Flexible Hypermedia-Systeme in der computerunterstützten Aus- und Weiterbildung: Entwurf einer wissensbasierten Systemarchitektur
Gespeichert in:
| Beteilige Person: | |
|---|---|
| Format: | Hochschulschrift/Dissertation Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1995
|
| Schriftenreihe: | Gabler Edition Wissenschaft
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| Schlagwörter: | |
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| Umfang: | XXVII, 294 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
Inhaltsverzeichnis xi
Abbildungsverzeichnis xvii
Tabellenverzeichnis xxi
Abkürzungsverzeichnis xxiii
A Einleitung 1
1 Position des computerunterstützten Unterrichts 1
2 Aufgabenstellung 1
3 Vorgehensweise und Forschungsmethode 3
B Rahmenbedingungen des Systementwurfs 7
1 Pädagogisch-didaktisches Umfeld 7
1.1 Pädagogisch-didaktische Entwicklungslinien 7
1.2 Lerntheorien 9
1.3 Führungsgradkontroverse 14
1.4 Instruktionsdesign 16
1.5 Mediendidaktik 19
2 Benutzermodellierung im CBT-Bereich 21
2.1 Klassifikation von Ansätzen 21
2.2 Entwicklungslinie der Benutzermodellierung 24
2.3 Inhalte und Informationsgewinnung 25
2.4 Repräsentationstechniken 27
2.5 Kritische Betrachtung 29
2.6 Gestaltungsgrundlagen eines domänenunabhängigen
Ansatzes 30
3 Informatik-technisches Umfeld 32
3.1 Downsizing 32
3.2 Multimedia 33
4 Systemkategorien im CBT-Bereich 36
4.1 Überblick 36
4.2 Entwicklungslinie konventioneller CBT-Systeme 38
4.2.1 Charakteristische Merkmale 38
4.2.2 Ausgewählte Beispiele 38
xjl Inhaltsverzeichnis
4.3 Entwicklungslinie von Simulationssystemen und
Mikroweiten 40
4.3.1 Charakteristische Merkmale 40
4.3.2 Ausgewählte Beispiele 40
4.4 Entwicklungslinie Intelligenter Tutorieller Systeme 41
4.4.1 Charakteristische Merkmale 42
4.4.2 Ausgewählte Beispiele 43
4.5 Entwicklungslinie von Hypersystemen 47
4.5.1 Charakteristische Merkmale 47
4.5.2 Dexter Hypertext Reference Model 50
4.5.3 Hypermedia/Time-Based Document Structuring
Language (HyTime) 53
4.5.4 Multimedia and Hypermedia Information coding
Expert Group (MHEG) 55
4.5.5 Ausgewählte Beispiele 58
4.6 Kritische Betrachtung 61
5 Ableitung von Anforderungen an eine Systemarchitektur 63
C Konzeption einer CBT-Systemarchitektur 67
1 Gestaltungsgrundlagen und Überblick 67
2 Pädagogisch-didaktische Kursstrukturierung und Sequenzierung 70
2.1 Instruktionstheorien und -modelle 70
2.2 Statisch-strukturelle Planung von CBT-Kursen 72
2.2.1 Makroebene 73
2.2.2 Mikroebene 78
2.2.3 Lehratome 81
2.3 Dynamische Ablaufplanung von CBT-Kursen 85
2.3.1 Instruktionsstrategien 85
2.3.2 Makroebene 86
2.3.3 Mikroebene 87
2.4 Differenzierung und Individualisierung 88
3 Ableitung einer hybriden Struktur für die Wissensbasis 90
4 Grobkonzept der Architektur 93
5 Feinkonzept der Architektur 97
5.1 Entwurf eines semantischen Datenmodells 97
5.1.1 Begriffsbestimmung 97
5.1.2 Definition abstrakter Objektschemata 101
5.1.3 Zweistufige Modellierung auf Metaebene und
Schemaebene 107
5.1.4 Definition konkreter Objektschemata 108
5.1.4.1 Modell mit mehrstufiger Spezialisierung 109
