TY  - THES
A1  - Betz, Christian
T1  - Scalable authoring of diagnostic case based training systems
T1  - Skalierbare Erstellung diagnostischer fallbasierter Trainingssysteme
N2  - Diagnostic Case Based Training Systems (D-CBT) provide learners with a means to learn and exercise knowledge in a realistic context. In medical education, D-CBT Systems present virtual patients to the learners who are asked to examine, diagnose and state therapies for these patients. Due a number of conflicting and changing requirements, e.g. time for learning, authoring effort, several systems were developed so far. These systems range from simple, easy-to-use presentation systems to highly complex knowledge based systems supporting explorative learning. This thesis presents an approach and tools to create D-CBT systems from existing sources (documents, e.g. dismissal records) using existing tools (word processors): Authors annotate and extend the documents to model the knowledge. A scalable knowledge representation is able to capture the content on multiple levels, from simple to highly structured knowledge. Thus, authoring of D-CBT systems requires less prerequisites and pre-knowledge and is faster than approaches using specialized authoring environments. Also, authors can iteratively add and structure more knowledge to adapt training cases to their learners needs. The theses also discusses the application of the same approach to other domains, especially to knowledge acquisition for the Semantic Web.
N2  - Fallbasierte diagnostische Trainingssysteme (FDT) ermöglichen es Lernern, Wissen durch Anwendung in einem realistischen Kontext zu erwerben und zu festigen. In der medizinischen Ausbildung präsentieren FDT Systeme virtuelle Patienten, an denen der Lerner die Auswahl und Interpretation der richtigen Untersuchungen, die Diagnostik und die Bestimmung geeigneter Therapien erlernen und üben kann. Eine Vielzahl von Anforderungen durch die Lerner und die Autoren solcher Systeme hat zur Entwicklung unterschiedlicher Trainingsumgebungen geführt. Darunter gibt es einfache, präsentationsorientierte Systeme ebenso wie komplexe wissensbasierte Systeme, die exploratives Lernern erlauben. Diese Dissertation untersucht einen Ansatz und Werkzeuge, um FDT Systeme aus vorhandenen Daten (d.h. Dokumenten, beispielsweise Entlassschreiben) und mit Hilfe bekannter Werkzeuge (d.h. Textverarbeitung) zu entwickeln: Die Autoren annotieren dazu die Dokumente, um die Fälle zu modellieren. Eine skalierbare Wissensrepräsentation kann das so extrahierte Wissen auf verschiedenen Ebenen erfassen, angefangen mit unstrukturierten Elementen bis zu Wissensmodellen mit kausalen Beziehungen. Autoren können mit Hilfe des vorgestellten Ansatzes fallbasierte diagnostische Trainingssysteme mit geringerem Vorwissen und schneller erstellen als mit Hilfe spezialisierter Autorensysteme. Dabei können die Autoren insbesondere die Fälle sukzessive mit weiterem Wissen anreichern und so auf die Anforderungen ihrer Lerner anpassen. In der Dissertation wird darüber hinaus die Anwendung des Ansatzes und der entstandenen Werkzeuge auf andere Domänen untersucht. Besonders interessant ist dabei die Anwendung in der Wissensakquisition für das Semantic Web.
KW  - Computerunterstütztes Lernen
KW  - Medizin
KW  - Wissensrepräsentation
KW  - Trainingssystem
KW  - agile Prozesse
KW  - Semantic Web
KW  - d3web.Train
KW  - knowledge representation
KW  - training systems
KW  - agile processes
KW  - semantic web
KW  - d3web.Train
Y1  - 2005
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-17885
ER  - 
TY  - INPR
A1  - Nassourou, Mohamadou
T1  - Design and Implementation of a Model-driven XML-based Integrated System Architecture for Assisting Analysis, Understanding, and Retention of Religious Texts:The Case of The Quran
N2  - Learning a book in general involves reading it, underlining important words, adding comments, summarizing some passages, and marking up some text or concepts. Once deeper understanding is achieved, one would like to organize and manage her/his knowledge in such a way that, it could be easily remembered and efficiently transmitted to others. This paper discusses about modeling religious texts using semantic XML markup based on frame-based knowledge representation, with the purpose of assisting understanding, retention, and sharing of knowledge they contain. In this study, books organized in terms of chapters made up of verses are considered as the source of knowledge to model. Some metadata representing the multiple perspectives of knowledge modeling are assigned to each chapter and verse. Chapters and verses with their metadata form a meta-model, which is represented using frames, and published on a web mashup. An XML-based annotation and visualization system equipped with user interfaces for creating static and dynamic metadata, annotating chapters’ contents according to user selected semantics, and templates for publishing generated knowledge on the Internet, has been developed. The system has been applied to the Quran, and the result obtained shows that multiple perspectives of information modeling can be successfully applied to religious texts, in order to support analysis, understanding, and retention of the texts.
KW  - Wissensrepräsentation
KW  - Wissensmanagement
KW  - Content Management
KW  - XML
KW  - Koran
KW  - Knowledge representation
KW  - Meta-model
KW  - Frames
KW  - XML model
KW  - Knowledge Management
KW  - Content Management
KW  - Quran
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-65737
ER  -