Wissensvisualisierung auf der Basis von XML Topic Maps. Ronald Melster

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1 Wissensvisualisierung auf der Basis von XML Topic Maps Ronald Melster

2 Structure meets Chaos! Wissensmanagement für die Softwarebranche Elicitation und Knowledge Retrieval Wissensmodellierung und strukturierung Collaboration und Brainstorming Visualisierung Seite 2

3 Personal Knowledge Management Einfache Handhabung Eingabe von Informationen Vernetzung von Themen Metainformationen Installation Single-Sign on Schwelle bei Benutzern herabsetzen Der Einzelne organisiert sein Wissen - alle anderen Mitarbeiter profitieren davon Seite 3

4 Integrationsplattform Einsatzgebiete Communities of Practice Ersatz für Foren und Mailinglisten Projektdokumentation Softwareentwickling Verteilter Notizzettel Seite 4

5 Brainstorming - Bottom Up Knowledge Management Vom Brainstorming zum formalen Dokument Einzelne Ideen in einem Meer von Ideen Sammeln aller Ideen - Brainstorming Durch Hinzufügen von Metainformationen und ordnen der Ideen kommt man zu formalen Dokumenten Seite 5

6 Weitere Informationen Seite 6

7 Wissensmanagement Dokumentenbasis Überblick über interne und externe Daten Ziel: Wissenstransparenz Erfahrener Mitarbeiter verläßt das Unternehmen Dokumentation seines Wissens Weitergabe seiner Fähigkeiten Ziel: Wissensbewahrung Einarbeitung eines neuen Mitarbeiters Aneignung des Wissens über interne Strukturen und Prozesse Geeignete Dokumentation Ziel: Wissenserwerb (extern und intern) Seite 7

8 Wissensmanagement Knowledge Management ist die systematische Nutzung der Ressource Wissen mit dem Ziel, die Leistung der Organisation zu steigern. Wissensmanagement ist die Kunst und Methode, Daten in Information und Information in einen Handlungskontext zu überführen. Seite 8

9 Wissen Wissen ist die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Dies umfasst sowohl theoretische Erkenntnisse als auch praktische Alltagsregeln und Handlungsanweisungen. Wissen stützt sich auf Daten und Informationen, ist im Gegensatz zu diesen jedoch immer an Personen gebunden. Es wird von Individuen konstruiert und repräsentiert deren Erwartungen über Ursache-Wirkungs- Zusammenhänge. Informationen: Grundlage des Wissens Daten: beschreibende, objektive Fakten Ermöglichen Handlungen: Ziel Lösung von Problemen Personengebunden Konstruktion von neuem Wissen durch Denkvorgänge G. Probst et al Seite 9

10 Warum Visualisierung? Wissenstransfer Informationstragende grafische Darstellung Beispiele: Chemische Formeln Wahlergebnisse Fahrpläne Landkarten Software-Architekturen Seite 11

11 Warum Visualisierung? Wissensentwicklung Generierung und Bewertung neuer Ideen Beispiel: Mind Maps Seite 12

12 Möglichkeiten der Visualisierung Seite 15

13 Das Portal Ausgangssituation - Zwei große Institute - Weitem Forschungsfeld Ziele - Angebote der Institute strukturieren und kommunizieren Gemeinsame Plattform Modell für Ablage und Retrieval - Schnelles Auffinden von Ansprechpartnern - Kommunikationsprozesse optimieren - Integration der vorhandenen Webseiten Innen- vs. Außensicht Seite 16

14 Topic Map Engine XML-Dokumente enthalten Elemente (Topics, Assoz, Occur) Indexierung und Beschreibung von Daten Darstellung von Zusammenhängen Anwendungsgebiete - Thesauren und Ontologien - Softwaredokumentation -> Funktionen, Variablen, Objekte und Methoden - juristische Anwendung -> Gesetzestexte, Fälle, Urteile und Kommentare - medizinisches System -> Krankheitsbilder, Symptome, Behandlungmethoden und Heilmittel Seite 17

15 Screenshots Suche Seite 18

16 Eingabe und Klassifikation Verteilte Eingabe Minimierung des Aufwands Qualität der Informationen sicherstellen Vernetzung der Themen Versteckte Multi-Klassifikation Abteilung/Person Forschungsgebiet Forschungsgebiet Branche Seite 19

17 Three-Tier Architektur & View Concept of the bluedot Framework WAP Services Acrobat PDF Print Media 3D Real-Time Visualization Internet Knowledge Base Seite 20 Repository Technology Existing Databases

18 Die Visualisierung Drei-dimensionale räumliche Anordnung Einfaches Navigieren durch den Wissensraum Reduzieren der Information durch Auswahl von Kategorien Seite 22

19 Historie Seite 23

20 Wissensnetzanalyse Seite 24

21 Erfahrungen - Visualisierung Mächtiges Instrument Mentales Modell muss bekannt sein Hoher Lernaufwand komplexe Bedienung Performanzprobleme Kontext-sensitive Legende schwierig Fokussierung Personalisierung (Erwartung) Ich Welt Seite 25

22 Weitere Informationen Seite 26

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