Die Auswahl qualifizierter Bewerber*innen für Lehrstühle stellt bisher eine Herausforderung dar – ungeachtet der Vielzahl von Ausschreibungen für neue Professuren an Universitäten und Fachhochschulen im Bereich der Technikwissenschaften und speziell im Umfeld I 4.0. Noch immer stützt sich die Bemessung wissenschaftlicher Leistung, insbesondere bei Berufungsverfahren, überwiegend auf bibliometrische Indizes, die lediglich die Zitationen von Publikationen berücksichtigen. Die publikationsbasierte Indikatorik greift im Bereich der Technikwissenschaften und besonders im Umfeld I 4.0 bei der Auswahl entsprechender Kandidat*innen jedoch zu kurz. Daher müssen zukünftig noch weitere wesentliche Kriterien Berücksichtigung finden.

Ziel der ersten Phase des Projekts Evalitech war es daher, im Rahmen einer Voruntersuchung eine innovationsorientierte Evaluationsmetrik für Industrie 4.0 auf der Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz zu entwickeln und pilotartig zu implementieren.  Die Hauptmethodik bestand in der Erhebung von Informationen zu Angaben von Expert*innen im Kontext Industrie 4.0 zu den Kriterien der neuen Indikatorik sowie dem Einsatz von fortgeschrittenen (Sprach-)Technologien zum Information Retrieval sowie der Extraktion und Visualisierung wesentlicher Informationen. Das Vorhaben EVALITECH wurde gemeinsam vom Speech and Language Technology Lab des DFKI Berlin, dem Fraunhofer IML und der Firma Ubermetrics Technologies GmbH durchgeführt und durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert (Förderkennzeichen 02P17D262).