Dissertationen

in Arbeit

abgeschlossen

Viktoria Pammer

Automatic Support for Ontology Evaluation - Review of Entailed Statements and Assertional Effects for OWL Ontologies

Die Motivation Wissen formal zu repräsentieren besteht üblicherweise darin es für Maschinen verarbeitbar zu machen. Daher werden Wissensrepräsentationsformalismen sinnvollerweise so gewählt, daß sie gut automatisch verarbeitbar sind. Darunter leidet allerdings häufig die Verständlichkeit der Repräsentation für Menschen. Auf der anderen Seite sind es meistens Menschen, die Wissen formalisieren oder formalisiertes Wissen aktuell halten müssen. Diese Diskrepanz ist die zentrale Motivation der vorliegenden Doktorarbeit, Möglichkeiten zu untersuchen wie die Evaluierung der konzeptionellen Richtigkeit von Ontologien automatisch unterstützt werden kann. Wenn zum Beispiel ein logischer Satz zu einer Ontologie, einem formalen Wissensmodell über Konzepte und Beziehungen zwischen Konzepten, hinzugefügt wird, kann es passieren daß die Ontologie zwar logisch weiterhin widerspruchsfrei ist aber konzeptionell falsch. Als spezieller Formalismus werden im Rahmen dieser Doktorarbeit Beschreibungslogiken betrachtet. Zuerst wurde sowohl analytisch als auch anhand einer Benutzerstudie betrachtet, inwieweit die systematische Begutachtung von Inferenzen den Ontologieevaluierungsprozess unterstützen kann. Als weitere Forschungstätigkeit wurde die Verwendung von konkreten Daten zur Erstellung von Beispielen fur die Bedeutung von logischen Sätzen über Konzepte und Relationen, terminologische und Rollenaxiome, untersucht. Vor der vorliegenden Doktorarbeit wurden in der Literatur den Auswirkungen von terminologischen und Rollenaxiomen auf konkrete Daten kaum Bedeutung geschenkt. Es war also notwendig, zuerst eine formale Definition zu finden die dem Ziel entspricht, Wissen über Daten das neu hinzukommt oder verloren geht auszudrücken. Darauf aufbauend werden die Entscheidbarkeit des Problems gezeigt und ein Entscheidungsalgorithmus beschrieben. Beide Forschungsarbeiten führten zu einer Erweiterung des MoKi, eines wiki-basierten Ontologieeditors, um Funktionalitäten die Ontologieevaluierung unterstützen. MoKi ist somit, nach bestem Wissen der Autorin, zu diesem Zeitpunkt der einzige State-of-the-Art Ontologieeditor der konzeptionelle Ontologieevaluierung unterstützt.

Andreas Rath

User Interaction Context - Studying and Enhancing Automatic User Task Detection on the ComputerDesktop via an Ontology-based User Interaction Context Model

Das Forschungsthema Benutzerkontext hat in letzter Zeit an Dynamik gewonnen, dank dem Interesse von mehreren etablierten Forschungsbereichen, wie Information Retrieval, Personal Information Management, Technology Enhanced Learning sowie Task- und Prozessmanagement. Im Bereich Information Retrieval wird der Benutzerkontext für die Personalisierung der Suchanfrage und -ergebnisse verwendet, im Personal Information Management für die Verknüpfung von Aufgaben, Prozessen, Personen, Dokumente und Projekte, im Task- und Prozessmanagement für die automatische Detektierung von Aufgaben und Prozessabläufen sowie in den Bereichen Technology Enhanced Learning und dem Wissensmanagement zur Erstellung von detailierten Benutzerprofilen um geeignete Lern- und Arbeitsmaterialien bereitstellen zu können. Die automatische Erkennung der Aufgabe des Benutzers ist eine wichtige Herausforderung im Bereich der Benutzerkontexterkennung, denn sobald die Aufgaben der Benutzer erkannt wurden, können diese besser unterstützt werden. Die automatische Aufgabenerkennung des Benutzers am Computer-Desktop wird klassisch als maschinelles Lernproblem gesehen. Bis jetzt ist dieses nur mit Text-basierten und Sequenz-basierten Merkmalen modeliert worden. Weiteres sind auch keine öffentlichen Standarddatensätze über Laborexperimente oder über Experimente in der realen Welt zur Untersuchung der Taskerkennung verfügbar.
Das Ziel dieser Dissertation ist die automatische Erkennung der Aufgabe des Benutzers am Computer-Desktop um eine Aufgaben-spezifische Unterstützung zu ermöglichen. Besonders wichtig ist dies für Wissensarbeiter, die komplexe Aufgaben lösen müssen und mit einer großen Menge an Informationen in der heutigen wissensbasierten Welt konfrontiert sind. Genauer gesagt, geht es in dieser Forschungsarbeit um die Untersuchung und die Verbesserung der automatischen Aufgabenerkennung an Hand eines Ontologie-basiertes Benutzer-Interaktions-Kontext-Modells (User Interaction Context Model, kurz UICO) am Computer-Desktop. Der Benutzerinteraktionskontext (User Interaction Context) ist eine Teilmenge des Benutzerkontextes und ist definiert als "alle Interaktionen des Benutzers mit Ressourcen, Anwendungen und dem Betriebssystem auf dem Computer-Desktop". Die vorgeschlagene Ontologie einschließlich dem automatisch erkanntem Benutzerinteraktionskontext wird für die Merkmalskonstruktion für die automatische Aufgabenerkennung, genauer gesagt die automatische Klassifizierung der Aufgabe des Benutzer, verwendet.
Diese Arbeit stellt einen neuartigen Ansatz zur Aufgabenerkennung, genannt die "Ontologie-basierte Aufgabenerkennung", dar und evaluiert diese auf Basis von drei voneinander unabhängigen Datensätzen mit über 500 Aufgaben ausgeführt von über 40 Benutzern aus zwei verschiedenen Domänen. Diese Datensätze resultierten aus drei Laborexperimenten, die als Teil dieser Forschungsarbeit durchgeführt wurden. Die wichtigsten Erkenntnisse der Evaluierungen sind: (i) eine Kombinationen von Merkmalen konstruiert aus der UICO erreichen fast immer eine höhere Genauigkeit bei der Aufgabenerkennung als Merkmalskombinationen existierender Ansätze, (ii) der J48 Decision Tree und Naive Bayes Klassifikator erreichen auf den untersuchten Datensätzen global gesehen eine höhere Genauigkeit als die k-Nearest Neighbor und Linear Support Vector Machine Algorithmen, (iii) sechs einzelne robuste Merkmale konnten identifiziert werden, die eine gute Trenneigenschaft für die Klassifizierung der Aufgaben auf allen untersuchten Datensätze liefern (das acc. obj. name Merkmal, das window title Merkmal, das used res. metadata Merkmal, das acc. obj. value Merkmal, das datatype properties Merkmal und das acc. obj. role Merkmal), (iv) die besten Ergebnisse für die automatische Aufgabenerkennung wurden durch die UICO Kategorie Application Cat. und durch die Kombination aller 50 Merkmale (All Categories) erreicht und (v) wissensintensiven Aufgaben können ebenso wie Routineaufgaben mit hoher Genauigkeit klassifiziert bzw. automatisch erkannt werden.

