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Das Verständnis von bibliothekarischer Arbeit ergibt sich erst nach tie-fen Einblicken in den Berufsalltag. Das stellt sowohl eine Herausforderung für Einrichtungen dar, die Ausbildungsstellen besetzen müssen, wie zugleich auch für die Ausbildungsinteressierten, die sich der Komplexität und Herausforderun-gen der bibliothekarischen Arbeit nicht bewusst sind. Außerdem sind Besetzungs-verfahren im öffentlichen Sektor zunehmend von Vorgaben und Zeitläufen ge-prägt, die es schwer machen, die besten Kandidat*innen für Ausbildungsstellen zu finden. Daher sind Maßnahmen des Recruitings verstärkt Teil der Stellenbeset-zungsverfahren. Darüber hinaus haben Einrichtungen während der Ausbildungszeit vielfäl-tige Möglichkeiten, ihre Auszubildenden für ihre Einrichtung zu begeistern und somit eine langfristige Arbeitsbeziehung auf- und auszubauen. Im ersten Kontakt entscheidet sich aber häufig bereits, wer in welcher Einrichtung eine Ausbildung genießen kann. Der Beitrag stellt Maßnahmen des Recruitings für Fachangestellte für Medien- und Informationsdienste vor, wie sie in drei öffentlichen Großstadt-Bibliotheken ein-gesetzt werden. Obwohl teilweise unterschiedliche Rahmenbedingungen vorliegen, können bereits Ableitungen möglicher Best-Practices getroffen werden. Auch die Sicht der Auszubildenden auf das Recruiting wird skizziert. Schließlich wird die Sichtweise des Partners Berufsberatung exemplarisch aufgegriffen, um eine Gesamtansich auf das Recruiting, auch privatwirtschaftlicher Belange, zu erhalten.
Der Vision von OER zum Trotz agieren Lehrende bei der Materialerstellung weitgehend isoliert. Es fehlt ein Überblick über thematisch verwandte offene Materialien und damit die Möglichkeit, sich an vorhandenen Ressourcen zu orientieren. Klassischen Suchmechanismen in OER-Repositories fehlt es an Möglichkeiten, den konkreten Bedarf einer Lehr-Lern-Situation adäquat abzubilden – zumal die dafür nötigen Metadaten in der Praxis überwiegend fehlen oder inkonsistent sind. Der vorliegende Beitrag verfolgt einen alternativen Ansatz: Anstelle schlagwort- oder formularbasierter Suche werden Ähnlichkeitsmaße genutzt, um thematisch verwandte OER-Materialien automatisch zu identifizieren. Parallel dazu werden mittels KI-basierter Verfahren Metadaten (Titel, Autorenschaft, Schlagwörter, Dewey-Klassifikation) extrahiert, die eine Orientierung in den Ergebnissen und die Anbindung an bibliothekarische Nachweisinstrumente ermöglichen. Grundlage sind die unter einer freien Lizenz im sächsischen OPAL-Lern-Managementsystem verfügbaren Materialien. Der Beitrag beschreibt die vollständige Daten-Pipeline für Aggregation, Vorverarbeitung, Metadatenextraktion und Ähnlichkeitsanalyse. Verschiedene Methoden der Ähnlichkeitsbewertung werden implementiert und evaluiert. Die Umsetzung erfolgt mit freien
LLMs auf lokalen Rechnern. Ein interaktiver Graph demonstriert als Proof-of-Concept, wie Ähnlichkeitsstruktur und Metadaten zusammenwirken, um eine explorative Suche in heterogenen OER-Beständen zu ermöglichen.
Bibliotheksangebote niederschwellig und allgegenwärtig zur Verfügung zu stellen, erfordert ein hohes Maß an Ressourcen. Dabei können Angebote des Dritten Ortes (Oldenburg 1999, 2001) nicht einfach in den digitalen Raum transferiert werden, sondern müssen hier als komplementär additiv verstanden werden. Den Bibliotheksort einer breiten Gesellschaft anzubieten, bedeutet die Öffnung in einem 24/7-angelehnten Ansatz. Unabhängig von der Lösungsstrategie, die mittels personeller oder technischer Ressourcen die Öffnung ermöglicht, wird dies als Open Library verstanden. Das Angebot des Internet Archivs Open Library versteht darunter die Verfügbarmachung im rein-digitalen Kontext. Im deutsch sprachigen Raum werden für Open Library auch Begriffe Selbstbedienungsbibliothek (Drude 2017), Schlüsselbibliothek (Johannsen 2012) oder wie bei den Hamburger Öffentlichen Bücherhallen FlexiBib genutzt, um sich abzugrenzen. In diesem Artikel verstehen wir unter dem Begriff Open Library die Öffnung des Bibliotheksraumes und somit vornehmlich im analogen Sinn.
In diesem Artikel werden Möglichkeiten und Herausforderungen des personalisierten Lernens mit und durch IT-Systeme aufgezeigt. Zielstellung ist es, Lehrende bei diesbezüglichen Entscheidungen zu unterstützen. Dafür wird zum einen eine wissenschaftlich empirische Perspektive eingenommen und herausgearbeitet, welche Ansätze zur Umsetzung personalisierten Lernens evidenzbasiert sind. Zum anderen werden niedrigschwellige Umsetzungsmöglichkeiten vorgestellt sowie anhand eines Fallbeispiels Erfahrungen und Herausforderungen mit personalisiertem Lernen in der Lehre diskutiert.
