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An Architecture for Knowlegemapping

An Architecture for Knowlegemapping. Projekt-Rahmen. Einleitung. Standorte. Osnabrück – Tübingen - Edinburgh. Standorte und Teilnehmer. Osnabrück (7 TN, 3 Betreuer) Gordon Bernedo, Manuel Böck, Michael Elbers, Felix Kugel, Stefan Scherbaum, Tobias Widdra, Jens Wissmann

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An Architecture for Knowlegemapping

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Presentation Transcript

  1. An Architecture for Knowlegemapping

  2. Projekt-Rahmen Einleitung

  3. Standorte Osnabrück – Tübingen - Edinburgh

  4. Standorte und Teilnehmer • Osnabrück (7 TN, 3 Betreuer) • Gordon Bernedo, Manuel Böck, Michael Elbers, Felix Kugel, Stefan Scherbaum, Tobias Widdra, Jens Wissmann • Petra Ludewig, Veit Reuer, Claus Rollinger • Tübingen (2 TN, 1 Betreuer) • Nadja Althaus, Kathrin Beck • Karin Krüger-Thielmann • Edinburgh (1TN) • Jasmine Bennöhr

  5. Formen der Zusammenarbeit (1/2) Vielfältige Formen der Zusammenarbeit, Kommunikation und Präsentation während des einjährigen Projektes: • Briefpost • Email • Chat • Telefongespräche • Telefonkonferenzen

  6. Formen der Zusammenarbeit (2/2) Vielfältige Formen der Zusammenarbeit, Kommunikation und Präsentation während des einjährigen Projektes: • Präsentation mit Videokonferenz • Eintägiges Treffen in Osnabrück • Programmierwoche in Osnabrück • Milca-Sommerschule in Tübingen

  7. Einführung in MAPA Einleitung

  8. Tobi erzählt MAPA Wissensnetz hat zu tun mit netzartig Wissenaufschreiben nat.Sprache ist ein Beispiel für Logik Wissensnetz • Mindmap, Concept Map, … • möglichst viel Freiheit • verschiedene Arten von Objekten (Entitäten) hallo tobi, Semantische Netze sind sehr spannend und haben natürlich jede menge mit netzartigen Wissenstrukturen zu tun! Allerdings benutzen meines wissens nach viele diesen begriff, ohne ihn genau zu definieren. am ehesten ist dies in einem Artikel zu finden, den mir kai-uwe mal genannt hat. Ich kann dir die quelle noch zuschicken, hab sie grad nicht hier... eine grundidee ist, eine natürlichere, intuitivere art zu finden, wissen zu repräsentieren, als es formale(re) sprachen tun.als erster ansatz gilt: objekte, events sind knoten, relationen sind verbindungen („pfeile“). ich denke schon läner über diese dinge nach und habe grosse lust mal ein tolles projekt aufzuzuiehen. hast du lust, mitzumachen? hab schon jens gefragt, der ist auch ganz begeistert... :-) Gruss, felix • Wissen • nachschlagen • erinnern (rekonstruieren) • Wissen • notieren • organisieren • konstruieren

  9. Die MAPA Idee Grundgerüst Framework Austausch Zusammenarbeit Mapping Architecture for Peoples Associations VerNETZung WissensNETZ Wissen abbilden/ darstellen

  10. Die MAPA Idee MAPA

  11. Schwerpunkte im Masterprojekt • Wissenschaftlich/theoretische Arbeit - Forschung zusammentragen - Ergebnisse kombinieren - Anforderungen definieren • Grundgerüst implementieren - Entitätenmodell - Messaging System - Visualisierungsframework • Konkrete Beispielanwendung (Prototyp) - Vokabeltrainer

  12. Mapping Wissenschaftliche Grundlagen

  13. Was ist Mapping ? Michael erzählt MAPA Wissensnetz hat zu tun mit netzartig Wissenaufschreiben nat.Sprache ist ein Beispiel für Logik