Barbara Kump

Evaluierung des Domänenmodells von adaptiven arbeitsintegrierten Lernsystemen

Adaptive Lernsysteme sind vielversprechende Mittel zur Unterstützung von arbeitsintegriertem Lernen. Zur Herstellung von Adaptivität in einem Lernsystem sind ein Domänenmodell, ein Lernermodell, und ein Instruktionsmodell erforderlich. Bestehende Evaluierungsansätze berücksichtigen das Benutzer- und das Instruktionsmodell. Das Domänenmodell wird meist vernachlässigt, was jedoch die Adaptierung beeinträchtigen kann. In der Dissertation leite vier Fragestellungen für das Domänenmodell eines adaptiven arbeitsintegrierten Lernsystems ab: (Q1) Ist die Menge der Aufgaben vollständig und korrekt?, (Q2) Ist die Menge der Fähigkeiten vollständig und korrekt?, (Q3) Ist die Anforderungs-Relation korrekt (Inhaltsvalidität)? und (Q4) Sind aus der Anforderungs-Relation abgeleitete Inferenzen korrekt (Anwendungsvalidität)?. Zur Beantwortung dieser Fragestellungen schlage ich eine Reihe von Datenerhebungsmethoden und Auswertungsmethoden vor. Im empirischen Teil beschreibe ich die Anwendung aller Methoden in insgesamt 6 Fall- und Methodenstudien in 4 verschiedenen Lerndomänen. Fallstudie 1 war eine umfassende Studie in der studentischen Domäne Statistische Datenanalyse, bei der Q1, Q2 und Q3 im Zentrum standen. In Fallstudie 2 wurden hauptsächlich Q1 und Q2 für die reale Arbeitsdomäne Flugsimulation untersucht. In Methodenstudie 1 und 2 wurde die psychometrische Qualität (Reliabilität und Validität) von Selbst- und Fremdeinschätzungen betrachtet. In Fallstudie 3 wurde Q4 in den beiden realen Arbeitsdomänen Innovationsmanagement und Flugsimulation betrachtet. In Fallstudie 4 wurden Q1 und Q2 für die Domäne Innovationsmanagement beantwortet. Anhand der Ergebnisse aus den empirischen Studien werden methodische Implikationen für die Verwendung und Kombination der Methoden abgeleitet, sowie mögliche Schlussfolgerungen ausführlich diskutiert.

Peter Scheir

Assoziative Suche für das Semantic Web
Ein netzbasierter Suchansatz unter Berücksichtigung semantischer und inhaltsbasierter Ähnlichkeiten

Während im gegenwärtigen Web das Sammeln von Information großteils
von Menschen durchgeführt wird, soll es das Semantic Web ermöglichen
diese Aufgabe durch Computerprogramme erledigen zu lassen. Zu diesem
Zweck wird Information im Web mit maschinen-interpretierbaren Daten
angereichert, welche Aufschluss über deren Bedeutung (Semantik)
geben. Ansätze für die Suche im Semantic Web bauen auf diesen
semantischen Metadaten auf und binden sie als zusätzliche
Information in den Suchprozess ein um eine Steigerung der
Retrieval-Leistung zu erzielen. Während die Vergabe von semantischen
Metadaten zu Ressourcen im Web als eine zentrale Komponente für die
Realisierung des Semantic Web gilt, ist im gegenwärtigen Web nur ein
kleiner Anteil an Ressourcen mit semantischen Metadaten annotiert
und somit für Maschinen interpretierbar.

