Scientific Work

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Bisher wurde E-Learning vorwiegend als ein Kurs Management System angesehen, welches hauptsächlich auf die Bedürfnisse des Lehrbeauftragten fokussiert war. Wir betrachten E-Learning als den Wissenstransfer-Aspekt von Wissensmanagement mit vernetzen Systemen, welche Wissenserzeugung, -organisation und -archivierung fördern. Die revolutionären Entwicklungen des Webs führten zu Kulturformen wie Plagiaten und dem Copy-Paste-Syndrom. Unsere Untersuchungen zeigten, dass momentan verwendete und Techniken beschränkt und ineffektiv mit diesen Angelegenheiten umgehen. Wir erforschen die Einrichtung von Übungsbetreuungs-Mechanismen, wobei sich der gesamte Schwerpunkt auf die Unterstützung des Lernenden verschiebt. Wir schlagen ein E-Learning Ökosystem namens ICARE vor, welches Funktionalität zur Begleitung von studentischen Lernaktivitäten einbettet. Es wurde um die Fähigkeit zur Eingrenzung von Missbräuchen innerhalb des Kontexts von Lernaktivitäten verstärkt. Zum Einsatz kommt das Erstellen von genaueren Profilen von Lernenden, um Einsichten über Lernziele, Absichten und von Studenten ausgearbeitete Aufgaben während des Lernens ans Tageslicht zu befördern. Das vorgeschlagene E-Learning Ökosystem legte die Bedeutung der neuartigen kontextbewussten aufgabenspezifischen Unterstützung offen. Es wurde auch gezeigt, dass diese Fähigkeit nützlich in der Unterstützung von bedarfsorientiertem (just-in-time) Lernen durch Wissensarbeiter ist. Wir demonstrierten 3 Fallstudien, wobei diese Fähigkeit in der Unterstützung von Wissensarbeit appliziert wird. Eine Schlüsselkomponente des Ökosystems ist die Data Mining (DM) Technologie, welche für die Ähnlichkeitserkennung in der Eingabe zu Aufgaben und in der kontextabhängigen Profilerstellung von Lernenden und Wissensarbeitern benutzt wird. Unsere Untersuchungen deckten Gefahren ausgehend von der uneingeschränkten Datenverwertung von globalen DM Giganten, wie z.B. Suchmaschinen, auf. Sie illustrieren weiters das versteckte Potential von Google, welches sich als das führende globale Suchmaschinenunternehmen etabliert hat. Wir beschreiben ein Modell, das die Expansion des Einflusses von Web-Suchen durch das ordnungsgemäße Abdecken und Kontrollieren aller Aspekte unseres Lebens beschreibt. Institutionelle Ansätze werden dann gebraucht, die den Ansturm dieser DM Giganten einschränkt. Solche Bemühungen, zusammen mit technologischen Mitteln, werden in dieser Dissertation beschrieben, um unsere Abhängigkeit von globalem DM zu reduzieren und um das Setzen des Schwerpunkts auf Aufgabenbereiche wie E-Learning zu erleichtern.  

Im Laufe der letzten Jahre wurde das Semantic Web Realität. Obgleich einige praktische Fragen, wie beispielsweise Interoperabilität, schon teilweise behandelt wurden, sind die Themen Skalierbarkeit und Expressivität in Bezug auf die Ausnützung von Multimedia-Metadaten im Semantic Web bislang vernachlässigt worden. Bestehende Web (2.0) Anwendungen, die Millionen von multimedialen Inhalten handhaben, beginnen von Semantic Web Technologien zu profitieren. Die vorliegende Arbeit unterstützt Designentscheidungen beim Bau von multimedialen Semantic Web Applikationen. Dabei wurden, ausgehend von einer umfassenden Analyse praxisnaher Probleme (basierend auf Projekten bei denen der Verfasser dieser Arbeit beteiligt war) drei Bereiche identifiziert: Erstens, Performanz und Skalierbarkeitsfragen auf der Datenzugriffsebene, zweitens, effiziente und effektive Repräsentation von Beschreibungen multimedialer Inhalte, und schließlich der Gebrauch von Multimedia-Metadaten am Semantic Web. Gemein ist den oben genannten Forschungsbereichen die Kompromissfindung in Bezug auf Expressivität vs. Skalierbarkeit. In der Arbeit werden die Erkenntnisse bezüglich skalierbarer und dennoch ausdrucksstarker Semantic Web Applikationen im Multimediabereich im Rahmen einer Reihe realitätsnaher Aufgabenstellungen dargestellt. Schließlich werden zukünftige Entwicklungen (wie interlinking multimedia) diskutiert.