Post on 05-Apr-2015
WIESEL – Integration von Wissensmanagement undE-Learning auf der Basis von Semantic Web Technologien
Matthias Rust, XML-Tage 2004, Berlin
WIESELIntegration von Wissensmanagement und E-Learning auf der Basis von Semantic Web Technologien
Matthias Rust, Guntram Flach, Stefan Audersch Zentrum für Graphische Datenverarbeitung e. V.Rostock
WIESEL – Integration von Wissensmanagement undE-Learning auf der Basis von Semantic Web Technologien
Matthias Rust, XML-Tage 2004, Berlin
Agenda
1. Motivation
2. Architektur und Komponenten
3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
7. Aussichten, Zusammenfassung
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Agenda
1. Motivation
2. Architektur und Komponenten
3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
7. Aussichten, Zusammenfassung
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Ansatz
WissenE-Learning
Ontologien, Datenbanken, Filesystem
dynamische Veränderung
verteilte Speicherung
SCORM(Kurse – SCOs - Assets)
statische Kurse
zentraler Ansatz
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WIESEL
BMWA/ProInno bis 11/2004
Projektpartner: ANOVA Multimedia Studios GmbH– E-Learning Content Provider
– LMS COBiLOT
Ganzheitlicher, integrativer Ansatz zw.Wissensmanagement- und E-Learning-Konzepten
Wissensaustausch & Generierung neuen Wissensdurch modulare, intelligente E-Learning-Lösung
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Agenda
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3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
7. Aussichten, Zusammenfassung
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3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
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WIESEL Architektur
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WIESELretrieval
Basiert auf ZGDV‘s RetrievalSystem
Einheitlicher Zugriff auf beliebige Datenquellen– unterschiedlicher Datenquelltypen
• Datenbanken, Filesysteme, WWW, …
– Webservice-Schnittstelle
– Semantische Beschreibung
Komponenten– Retrievalserver
– RDF-Content-Repository• Datenbankkontext• Applikationskontext
– Retrieval Server Moduleerweitern Funktionalität
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Agenda
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3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
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Agenda
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3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
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Wissensbasiertes Retrieval
spezialisierte Wissensnetze erweitern Anfragen an Wissensquellen
Ermöglicht:– semantisches Retrieval
durch erweiterte Anfragen
– semantisches Rankingdurch semantischen Abstand
– semantisches Browsingdurch semantische Struktur
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Wissensbasierte Anfrageerweiterung
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ONTORESMO
Am ZGDV entwickeltes Retrievalsystem wurde um das Ontology Retrieval Server Module ONTORESMO erweitert
Verwaltet Ontologien mit SESAME
Erlaubt grundlegende Operationen auf Wissensnetzen– Ontologieunabhängig
– Mapping über Core/Meta-Ontology
– getIDs(), getName(), getSynonyms(), getSubClasses(), …
Von anderen Retrieval Server Modulen verwendbar
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2. Architektur und Komponenten
3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
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4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
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Ansatz
Bisher: Statische E-Learning-Kurse
Ziel: Integration der dynamischen Wissensbasis während des Lernens
1. Einbettung von WIESELretrieval-Anfragen in SCORM-Module– Auswahl der Wissensquelle und Definition einer Anfrage (WIESELretrieval)
– XHTML mit <dynamiccontent>-Elementen
2. dynamische Auswertung der Anfragen während des Lernens– Dynamizer Servlet
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Authoring-Unterstützung für Dreamweaver
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XML-Fragment <dynamiccontent>
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Dynamisierungsprozess
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4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
7. Aussichten, Zusammenfassung
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Agenda
1. Motivation
2. Architektur und Komponenten
3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
7. Aussichten, Zusammenfassung
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Ansatz
SCORM: eigenständige Lernmodule (SCOs) bilden Kurse– Kurse, SCOs liegen verteilt in Learning Object Repositories (LORs) mit
heterogenen Schnittstellen
WIESELfederation föderiert SCORM-Kurse aus verteilten LORs und anderen Wissensquellen (über WIESELretrieval)
– Lernziel, Lernvoraussetzung Wissensbasierter Aufbau eines Suchbaumes für SCOs
– Integration von Wissensquellen als eigenständige SCOs
Erweiterung der SCO-Metadaten: Vorbedingungen und Lernziele
für Aufbau eines Suchbaums
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WIESELfederation
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Federation Engine
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4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
7. Aussichten, Zusammenfassung
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2. Architektur und Komponenten
3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
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Anwendungsszenario
Vorlesung „Einführung in die Zellbiologie“ als Grundlage– In Zusammenarbeit mit FB Biologie, Universität Rostock
Verwendete Wissensnetze– Open Biological Ontologies
• Zelltyp-Ontologie, GeneOntology
– Organismal taxonomy
Erschlossene Wissensquellen– BioVid: Videodatenbank für das
Mikroskopiezentrum
– Definitionsdatenbank biologischer Begriffe
– Wissenschaftliche Berichte (Filesystem)
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Dynamische Inhalte
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Föderierter Kurs mit wissensbasierten Anteilen
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Agenda
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3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
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Agenda
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3. Wissensbasierte Anfrageverarbeitung
4. Dynamische Einbindung von Wissensquellen
5. Semantische Föderation
6. Prototyp
7. Aussichten, Zusammenfassung
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Aussichten
Dynamische Personalisierung/Adaption von WIESEL für unterschiedliche Nutzungskontexte/Endgeräte (WIESELmobile)
Einbindung von Didaktikrepository und Qualitätsmanagement in WIESEL
Wissensbasierte Exploration medizinischer Datenquellen
– Einbindung Medizinischer Ontologien
BioVid: Videorecherche in Mikroskopievideos
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Zusammenfassung
WissenE-Learning
WIESEL verbindet Wissensmanagement und E-Learning
Erschliessung und wissensbasierte Integration von Wissensquellen
Einbettung und Auswertung dynamischer Anfragen in statischen SCOs
Wissensbasierte Föderation aus verteilten SCOs
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.