worden.
De uitkomst laat zien hoe leeractiviteiten en profielinformatie uit meerdere bronnen zichtbaar gemaakt kunnen worden in één centraal profiel en hoe dat profiel bruikbaar is voor voortgang, aanbevelingen en rapportage.
Over Info Support
Info Support is specialist in maatwerksoftware, data/AI solutions, beheer en trainingen en actief in de sectoren Finance, Industry, Agriculture, Food & Retail, Mobility & Public en Healthcare. Wij bieden solide en innovatieve oplossingen voor complexe en bedrijfkritische softwarevraagstukken. Onze hoofdkantoren zijn gevestigd in Veenendaal (NL) en Mechelen (BE). Op dit moment zijn er circa 500 medewerkers bij Info Support in dienst.
De werkwijze van Info Support kenmerkt zich door een aantal kernwaarden: soliditeit, integriteit, vakmanschap en passie. Deze kernwaarden zijn verweven in ons werk en de manier waarop we met elkaar omgaan.
Om te zorgen dat alle medewerkers altijd op de hoogte kunnen zijn van de nieuwste ontwikkelingen beschikt Info Support over een inhouse IT Academy waar graag wordt voldaan aan de honger naar meer of andere kennis en vaardigheden.
Om deze opdracht te kunnen doen is B2-taalvaardigheid in het Nederlands vereist.