In der vorliegenden Arbeit wird ein Beitrag zu dem sich derzeit noch
in einer frühen Phase befindlichem Forschungsfeld der Suche im
Semantic Web geleistet, indem ein Suchansatz für das Semantic Web
entwickelt und evaluiert wird. Als Ergänzung zur exakten Suche
basierend auf semantischen Metadaten sind in das entwickelte Modell
Methoden aus dem assoziativen Retrieval integriert. Assoziatives
Retrieval ist ein Such-Paradigma aus dem Information Retrieval,
welches versucht ausgehend von einer Menge an relevanter Information
potentiell relevante Zusatzinformation zu identifizieren, um die
Suchergebnisse durch zusätzliche relevante Information zu
verbessern. Im konkreten Fall werden Assoziationen basierend auf
semantischer Ähnlichkeit zwischen Konzepten aus einer Ontologie und
inhaltsbasierter Ähnlichkeit zwischen Ressourcen erzeugt. Neben
einer generellen Steigerung der Retrieval-Leistung werden mit diesem
Ansatz Situationen, in denen wenige Ressourcen mit semantischen
Metadaten annotiert sind adressiert, um die Ergebnisse eines
Retrieval-Systems auf Basis des entwickelten Modells zu verbessern.
Das entwickelte Modell wird anhand eines Systems für die Suche am
Semantic Desktop umgesetzt und basierend auf dieser Implementierung
evaluiert.

Ines Puntschart

Wissensaustausch über (un)moderierte Diskussionsforen

Konzeption, Anwendung und Evaluierung im Kontext von Lehre an Universitäten

Ziel der Arbeit ist es zunächst zu untersuchen, wie Instrumente für den Wissensaustausch, speziell Diskussionsforen aber auch Blogs, in der Lehre effizient und effektiv eingesetzt werden können. Für diesen Zweck werden anhand eines Kreislaufes aus Design, Re-Design(s) und Evaluierung über einen Zeitraum von 2 Jahren hinweg drei unterschiedlich konzipierte Case Studies an der Technischen Universität Graz mit rund 450 Studierenden und insgesamt 12 Lehrenden/Studienassistenten durchgeführt. Die Lehrenden haben dabei die Aufgabe den Wissensaustausch mit den Instrumenten für den Wissensaustausch bestmöglich zu unterstützen – diese Rolle wird häufig auch als e-Moderator bezeichnet. Ausgehend von einer umfangreichen Literaturstudie sowie der Analyse gesetzter Aktionen von e-Moderatoren in den Diskussionsforen der ersten Case Study, werden effekt-äquivalente Interventionen abgeleitet, d.h. Interventionen die genau die Effekte generieren, die auch ein e-Moderator durch eine Aktion seinerseits erreicht (z.B. Motivation von Studierenden an der Diskussion mitzuwirken). Die Hauptidee der effekt-äquivalenten Interventionen besteht jedoch darin, dass sie zwar dieselben Effekte generieren, wie eine Aktion eine e-Moderators, allerdings ohne, dass Arbeit für den e-Moderator entsteht. Dass diese Idee tatsächlich greift, wird in einer weiteren Case Study empirisch gezeigt. Eine umfangreiche Matrix, die Aktionen von e-Moderatoren effekt-äquivalenten Interventionen zuordnet, ist ein wesentliches Ergebnis dieser Arbeit. Ergänzt wird dies um Guidelines für den Einsatz von Wikis und Blogs in der Lehre, sodass auch weitere moderne Werkzeuge zum Wissensaustausch in der Arbeit berücksichtigt werden.

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Johannes Farmer

AD-HOC - Eine Methodik zur Entwicklung von virtuellen Lern-Arbeitsumgebungen

Im unternehmerischen Umfeld bedarf es virtueller Lern-Arbeitsumgebungen, die Neulinge und Experten gleichermaßen effizient unterstützen und Lernunterstützungsformen in spezifischen Aufgabenbereichen ad hoc anbieten. Derzeit muss kontextspezifische Lernunterstützung aber aufwendig Maß geschneidert und in Form eines von Grund auf neu entwickelten Systems in die
Arbeitsumgebung eingeführt werden.

Mit dieser Dissertation wurde zur Lösung dieses Problems ein effizienter Entwicklungsprozess für solche virtuellen Lern-Arbeitsumgebungen - die so genannte AD-HOC Methodik - entwickelt und getestet. Bei der AD-HOC Methodik werden Lernproblemsachverhalte mit Learning Patterns, die, ähnlich den Object Oriented Design Patterns, für verschiedene Lernmuster geeignete
Unterstützungsformen beschreiben, adressiert. Die Umsetzung der Lernunterstützungsformen geschieht dann mit "generischen Funktionen". Mit diesen werden die Designanforderungen der Umgebung mit den kommunikations-, kooperations- und informationsbezogenen Werkzeugen vorhandener Systeme in Beziehung gesetzt, um darauf basierend die virtuelle Lern-Arbeits-
umgebung umzusetzen. Schließlich wurde die AD-HOC Methodik in drei Fallstudien in unterschiedlichen Bereichen erfolgreich getestet.

Somit steht mit dieser Dissertation erstmals eine systematische Methodik zur effizienten und kostengünstigen Entwicklung von virtuellen Lern-Arbeitsumgebungen zur Verfügung.

Schlüsselwörter: Wissensmanagement, E-Learning, CSCL, Wissensarbeit, Learning Pattern Katalog, Generische Funktionen, Produktivität, System Design.

Tobias Ley

Organizational Competency Management - A Competence Performance Approach

This work is concerned with a new approach in organizational Competency Management.

The goal is to develop a method that is practically feasible for organizational settings, is firmly based in psychological conceptions of human competence and performance in the workplace, and employs a degree of mathematical formalization that improves possibilities for establishing the validity of the implementation. The approach is developed on the basis of the Competence Performance approach (Korossy, 1997, 1999) which is based on the fundamental idea of establishing prerequisite relations on the set of competencies and performances, so as to allow efficient assessment. The structures that can be derived from these relations can also be interpreted as formalizing learning paths on the competence and performance level. The approach is applied in one case study in the automotive industry and two empirical investigations in a dynamic research based setting. In the empirical investigations, documents are used as performance outcomes. The repertory grid technique is used as an interview method. The competence performance matrix is introduced as a means to derive competence performance structures. For evaluation purposes, quality criteria which measure reliability and validity of the resulting models are introduced. A scenario for work integrated competency assessment and development shows the practical relevance of the approach for workplace learning.

