JACK Your Business Contact Butler

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1 JACK Your Business Contact Butler JACK ist ein prototypisch implementiertes Forschungsprojekt mit dem Ziel, aus einem Foto einer beliebigen Visitenkarte die für ein elektronisches Adressbuch benötigten Informationen zu extrahieren, zu validieren und auf einem Androidbasierenden Smartphone zu speichern. Der auf der CeBIT präsentierte Prototyp implementiert eine komplette Lösung von der Client-Software auf dem Mobiltelefon bis zur Server-Anwendung. Der Ablauf ist für den Anwender transparent: Er startet den Prozess mit dem Fotografieren einer Visitenkarte mit Hilfe seines Mobiltelefons und erhält einen Eintrag in das elektronische Adressbuch als Ergebnis. Am Anfang und am Ende der Prozesskette steht die Client-Anwendung auf dem Mobiltelefon. Sie realisiert ein benutzerfreundliches Interface zum Aufnehmen des Fotos und bietet auch die Möglichkeit, Parameter, wie z. B. die Helligkeit, anzu - passen, um eine bestmögliche Aufnahme - qualität zu gewährleisten. Über eine UMTS- oder WiFi-Verbindung wird das Foto mit allen benötigten Meta-Informationen an die Server-Anwendung geschickt. Diese sendet alle extrahierten Informationen im vcard-format zurück, so dass der Kontakt auf der Visitenkarte im Adressbuch des Smartphones erstellt werden kann. Prof. Dr. Bettina Harriehausen-Mühlbauer T Hochschule Darmstadt University of Applied Sciences Dept. of Computer Science Fachbereich Informatik Haardtring 100, Darmstadt Linguatec Sprachtechnologien GmbH Gottfried-Keller-Straße München (Pasing) CeBIT 2011 Halle 9, Stand C22 11

2 Karten Datenbank Tokenizer Grammatik Lexer Nachschlagetabellen Parser Tag Filter Benchmarking System Nachbearbeitung vcard Bearbeitung vcard Generator Der serverseitige Verarbeitungsprozess beginnt mit einer OCR-Analyse des vom Client geschickten Fotos. Das Herzstück der Server-Anwendung ist eine Grammatik, die in der Lage ist, den Output der OCR-Analyse zu verarbeiten. Sie extrahiert die Informationen wie Name, Anschrift, Telefonnummer, etc. aus Karten in deutscher und englischer Sprache. Unterstützt wird sie durch einen Nachbearbeitungsprozess (Post-Processing), der nicht erkannte Felder identifiziert und nach Kandidaten sucht. Auf diese Kandidaten werden verschiedene Transformationen angewendet, um Fehler der OCR- Analyse zu kompensieren. In einem iterativen Prozess werden die gefundenen Kandidaten wieder an die Grammatik zurückgegeben und erneut verarbeitet. Eine Validierung der extrahierten Informationen erfolgt mittels einer automatisierten Internet-Recherche mit Nutzung der Google Places -API. JACK hat seine Wurzeln im Projekt Shoot & Organize, welches im Sommersemester 2010 im Rahmen des Joint International Master-Studiengangs der Hochschule Darmstadt in Zusammenarbeit mit der Firma Linguatec Sprachtechnologien GmbH in München gestartet wurde. Studenten der Hochschule Darmstadt und der University of Wisconsin, Platteville (USA) entwickelten im Rahmen dieses Projektes die Architektur des Systems, eine leistungsfähige Grammatik und ein Testing-Framework. Dieses Projekt wurde im Winter - semester unter dem Namen JACK unabhängig von Linguatec weiterentwickelt. Deutsche, amerikanische und aus tralische Studenten arbeiteten an der University of Wisconsin (Platteville, Wisconsin, USA) und der James Cook University (Townsville, Queensland, Aus tralien) weiter am Projekt und entwickelten den Android- Client sowie Teile der Server-Anwendung, wie die Grammatik für englischsprachige Visitenkarten, das Post-Processing und die Validierung der Ergebnisse. Das Resultat dieser internationalen Kooperation ist ein Prototyp, der den kompletten Anwendungsfluss vom Mobiltelefon über den Server wieder zurück zum Mobiltelefon realisiert. JACK YOUR BUSINESS CONTACT BUTLER Jack is a client-server-based OCR business card reader. The client part runs on an Android platform, the server is a pure Java implementation. It utilizes structured lexer and parser rules in combination with sophisticated crosschecking queries to ensure proper information identification. Its modular structure allows integration of external resources to verify and enhance the business card processing results. 12

