W marcu tego roku Komisja Europejska zaprosiła państwa członkowskie UE i inne kraje wdrażające ERK i współpracujące ESCO do udziału w pilotażu mającym na celu przetestowanie możliwości zastosowania automatycznego łączenia efektów uczenia się zawartych w opisach kwalifikacji z umiejętnościami ujętymi w ESCO, z użyciem narzędzia informatycznego wspierającego proces łączenia.

W ramach pilotażu założono przetestowanie nowych rozwiązań na przykładzie kwalifikacji z różnych dziedzin, w różnych językach i na różnym poziomie ERK. Do udziału w projekcie przystąpiła Polska, Holandia, Grecja i Słowenia, a także Rumunia i Łotwa w charakterze obserwatorów. Przewidziany termin zakończenia projektu to grudzień 2019 r.

Efektem prowadzonych prac będzie powiązanie efektów uczenia się z wybranych do pilotażu kwalifikacji z umiejętnościami z ESCO, narzędzie informatyczne wspierające proces łączenia oraz oszacowanie wysiłku potrzebnego po stronie ludzi do uzupełnienia/weryfikacji rezultatów automatycznego łączenia.

Automatyczne łączenie efektów uczenia się z umiejętnościami wykorzystuje kilka technologii z zakresu tzw. przetwarzaniem języka naturalnego, jednej z dziedzin sztucznej inteligencji. Podstawowym etapem przetwarzania tekstów w ramach opisanego narzędzia jest ich tłumaczenie maszynowe na język angielski. Umożliwia ono wykorzystanie w dalszych etapach analizy tzw. modeli językowych, reprezentujących poszczególne słowa jako punkty w wielowymiarowej przestrzeni, bądź też równoważnie: jako wielowymiarowe wektory.

Narzędzie informatyczne przygotowane przez ESCO opiera się na najbardziej popularnym modelu nazywanym Word2Vec. Taki sposób reprezentacji jest dogodny dla komputerów, pozwala na szybkie wykonywanie wielu operacji. Co ważniejsze, modele te są budowane na ogromnych zbiorach tekstów i na podstawie występowania słów w podobnych kontekstach umożliwiają odwzorowanie wielu relacji znaczeniowych, w szczególności synonimię i bliskoznaczność. Podobieństwo dwóch słów czy większych konstrukcji językowych określa się jako miarę oddalenia tych wyrażeń w wielowymiarowej przestrzeni. Najpopularniejszą miarą jest tzw. miara cosinusowa – oblicza się ją jako cosinus kąta między dwoma wektorami.