Summary:

Full text:

Tobias Ley: Organizational Competency Management – A Competence Performance Approach (ISBN 3-8322-5051-4)

is published at Shaker Verlag

Markus Strohmaier

B-KIDE: Ein Framework und ein Tool für geschäftsprozess-orientierte Wissensinfrastrukturentwicklung

Die Notwendigkeit des effektiven Managements von Wissen wird heute von Unternehmen zunehmend erkannt. Aus diesem Grund wurden neue vielversprechende und mächtige Technologien von Wissenschaft und Wirtschaft entwickelt. Mit der Verfügbarkeit und Weiterentwicklung dieser Innovationen verstärkt sich auch die Bereitschaft von Unternehmen Wissensmanagement-Technologien anzuwenden. Die erfolgreiche Anwendung derartiger Technologien in Unternehmen stellt jedoch eine komplexe, mehrdimensionale Herausforderung und ein aktuelles Forschungsgebiet dar. Die vorliegende Arbeit nimmt sich deshalb diesem Thema an und stellt einen Framework für die Entwicklung von geschäftsprozessunterstützenden, technologischen Wissensinfrastrukturen vor. Während dabei Geschäftsprozesse den Ausgangspunkt für die Anwendung von Wissensmanagement-Technologien bieten, so repräsentieren Wissensinfrastrukturen ein Konzept, dass Wissensmanagement in Organisationen ermöglicht. Der in dieser Arbeit entwickelte B-KIDE Framework bietet Organisationen Unterstützung in der Entwicklung von Wissensinfrastrukturen, welche innovative Wissensmanagementfunktionalitäten beinhalten und sichtbar organisatorische Geschäftsprozesse unterstützen, an. Das entwickelte B-KIDE Tool erleichtert die Anwendung des B-KIDE Frameworks für Entwickler von Wissensinfrastrukturen. Drei durchgeführte, empirische Studien mit Unternehmen unterschiedlichster Branchen bekräftigen die Relevanz und Viabilität der eingeführten Konzepte.

Dolly Kandpal

Augmenting Knowledge-Based Systems with Dynamic Personalisation Concepts

Der Schwerpunkt der heutigen wissensintensiven Gesellschaft liegt in der Bereitstellung von Wissen in Echtzeit in richtiger Form und Menge an den Wissensarbeiter. Personalisierung, also die Anpassung eines Systems an die Benutzeranforderungen, gewinnt immer mehr an Bedeutung als Möglichkeit zur Lieferung relevanten Wissens. Personalisierung kann statischer oder dynamischer Form sein. Statische Personalisierung findet zum Zeitpunkt des Entwurfs oder des Übersetzens statt, wobei dynamische Personalisierung zur Echtzeit stattfindet. Statische Personalisierung ist beschrännkt, weil es Personalisierung zu einem bestimmten Zeitpunkt lediglich unter Berücksichtigung des derzeitigen Interesses und Wissenshintergrundes des Wissensarbeiters definiert. Die Einschränkungen sind offensichtlich: Dynamische Wechsel in Interesse und Wissen werden von den bisherigen Konzepten nicht erfasst. Vor diesem Hintergrund gewinnt dynamische Personalisierung zunehmend an Bedeutung. Die Hauptidee dynamischer Personalisierung ist die Unterstützung von Wissensarbeitern, so dass diese Personalisierungseigenschaften definieren können, die sich ständig an die Bedürfnisse, Interessen, den Kontext und die Umwelt dieser Wissensarbeiter in der sie tätig sind anpassen. Obwohl sich zur Zeit etliche wissenschaftliche Ansätze mit statischer Personalisierung befassen, wird relativ geringe Aufmerksamkeit auf die konzeptionelle Basis dynamischer Personalisierung gelegt. Eine umfassende Studie der existierenden wissensintensiven Systeme verschiedener Bereiche zeigt deutlich, dass bereits viele Systeme Eigenschaften anbieten, die dynamische Personalisierung unterstützen, jedoch existieren von einem wissenschaftlichen Standpunkt aus keine soliden und exakten Modelle der Hauptmerkmale dynamischer Personalisierung.
Das Ziel dieses Arbeit ist dynamische Personalisierung aus konzeptioneller Sicht zu untersuchen. Dieses Ziel wird durch das Begründen eines allgemeinen Verständnisses und durch Definition des Begriffs dynamische Personalisierung, sowie durch die Einführung eines Gerüsts für die Beschaffung und Bereitstellung von dynamischer Personalisierung fuer wissensintensive Systeme basierend auf dem aktuellen Benutzer Kontext erreicht. Dieser Benutzer Kontext beinhaltet nicht nur Benutzer Präferenzen und Profilinformationen, sondern auch umweltbedingte Aspekte wie Zeit, Ort, Zugangsgerät und Netzwerkseigenschaft. Das Gerüst beinhaltet ein abstraktes Meta-Modell zur Bereitstellung von dynamischen Personalisierungsfunktionen, bereichs-spezifischen Modellen und eine “Mapping”-Methodologie. Das Verwenden dieser Methodologie (einer Sequenz von Leitfäden) erlaubt die Ableitung bereichsspezifischer Modelle für verschiedene wissensbasierte Bereiche vom abstrakten Meta-Modell. Die dynamischen Personalisierungsfunktionen von Modellen und Applikationen der verschiedenen wissensintensiven Bereiche werden durch dynamische Personalisierungsfunktionen der zugehörigen bereichspezifischen Modelle dargestellt. Das Gerüst ist allgemein gehalten, um die Anwendbarkeit des Gerüstes fuer eine grosse Anzahl von wissensintensiven Bereichen, die dynamischer Personalisierungsfunktionen bedürfen, zu ermöglichen.

