Konzeption und Einsatz wissensbasierter Systeme im Bereich statistischer Datenanalyse: Möglichkeiten und Grenzen am Beispiel sozialwissenschaftlicher Fragestellungen
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Seite
GLIEDERUNG
Einleitung „ » 1
L Theoretische Grundlage und begrifflicher Rahmen wissensbasierter
Systeme 7
1. Theoretische Grundlage wissensbasierter Systeme 7
1.1 Systeme und Modelle in der Informationsverarbeitung: Der
Systemansatz 8
1.2 Der Systembegriff. 9
1.2.1 Systeme im Bereich Künstlicher Intelligenz. 10
1.2.2 Daten , Informaüons und Wissenssysteme 11
1.2.3 Systemein und ausgäbe 14
1.2.4 Systemanalyse 17
1.3 Der Modellbegriff 20
1.3.1 Daten und theorieorientierte Modellanalyse 21
1.3.2 Klassifikation von Modellen 23
1.3.2.1 Modelkiel 24
1.3.2.2 Modellinstrument 24
1.3.2.3 Modellgegenstand 25
1.3.2.4 Modellrelation 26
1.3.2.5 Modellgültigkeit 27
1.3.3 Konzeptionelles Modell 29
1.4 Zusammenfassung 32
n
Seiie
2. Begrifflicher Rahmen: Der Wissensbegriff. —» 33
2.1 Psychologischer Ansatz 34
2.1.1 Problem 34
2.1.2 Denken 35
2.1.3 Wissen aus unterschiedlichen Perspektiven 37
2.1.4 Verschiedene Stufen des Wissensverständnisses 38
2.1.5 Komplexitätsgrade des Wissens *°
2.2 Informationsverarbeitender Ansatz 4*
2.2.1 Wissen im Bereich Künstlicher Intelligenz 43
2.2.2 Wissensarten 45
2.2.2.1 Assertorisches Wissen 47
2.2.2.2 Inferentielles Wissen 49
2.2.2.3 Heuristisches Wissen 51
2.2.2.4 Wissen durch Glauben, Meinung und
Überzeugung 3
2.2.2.5 Evidentielles Wissen 53
2.2.2.6 Weitere Wissensaiten: Metawissen 5*
2.2.3 Wissensbereiche **
2.2.4 Wissensrepräsentation 55
2.2.4.1 Deklaratives und prozedurales Wissen 56
2.2.4.2 Produktionensysteme (Regelmengen) 58
2.2.4.3 Objekt Attribut Wert Tripel 59
2J.4.4 Frames/Objekte ~ 61
2.2.4.5 Constraints _ 66
_ra~
Seile
2.2.4.6 Netze 66
2.2.4.7 Logik 70
2.2.5 Wissenserwerb 81
2.2.5.1 Lernen 82
2.3 Zusammenfassung 83
3. Entwicklung eines allgemeinen Modells zur Erstellung wissensbasierter
Systeme 84
3.1 Der modellorientierte Ansatz zur Erstellung wissensbasierter Sy¬
steme von LASKE 86
3.1.1 Erstellung eines Wissensmodells 88
3.1.2 Vom Wissensmodell zum Systementwurf 92
3.2 Zusammenfassung 96
4. Überblick über die wissenschaftlichen Gegenstandsbereiche 97
4.1 Wissensbasierte Systeme und Künstlichen Intelligenz (Kl) 98
4.1.1 Anwendungsbereich: Wissensbasierte Systeme 100
4.1.2 Komponenten wissensbasierter Systeme 105
4.1.2.1 Wissensbasis 107
4.1.2.2 Problemlösungskomponente (formale
Problemlösung) 108
4.1.2.3 Kommunikationskomponente 112
4.1.2.4 Wissensakquisitionskomponente 114
4.1.2.5 Wissensakquisition und Knowledge
Engineering 115
4.1.2.6 Erklärungskomponente 116
IV
Seite
4.1.2.7 Lernkomponcntc 117
4.2 Statistische Datenanalyse 1^2
4.2.1 Statistik in den Sozialwissenschaften 122
4.2.2 Erldärungs , Prognose und Diagnosemodelle 127
4.2.3 Theorie und Modellbildung in den Sozial