5.1.4.2 Modell mit einstufiger Spezialisierung 11 °
5.1.5 Prototypen und Standardausprägungen 111
Inhaltsverzeichnis xiii^
5.1.6 Vorgangsschritte zum Aufbau eines
kursspezifischen Datenmodells 112
5.2 Aufbau einer kursunabhängigen Ablaufsteuerung 113
5.2.1 Aktivierung von Lehratomen 113
5.2.2 Flexible Gestaltung eines zentralen Steuermenüs 116
5.3 Künstliche neuronale Netze zur dynamischen
Lemweggestaltung 118
5.3.1 Motivation und Ausgangslage 118
5.3.2 Grundbegriffe 119
5.3.3 Anwendungsbezogene Konfigurierung 121
5.3.3.1 Bedarfsbestimmung und Topologiewahl 121
5.3.3.2 Funktionale Parametrierung 129
5.3.4 Automatische Bestimmung von Randschicht-
Neuronen 132
5.3.5 Anbindung an das semantische Datenmodell 135
5.3.6 Gestaltung der Trainingsphase 142
5.3.6.1 Aufbau der Trainingsdatenbasis 142
5.3.6.2 Zeitliche Synchronisation 145
5.3.7 Gestaltung der Arbeitsphase 145
5.4 Fuzzy logic zur dynamischen Lemweggestaltung 147
5.4.1 Motivation und Ausgangslage 147
5.4.2 Grundbegriffe 150
5.4.2.1 Linguistische Variablen und Fuzzy sets 150
5.4.2.2 Konventioneller Fuzzy-Prozeß 152
5.4.3 Anwendungsbezogene Konfigurierung 153
5.4.3.1 Fuzzy sets 153
5.4.3.2 Anbindung an das semantische
Datenmodell 155
5.4.3.3 Regelbasis 158
5.4.3.4 Operatoren und
Defuzzyfizierungsmethode 160
5.4.4 Erweiterter Fuzzy-Prozeß 163
5.5 Charakterisierung und Selektion adäquater Lehratome 165
5.5.1 Integration der Retrieval-Phase in die
Ablaufsteuerung 165
5.5.2 Konzeption eines interaktiven Browsers 167
5.5.3 Zweistufiges Bewertungsverfahren 168
5.5.3.1 Erste Stufe der Abstandsmetrik 169
5.5.3.2 Zweite Stufe der Abstandsmetrik 177
5.6 Verwaltung von Multimedia-Objekten 180
5.6.1 Grundbegriffe 180
5.6.2 Verwandte Arbeiten 181
5.6.3 Einsatz einer Multimedia-Datenbank 184
5.6.4 CBT-spezifische Bedarfsgruppen und
Anforderungen 190
xiv Inhaltsverzeichnis
5.6.5 Entwurf einer prototypischen Multimedia-
Objektverwaltung 198
5.6.5.1 Datenmodell zur Verwaltung von
Multimedia-Ressourcen für
CBT-Anwendungen 199
5.6.5.2 Anwendungsmodule der Multimedia-
Objektverwaltung 202
5.6.5.2.1 Verwaltungsumgebung für
Autoren (Autorenworkbench) 203
5.6.5.2.2 Universeller
Präsentationsserver 205
5.7 Benutzermodellkomponenten in der hybriden
Wissensbasis 209
5.8 Zusammenwirken der Partialmodellkomponenten der
Architektur 211
D Realisierung der Shell 215
1 Ableitung der Modulstruktur 215
2 Entwicklungsumgebung 215
3 Schnittstellen und Modulintegration 216
4 Semantischer Netzeditor 218
5 Ablaufsteuerungskomponente 220
6 Neuroserver 224
7 Fuzzy-Iogic-Controller 228
8 Retrieval-Komponente und Browser 232
9 Multimedia-Objektverwaltung 233
10 Kursverwaltungs- und Anmeldungsmodule 237
11 Interprozeß-Kommunikationssystem 238
E Entwicklung von Anwendungen innerhalb der Shell 241
1 Zielsetzung 241
2 Multimediales Schulungs- und Informationssystem Louvre 242
2.1 Thema, Konzeption und semantisches Datenmodell 242
2.2 Zielgruppenspezifische Autorenlinks 245
2.3 Integration des Steuermenüs der Shell 247
Inhaltsverzeichnis xv
3 Partialmodell eines Betriebssystemkurses 249
