Die Arbeitsgruppe ist eine Kooperation zwischen der FSU Jena, der Stadtverwaltung Jena und weiteren Organisationen aus Wissenschaft, Beratung und öffentlicher Verwaltung. In mehreren vom Bundesministerium des Innern geförderten wissenschaftlichen Projekten erforscht die Gruppe seit Ende 2021 Wege zur Vereinfachung und Beschleunigung der Digitalisierung von Verwaltungsdienstleistungen von der Anwendung bis zur Leistungserbringung. Ziel der Arbeitsgruppe openDVA ist es, ein tragfähiges Konzept zu entwickeln, das die bestehenden Standards und Vorgaben der öffentlichen Verwaltung sowie die langfristige Erhaltung und Wiederverwendbarkeit von Wissen berücksichtigt.
Erleichterung der Erstellung und Nutzung digitaler Antragsformulare und Bearbeitungsverfahren
Mit Hilfe von Low-Code-Plattformen sollen die Ergebnisse der elektronischen Normenanalyse in digitale Antrags- und Bearbeitungsverfahren umgesetzt werden. Low-Code-Plattformen ermöglichen durch ihre benutzerfreundlichen Schnittstellen die aktive Einbindung der Fachexperten in die Anwendungsentwicklung. Ziel des Projektes ist es, eine Referenzarchitektur für eine komponentenbasierte Low-Code-Plattform zu erstellen.
Project
Canaréno
Computergestützte Analyse von elektronisch verfügbaren Rechtsnormen mit der FIM-Methode
Die Wissenschaftler untersuchen den Einsatz von künstlicher Intelligenz (Ontologien, maschinelles Lernen) zur Unterstützung und Beschleunigung der manuellen Bearbeitung von Rechtstexten für Verwaltungsprozesse mit Vorschlägen. Ziel ist es, eine Methode zur computergestützten Normenanalyse zu entwickeln.
Project
DECIDE
Data driven Exploration in Contextual Information on Decisions
„DECIDE“ ist Teil der "European Data Space for Smart Communities" und liefert den Zugang zum europäischen Kontext sowie gemeinsame Nutzung und (Wieder-)Verwendung von Entscheidungsdaten, um das Erleben von Städten in ganz Europa für alle angenehmer zu machen.
Sicherung und Bereitstellung von maschineninterpretierbarem Wissen
Mit der Erstellung eines Wissensgraphen wollen die Forscher wichtige Begriffe aus verschiedenen Themenbereichen, die für die Prozessdigitalisierung wichtig sind, sammeln, ordnen, verknüpfen und maschinenlesbar machen. Wissensgraphen erleichtern unter anderem die Nachvollziehbarkeit von maschinellen Entscheidungen und können kontextuelles Wissen in Suchmaschinen, Empfehlungssystemen und beim länder-übergreifenden Datenaustausch bereitstellen.