Wissenschaften 1JU
4.2.4 Adäquate Modelle statistischer Datenanalyse 131
IM
4.3 Zusammenfassung n. Problemklassen und Prpblerrüösungsrnethoden im Bereich sozial
wissenschaftlicher statistischer Datenanalyse 1JJ
1. Allgemeine Problemklassen und Problemlösungsmethoden. I35
1.1 Problemtypen und Problemlösungstypen bei CLANCEY 136
1 10
1.2 Der Ansatz von HARMON l3y
1.3 Der Ansatz von PUPPE Problemlösungstypen in
Expertensystemen 1.3.1 Problemlösungstyp Klassifikation 145
1.3.2 Problemlösungstyp Konstruktion 153
1.3.3 Problemlösungstyp Simulation lJ
160
1.4 Zusammenfassung 2. Problemklassen im Bereich der statistischen Datenanalyse lo
2.1 Methoden in der sozialwissenschaftlichen Statistik l65
2.2 Methoden als Problemlösungsmittel 168
2.3 Methoden und statistische Problemklassen I70
.. v —
Seile
2.3.1 Die Beschreibung 182
2.3.2 Die Analyse von Zusammenbangen 184
2.3.3 Die Erklärung 186
2.4 Zusammenfassung 187
3. Zuordnung allgemeiner Problemlösungstypen zu statistischen
Problemklassen 189
3.1 Zuordnung statistischer Evaluations und Diagnoseprobleme
zum Problemlösungstyp Klassifikation 191
3.1.1 Evaluations und Diagnoseprobleme bei sicherem
Wissen 191
3.1.2 Evaluations und Diagnoseprobleme bei unsicherem
Wissen 193
3.2 Zuordnung statistischer Probleme der Methodenwahl zum
Problemlösungstyp Konstruktion 201
3.2.1 Heuristisches Konstruieren 202
3.2.2 Modellbasiertes Konstruieren 205
3.2.3 Fall vergleichendes Konstruieren 207
3.3 Zuordnung experimentell statistischer Probleme zum
Problemlösungstyp Simulation 207
3.3.1 Einphasen Simulation 209
3.3.2 Mehrphasen Simulation 210
3.4 Weitere Zuordnungen 211
3.5 Zusammenfassung 213
1
VI
Sette
m Entwicklung wissensbasierter Systemmodule für den Breich der
statistischen Datenanalyse 214
1. Beschreibung des Problembereichs am Beispiel einer Datenanalyse im
Gesundheitswesen 216
1.1 Problemsituation: Bestimmung von Zusammenhangamafien
zwischen zwei Merkmalen 217
1.2 Wissensstand des Anwenders. 218
1.3 Festlegung der statistischen Problemklasse 219
1.4 Wahl eines Entwicklungssystems 221
2. Erstellung eines Wissensmodells 223
2.1 Kompetenzmodell 225
Z2 Performanzmodell 227
2.3 Aufgabenumweltmodell 228
3. Transformation des Wissensmodells in einen allgemeinen und
speziellen Systementwurf 230
3.1 Funktionale Beschreibung 232
3.1.1 Beratungssystemmodul 233
3.1.2 Hilfesystemmodul 236
3.2 Verhaltensbeschreibung 237
3.2.1 Beratungssystem 237
3.2.2 Hilfesystem 239
3.3 Strukturbeschreibung 240
4. Systemimplementierung 243
~vn~
Seite
4.1 Beratungssystem 244
4.1.1 Komponenten und Wissensbasis des Beratungs¬
systems. 249
4.1.2 Programmablauf des Beratungssystems 254
4.2 Hilfesystem 257
Ausblick 260
Anhänge 263
Verzeichnis der Abbildungen 263
Beratungssystem (Programmcode) 267
Hilfesystem (Programmcode) 272
Beratungssystem (Ablaufprotokoll) 290
Literatur 299
Lebenslauf
Erklärung
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