  14. Einordnung des Begriffs • Cognitive Map: • Mentale Repräsentation zurOrientierung in realen Umgebungen: • Landmark Knowledge • Route Knowledge • Survey Knowledge • (Tolman, 1948) Visual Tool: “Visual Tools are symbols graphically linked by mental associations to create a pattern of information and a form ofknowledge about an idea. These linear or nonlinear formsare constructed by individual or collaborative thinkers…“ (Hyerle, 1996) Cognitive Tool: “ein Werkzeug, das denLernenden herausfordertsich stärker mit einem Lerngegenstand auseinander-zusetzen und dadurchDenkweisen hervorruft, dieohne dieses Werkzeug nurschwer erreichbar wären.“ (Jonassen, 1993) Mind Mapping:(Buzan & Buzan, 1996) Concept Mapping:(Novak & Gowin, 1984) Knowledge Mapping:(O‘Donnell et al., 2002)

  15. Anwendung • Einsatzgebiete • Wissensmanagement • Planen und Problemlösen • klassische & computergestützte Lernumgebungen • Kreative Prozesse • Kommunikationshilfe • Vorteile • Gedächtnisunterstützung • Kognitive Adäquatheit • Zwang zur Reduktion von Komplexität • Zwang zur Klärung von Begriffsbedeutungen • Lernen im Kontext • Metakognition / Reflexion (Bernd et al., 2000; Schnotz, 1992, 2002; Paivio, 1971; Fischer 1998; etc.)

  16. Lerntheorien Wissenschaftliche Grundlagen

  17. Gedächtnis • Hippocampus und Rhinaler Kortex sind entscheidend für explizite Gedächtnisbilung

  18. Visuelle Informationsverarbeitung Visueller Reiz (Wort)  V1  Rhinaler Kortex  Hippocampus

  19. Visuelle Informationsverarbeitung Visueller Reiz (Wort)  V1  Synchrones Feuern  Rhinaler Kortex  Hippocampus

  20. Lerntheorien Behavioristische Kognitivistische Konstruktivistische Informationsverarbeitung objektiver Daten subjektive Konstruktion von Ideen und Konzepten Lerntheorien Kategorisierung von Wissen (Schemata, Mentale Modelle) Verbindung mit vorhandenem Wissen (Wissensnetz) Reorganisation, Integration Integration hin zum Equilibrium Aktiver Prozess (Selbstgesteuert) Aktiver Prozess (Selbstgesteuert) Klimsa ´93, Edelmann ´96, Mandl´95 Blumstengel ´98, Wolff ´94, Thissen ´97

  21. Lernstrategien • Kognitive Lernstrategien • Elaborieren: Neues mit vorhandenem Wissen in Beziehung setzen • Analogien, (Alltags-) Beispiele • Organisieren: Informationsreduktion • Gliederungen, Maps • Kritisches Prüfen: Aktive Auseinandersetzung mit dem Stoff • Argumente, Alternativen • Wiederholen • Maps, Zusammenfassungen • Metakognitive Lernstrategien • Überwachung, Reflektieren, Regulieren     

  22. Semantic Web Wissenschaftliche Grundlagen

  23. Maps --> Alltagstauglichkeit • Maschinelle Interpretierbarkeit...? • {A --> B, B --> C} ==> {A --> C} • Interoperabilität...? • MindManager<--> Inspiration <--> Word

  24. Semantic Web Ontologien Metadaten Ressourcen Semantic Web Dienste Semantic Web Communities Vision Mapping- Communities Standards

  25. SemanticWeb.org • “The Semantic Web is a vision: the idea of having data on the web defined and linked in a way, that it can be used by machines - not just for display purposes, but for using it in various applications.”

