Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik Institut für Informatik Fachgebiet Didaktik der Informatik

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1 Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik Institut für Informatik Fachgebiet Didaktik der Informatik Konzeption und prototypische Implementierung eines Knowledge-Servers mit Adaptern zur Integration von E-Learning- und Knowledge-Management-Applikationen Diplomarbeit zur Erlangung des Grades Diplom Informatiker vorgelegt von Jens Winter Betreuer Dipl.-Inform. Wolfgang Reinhardt Gutachter Prof. Dr. Johannes Magenheim Prof. Dr. Gregor Engels Paderborn, 15. November 2008

2 Zusammenfassung Wissen ist in der heutigen Zeit eine zentrale Ressource, wenn es um die Konkurrenzfähigkeit von Unternehmen geht. Daher ist es wichtig, den effizienten und effektive Zugriff auf diese Ressource durch technische Mittel zu unterstützen und außerdem nach Möglichkeiten zu suchen, durch (automatisierte) Analyse und Kombination des vorhandenen Wissens einen über das vorliegende Wissen hinausgehenden Mehrwert für das jeweilige Unternehmen zu erreichen. Voraussetzung dafür ist eine technische Infrastruktur, die in der Lage ist, über unterschiedliche Speichersysteme verteilt vorliegendes Wissen in einem Gesamtsystem zu integrieren. Im Rahmen dieser Arbeit werden zunächst einige existierende Ansätze aus diesem Bereich vorgestellt. Anschließend wird auf Grund der dabei gewonnenen Erkenntnisse ein neuer Ansatz entwickelt und prototypisch umgesetzt. Abschließend werden diverse Möglichkeiten dargestellt, wie dieser Prototyp im Rahmen weiterer Forschungsprojekte genutzt werden kann.

3 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Knowledge-Management und E-Learning Knowledge-Management Daten - Informationen - Wissen Explizites und implizites Wissen Vom Informations- zum Wissensmanagement Lernen und E-Learning Integration von Knowledge-Management und E-Learning Ansätze zur Integration von Knowledge-Management und E-Learning Alternative Ansätze Single-Source-Prinzip mit edudocbook NEPOMUK APOSDLE MoKEx Fazit Ein neuer Ansatz: Der Knowledge Server (KNS) Prinzipien service-orientierter Architekturen Grobentwurf KNS-Gesamtsystem Ansätze Workflows / Metadatenformat Ansätze Workflows Ansätze Metadaten Fazit Das KNS-Message-System Konfiguration und Initialisierung der Übertragungssysteme Senden von Nachrichten Empfangen von Nachrichten Implementierte Übertragungssysteme JMS-Übertragungssystem Integriertes Übertragungssystem Transparenz und Erweiterbarkeit v

4 vi Inhaltsverzeichnis 5 Schnittstellentypen Client-Server-Schnittstellen Login Logout Search ObjectDownload ObjectUpload ObjectUnlock WorkflowExecute Server-Service-Schnittstellen LockInfoSet LockInfoCheck LockInfoCreate MetadataExtract MetadataGet MetadataSearch MetadataStore ObjectGet ObjectStore ObjectPush Generic Aufruf nicht implementierter Service-Schnittstellen Das Workflow-Konzept Workflow-Engine WorkflowItem und MessageMapping Ausführung von Workflows Adapter-Service-Module Aufbau von Modulen Laden von Modulen in den Server und Hierarchie der Class-Loader Initialisierung und Shutdown von Modulen Module als externe Anwendung Aktuelle Systemkonfiguration Adapter Xinco-DMS Demo-DMS DB MetaXsA Ilias Ilias-Metadaten-Konverter LockInfo-Creator

5 Inhaltsverzeichnis vii 8.2 Workflows Suche und Download Hochladen neuer und geänderter Dokumente Freigabe gesperrter Dokumente Metadaten-Einspeisung ohne Objekt-Speicherung Mögliche Erweiterungen Benutzer und Zugriffsrechte Service-Sicherheit und Message-System Adapter: ID-Generierung, Einbindung und Schnittstellen-Kontrolle Module: Adaptersignierung und Bibliotheken Workflows XML-Workflows: Erstellung und Ausführung Transaktionen: Workflows und Adapter Rückfragen an den Benutzer Persistenz von Workflow-Threads Weitere Ansatzpunkte Fazit 65 A Quellcode: DB2-Adapter III A.1 Die Klasse DB2Module III A.2 Die Klasse DB2MessageHandler V A.3 Die Klasse MedusaDBConnection VIII A.4 Die Klasse LomUtil XV Abbildungsverzeichnis Literaturverzeichnis XIX XXI

