Entwicklung und Evaluation eines Webtools zum Matching von Paaren und Communities im Mentoring-Bereich

Hintergrund

CyberMentor ist Deutschlands größtes E-Mentoring-Programm für Mädchen in MINT. Das Mentoring erfolgt über eine geschützte Online-Plattform. Schülerinnen der 6. bis 12. Klasse werden ein Jahr von einer persönlichen Mentorin begleitet, die als Rollenvorbild zu MINT-Aktivitäten anregt und Hinweise zur Studien- und Berufswahl gibt. Jedes dieser Mentoring-Paare wird mit einem weiteren Mentoring-Paar zu einer 4er-Community zusammengefügt, um den Austausch der Mentees und Mentorinnen untereinander zu fördern. Um eine gute Grundlage für den Erfolg des Mentorings zu bieten, müssen sowohl Mentee und Mentorin optimal aufeinander abgestimmt werden, als auch die bestmögliche Zusammenstellung der Communities gefunden werden. Dazu sollen anhand von relevanten Parametern (wie z.B. MINT-Interessen) Ähnlichkeiten berechnet und anhand von Matching-Algorithmen Paarungen gefunden werden.

Zielsetzung der Arbeit

In dieser Arbeit soll eine Möglichkeit gefunden werden, das Matching von Mentees und Mentorinnen, sowie die Zusammenstellung von 4er Communities anhand gemeinsamer Parameter digital umzusetzen. Das System soll die Administratoren transparent durch den Matchingprozess führen und ihnen an entsprechenden Stellen die Möglichkeit bieten, die berechneten Matchings manuell anpassen zu können.

Konkrete Aufgaben

Untersuchung verschiedener, im Hinblick auf das bestehende Problem relevanter Matching-Ansätze aus Wirtschaft, Literatur und Forschung

Auswahl geeigneter Matching-Algorithmen

Implementierung einer Administrationskomponente für das CMS-System Joomla zur Unterstützung des Matchingprozesses von CyberMentor

Erwartete Vorkenntnisse

Keine

Weiterführende Quellen

Cai, Xiongcai; Bain, Michael; Krzywicki, Alfred; Wobcke, Wayne; Kim, YangSok; Compton, Paul; Mahidadia, Ashesh (2012): Reciprocal and Heterogeneous Link Prediction in Social Networks. In: Pang-Ning Tan, Sanjay Chawla, ChinKuan Ho und James Bailey (Hg.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, Bd. 7302: Springer Berlin Heidelberg (Lecture Notes in Computer Science), S. 193–204.

Greenberg, ArielM; Kennedy, WilliamG; Bos, NathanD (Hg.) (2013): Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling and Prediction: Springer Berlin Heidelberg (Lecture Notes in Computer Science).

https://de.wikipedia.org/wiki/Matching_(Graphentheorie)