Thomas Dietinger

Aspekte von e-Learning Umgebungen

Gewaltige Fortschritte in der Computertechnologie und die Weiterentwicklung des Internets haben zu neuen Ansätzen beim Lernen und Lehren geführt, die unter dem Begriff e-Learning zusammengefasst werden. Diese Dissertation legt dar, was von e-Learning erwartet werden kann, und untersucht, obwohl eigentlich auf die technologischen Aspekte orientiert, alle Arten von Anforderungen für e-Learning Umgebungen: pädagogische, funktionale und nicht-funktionale. Ein spezielles Kapitel wird allen für das eLearning Gebiet relevanten Standards gewidmet, aufgrund ihrer Wichtigkeit bei der Steigerung der Interoperabilität, der Senkung von Kosten und der Akzeptanzsteigerung.
Ein Beispiel für ein State-of-the-Art e-Learning System, das vom Autor entworfen und unter seiner Führung entwickelt wurde, wird ausgeführt, auf dessen Basis erfolgreich abgeschlossene Projekte präsentiert, um die möglichen Einsatzgebiete aufzuzeigen, und Ideen für weitere Entwicklungen werden skizziert.

Herwig Rollett

Knowledge Management Technologies in Context

Der Großteil der gängigen Wissensmanagementliteratur ist entweder aus einer Wirtschaftsperspektive geschrieben, wobei technische Überlegungen nur am Rande gestreift werden, oder aus einer Technologieperspektive, wobei der wirtschaftliche Kontext meist zu wenig Beachtung findet. Im Gegensatz dazu beschäftigt sich diese Dissertation mit der Rolle von Technologien im Wissensmanagement, ohne dabei organisatorische Fragen aus den Augen zu verlieren.
Zwei unterschiedliche aber komplementäre Sichtweisen von Wissensmanagement werden präsentiert, die eine basierend auf Prozessen, die andere auf Interaktionen. Lessons Learned aus vergangenen Wissensmanagementprojekten werden gesammelt, zusammengefasst, kategorisiert und benutzt, um die dringlichsten Fragestellungen im Wissensmanagement hervorzuheben. Sieben Wissensmanagementprozesse und ihre Beziehungen werden detailliert diskutiert: Planen, Generieren, Integrieren, Organisieren, Transferieren, Warten und Bewerten von Wissen. Technologien mit dem Potenzial zur Unterstützung von Wissensmanagement werden in elf Gruppen eingeteilt und ihre Relevanz für Wissensmanagement wird systematisch untersucht, indem der Beitrag jeder der Technologiegruppen zu jedem der Wissensmanagementprozesse beurteilt wird. Viele offene Fragen und Gelegenheiten für zukünftige Forschung und Entwicklung werden identifiziert, sowohl organisatorische als auch technische. Eine ausgesprochen umfangreiche Wissensmanagementbibliographie schließt die Dissertation ab.

Auszug aus dem Buch Knowledge Management 272,72 kB

Order from Springer

Diplomarbeiten

abgeschlossen

Barbara Kump

Technology-Enhanced Workplace Learning: Modelling Competence and Performance for the Case of Requirements Engineering

Eine adaptive Lernumgebung für informelles, selbst gesteuertes arbeitsintegriertes Lernen (z.B. APOSDLE) erfordert aus psychologischer Sicht zwei Modelle: einerseits ein Modell, wie das Wissen einer Lerndomäne strukturiert ist ( Knowledge Base) und andererseits ein Modell, wie das Wissen von Lernenden strukturiert ist (S tudent Model). Aus diesen beiden Komponenten können in weiterer Folge optimale Lernpfade abgeleitet und entsprechende Lernressourcen ausgewählt werden.

Die Aufgabenstellung der Diplomarbeit bestand in der Entwicklung einer Methode zur Modellierung der Knowledge Base und des Student Model für eine adaptive Lernumgebung. Als theoretische Grundlage für die Modellierung wurde der Kompetenz-Performanz-Ansatz (KPA), eine mathematisch-psychologische Theorie über den Zusammenhang zwischen beobachtbarem Verhalten und zugrunde liegenden Kompetenzen gewählt. Diese Theorie hat unter anderem den Vorteil, dass Knowledge Base und Student Model in einem gemeinsamen Modell integriert sind.

Die im Rahmen der Diplomarbeit entwickelte Methode wurde beispielhaft für die Lerndomäne Requirements Engineering erprobt und die daraus resultierenden Modelle in einer empirischen Studie evaluiert. Zur Akquirierung von Domänenwissen wurden sowohl Dokumentanalysen als auch systematische Experteninterviews durchgeführt.

Karl Köberl

Erfassen von Benutzerkontextinformationen mit AJAX

Aufgrund des enormen Informationsaufkommens in den letzten Jahren, ist es für Benutzer schwierig, relevante und interessante Informationen zu finden. Aus diesem Grund werden verstärkt personalisierte Systeme in Intranet System oder Webapplikationen eingesetzt.

Um Anwendungen zu personalisieren wird anhand von Informationen über den Benutzer ein Modell generiert. Zur Erstellung eines langfristigen Benutzerprofiles eignet sich implizites Feedback besonders, da es die Interessen des Users widerspiegelt.

In dieser Arbeit werden deshalb zuerst Interessensindikatoren genauer untersucht. Aufgrund dieser Ergebnisse wurde eine eigene Taxonomie von auswertbaren impliziten Interessensindikatoren erstellt. Aufbauend auf diese Indikatoren wird ein generisches Benutzermodell erzeugt.

