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

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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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

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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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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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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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

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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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

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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Agenda

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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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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

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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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.