Geförderte Projekte
Projekt
Zusammen mit der Technischen Hochschule OWL und der incluedo GmbH entwickelt fabbrain ein Demonstrator-System für ein organisationsübergreifendes Personalvertretungsmanagement für die Schulbegleitung (im Rahmen von Inklusion) mit KI-basierten Algorithmen, welches Vertretungszuordnungen in Echtzeit als Entscheidungsgrundlage für das Vertretungsmanagement zur Verfügung stellt.
Projekt-Partner
fabbrain entwickelt das Vertretungsmanagement-System für die Schulbegleitung.
Der Lehrstuhl von Professorin Dr. Jessica Rubart (mit Valentin Grimm) von der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe erforscht und entwickelt die zugehörige KI für das Vertretungsmanagement-System.
Ziel
Ziel ist es, die Vertretungsdichte und -qualität durch Abgleich priorisierbarer Kriterien (Eignung – z.B. bei geforderten Fachkräften, Elastizität – d.h. zeitliche Verfügbarkeit im Tagesablauf, Mobiltät, Entfernung zum Vertretungseinsatz, bisherige Einsatzhäufigkeit, etc.) zu maximieren. Die Anzahl der zu berücksichtigen Parameter ist hierbei so hoch, dass der menschliche Bearbeiter und auch effiziente Algorithmen oft nur näherungsweise eine optimale Lösung finden können. Das KI/maschinelle Lernen ermittelt auf Basis historischer (Trainings-)Daten einen Dispositionsalgorithmus und die zugehörige Parametrierung, welche auch bei steigenden Schüler- und Mitarbeiteranzahlen in Echtzeit passende Vertretungen sicherstellen können.
Das Vorhaben kann die Vertretungsdichte und -qualität darüber hinaus maximieren, indem es träger-übergreifend anonymisiert auf Springer-Pools mehrerer Träger der Kinder- und Jugendhilfe zugreift und die Kapazitäten optimal nutzt. Insbesondere kleine Träger können sonst einen kurzfristig auftretenden oder länger andauernden Vertretungsfall mit eigenen Ressourcen nicht abdecken und Kinder nicht am Unterricht teilnehmen. Durch den anonymisierten Austausch von Bedarfs- und Kapazitätsdaten kann das System – fakultativ auch in Form einer zentralen Plattformlösung – eine hohe Anzahl an Vertretungsfällen abdecken.
Das Problem
Im Krankheitsfall von Schulbegleiter*innen muss meistens schon zur ersten Unterrichtsstunde ein qualifizierter Ersatz zur Verfügung stehen, damit die zu begleitenden Schüler*innen reibungslos am Unterricht teilnehmen können.
Die Organisation solcher Vertretungseinsätze ist zeitkritisch und insbesondere in größeren Einrichtungen aufgrund der Menge auftretender Fälle in der Kürze der Zeit organisatorisch sehr herausfordernd und oft nur näherungsweise optimal.
Das Vertretungsmanagement in der Schulbegleitung ist in der Praxis zumeist noch manuell, höchstens in Form von Outlook-Kalendereinträgen, organisiert. Das ist ressourcenintensiv und bei spontan auftretenden Krankheitsfällen in der Kürze der morgens zur Verfügung stehenden Zeit kaum praktikabel. Die Anzahl realisierter Vertretungseinsätze hängt bislang allein vom Know-How der menschlichen Bearbeiter*innen ab.
Lösung
Ein automatisiertes und mittels KI selbst optimierendes Vertretungsmanagement-System kann hier das menschliche Vertretungsmanagement substantiell unterstützen, indem es auf Grundlage von Mitarbeiter- und Klienten-Daten, (ÖPNV-)Reisezeiten und -Taktung, Qualifikationen, bisheriger Einsatzhäufigkeit, zeitlicher Verfügbarkeit, … in Echtzeit automatisiert Zuordnungen von unbegleiteten Schüler*innen und auf Abruf (durch gleichzeitige Krankheitsfälle von sonst zu begleitenden Schülern) zur Verfügung stehenden Kräften vornimmt. Auf Basis historischer Daten kann ein lernendes System das Verbesserungspotential beziffern und die Qualität der Vertretungen erhöhen.
