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UI-, User-, & Usability-Oriented Engineering of Participative Knowledge-Based Systems

UI-, Benutzer-, & Usability-orientierte Entwicklung partizipativer Wissensbasierter Systeme

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-106072
  • Knowledge-based systems (KBS) face an ever-increasing interest in various disciplines and contexts. Yet, the former aim to construct the ’perfect intelligent software’ continuously shifts to user-centered, participative solutions. Such systems enable users to contribute their personal knowledge to the problem solving process for increased efficiency and an ameliorated user experience. More precisely, we define non-functional key requirements of participative KBS as: Transparency (encompassing KBS status mediation), configurability (userKnowledge-based systems (KBS) face an ever-increasing interest in various disciplines and contexts. Yet, the former aim to construct the ’perfect intelligent software’ continuously shifts to user-centered, participative solutions. Such systems enable users to contribute their personal knowledge to the problem solving process for increased efficiency and an ameliorated user experience. More precisely, we define non-functional key requirements of participative KBS as: Transparency (encompassing KBS status mediation), configurability (user adaptability, degree of user control/exploration), quality of the KB and UI, and evolvability (enabling the KBS to grow mature with their users). Many of those requirements depend on the respective target users, thus calling for a more user-centered development. Often, also highly expertise domains are targeted — inducing highly complex KBs — which requires a more careful and considerate UI/interaction design. Still, current KBS engineering (KBSE) approaches mostly focus on knowledge acquisition (KA) This often leads to non-optimal, little reusable, and non/little evaluated KBS front-end solutions. In this thesis we propose a more encompassing KBSE approach. Due to the strong mutual influences between KB and UI, we suggest a novel form of intertwined UI and KB development. We base the approach on three core components for encompassing KBSE: (1) Extensible prototyping, a tailored form of evolutionary prototyping; this builds on mature UI prototypes and offers two extension steps for the anytime creation of core KBS prototypes (KB + core UI) and fully productive KBS (core KBS prototype + common framing functionality). (2) KBS UI patterns, that define reusable solutions for the core KBS UI/interaction; we provide a basic collection of such patterns in this work. (3) Suitable usability instruments for the assessment of the KBS artifacts. Therewith, we do not strive for ’yet another’ self-contained KBS engineering methodology. Rather, we motivate to extend existing approaches by the proposed key components. We demonstrate this based on an agile KBSE model. For practical support, we introduce the tailored KBSE tool ProKEt. ProKEt offers a basic selection of KBS core UI patterns and corresponding configuration options out of the box; their further adaption/extension is possible on various levels of expertise. For practical usability support, ProKEt offers facilities for quantitative and qualitative data collection. ProKEt explicitly fosters the suggested, intertwined development of UI and KB. For seamlessly integrating KA activities, it provides extension points for two selected external KA tools: For KnowOF, a standard office based KA environment. And for KnowWE, a semantic wiki for collaborative KA. Therewith, ProKEt offers powerful support for encompassing, user-centered KBSE. Finally, based on the approach and the tool, we also developed a novel KBS type: Clarification KBS as a mashup of consultation and justification KBS modules. Those denote a specifically suitable realization for participative KBS in highly expertise contexts and consequently require a specific design. In this thesis, apart from more common UI solutions, we particularly also introduce KBS UI patterns especially tailored towards Clarification KBS.show moreshow less
  • Das Interesse an wissensbasierten Systemen (WBS) in verschiedensten Fachdisziplinen und Anwendungskontexten wächst nach wie vor stetig. Das frühere Ziel — intelligente Software als Expertenersatz — verschiebt sich dabei allerdings kontinuierlich in Richtung partizipativer, nutzerzentrierter Anwendungen. Solche Systeme erlauben dem Benutzer, das vorhandene persönliche Hintergrundwissen in den Problemlösungsprozess mit einzubringen um die Effizienz des Systems zu steigern und die User Experience zu verbessern. Konkret definieren wir fürDas Interesse an wissensbasierten Systemen (WBS) in verschiedensten Fachdisziplinen und Anwendungskontexten wächst nach wie vor stetig. Das frühere Ziel — intelligente Software als Expertenersatz — verschiebt sich dabei allerdings kontinuierlich in Richtung partizipativer, nutzerzentrierter Anwendungen. Solche Systeme erlauben dem Benutzer, das vorhandene persönliche Hintergrundwissen in den Problemlösungsprozess mit einzubringen um die Effizienz des Systems zu steigern und die User Experience zu verbessern. Konkret definieren wir für partizipative WBS die folgenden, nichtfunktionalen Anforderungen: Transparenz (umfassende Vermittlung des Systemstatus), Konfigurierbarkeit (Anpassbarkeit an verschiedene Benutzer und Grad der Benutzerkontrolle und Explorationsmöglichkeit), Qualität sowohl der Wissensbasis als auch der Benutzeroberfläche und Fortentwickelbarkeit (Fähigkeit des WBS analog zu den Kenntnissen seiner Nutzer zu reifen). Viele dieser Anforderungen hängen stark von den jeweiligen Nutzern ab. Im Umkehrschluss erfordert dies eine nutzerzentriertere Entwicklung solcher Systeme. Die häufig sehr fachspezifischen Zieldomänen haben meist entsprechend komplexe Wissensbasen zur Folge. Dies verlangt erst Recht nach einem wohlüberlegten, durchdachten UI- und Inkteraktionsdesign. Dem zum Trotz fokussieren aktuelle WBS Entwicklungsansätze jedoch nach wie vor auf der Wissensformalisierung. Mit der Folge, dass oft keine optimalen, schlecht wiederverwendbare und nur teilweise (oder gar nicht) evaluierte WBS UI/Interaktionslösungen entstehen. Die vorliegende Dissertation schlägt einen allumfassenderen WBS Entwicklungsansatz vor. Unter Berücksichtigung der starken, wechselseitigen Beeinflussung von Wissensbasis und UI ist dieser geprägt durch eine starke Verzahnung von Wissensbasis- und UI-Entwicklung. Der Ansatz stützt sich auf drei Kernkomponenten für allumfassende Entwicklung wissensbasierter Systeme: (1) Extensible Prototyping, eine adaptierte Form des evolutionären Prototyping. Extensible Prototyping basiert auf hochentwickelten UI Prototypen und definiert zwei Erweiterungsschritte um jederzeit WBS-Kernprototypen (Wissensbasis und Kern-UI) beziehungsweise voll funktionale wissensbasierte Anwendungen (WBS Kernprototyp und Rahmenfunktionalität) zu erstellen. (2) WBS UI Patterns. Diese Patterns, oder Muster, definieren wiederverwendbare Lösungen für die Kern-UI und -Inkteraktion. In dieser Arbeit stellen wir eine Sammlung grundlegender WBS UI Patterns vor. (3) Passende Usability Techniken die sich speziell für die Evaluation von WBS Software eignen. Insgesamt streben wir keine weitere, in sich geschlossene WBS Entwicklungsmethodologie an. Vielmehr motivieren wir, existierende, Wissensformalisierungs-lastige Ansätze um die vorgeschlagenen Kernkomponenten zu erweitern. Wir demonstrieren das am agilen Prozessmodell für wissensbasierte Systeme. Für die praktische Umsetzung des vorgestellten Ansatzes stellen wir außerdem das spezialisierte WBS Prototyping- und Softwareentwicklungswerkzeug ProKEt vor. ProKEt unterstützt eine Auswahl der interessantesten WBS UI Patterns sowie zugehöriger Konfigurationsoptionen. Deren weitere Anpassung beziehungsweise Erweiterung ist auf verschiedenen Expertise-Leveln möglich. Um ebenso die Anwendung von Usability Techniken zu unterstützen, bietet ProKEt weiterhin Funktionalität für die quantitative und qualitative Datensammlung. Auch baut ProKEt bewusst auf die strikt verzahnte Entwicklung von UI- und Wissensbasis. Für die einfache und nahtlose Integration von Wissensformalisierung in den Gesamtprozess unterstützt ProKEt zwei externe Wissensformalisierungs-Werkzeuge: KnowOF, eine Wissensformalisierungsumgebung welche standartisierte Office Dokumente nutzt. Und KnowWE, ein semantisches Wiki für die kollaborative Wissensformalisierung im Web. Damit ist ProKEt ein mächtiges Werkzeug für umfassende, nutzerzentrierte WBS Entwicklung. Mithilfe des Entwicklungsansatzes und des Werkzeugs ProKEt haben wir weiterhin einen neuartigen WBS Typ entwickelt: Wissensbasierte Klärungssysteme, im Wesentlichen ein Mashup aus Beratungs-, Erklärungs- und Rechtfertigungskomponente. Diese Systeme stellen eine angepasste Realisierung von partizipativen WBS für höchst fachliche Kontexte dar und verlangten entsprechend nach einem sehr speziellen Design. In der vorliegenden Arbeit stellen wir daher neben allgemeinen WBS UI Patterns auch einige spezialisierte Varianten für wissensbasierte Klärungssysteme vor.show moreshow less

