Wissenschaftlicher Verortung
Matching-Märkte sind spezialisierte Plattformen, auf denen Angebot und Nachfrage nach bestimmten Waren, Dienstleistungen oder Möglichkeiten effizient zusammengebracht werden, wobei die Präferenzen der Teilnehmenden eine zentrale Rolle spielen. Im Kontext des Matchings von Studierenden mit Schulpraktikumsplätzen im Ausland geht es darum, eine optimale Zuordnung zwischen den Studierenden, die internationale Erfahrungen sammeln möchten, und den Schulen, die bereit sind, diese Praktikant*innen aufzunehmen, zu finden.
Die Verwendung von Informationsblättern, in denen Studierende und Schulen ihre Präferenzen, Fähigkeiten, Bedürfnisse und Angebote detailliert angeben, bildet die Grundlage für ein effektives Matching und wird von allen Partnern im Voraus vereinbart und entwickelt. Ein geeigneter Mechanismus für diesen Kontext ist der Gale-Shapley-Algorithmus, auch bekannt als „Stable Marriage Algorithm“, der darauf ausgelegt ist, stabile Übereinstimmungen zwischen zwei Gruppen auf der Grundlage ihrer Präferenzen zu finden, ohne dass Konflikte oder unerwünschte Zuordnungen entstehen. In anderen Worten: Nachdem alle Studierenden ihren Praktikumsplatz zugewiesen bekommen und alle Schulen ihre Praktikant*innen erhalten haben, gibt es kein Paar aus einem/er Studierenden und einer Schule, die beide lieber miteinander als mit ihrem aktuellen Match zusammenarbeiten würden.
Die zentralen Fragestellungen in diesem Prozess umfassen, wie die Präferenzen der Studierenden und Schulen am besten erfasst, gewichtet und in den Matching-Algorithmus integriert werden können. Zudem ist die Frage der Fairness und Transparenz des Matchings von Bedeutung, insbesondere in Bezug auf die Gleichberechtigung der Teilnehmenden und die Nachvollziehbarkeit der Zuordnungsentscheidungen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Flexibilität des Systems, um mit ungleichen Poolgrößen umgehen zu können und eine möglichst hohe Anzahl an Matches zu ermöglichen. Durch die Entwicklung eines digitalen Matchmaking-Tools, das auf den Präferenzen und Informationen aus den Fact Sheets von Studierenden und Schulen basiert, kann der Prozess der Zuordnung effizienter, gerechter und zugänglicher gestaltet werden. Das Tool soll zwar nicht die menschlichen Komponenten des Matching-Prozesses ersetzen, wie z. B. das Treffen mit Schulvertreter*innen oder die Diskussion über die Fähigkeiten und Wünsche der künftigen Praktikant*innen, aber es soll Zeit und Arbeitskraft freisetzen, indem es die Optionen anhand objektiver Kriterien filtert und die besten Übereinstimmungen für jedes potenzielle Praktikum vorschlägt. Dies fördert nicht nur die internationale Mobilität, sondern trägt auch dazu bei, dass die Vorteile des Projekts nachhaltig in anderen Kontexten genutzt werden können.
Mit personellen und technischen Ressourcen aus dem MediaLab des RWTH-Lehrerbildungszentrums soll das Matching-Tool ab dem Frühjahr 2025 in einer sechsmonatigen Bachelorarbeit in Informatik und Programmierung entwickelt werden, gefolgt von einer Test- und Implementierungsphase, die das Tool im Idealfall bis Ende 2025 allen Projektpartnern zur Verfügung stellt und das manuelle Matching von Studierenden mit Gastschulen schrittweise ergänzt.