3 KINO Künstliche Intelligenz zur Nutzung in Organisationen Organization A Business Logic Business Data E-Business/ Collaboration/Merger Organization B Business Logic Business Data Reconciliation Standard X, e.g. Event-driven Process Chain (EPC) Domain knowledge, e. g. dictionary Standard Y, e.g. UML Activity Model Heutzutage ist E-Business Vision und Realität zugleich. Schon seit Jahrzehnten tauschen Unternehmen auf elektronischem Wege Daten aus. Gerade die Popularität des WWW hat E-Business einen großen Schub gegeben. Dennoch ist für E-Business-Integration innerhalb und zwischen Unternehmen auch heute oft noch aufwändige manuelle Vorarbeit nötig. Research Project K.I. zur Nutzung in Organisationen Prof. Dr. Bernhard Humm T Prof. Dr. Michael Rebstock T Janina Fengel T Alexander Degenstein T Hochschule Darmstadt Haardtring 100, Darmstadt CeBIT 2011 Halle 9, Stand C22 13

4 Die Grundlage für die Gestaltung von Organisationen aller Art ist ihre umfassende, korrekte Beschreibung. Diese erfolgt zumeist mit Hilfe von Modellen. Allerdings verhindert die Nutzung unterschiedlicher Modellierungssprachen und die häufig uneinheitliche Benennung von Modellelementen ein automatisiertes Abgleichen und Zusammenführen. Die Integration von Modellen führt nicht automatisch zu konsistenten Gesamtmodellen. Diese sind stattdessen zu analysieren und auszuwerten, um implizite Wirkbeziehungen und Zusammenhänge oder auch Redundanzen und Inkonsistenzen erkennen zu können. Bisher sind solche Ana - lyseaufgaben nur manuell leistbar. Die Auswertung von Geschäfts-, Organisa - tions- und Prozessdaten durch elektronische Agenten ist derzeit noch Vision. Um diese Lücke schließen und das Potential automatisierter Wissensverarbeitung nutzen zu können, wurden im Projekt KINO Techniken der Informatik auf diese unbeantworteten betriebswirtschaftlichen Fragen angewendet. Dazu wurden aktuelle Forschungserkenntnisse zu semantischen Technologien mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert und eingesetzt. Im KINO-Projekt wurde eine Methode entwickelt zur Erstellung konsistenter Unternehmensmodelle durch Zusammen - führung, Analyse und logische Verarbeitung von fachlichen Modellen. Die auf diese Weise entstehenden Gesamt - modelle bieten die Basis für betriebswirtschaftliche Analysen zum weiteren Ausbau der E-Business-Integration. Anwender können sinnvolle Analysen und Aus - wertungen auf großen und komplexen Modellen vornehmen. Durch automatisiertes logisches Schließen auf Basis von Ontologie-Sprachen wird auf Redundanz, Konsistenz und Vollständigkeit geprüft sowie dynamisch das vorliegende Wissen erweitert. ZFE Zentrum für Forschung & Entwicklung Projektförderung durch das ZFE Zentrum für Forschung und Entwicklung an der Hochschule Darmstadt, Förderkennzeichen KINO ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ORGANIZATIONAL MODELING Nowadays, e-business is both vision and reality. For decades, companies have been sharing data electronically. Especially the popularity of the World Wide Web has helped e-business to develop further. Nevertheless, integrating business in and between enterprises often still requires extensive manual preparation efforts. The basis for engineering businesses is their comprehensive and accurate de - scrip tion, which is often provided by way of models. However, models for describing business data and processes often differ caused by the use of differing modeling languages and heterogeneous appli cation of natural languages for labeling model elements. As a result, automatic reconciliation and merging is hindered, which in turn inhibits decision making. The integration of models does not automatically lead to consistent comprehensive enterprise or business network models. Instead, such models need to be analyzed regarding implicit correlations as well as redundancies and inconsistencies. Therefore, evaluating business or process data by electronic agents is still a vision. For closing this gap, within the KINO-project current insights and developments in Semantic Web technologies are applied and combined with methods from Artificial Intelligence onto these open business issues. For providing further integration support, a method for deriving consistent enterprise models from isolated legacy business models through integration, analysis and automated reasoning has been developed. The emerging integrated model provides the basis for businessdriven analysis in order to facilitate further e-business integration. 14

