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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.

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.

In den Forschungsbereichen Wissenserschließung (Knowledge Discovery) und Wissensmanagement-Systeme (Knowledge Management Systems) ist Metadaten ein sehr breiter Begriff. Andere Begriffe wie Ontologien oder Topic Maps grenzen den Begriff Metadaten ein und definieren so ein spezifischere Forschungsgebiete, die auch außerhalb der Bereiche Wissenserschließung und Wissensmanagement, zum Beispiel im Semantic Web, eine große Bedeutung erlangt haben.Ein Aspekt von Metadaten ist die bessere Interpretierbarkeit im Vergleich zur Betrachtung von unstrukturierten textuellen Daten. Im Fall von semantischen Metadaten wird nur wenig Spielraum gelassen die Bedeutung des Inhalts zu interpretieren. So sind Beschreibungen von Zusammenhängen zwischen Konzepten besser modellierbar und für Algorithmen und Verarbeitungsmethoden wird die Semantik von Daten besser zugänglich gemacht. Damit wird auch die Möglichkeit eröffnet Wissenserschließungsmethoden auf einer höheren abstrakten Ebene der Semantik anzusiedeln. Die Thematik einfacher Metadaten auf Basis von Schlüssel-Wert Paaren (auch Attribute genannt) gilt als hinreichend erforscht, als zukunftsweisend wurden Metadatenstrukturen auf Basis gerichteter Graphen erkannt. Daher konzentriert sich Arbeit speziell auf komplexe Metadatenstrukturen wie semantische Informationen auf Basis von Graphen.

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.

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.