  26. Web Ontologien Metadaten Ressourcen Semantic Web Dienste Semantic Web Communities Vision Mapping- Communities Standards

  27. Ressourcen • Entitäten • Identität durch virtuelle Adresse • URI (Uniform Resource Identifier) • Typisiert (z.B. XML Schema, PDF) • Metadaten • semantische Einbindung

  28. Dienste • Dienst: Leistung, die erbracht wird... • Newsticker • Persistenz • Kühlschrank • ... realisiert via Messaging • Funktion = Parameter + Rückgabewert • WS-I (Web Services Interoperability) • Interessengruppe, fördert Standards

  29. Semantic Ontologien Metadaten Ressourcen Semantic Web Dienste Semantic Web Communities Vision Mapping- Communities Standards

  30. Ontologien • Beschreibung von Konzepten • Sprachen: • RDF (Resource Description Framework) • OWL • Kompromiss Ausdrucksmächtigkeit/Berechenbarkeit <-- Berechenbar Ausdrucksstark --> OWL Lite OWL DL OWL Full

  31. Communities Ontologien Metadaten Ressourcen Semantic Web Dienste Semantic Web Communities Vision Mapping- Communities Standards

  32. Standards • Ted Nelson (1965: „Hypertext“): • Tekkies stülpen der Welt Standards auf • Tim Berners-Lee (1991: WWW): • Jedem seine eigenen Definitionen... • Konsortien helfen, konkreten Bedarf zukunftsgerecht zu decken

  33. Vision Ontologien Metadaten Ressourcen Semantic Web Dienste Semantic Web Communities Vision Mapping- Communities Standards

  34. Vision • Viele Anforderungen... • ...Killer- Applikationen killen meist die Urheber… • Interessengruppen bilden für semantisch gemappte Inhalte

  35. Architektur und Implementierung

  36. Entitäten erzählt Tobi Wissens- Netz Hat zu tun mit MAPA

  37. Entitäten ID=14 Name=erzählt Type=Relation ID=13 Name=Tobi Type=Person Wissens- Netz Hat zu tun mit MAPA

  38. Entitäten ID=14 Name=erzählt Type=Relation ID=13 Name=Tobi Type=Person Wissens- Netz Hat zu tun mit MAPA

  39. Architektur Übersicht

  40. Architektur Übersicht

  41. Architektur Übersicht

  42. EntitySet Beliebige Datenbank Operation Datenbank ?

  43. EntitySet Beliebige Datenbank Operation Datenbank ? Fragt nach Entität Fragt nach Datensatz 23 Liefert Entität Liefert Datensatz

  44. MQL Befehl(Operation(EntitySet, EntitySet))

  45. MQL Gebe mir alle Entitäten, die Hyperonyme der Entität Student sind! Get(ConnectedWith(XPATH(ConnectedWith( XPATH(ALL,“[name=‚Student‘]“),ALL), [name=‚Hyperonym‘]),ALL)

  46. MQL Get( ConnectedWith( XPATH( ConnectedWith( XPATH( ALL, “[name=‚Student‘]“), ALL), [name=‚Hyperonym‘]), ALL) Gebe mir alle Entitäten, die Hyperonyme der Entität Student sind! Mensa Hörer Assoziiert Hyperonym Student Ist ein F. Maier Ist ein Musiker

  47. Konkrete Anwendung:Der Vokabeltrainer

  48. Konzept • Idee: Begriffe im semantischen Zusammenhang Fremdsprachenerwerb durch Lernen im Kontext • Zielgruppe: • Grundwortschatz • Motiviert • Datenimport: GermaNetVorläufig mit prototypischem Netz • 3 Module • Surfmodus • Benutzerprofil • Abfrage

  49. studieren universitär Lexikalisch Lexikalisch Lexikalisch Synonym Studierender Student Assoziation Universität Holonymvon Holonym von Fakultät Hyperonymvon Hyperonymvon Lehr-veranstaltung Linguistik-student Hyperonymvon Hyperonymvon Vorlesung Seminar Kollokation Kollokation besuchen hören Surfmodus

  50. studieren universitär Lexikalisch Lexikalisch Lexikalisch Synonym Studierender Student Assoziation Universität Holonymvon Holonym von Fakultät Hyperonymvon Hyperonymvon Lehr-veranstaltung Linguistik-student Hyperonymvon Hyperonymvon Vorlesung Seminar Kollokation Kollokation besuchen hören Surfmodus

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