5 Entwicklung einer Tool-Komponente zur Unterstützung semantisch konsistenter Modellierung Projektvision Unternehmensmodelle unterscheiden sich in der Praxis sowohl auf semantischer als auch auf syntaktischer Ebene. Die auf - tretende Heterogenität erschwert eine automatisierte Ermittlung sowie eine Bearbeitung des in Unternehmensmodellen enthaltenen Wissens. Die zu entwickelnde Komponente SemIntegrator erweitert das bestehende und am Markt befindliche Modellierungswerkzeug SemTalk der Semtation GmbH und baut auf diesem sowie auf den Anwendungen und Methoden des vorhandenen Systems MODI auf, welches von der Forschungsgruppe e-big an der Hochschule Darmstadt ent - wickelt wurde. Die Kernidee ist eine semantische Unterstützung des Modellierers mit dem Ziel semantisch heterogene Modelle in Unternehmen. Ausgangsbasis hierfür sind semantisch inkonsistente Modelle, die in Organisationen erstellt werden und vorliegen. Das Projekt SemIntegrator setzt seinen Fokus auf die Entwicklung einer Toolkomponente für SemTalk, die ein semantisches Modellqualitätsmanagement in Organisationen sicherstellt. electronic Business Integration Group ebig-forschungsgruppe Prof. Dr. Michael Rebstock Christian Schalles Emanuel Berger Kerstin Reinking Walter Noll Steffen Schwebel T Hochschule Darmstadt Fachbereich Wirtschaft Forschungsgruppe ebig Electronic Business Integration Group Haardtring 100, Darmstadt CeBIT 2011 Halle 9, Stand C22 15

6 Motivation und Ausgangsbasis Unternehmensmodelle unterscheiden sich in der Praxis zum einen auf semantischer Ebene und zum anderen auf syntaktischer Ebene. Eine syntaktische Heterogenität ist auf den Einsatz mehrerer Model lie rungs - sprachen und Formate zurück zuführen. Semantische Heterogenität tritt auf, wenn die Modelldaten in ihrer Bedeutung oder in ihren Beziehungen untereinander differieren. Diese auftretenden Heterogenitäten erschweren eine automatisierte Ermittlung und Bearbeitung des in Unternehmensmodellen enthaltenen Wissens. Hierbei erstreckt sich die Wissensinte - gration über Prozessmodelle (z. B. ereignisgesteuerte Prozessketten) sowie Strukturmodelle (z.b. UML-Klassendiagramm). Ziel Das Hauptziel der Komponente SemIntegrator liegt in einer maschinenbasierten Unterstützung der Sicherstellung semantisch konsistenter Prozess- und Strukturmodelle in Unternehmen. Anwendungsfälle Erster Anwendungsfall ist der semantische Abgleich unterschiedlicher Modelle. Ein konkretes Szenario ist z.b. der semantische Abgleich von bereits in Unternehmen erstellten Modellen mit SAP-Referenz - modellen oder beliebigen als Referenz definierten Modellen. Innerhalb dieses Szenarios findet ein Abgleich immer zwischen Modellen statt. Der zweite Anwendungsfall fokussiert eine semantische Unterstützung des Modellierers zum Zeitpunkt der Modellerstellung. Dieser Anwendungsfall baut auf den Ergebnissen des ersten Anwendungsfalls auf. SEMINTEGRATOR SemIntegrator is a joint R&D project of Semtation GmbH, Potsdam, Germany and the e-big Research Group at the Faculty of Economics and Business Administration at Hochschule Darmstadt, University of Applied Sciences. The project s objective is to develop methods and application components for dynamic model integration in the business sector. The integration of heterogenous business, process and data models is achieved by using Semantic Web methods and technology, combined with techniques from the artificial intelligence and model management research fields. The project ist funded by the SME innovation program of the German Federal Ministry of Economics and Technology (BMWI). 16