In dieser Arbeit wird das ”History-Based-Model“ verwendet. Im praktischen Teil dieser Arbeit wurde eine Webapplikation erstellt, die es ermöglicht implizite Interessensindikatoren zu beobachten und daraus ein Benutzermodell zu erstellen.

Da die Anwendung nur mit freien Webtechnologien implementiert werden sollte, wurde AJAX verwendet. Da AJAX eine neue Technologie ist, wurde eine detaillierte Einführung in die Technologie sowie deren Einsatzmöglichkeiten gegeben.

Thomas Moser

Steuerungsinstrumente und Maßnahmen für Wissensrisiken

Aufgrund steigenden Wettbewerbs, neuen Gesetzen und Vorschriften gewinnt der Umgang mit Risiken immer mehr an Bedeutung. Ein effizientes Risikomanagement erfordert die Betrachtung von erfolgskritischen Risiken. In wie fern sich die Entwicklung von geeigneten Steuerungsmaßnahmen für diese Risiken unterstützen lässt, untersucht der Autor in dieser Arbeit.

Dazu fasst er die für ein Unternehmen mit wissensintensiven Geschäftsprozessen und Tätigkeiten kritischen Risiken in einer neuen, weiter reichenden Definition zusammen. Darin wird zwischen wissensbasierten und wissensgefährdenden Risiken unterschieden. Aufbauend auf dieser Definition für den Begriff Wissenrisiken entwirft der Autor das Risk Response Planning Modell und implementiert einen Prototyp zur vereinfachten Anwendung.

Wesentliche Stützpunkte des Modells sind ein Katalog an abstrahierten, generellen Wissensrisiken und ein Katalog an geeigneten Steuerungsmaßnahmen. Diese Kataloge werden durch eine vom Autor entwickelte Logik miteinander verbunden. Instanziiert ein Benutzer ein neues fallspezifisches Risiko von einem aus dem generischen Wissensrisikokatalog, kann das Modell anhand der logischen Verbindung zwischen den beiden Katalogen dem Benutzer geeignete generische Steuerungsmaßnahmen vorschlagen. Auf diese Weise unterstützt das Modell den Benutzer bei der Entwicklung von passenden Steuerungsmaßnahmen für Wissensrisiken.

Sebastian Dahlmann

KnowFlow Report Engine – Ein graphen-basierter Ansatz zur automatischen Auswertung und Darstellung von Wissensprozessen einer Organisation

Im globalen Wettbewerb erkennen viele Organisationen die Bedeutung von Wissen als strategischen Erfolgsfaktor an. Ein großes Potenzial für gezielte Wissensmanagementmaßnahmen erschließt sich aus den individuell stattfindenden Wissensprozessen. Die meisten bisherigen Versuche schlugen fehl, die Wissensprozesse auszuwerten und darzustellen, da sie entweder zu komplex, unübersichtlich oder zu wenig Fachinhalte aufwiesen.
Das in dieser Arbeit vorgestellte Analyse-Werkzeug KnowFlow Report Engine nimmt sich dieser Herausforderung an. Mit Hilfe von gerichteten und ungerichteten Graphen werden die Wissensprozesse einer Organisation analysiert, ausgewertet und dargestellt. Eine Reihe von geeigneten Filterungen ermöglicht es, die Komplexität flexibel anzupassen.
Auf Basis dieser Auswertungen können Analysten in Zukunft gezielt Wissensmanagements-Methoden und -Werkzeuge einsetzen, um die Ressource Wissen für die Organisation als Vorteil zu nutzen.

Maria Turek

Bewertung von Wissensrisiken. Vergleich von Modellen des Risikomanagements zur Bewertung von Wissensrisiken

Um Risikomanagement den heutigen wirtschaftlichen Bedingungen anzupassen und insbesondere wissensintensive Unternehmen bestmöglich zu unterstützen, wird am Grazer Know-Center an einem Framework zur Integration von Wissensrisiken in bestehende Risikomanagementmodelle und -systeme geforscht. Die Bewertung von Wissensrisiken ist ein kritischer Bereich, dessen Erfolg von der Kompatibilität der klassischen Risikobewertungsmodelle mit der praktischen Anwendbarkeit für Wissensrisiken abhängt. Das Ziel der Arbeit ist, eine optimale Methode zur Bewertung von Wissensrisiken zu empfehlen. Diese Methode muss eine geeignete Bewertung von Wissensrisiken ermöglichen und zudem anhand klassischer Risikobewertungsmodelle erfolgen. Um dieses Ziel zu erreichen, ist eine umfassende Literaturaufarbeitung über die vorherrschenden Ansätze notwendig. Die finale Auswahl der Modelle ist geprägt durch die Häufigkeit ihrer Verwendung in Theorie und Praxis. Zusätzlich zur Beschreibung dieser Modelle wird deren Anwendung für Wissensrisiken diskutiert. Im zweiten Teil der Arbeit werden die vorgestellten Modelle klassifiziert und anhand eines selbst definierten Kriterienkatalogs bewertet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden anschließend aufbereitet und miteinander verglichen. Zudem wird ein Analyseraster zur Entscheidungsunterstützung bei der Auswahl der Modelle entwickelt. Abschließend wird eine Methode zur Bewertung von Wissensrisiken anhand klassischer Risikobewertungsmodelle empfohlen.

