Projekt

Career Decision Evidence Engine

Ein erklaerbares Decision Interface fuer Studium, Beruf, Ausland, Gruendung und parallele Strategien.

HTML · JavaScript · LocalStorage · Decision Modeling · O*NET

2026

Product Snapshot

Role: Unabhaengiger Produktprototyp
Users: Menschen mit mehreren Karrierepfaden, die veraenderliche Evidenz statt eines einmaligen Scores brauchen.
Stage: Interaktiver lokaler Prototyp abgeschlossen; die Public Description entfernt alle persoenlichen Entscheidungsdaten.
Focus: Multi-path-Vergleich, O*NET Assessments, Gewichte, Evidence Networks, Sensitivity und Export.
Validation: Prefilled Structures, interaktives Scoring, verknuepfte Evidenz, Local Persistence, Export und Parallelstrategien.
Public Proof: Funktionierende lokale HTML/JavaScript-App; GPA, Familie, Assets, Interessen und andere private Inputs bleiben ausgeschlossen.

Next Step

Portfolio PDF About the Founder Email

Entscheidungsproblem

Karriereentscheidungen werden oft binaer formuliert. Real verbinden sie Zeit, Opportunity Cost, Risiko, Identitaet, Skills und parallele Optionen. Ein Total Score kann falsche Sicherheit erzeugen.

Der Prototyp bringt Studium, Beruf, Ausland, Gruendung und parallele Strategien in ein anpassbares Modell.

Kerninteraktion

Nutzer koennen Evidenz aktualisieren, Kriterien und Gewichte aendern, O*NET-artige Assessments einbeziehen, Support- und Conflict-Links pruefen, lokalen State speichern und die Analyse exportieren.

Parallelstrategien gelten als legitime Option und nicht als gescheiterte Entscheidung.

Privacy-Grenze

Die lokale Originalversion enthaelt echte persoenliche Inputs. Der Public Record beschreibt nur das System und entfernt Noten, Familienbedingungen, Assets, Beziehungen und Praeferenzen.

Produkturteil

Das Ziel ist keine Antwort, sondern eine pruefbare und veraenderbare Begruendung. Der Prototyp beeinflusste direkt die Decision-Support-Richtung von Life Exchange.

Limit

Gewichte kommen weiter vom Nutzer und ersetzen keine Interviews, Opportunity Tests oder Longitudinal Tracking. Der naechste sinnvolle Schritt ist Prediction-versus-Outcome Error.