7 Efficient Cloud Resource Usage Some requests are more equal. Cloud Broker Manager Service Consumer Cloud Monitoring Data Centre A Cloud Broker Gateway Data Centre B Cloud Manager SAN SAN Virtual Machine Hosts Virtual Machine Hosts Abb. 1 Be efficient. Unterschiedliche Service Level bieten Spielräume bei der Gestaltung der Nutzung von IT Ressourcen. Bei der Zuleitung von Anfragen an Cloud-Ressourcen können diese Spielräume nach wirtschaft - lichen Kriterien nutzbar gemacht werden. Finden Sie immer die günstigste Ressource zum Anfragezeitpunkt. Definieren Sie Ihre Selektionskriterien, wie Antwort - zeiten oder Ressourcenzustand. Sichern Sie damit vereinbarte Service Level und behalten Sie die Kontrolle über Ihre Kosten. Be with us. Wir bieten Ihnen mit unserem Cloud Broker den technischen Rahmen Ihre wirtschaftlichen Spielräume optimal zu nutzen. Entscheiden Sie mit unserer Hilfe zur Deployment- oder zur Laufzeit über die wirtschaftlich günstigste Cloud-Ressource. Lasten Sie Ihre Ressourcen jederzeit effizient aus. Und das zum jeweils vereinbarten Service Level. Dabei unterstützt der Cloud Broker Ihre bevorzugte technische Infrastruktur: VMware, Xen, KVM usw.. Der Cloud Broker analysiert dazu den Auslastungszustand der ihm bekanntgemachten Rechenzentren. Dabei berücksichtigt er das für die jeweilige Anfrage vereinbarte Service Level. Ergänzend wertet der Broker die wirtschaftlichen Kennzahlen für die analysierten Ressourcen aus. Welche Kosten entstehen bei der Bearbeitung der Anfrage in einem Rechenzentrum? Welchen Umsatz erzeugt die Anfrage? Welche Vertragsstrafen wurden vereinbart? Auf Basis dieser Daten entscheidet der Cloud Broker über den wirtschaftlichsten Um - gang mit einer Anfrage. Technisch realisiert werden diese Funktionen über zwei Komponenten. Als erste Komponente dient der Cloud Broker Manager der Konfiguration des Broker- Verhaltens und der Pflege der wirtschaftlichen Kenndaten. Der Cloud Broker Gateway dient optional zur Steuerung von Anfragen an Cloud-Ressourcen zur Laufzeit. Der Gateway ist Cluster-fähig und kann so auch große Anfragemengen effizient steuern. Illustriert wird dieses Zusammenwirken in Abbildung 1. Prof. Dr. Hans-Peter Wiedling (Projektleiter) T Benjamin Heckmann T Hochschule Darmstadt University of Applied Sciences IT-Koordination, aida IT-Lösungszentrum Haardtring Darmstadt CeBIT 2011 Halle 9, Stand C22 17