Birgit Marie Hofmann

Online Community Plattformen zur Unterstützung des Wissensaustauschs zwischen Konferenzteilnehmern. Eine Anforderungsanalyse am Beispiel der I-KNOW

Online Community Plattformen dienen dazu, die Interaktion zwischen Internetbenutzern, die durch gemeinsame Interessen oder Aufgaben miteinander verbunden sind, zu ermöglichen und zu erleichtern. In der vorliegenden Arbeit werden solche „virtuellen Treffpunkte“ vor dem speziellen Hintergrund von jährlichen Konferenzen erörtert. Der Ausgangspunkt ist die Frage, mit welchen Maßnahmen der Informations- und Wissensaustausch zwischen den Konferenzterminen verbessert werden kann. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Konzepts, in dem die Anforderungen der verschiedenen Teilnehmergruppen einer internationalen Tagung analysiert werden. Es besteht die Annahme, dass der Einsatz einer Online Community Plattform für Konferenzen dem Zusammenhalt der Teilnehmer in Gemeinschaften und gleichzeitig der Akquisition neuer Teilnehmer dient.
Ein Review aktueller Fachliteratur mündet in der Klärung des Begriffs „Community“, sowie einer Darstellung der Basiswerkzeuge und Erfolgsfaktoren für Online Communities. Acht halbstrukturierte, problemzentrierte Interviews mit Mitarbeitern eines österreichischen Forschungs- und Beratungsunternehmens werden durchgeführt und mit einer qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet. Die Befragten werden aufgrund ihrer Schlüsselrollen in der Organisation der genannten internationalen Tagung ausgewählt. Aus den Interviewergebnissen werden die Ziele der unterschiedlichen Teilnehmergruppen verglichen und nach Priorität geordnet. Danach erfolgt die Ausarbeitung mehrerer Anwendungsfälle („Use-Cases“), um detaillierte Szenarien aufzuzeigen, wie eine Online Plattform die Schlüsselrollen unterstützt.
In den Use Cases sind hauptsächlich die funktionalen und technischen Anforderungen für die Online Plattform enthalten. Abschließend werden Potentiale für gemeinsame Aktivitäten in und zwischen den Teilnehmergruppen vor dem Hintergrund des jährlichen Rhythmus der Konferenz identifiziert. Basierend auf diesen Ergebnissen beinhaltet weiterführende Forschung die Wahl einer geeigneten technischen Plattform und die Bewertung eines ersten Prototyps.

Elisabeth Hackl

Die Wissenslandkarte als Werkzeug zur Unterstützung der Wiederverwendung projektbezogener Informationen in Organisationen.

Wissenslandkarten werden in der gängigen Literatur immer wieder als Werkzeuge der Effizienzsteigerung in Unternehmen bezeichnet. Diese These beruht auf der Annahme, dass sie das Finden von Unternehmensinformationen erleichtern und so Doppelspurigkeiten vermeiden.

Diese Diplomarbeit geht der Frage auf den Grund, wie die eigen entwickelte Wissenslandkarte des Know-Center konzipiert sein muss, um die Wiederverwendung von projektbezogenen Informationen in neuen Projekten zu unterstützen.

Sie umfasst eine theoretische Auseinandersetzung mit den wichtigsten Begriffen dieser Arbeit anhand der gängigen Literatur. Darauf folgt ein praktischer Teil, der die Beschreibung der Entwicklung der Know-Center Wissenslandkarte zum Inhalt hat. Des Weiteren kommt es zu einer Evaluierung der Wissenslandkarte im Hinblick auf die Forschungsfrage.

Michael Hausenblas

Semantische Darstellung und Abfrage von Rechtsnormen am Beispiel Hochschulrecht

Die Motivation der vorliegenden Arbeit hat den Schwerpunkt im konzisen Auffinden von relevanten Gesetzesstellen im Hochschulrecht ausgehend von einem bekannten Sachverhalt. Dies entspricht dem rechtswissenschaftlichen Vorgang der Subsumtion, also der Zuordnung eines Sachverhalts zu einem, im Gesetz definierten Tatbestand.
In weiterer Folge gewann der Gedanke eine Art von Hochsprache für das Semantic Web zu kreieren mehr Gewicht. Diese Stoßrichtung wird durch die zunehmende Verbreitung von Semantic Web-Basisvokabularen, wie z.B. Topic Maps, gerechtfertigt. Allerdings stoßen solche Vokabulare schon heute an eine entscheidende Grenze: Den Menschen, der ein solches Vokabular verwendet. Vergleicht man oben genannte Vokabulare mit einer Maschinensprache (Assembler) so wird offensichtlich, was fehlt, um das Semantic Web benutzer- und entwicklerfreundlicher zu machen: eben Hochsprachen, die das leisten, was LISP, Java usw. im Bereich der konventionellen Programmierung bieten.
Weiters unterscheidet sich die Art, wie die Darstellung der Wissensmaterie (Ontologie) in der vorliegenden Arbeit vollzogen wird, von bisherigen Ansätzen. Der Heraklit'sche Gedanke (Panta Rhei) dient hier als Vorbild, um Wissensgebiete als eine Ansammlung von Vorgängen zu betrachten.
Diese Diplomarbeit ist dem Bereich der angewandten AI zuzuordnen und als ein Beitrag zum Semantic Web mit dem Schwerpunkt auf die Implementierbarkeit und dem konkreten Nutzen der Ergebnisse zu verstehen.

Leander Härter

Strategien und Tools zur Strukturierung und Verwaltung heterogener Datenbestände

Informationen, die aus verschiedenen Quellen stammen und von unterschiedlichen Zielgruppen gelesen werden, sind schwierig zu organisieren. Unterschiedliche Anforderungen müssen berücksichtigt werden, um einen zielgruppengerechten Prozess aufzusetzen.