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Metadaten
Author: Martina Freiberg
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-106072
Document Type:Doctoral Thesis
Granting Institution:Universität Würzburg, Fakultät für Mathematik und Informatik
Faculties:Fakultät für Mathematik und Informatik / Institut für Informatik
Referee:Prof. Dr. Frank Puppe, Prof. Dr. Marc Erich Latoschik
Date of final exam:2014/09/22
Language:English
Year of Completion:2015
Publisher:Würzburg University Press
ISBN:978-3-95826-012-2 (print)
ISBN:978-3-95826-013-9 (online)
Pagenumber:232
DOI:https://doi.org/10.25972/WUP-978-3-95826-013-9
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
GND Keyword:Wissensbasiertes System; Expertensystem
Tag:Expert System; Knowledge-based Systems Engineering; UI and Interaction Design; Usability; User Participation
CCS-Classification:I. Computing Methodologies / I.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE / I.2.1 Applications and Expert Systems (H.4, J) / Medicine and science
Release Date:2015/06/23
Note:
Parallel erschienen als Druckausg. in Würzburg University Press, ISBN 978-3-95826-012-2, 29,80 EUR.
http://www.schoeningh-buch.de//shop/item/9783958260122 oder http://www.amazon.de/Usability-Oriented-Engineering-Participative-Knowledge-Based-Systems/dp/3958260128
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