8 Abb. 2 Be sure. Mit unserem Show Case zeigen wir die Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes. Sehen Sie, wie Sie intuitiv Ihre Services, Ressourcen und Kunden verknüpfen (Abbildung 2). Erleben Sie im ersten von zwei Szenarien, wie der Cloud Broker zur Deployment-Zeit entscheidet, welche Ressource für einen Service die wirtschaftlichste ist. Mit dieser Vorgabe steuert dann die Cloud-Infrastruktur die Bereitstellung des gewünschten Service. Im zweiten Szenario zeigen wir die Leistungsfähigkeit des Cloud Brokers zur Laufzeit. Hier werden die Service-Anfragen der Kunden zu den jeweils wirtschaftlichsten Service-Instanzen weitergeleitet. Und das Rechenzentrums-übergreifend und unabhängig von der jeweiligen Cloud-Infrastruktur Ihrer Rechenzentren. Be ahead. Der Cloud Broker ist nur ein Teil unseres kompletten Service Operations Lifecycle Konzeptes für Ihre Cloud-Bereitstellung. Unser Lifecycle umfasst das Business Planning, die Entwicklung, den Betrieb und die Wiederverwendung von Diensten auf Basis einer oder mehrerer Clouds. Dabei stellt der Cloud Broker nur ein Element einer zukunftsweisenden IT-Architektur für die Cloud dar. Sprechen Sie uns hierzu gerne an. Wir beraten Sie. EFFICIENT CLOUD RESOURCE USAGE SOME REQUESTS ARE MORE EQUAL. Be efficient. Different service levels introduce the potential to optimise the usage of IT resources. Looking at the request routing towards the resources, different levels can be used to increase efficiency. Targeted is the use of the most convenient resource at the time of request. With our approach you can ensure your contracted service levels and keep control over your processing costs. Thereby it can be chosen between your preferred selection criteria, for example response times or resource status. Be with us. With our Cloud Broker we offer the technical framework to optimise the use of your financial scopes. Decide at deployment or runtime based on financial criteria about the most efficient cloud resource. Optimise your resource load while keeping your contracted service levels. Thereby the Cloud Broker supports your preferred technical cloud infrastructure (e.g., VMware, Xen, KVM, ). The Cloud Broker analyses the load status in configured data centres. Thereby the broker considers the service level belonging to a certain request. Additionally, the broker evaluates the according management ratios per request. Taken into account are the costs for the processing in a data centre, the estimat - ed turnover and contract penalties. Based on this information the Cloud Broker decides about the most efficient hand ling for each request. Be ahead. The Cloud Broker is only one element of our complete service operations lifecycle for service provisioning in the cloud. Our lifecycle includes business planning, development, operations and reuse of services based on cloud infrastructures. Interested in our way of handling the cloud? We are looking forward to consulting you. 18

9 Universal Call Authentication U-CAN telefonische Identifizierung für Jedermann Dienstleister Kunde ecard-api SecureMessaging ecard-api RFID-Leser eid-server Authentication Webserver Auth.WS. neuer Personalausweis PSTN/PLMN CallCenterAgent TK-System Smartphone Ausweisinhaber Now U-CAN check who s calling! eid Authentifizierung Identity Matching Authentifizierte Sprachverbindung Die Vision Das Ziel des Projekts Universal Call Authentication (U-CAN) liegt in der Entwicklung einer universellen Authentifizierungslösung zur Feststellung der Identi - tät von Gesprächspartnern, in den derzeit bestehenden und zukünftig existierenden Telekommunikationsnetzen. Dazu gehören PSTN und PLMN sowie die soge - nannten Next Generation Networks, die zukünftig Sprach- und Videokommunikation unter Verwendung von Voice-over-IP ermöglichen sollen. Unabhängig von der verwendeten Zugangstechnologie im Fest- und Mobilfunknetz, erlaubt diese Authentifizierungslösung eine zuverlässige Identifizierung des Anrufers und der angerufenen Person. Andreas Plies, M.Sc. T Hochschule Darmstadt Fachbereich Informatik Schöfferstraße 8b Darmstadt CeBIT 2011 Halle 9, Stand C22 19