3.1 Thema, Konzeption und semantisches Datenmodell 249
3.2 Lernweggenerierung durch künstliche neuronale Netze 251
3.3 Lernweggenerierung durch Fuzzy logic 253
4 Zusammenfassung 259
F Schlußbetrachtung 261
1 Zusammenfassung 261
2 Ausblick 263
Literaturverzeichnis 265
G Anhang 285
1 Argumente pro und contra CBT 285
2 Phasenschema zur CBT-Entwicklung 286
3 Hierarchiestufen im semantischen Netz 287
4 Kurzbeschreibung der Lehratome des Betriebssystemkurses 288
5 HyTime: Linktypen und Adressierung 289
6 Simulationsreihen zur Fuzzy logic 290
7 Bildschirmbeispiel zum Louvre-Kurs 294
Abbildungsverzeichnis xvii
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abb. 1 Vorgehensweise und Teilaufgaben 4
Abb. 2 Didaktisches Dreieck 8
Abb. 3 Hardware-Entwicklungen und CBT (vgl. [Bodendorf 90, S. 15]) 32
Abb. 4 Entwicklungsstufen von CBT-Systemkategorien 37
Abb. 5 Ebenen des Dexter-Modells [Halasz/Schwartz 94, S. 33 u. S. 35] 52
Abb. 6 HyTime Architectural Forms und SGML/DTD-Erzeugung 54
Abb. 7 Klassenstruktur in MHEG 56
Abb. 8 Ebenenmodell von Datenaustausch-Diensten 57
Abb. 9 MHEG: Objekttransfer zwischen Plattformen (interchange
process) 57
Abb. 10 Systemüberblick 67
Abb. 11 Instruktionsmodelle [Gabelmann 92, S. 8] 72
Abb. 12 Typisierung von Lehrmodulen [Gabelmann 92, S. 24] 76
Abb. 13 Analyseschritte der Mikroebene [Gabelmann 92, S. A-6] 78
Abb. 14 Attribuierung von Lehratomen [Gabelmann 92, S. A-12] 82
Abb. 15 Schichten im semantischen Datenmodell 93
Abb. 16 Komponenten und Wissensbasen der Ablaufsteuerung 95
Abb. 17 Verbindungslinien semantischer und objektorientierter
Datenmodellierung 98
Abb. 18 Abstrakte Objektklassen im semantischen Datenmodell 101
Abb. 19 Klassifizierung der Schemaattribute nach Domänenabhängigkeit 102
Abb. 20 Hierarchische Kursstrukturierung mit Aggregationen 103
Abb. 21 Linkobjekt im semantischen Datenmodell 105
Abb. 22 Benutzerklassen und -Objekte im semantischen Datenmodell 106
Abb. 23 Modellierung auf Metaschema- und Schemaebene 107
Abb. 24 Datenmodell mit mehrstufigen Objektklassenhierarchien 110
Abb. 25 Vereinfachtes Datenmodell mit einstufiger Vererbung 111
Abb. 26 Prototypen und Objektklassen auf Metaschema- und
Schemaebene 112
Abb. 27 Datenmodell der Materialisierung von Lehratomen 114
Abb. 28 Multimedia-Ressourcen und Ablaufmodule [Bauer 94, S. 4] 115
Abb. 29 Präsentationsoperator der Aktivierungskomponente 116
Abb. 30 Steuermenü der Ablaufsteuerung 117
Abb. 31 Zuordnung von CBT-Kursen zu künstlichen neuronalen Netzen 119
Abb. 32 Schematischer Aufbau eines KNN 120
Abb. 33 Klassifikation der Lemverfahren künstlicher neuronaler Netze 121
xviü Abbildungsverzeichnis
Abb. 34 Lernwegprotokollpunkte und Zeitfenster für KNN-Trainingsdaten 123
Abb. 35 Auswahlschritt der KNN-Arbeitsphase 127
Abb. 36 Eigenaktivitätsmodellierung 130
Abb. 37 Spezifikationsprozeß für Input- und Outputvektoren 133
Abb. 38 KNN-Editor zur Spezifikation von Input- und Outputvektoren 134
Abb. 39 Dreistufiges Wertebereichsmodell 137
Abb. 40 Elementarer Trainingsschritt mit Epochenzähler 144
Abb. 41 Schleifenausschluß 144
