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E-Learning
Sprachen für die Modellierung und regelbasierte Ausführung von
computerunterstützten Planspielen
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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Herausforderungen für Planspiele im Internet:
• Technische Realisierbarkeit
• Abbildung der Abläufe innerhalb des Szenarios in ein Modell
1. Motivation
Vorteile Planspiele:
• Komplexe Sachverhalte praxisnah erlernen
• Schulung von sozialen Kompetenzen
Planspiele im Internet:
• Großer Teilnehmerkreis
• Vertiefung von Sprachkenntnisse und interkulturellen Erfahrungen
Modellierungssprache
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Planspiele im Kontext der Aus- und Weiterbildung
2.2 Typologisierung von Planspielen
2.3 Modellierung von Planspielen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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2.1 Planspiele im Kontext der Aus- und Weiterbildung
Anwendungsgebiete:
• Schulen, Universitäten
• VWL, BWL
• Militär
Definition Planspiel:
„Simulation der Abläufe und Prozesse eines Szenarios“
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2.1 Planspiele im Kontext der Aus- und Weiterbildung
Konfigurationsphase
Registrierungsphase
Konstruktionsphase
Eingabephase
Überprüfungsphase
Rundenberechnung
Präsentation der Rundenresultate
Evaluationsphase
Ausführungsphase
n Runden
Vgl. Kuchen 2008
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Planspiele im Kontext der Aus- und Weiterbildung
2.2 Typologisierung von Planspielen
2.3 Modellierung von Planspielen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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2.2 Typologisierung von Planspielen
Typen von Planspielen:
• Deterministisch vs. Stochastisch
• Kontinuierlich vs. Diskret
• Ereignisorientiert vs. Parameterorientiert
Varianten:• Single-Player-Planspiel• Simlet• Unechte Konkurrenzplanspiele• Echte Konkurrenzplanspiele
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Planspiele im Kontext der Aus- und Weiterbildung
2.2 Typologisierung von Planspielen
2.3 Modellierung von Planspielen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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2.3 Modellierung von Planspielen
Modellverständnis:• Modell = Repräsentation eines Objektsystems• Modell wird für bestimmte Adressatengruppe erstellt• Ergebnis der Konstruktion des Modellierers• Konstruktion mit Hilfe einer geeigneten Sprache
Sprachverständnis:• Sprache = Menge von Symbolen und Regeln• Regeln erläutern Benutzung der Symbole
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2.3 Modellierung von Planspielen
Anforderungen an die Modellierung von Planspielen:
• Ziele des Planspiels definieren
• Komplexitätsstufe in Abhängigkeit zu Adressaten festlegen
• Verschiedene Perspektiven
• Ganzheitliches Problemverständnis
• Kommunikation der Teilnehmer untereinander
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
3.1 Eigenschaften von regelbasierten Systemen
3.2 Prädikatenlogik erster Stufe als Sprache zur Modellierung
von Planspielen als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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3.1 Eigenschaften von regelbasierten Systemen
Bestandteile eines regelbasierten Systems:• Wissensbasis = Menge von Fakten + Menge von Regeln (If…Then….Else)• Inferenz-Engine: Regelauswertung, Faktengenerierung• Unserinterface
Planspiele als regelbasiertes System:• Regeln bilden Abläufe innerhalb des Szenarios ab• Planspielsoftware nimmt Eingaben der Spieler entgegen, wertet diese mit
den Regeln aus und simuliert mit Ergebnissen die neue Runde
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
3.1 Eigenschaften von regelbasierten Systemen
3.2 Prädikatenlogik erster Stufe als Sprache zur Modellierung
von Planspielen als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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3.2 PL1 als Sprache zur Modellierung von Planspielen als regelbasierte System
Individuenkonstante:• Bezeichnet ein real existierendes Objekt oder Person• Wird klein geschrieben
Prädikatsymbol:• Beschreibt Eigenschaften von Objekten und deren Beziehungen • Stelligkeit• Wird groß geschrieben
Atomare Sätze:• Beispiel: CIO(horst)
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3.2 PL1 als Sprache zur Modellierung von Planspielen als regelbasierte System
Quantoren:
• Allquantor:
• Existenzquantor:
• Beispiel:
s(x))summe(prei (x)x Verkauft
Funktionssymbol:
• Beschreibung komplexer Terme
• Stelligkeit
• Beispiel: vorgesetzter(horst)
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3.2 PL1 als Sprache zur Modellierung von Planspielen als regelbasierte System
Negation:
• Verneint Atomare Aussage
• Beispiel: Steigt(umsatz(filiale1))