10 Die Sicherheit Den universellen Vertrauensanker bildet hierbei der seit November 2010 verfügbare neue Personalausweis. Er verfügt über einen RFID-Chip gemäß ISO für das kontaktlose Auslesen der im Chip gespeicherten Daten des Ausweisinhabers, welche in Form einer electronic Identity genutzt werden können. Diese erlaubt jedem Bundesbürger, seine Identität online nachzuweisen. So können sowohl der Ausweisträger als auch Unternehmen und Behörden ihre Identitäten im Internet gegenseitig verifizieren und eine sichere Verbindung für den vertraulichen Austausch von Informationen etablieren. Die Abbildung auf der ersten Seite zeigt ein mögliches Einsatzszenario, in dem ein Kunde bspw. seine Bank kontaktiert, um seinen Kontostand abzufragen. Die Herausforderungen Die bisher existierenden Methoden zur Feststellung der Identität in der telefonischen Kommunikation sind in Bezug auf die Bestimmung der Identitäten der Gesprächsteilnehmer noch unzureichend. Es besteht ein Bedarf an einer zuverlässigen Lösung, insbesondere für jene Telefonate, in denen aufgrund des vertraulichen Gesprächsinhaltes oder gesetzlichen Vor gaben eine Authentifizierung der Gesprächspartner erforderlich ist. Im Rahmen dieses Projekts wird daher der Einsatzbereich der eid-funktion von einer reinen Authentifizierungslösung für Webdienste auf die Authentifizierung von Gesprächspartnern in Telefonaten erweitert. Insbesondere ist der Einsatz im gewerblichen Umfeld zur Steigerung der Sicherheit im telefonischen Geschäftsverkehr vorgesehen. Fazit Das im U-CAN Projekt entwickelte System verwendet die eid-funktion zur Authentifizierung von Gesprächspartnern in Telefonaten. Aufgrund der gesetzlichen Vorgaben zum Besitz eines Personalausweises verfügt die angestrebte Lösung das Potenzial, in der gesamten deutschen Bevölkerung Anwendung zu finden. Der entscheidende Vorteil gegenüber anderen tele - fon ie basierten Authentisierungslösungen liegt insbesondere in der bereits flächen - deckend vorhandenen Infrastruktur des neuen Personalausweises und der Nutzbarkeit bereits existierender Hardware. UNIVERSAL CALL AUTHENTICATION (U-CAN) The project Universal Call Authentication focuses on the development of a uni - versal authentication system, which is able to identify communicators in present and future telecommunication networks. These include PSTN, PLMN and the socalled Next Generation Networks which enable future audio- and video-communication using Voice-over-IP. Regardless of the chosen mobile and fixed line network technology, our system allows a reliable identification of both, the caller and the callee. This results in an authentic and secure exchange of confidential information between citizens, commercial services, and authorities in applying the new identity card of Germany, which is called neuer Personalausweis. 20

11 Coherence Der persönlich-individuelle Weg zu lernen Der Coherence Player im Browser Lehren und Lernen ist von vielen Faktoren abhängig, z. B. Zeit, Ort, Entwicklungsstand, persönliche Erfahrung, Charakterund Lerntyp. Diese Eigenschaften lassen Lernen und Lehren zu einem individuellen Prozess werden: Selbst ein guter Lehrer wird nicht jedem Schüler alles immer gut erklären können. Bei Verständnisproblemen können alternative Sichtweisen oder Erläuterungen hilfreich sein. Jedoch kann das im allgemeinen nicht von einem Dozenten allein geleistet werden. Coherence (siehe Abbildung oben) ist ein Programm, das sich diesen persönlichen An forde run gen auf beiden Seiten nähert. Es funktioniert wie ein persönlicher Do - zent, der sich auf die individuellen Bedürf - nisse einstellen kann. Wenn es nötig ist nimmt es sich mehr Zeit, versucht alternative Erklärungen und bezieht Interaktionen in die Erzählstruktur mit ein. Coherence kann auch mehrere Dozenten vereinen und bei Bedarf die Rollen wechseln. Coherence Einfacher lernen einfacher lehren Jeder Mensch hat seine eigene Art zu lernen. Abweichungen von den präferierten Lernmethoden können den Lernvorgang beeinträchtigen. Ähnliches gilt für Dozenten. Jeder Dozent hat eine bevorzugte Art der Lehrvermittlung. Fremde Vorgehensweisen umzusetzen fällt den meisten schwer. Je mehr sich die Lernstile des Lernenden und Lehrenden gleichen, desto leichter fällt das Lernen und somit das Lehren. Dipl.-Ing. Oliver Schneider T Prof. Dr. Bettina Harriehausen-Mühlbauer T Hochschule Darmstadt igdv Zentrum für Advanced Learning, Medien und Simulation Haardtring Darmstadt CeBIT 2011 Halle 9, Stand C22 21