Abb. 42 Datenszenario der KNN-Arbeitsphase 146
Abb. 43 Fuzzy-Iogic-Regelwerk und semantisches Datenmodell 148
Abb. 44 Fuzzy logic in Methoden und Anwendungen 149
Abb. 45 Exemplarische Zugehörigkeitsfunktion eines Fuzzy set 151
Abb. 46 Attribute des semantischen Datenmodells als linguistische
Variable 152
Abb. 47 Konventioneller, dreistufiger Fuzzy-Prozeß 153
Abb. 48 Bestimmungsgrößen der verwendeten Fuzzy-set-
Funktionenklasse 154
Abb. 49 Erweiterter, fünfstufiger Fuzzy-Prozeß 164
Abb. 50 Einflußgrößen und Ablaufdiagramm des Retrieval 166
Abb. 51 Zweistufiger Bewertungsansatz der Retrieval-Komponente 168
Abb. 52 Ablaufschema für move - und staif-Operationen 171
Abb. 53 Exemplarische Übergangsschritte durch move und start 174
Abb. 54 Begriff der Nähe und Übergangsschritte 175
Abb. 55 RTF-Beispiel als Sourcecode einer Hyperapplikation 195
Abb. 56 Beispiel für MMO-Aggregationsbeziehungen 200
Abb. 57 Datenmodell der MMO-Verwaltung für CBT (nach [Bauer 94,
S. 37]) 201
Abb. 58 Module der MMO-Verwaltung innerhalb der Shell-Komponenten 202
Abb. 59 Interaktionselemente des Präsentationsservers(Audio-CD und
digitales Video) 208
Abb. 60 Kopplungsarten der Module 217
Abb. 61 Dynamische Dialogmasken zur Bearbeitung des semantischen
Datenmodells 219
Abb. 62 Dialog zum Erfassen von Benutzerklassen 220
Abb. 63 Kontrollfluß der Ablaufsteuerung 221
Abb. 64 Steuermenü der Ablaufsteuerung mit aktiviertem Lehratom
(Animation) 223
Abb. 65 Neuroserver-Oberfläche (Arbeitsphase) 225
Abb. 66 Benutzerschnittstelle der Autorenworkbench 234
Abbildungsverzeichnis xix
Abb. 67 Modulstruktur, Daten- und Kontrollfluß des Präsentationsservers 235
Abb. 68 Objekttypenmodell der Kursverwaltungsdaten 238
Abb. 69 Objektschemata von Lehratomen im Louvre-Kurs [Ellegast 93,
S. 35] 243
Abb. 70 Farblehre: Statische Links für die Benutzerklasse Experten 245
Abb. 71 Farblehre: Statische Links für die Benutzerklasse Interessierte 246
Abb. 72 Farblehre: Statische Links für die Benutzerklasse Laien 247
Abb. 73 Beispiel eines Bildschirmlayouts im Louvre-Kurs zur Integration
des Steuermenüs der Ablaufsteuerung [Ellegast 93, S. XLVIII ff.] 248
Abb. 74 Struktur des Betriebssystemkurses (Aggregationen und
Lehratome) 250
Abb. 75 Generierung virtueller Aggregationen auf oberster
Hierarchieebene 250
Abb. 76 Phasenschema der Lernprogrammerstellung [Geis/.../Langer 92] 286
Abb. 77 Beispiel für Hierarchiestufen 287
Abb. 78 Simulationsergebnisse (1) zur Analyse des Fuzzy-Systems 290
Abb. 79 Simulationsergebnisse (2) zur Analyse des Fuzzy-Systems 291
Abb. 80 Simulationsergebnisse (3) zur Analyse des Fuzzy-Systems 291
Abb. 81 Simulationsergebnisse (4) zur Analyse des Fuzzy-Systems 292
Abb. 82 Simulationsergebnisse (5) zur Analyse des Fuzzy-Systems 293
Abb. 83 Themengebiet Kunstgeschichte : Ludwig XIV und die Regence 294
Tabellenverzeichnis __^^_ xxi
TABELLENVERZEICHNIS
Tab. 1 Auswirkungen von Lemtheorien auf CBT 10
Tab. 2 Theorien und Voraussetzungen für erfolgreiche Lemerkontrolle 15
Tab. 3 Meilensteine des Instruktionsdesigns 18
Tab. 4 Typisierung von Benutzermodellen nach [Bodendorf 92, S. 236ff.] 22