Konjunktion:• Verknüpft Aussagen mit „und“• Beispiel: Steigt(umsatz(filiale1)) Steigt(umsatz(filiale2))
Disjunktion:• Verknüpft Aussagen mit „oder“• Beispiel: CIO(horst) CEO(horst)
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3.2 PL1 als Sprache zur Modellierung von Planspielen als regelbasierte System
Konditionale:
• Abbildung des Regelwerkes
• Beispiel: Sinkt(preis(lenovoT60)) → Steigt(nachfrage(lenovoT60))
Fazit:
• Fakten und Regeln abbildbar
• Verschiedene Perspektiven denkbar
• Ganzheitliche Abbildung des Szenarios
• Kommunikation und Gruppenzugehörigkeit über Prädikatsymbole
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
4.1 Eigenschaften von verhaltensbasierten Systemen
4.2 Möglichkeiten der Modellierung von Planspielen als
verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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4.1 Eigenschaften von verhaltensbasierten Systemen
• Simulation von rationalem, logischem Verhalten
• System soll sich in vorab definierter Umwelt zurechtfinden
• System soll auf Veränderungen reagieren können
Einsatzgebiet:
• Entwicklung von Computerspielen
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
4.1 Eigenschaften von verhaltensbasierten Systemen
4.2 Möglichkeiten der Modellierung von Planspielen als
verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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4.2 Möglichkeiten der Modellierung von Planspielen als verhaltensbasierte Systeme
Soar:
• Keine Modellierungssprache, sondern Softwarearchitektur
• Überführung der Konstrukte dieser Architektur in Modellierungssprache
Elemente der Soar-Architketur:
• Zustandsraum
• Task-Implementierung
• Zustandssuche
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4.2 Möglichkeiten der Modellierung von Planspielen als verhaltensbasierte Systeme
Zustandsraum:• Menge der Zustände, die das System annehmen kann • Wird vorab definiert• Aufgaben in Soar als Ziele formuliert• Zur Lösung der Ziele: Zustandsraum
Task-Implementierung:
• Wissenseinheit: Operator
• Enthält Wissen, wie das System von einem Zustand in den nächsten gelangt
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4.2 Möglichkeiten der Modellierung von Planspielen als verhaltensbasierte Systeme
Zustandssuche:• Wissenseinheit Präferenz• Beschreibt für jeden Zustand, inwiefern sich jeder andere Zustand als
Nachfolger eignet• Wählen geeignete Operatoren aus• Hat eine der drei Ausprägungen: akzeptiert, abgelehnt, indifferent
Abbildung rationalen Verhaltens durch Zusammenspiel von Task-Implementierung und Zustandssuche:
• Zustandssuche ermittelt Nachfolgezustand
• Task-Implementierung führt Zustandswechsel durch
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4.2 Möglichkeiten der Modellierung von Planspielen als verhaltensbasierte Systeme
Anwendung auf Modellierung von Planspielen:
• Nach jedem Zustandswechsel neue Runde
• Präferenzen werten Eingaben der Spieler aus
• Operatoren führen Zustandswechsel auf der Grundlage der Eingaben durch
• Konstrukte der Soar-Architektur um Symbolik erweitern, um zu einer Modellierungssprache zu gelangen
Fazit:
• Ganzheitliche Abbildung möglich durch Zustandsraum
• Perspektivenvielfalt und Kommunikationsunterstützung problematisch
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Agenda
1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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5 Vor- und Nachteile
Deterministisch vs. Stochastisch:
• PL1: Regeln implizieren deterministischen Verlauf
• Soar: Zufallseinfluss hängt von Modellierung der Präferenzen ab
Diskret vs. Stetig:
• PL1: neue Runde nach Durchführung einer Regel
• Soar: Zustandswechsel ermöglicht diskreten Verlauf
• In beiden Fällen auch stetiger Verlauf möglich
• Problem: „Gameboy-Effekt“
Ereignisorientiert vs. Parameterorientiert:
• PL1: ereignisorientiert
• Soar: ereignisorientiert
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5 Vor- und Nachteile
Probleme bei Soar:
• Perspektivenvielfalt und Kommunikationsunterstützung nicht gegeben
• Symbolik unzureichend
Idee:
• Kombination von PL1 und Soar zu neuer Modellierungssprache
• Soar liefert mit Zustandraum groben Verlauf des Planspiels
• Operatoren und Präferenzen mit Hilfe von PL1-Konstrukten modellieren
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1. Motivation
2. Theoretische Grundlagen
3. Planspiele als regelbasierte Systeme
4. Planspiele als verhaltensbasierte Systeme
5. Vor- und Nachteile der Modellierung von Planspielen als regel- bzw. verhaltensbasiertes System
6. Zusammenfassung und Ausblick
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6 Zusammenfassung und Ausblick
Forschungsbedarf:
• Kombinierte Modellierungssprache in der Praxis anwenden
• Entwicklung eines Modellierungstools
• Entwicklung eines Planspielreferenzmodells