12 Schematische Darstellung von Pfaden durch Lerninhalte für 3 verschiedene Lernende Schritt für Schritt Coherence sucht möglichst optimale Wege durch Lerninhalte. Es berücksichtigt nicht nur die persönlichen Lernstile, sondern geht auch auf weitere Einflüsse ein wie Verständnisprobleme, benötigte Dauer von Lerneinheiten und Ergebnisse von Interaktionen. Weitere Einflüsse die be - rücksichtigt werden können, sind z. B. Sprache, Ort und verwendetes Wieder - gabegerät. Am Ende einer Suche wird ein neues Inhaltsstück z.b. eine Lerneinheit präsen tiert, das durchgearbeitet werden kann. Mit jedem Schritt passt Coherence den Weg durch den Inhalt und somit die Erzählstruktur an. Hierfür werden auf die Lehre angepasste Methoden des Interactive Storytelling verwendet eine Forschungsdisziplin, die sich mit der rechnergestützten interaktiven Wiedergabe von Geschichten beschäftigt. Geschichten als Vorbild Geschichten sind seit Menschengedenken die Grundlage jeglicher Informationsvermittlung. Es hat sich gezeigt, dass die Anwendung narrativer Strukturen in der Lehre die Verständlichkeit stark steigern kann, besonders bei komplexen Zusammenhängen. Die wichtigsten Eigenschaften von Geschichten sind Spannungs - verlauf, Immersion, Kohärenz und Vollständigkeit innerhalb eines Zeitrahmens. Coherence setzt die beiden Letztgenannten um, da sie die Grundlage für die Verständlichkeit darstellen. Spannung und Immersion sind zwar sehr hilfreich für die Verständlichkeit eines Themas, würden jedoch von den meisten Dozenten ein zu hohes Maß an narrativer Kompetenz erfordern. Vorteile Studenten bekommen für ihre persön - lichen Rahmenbedingungen angepasste Lerninhalte angeboten. Dies kann das Lernen erheblich erleichtern. Außerdem können sie sicher sein, dass innerhalb eines vorgegeben Zeitraums der Inhalt zusammenhängend und vollständig wiedergegeben wird. Für Dozenten ergeben sich besonders Vorteile, wenn mehrere zusammen Lern - inhalte erstellen. Sie können sich dann darauf konzentrieren den Lehrstoff so zu erklären, wie sie ihn selber am besten verstehen würden. Coherence kümmert sich während der Ausführung darum, aus den bestehenden Variationen die beste Erklärstruktur zusammenzusetzen. Learn Your Own Way COHERENCE EVERYBODY LEARNS DIFFERENTLY Coherence creates a sequence through learning content and keeps the strength and weaknesses of the user in sight. It accounts for learning preferences and influences like understanding problems, time needed for a learning unit and results of interaction. Coherence is based on the principles of interactive storytelling, a research discipline that deals with computer based interactive telling of storys. With every step that the learner takes through the content, Coherence tries to fit the structure of content presentation to the optimal needs of the user. Thereby learning becomes individual, simpler and personal. Learn Your Own Way 22

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