In dieser Master Thesis werden Strategien und Tools beschrieben, die zur Verwaltung heterogener Datenbestände dienen und die Arbeit mit einem System verbessern sollen. Es werden drei unterschiedliche Bereiche betrachtet, die den Zyklus der Informationsverabeitung abbilden. Der Bereich "Publizieren" beschäftigt sich mit dem Prozess, wie ein Dokument in eine Datenbank aufgenommen werden kann. Im Bereich "Suche und Navigation" finden sich Hilfsmittel und Tools, um zu den gewünschten Dokumenten zu gelangen. Der Bereich "Maintenance" schließlich beschreibt Wege, wie das vorhandene System den Anforderungen des Wachstums gerecht werden kann.

Manuel Fischer

A Contribution to Affinity Measures in Knowledge Management Systems

Ausgangspunkt dieser Arbeit ist die Beobachtung, dass ein Mehrwert für Wissensmanagementsysteme dann entsteht, wenn Wissensträger noch besser als bislang miteinander in Beziehung gesetzt werden können. Wissensträger können im Kontext von Wissensmanagement sowohl Nutzer als auch Dokumente sein. Vor diesem Hintergrund ist das Ziel dieser Arbeit, einerseits Zusammenhänge im Dokumentenbestand an sich und andererseits sowohl zwischen Nutzern untereinander als auch zwischen Nutzern und dem Dokumentbestand zu identifizieren und messbar zu machen.
Ausgangspunkt hierfür bilden Ansätze aus dem Bereich der Recommender- und People-Locator-Systeme. Das durch Mitwirkung des Know-Center entwickelte System PADDLE - "Personal Adaptable Digital Library Environment" - stellt den Dokumentbestand bereit und soll in weiterer Folge um die angesprochene Funktionalität erweitert werden.
Als Grundlage hierfür werden sogenannte Affinitätsmetriken auf der Basis von Metadaten entwickelt, mittels derer die Ähnlichkeit zwischen Wissensträgern gemessen werden kann. Es werden parametrisierbare Metriken über unterschiedliche Bezugsformen, wie Fach-, Zeit- und Ortsbezug konzipiert. Der Fokus liegt derzeit auf thematischen Meta-Daten, die den Inhalt eines Dokument anhand einiger weniger Schlagworte beschreiben. Die Konzepte werden prototypisch implementiert und in PADDLE integriert. Abschließend wird untersucht, wie gut sich die durch die Wahl geeigneter Parameter erzielbaren Ergebnisse mit der subjektiven Bewertung von "Ähnlichkeit" im Beispieldokumentbestand decken.

Herbert Pacnik

Hybrides Lernen - Integration von eLearning in traditionelle Unterrichtsmethoden

eLearning kann in Unternehmen so gut wie nie komplett neu eingeführt werden. Sehr oft haben sich traditionelle Unterrichtskonzepte etabliert und müssen bei der Erstellung eines neuen Konzepts berücksichtigt werden. Über die Einführung von eLearning von Beginn an, findet man sehr viel an Informationen - aber kaum jemand berücksichtigt den Prozess einer nahtlosen Integration von eLearning in bestehende traditionelle Unterrichtsstrukturen. Das Ziel dieser Arbeit ist, zu beschreiben wie dieser Integrationsprozess aussehen kann und wie ein eLearning-System inklusive aller notwendigen Komponenten implementiert werden kann. Anhand eines Industrieprojektes wird die praktische Anwendbarkeit diese Prozesses gezeigt, und die Umsetzung am Beispiel eines bekannten eLearning System durchgeführt.

Peter Scheir

Wissensmanagement zur Unterstützung von Kundenbeziehungsmanagement - Konzepte, Technologien und ein Prototyp

Diese Arbeit zeigt, wie bedeutend Wissensmanagement für die erfolgreiche Umsetzung von Kundenbeziehungsmanagement ist. Zu diesem Zweck werden erst die Themengebiete des Wissensmanagement und des Kundenbeziehungsmanagement eingeführt und dann im Speziellen auf Wissensmanagement im Kundenbeziehungsmanagement bzw. Kunden-Wissensmanagement eingegangen. Es wird ein Konzept erarbeitet, welches Möglichkeiten zur Unterstützung von Mitarbeitern beim Wissenserwerb über den Kunden beleuchtet. Basierend auf diesen theoretischen Erkenntnissen wird im praktischen Teil der Arbeit ein Informationssystem implementiert, das zum Ziel hat den Wissensaufbau über den Kunden zu unterstützen. Für diese Implementierung werden zusätzlich geeignete Technologien evaluiert.

Eduard Stoisser

Informationstechnologien für Wissensnetzwerke - Werkzeugeinsatz im Kontext von Wissensmanagement

Netzwerke zum Wissensaufbau, zur Wissensnutzung und zum Wissenstransfer sind seit Bestehen humaner Organisationsformen bekannt. Die gezielte Zusammenarbeit und Vernetzung von Wissensträgern zur gemeinsamen Nutzung von Wissen, wird als Wissensnetzwerk bezeichnet. Die Rolle der Informationstechnologie ist in diesem Umfeld heiß diskutiert, von Wissenschaftlern und Praktikern gleichermaßen. Technologieunterstützung ist keine Bedingung für den Aufbau bzw. den Bestand von Wissensnetzwerken, sie ermöglicht jedoch in vielen Bereichen eine Verbesserung der Rahmenbedingungen. Die Arbeit beschreibt aus der Sicht von Wissensnetzwerken die zeitliche Relevanz, den Nutzen und die Praxistauglichkeit von einzelnen Informationstechnologien. In diesem Zusammenhang ist ein Schwerpunkt der Arbeit die Untersuchung von integrierten Lösungen vor dem Hintergrund von Wissensmanagement. Die Analyse von praktischen Fragestellungen liefert schlussendlich Hinweise dafür, wie Informationstechnologien für Wissensnetzwerke den Rahmenbedingungen entsprechend eingesetzt werden können.