6 1 Einleitung Schon seit Jahren setzt sich allgemein die Erkenntnis durch, dass die Ressource Wissen in der heutigen Informationsgesellschaft eine zentrale Rolle für die Konkurrenzfähigkeit von Unternehmen spielt (vgl. z.b. [NT97, S. 16 ff.]). Verglichen damit wird der Umgang mit dem Wissen des Unternehmens in vielen Fällen stark vernachlässigt. Häufig werden unzureichende technische Mittel zur Ablage und Verwaltung des Wissens verwendet, wie beispielsweise Shared Drives (vgl. [MB05, S. 50]). Aber selbst wenn geeignetere Systeme wie Dokumentenmanagement-Systeme o.ä. eingesetzt werden, bilden sich vielfach stark verteilte Wissensbestände. Dies führt zu vielfältigen Problemen: Zum Einen wird die Wartbarkeit derartiger Wissensbestände stark erschwert, es kommt häufig zu Redundanzen und Inkonsistenzen. Zum Anderen wird es nahezu unmöglich, schnell und effektiv auf das vorliegende Wissen zuzugreifen. Dies wirkt sich gleich in zweifacher Hinsicht negativ auf das Unternehmen aus: Einerseits kann das vorhandene Wissen mangels Zugänglichkeit nicht in vollem Umfang direkt in den alltäglichen Arbeitsprozessen genutzt werden. Andererseits kann das vorhandene Wissen auch nicht zur individuellen Wissensentwicklung der Mitarbeiter durch Lernprozesse dienen. Wo solche individuelle Entwicklung fehlt, kann sich allerdings auch das Wissen des Unternehmens nicht in dem Maße erweitern, wie dies prinzipiell möglich wäre, was sich nachhaltig negativ auf die Unternehmensentwicklung auswirkt. (vgl. Spiralmodell der Wissensschaffung in Unternehmen, [NT97, S.87]) Auch der Mehrwert, der sich durch die gezielte Analyse des vorhanden Wissens hinsichtlich Erkenntnissen über soziale Netze und die Verteilung von Wissen im Unternehmen auf bestimmte Abteilungen oder Personen ergeben könnte, kann unter diesen Umständen nicht genutzt werden. Um dies zu ermöglichen ist es notwendig, den vorliegenden Wissensbestand zentral zusammenzuführen. Eine tatsächliche Zusammenführung des Wissensbestandes an einer Stelle ist in den weitaus meisten Fällen aus organisatorischen und technischen Gründen allerdings nicht möglich. Um dennoch einen zentralen Zugriff auf die weiterhin verteilt vorliegenden Bestände zu ermöglichen, wird eine technische Infrastuktur notwendig, die auf flexible Art und Weise die vorhandenen Systeme zu einem Gesamtsystem integriert. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Konzept zu entwickeln und prototypisch zu implementieren, dass eine solche Infrastruktur softwareseitig umsetzt. Dazu muss zunächst einmal 1

7 2 Einleitung der grundlegende Zusammenhang zwischen Knowledge-Management und E-Learning betrachtet werden.

8 10 Fazit Jedes System, das verteilt in anderen Systemen vorliegende Daten zentral zusammenfassen soll, bleibt natürlich auf das Vorhandensein geeigneter Schnittstellen in diesen anderen Systemen angewiesen, um Zugriff auf die darin enthaltenen Daten zu haben. Durch die Adapter-Services kann der aktuelle Prototyp aber wesentlich flexibler an die vorhandenen Schnittstellen angepasst werden als vergleichbare Systeme. Der Workflow-Ansatz erlaubt zudem eine flexible Anpassung der Abläufe im Server an die umgebende Infrastruktur, die durch die Entwicklung der geplanten XML-Workflow- Engine in Kombination mit dem grafischen Editor sogar auf die administrative Ebene verlagert werden kann. Das Adapterkonzept und die zentrale Kopplung über den KNS erlauben auch das Verlinken von Objekten zwischen den einzelnen Endsystemen. Dies allerdings stellt noch größere Anforderungen an die Schnittstellen als der Datenzugriff an sich. Wenn die Endsysteme allerdings den Zugriff auf externe Datenquellen zulassen, können die benötigten Schnittstellen im KNS über entsprechende Adapter bereitgestellt werden. Die Adapter wirken in diesem Fall gewissermaßen entgegengesetzt ihrer primären Wirkungsrichtung. Der vorliegende Prototyp kann als Basis für weitere Forschungsarbeit dienen. Dabei muss es primär um die Verbesserung der Metadaten-Erfassung und der Analyse der Metadaten gehen. Werden die dadurch gewonnenen Erkenntnisse dann durch geeignete Client-Anwendungen möglichst nahtlos und effizient in den Arbeitsalltag im Unternehmen integriert, kann eine erhebliche Verbesserung der Nutzung der Ressource Wissen im Unternehmen erreicht werden. 65

I. II. I. II. III. IV. I. II. III. I. II. III. IV. I. II. III. IV. V. I. II. III. IV. V. VI. I. II. I. II. III. I. II. I. II. I. II. I. II. III. I. II. III. IV. V. VI. VII. VIII.

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