Tab. 5 Einordnung des gewählten Ansatzes zur Benutzermodellierung 31
Tab. 6 Historische konventionelle CBT-Systeme 39
Tab. 7 State-of-the-Art bei konventionellen CBT-Systemen 39
Tab. 8 Historische Simulationssysteme und Mikroweiten 41
Tab. 9 State-of-the-Art bei Simulationssystemen und Mikroweiten 41
Tab. 10 Historische ITS-Anwendungen 43
Tab. 11 State-of-the-Art bei ITS-Anwendungen 44
Tab. 12 Typologie der Linkerzeugung 48
Tab. 13 Historische Hyperanwendungen 58
Tab. 14 State-of-the-Art bei Hyperanwendungen 59
Tab. 15 Anforderungskatalog für die Konzeption der Systemarchitektur 64
Tab. 16 Richtziele des Systems aus Autoren- und Schülersicht 69
Tab. 17 Klassifikation von Inhaltsarten 75
Tab. 18 Klassifikation von Verhaltensarten [Gabelmann 92, S. 19f.] 76
Tab. 19 Sequenzierung von Lehrstoff (nach [Gabelmann 92, S. 30]) 77
Tab. 20 Quellenvergleich für Begriffe auf der Makro- und Mikroebene 83
Tab. 21 Instruktionsdesign-Theorien für Individualisierung/Differenzierung 89
Tab. 22 Begriffslegung zur semantischen Datenmodellierung 99
Tab. 23 Bildung parametrierter Wertebereiche 108
Tab. 24 KNN-Grundtypen (nach [Mallot 93, S. 846]) 122
Tab. 25 Gültigkeitsbereiche der verwendeten KNN-Parameter und
-Funktionen 132
Tab. 26 Abhängigkeit der Neuronenanzahl von Wertebereichstypen 134
Tab. 27 Aspekte von Attributausprägungen 138
Tab. 28 Funktionale Abbildung von Attributaspekten auf Inputneuronen 139
Tab. 29 KNN-Unterstützung von Aspekten durch automatische
Transformation 140
Tab. 30 Transformation von KNN-Ausgangswerten 141
Tab. 31 Wertebereichstypen und Anzahl linguistischer Terme 155
Tab. 32 Ausprägungstransformation der Fuzzy-Iogic-Inputdaten 157
Tab. 33 Rücktransformation der Fuzzy-Iogic-Outputdaten 158
Tab. 34 Objekttypen des semantischen Datenmodells in Fuzzy-Regeln 160
jojjj Tabellenverzeichnis
Tab. 35 Operatoren- und Verfahrenswahl 163
Tab. 36 Zeithorizonte der Normalisierungs- und Rückführungsaktionen 164
Tab. 37 Schematische Struktur des Merkmalsvektors 165
Tab. 38 Informelle Erläuterung der Eigenschaft naher Knoten 170
Tab. 39 Formalisierung des Prädikats nah 170
Tab. 40 Realisierungsansätze für MMDBS-Entwicklungen 189
Tab. 41 Einordnung des gewählten Ansatzes zur Benutzermodellierung 210
Tab. 42 Entwicklungsumgebungen zur Realisierung der Shell 216
Tab. 43 Kriterienvergleich: Eigenrealisierung gegenüber Neuro-Shells 226
Tab. 44 Kriterienvergleich: Eigenrealisierung gegenüber Fuzzy-Iogic-
Shells 230
Tab. 45 Statische Links im Betriebssystem-Kursmodell 251
Tab. 46 Trainingswege des künstlichen neuronalen Netzes 252
Tab. 47 Beispiel: Dynamisch generierter Lernweg (künstl. neuronales
Netz) 252
Tab. 48 Ergebnisse der kursspezifischen Fuzzy-Regeln 254
Tab. 49 Beispiel: Dynamisch generierter Lernweg (Fuzzy logic) 257
Tab. 50 Argumente pro und contra CBT 285
Tab. 51 Kurzbeschreibung der Lehratome/Aggregationen des
Betriebssystemkurses (aufsteigend sortiert nach Nominatoren) 288
Tab. 52 Linktypen in HyTime 289
Tab. 53 Adreßermittlungsmechanismen in HyTime 289
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