WeiterbildunginderToxikologieanderUniversitätLeipzig–AufbaueinesE‐LearningPortalsundeinerToxikologie‐Ontologie
Masterarbeit
WissenschaftlicheArbeitzurErlangungdesakademischenGrades“MasterofScience“imFach„WebContentManagement“
anderUniversitätLeipzig
Studiengang„WebContentManagement“4.Immatrikulationsjahrgang2008bis2010
UniversitätLeipzig,FernstudiumAutor:AdelgundeGraefeDiplom‐Chemieingenieur(FH),FachingenieurfürToxikologie1.Betreuer Prof.Dr.Klaus‐PeterFähnrich2.Betreuer Dr.AxelNgongaEingereichtimDezember2010
1.Einleitung
2
Inhalt
Abbildungsverzeichnis..................................................................................................................4
Tabellenverzeichnis.......................................................................................................................5
1.Einleitung................................................................................................................................................6
1.1Motivation.......................................................................................................................................6
1.2Zielstellung......................................................................................................................................6
2.Toxikologie–einÜberblick..............................................................................................................7
2.1DieGeschichtedesPostgradualstudiumToxikologiederUniversitätLeipzig‐
KonzeptionundEtablierung,ZielrichtungundAusblick....................................................9
2.2Projekt„ErstellungvonE‐Learning‐ModulenfürdieToxikologie“2009bis
2012........................................................................................................................................................13
2.3ToxikologenundE‐Learning–AuswertungeinerBefragung.................................14
3.E‐Learning............................................................................................................................................17
3.1.Entwicklung................................................................................................................................18
3.2Web2.0undE‐Learning2.0..................................................................................................24
3.2.1Wiki.........................................................................................................................................26
3.2.2Blog.........................................................................................................................................27
3.2.3VirtuelleCommunities....................................................................................................29
3.3E‐LearningundOntologie......................................................................................................31
3.4WissensmanagementundOntologie.................................................................................34
4.Ontologie..............................................................................................................................................37
4.1ÜberblickundDefinitionen...................................................................................................38
4.1.2DieLogikderOntologie..................................................................................................43
4.1.3WissensbasenundInferenzmethoden.....................................................................46
4.2Klassifikation...............................................................................................................................47
4.2.1VerschiedeneTypenderOntologien.........................................................................47
4.2.2DieArtenderOntologien...............................................................................................48
4.2.3AnwendungsgebietefürOntologien..........................................................................49
4.3Standards......................................................................................................................................50
4.3.1WebOntologyLanguage‐OWL...................................................................................50
1.Einleitung
3
4.3.2DasRessourceDescriptionFramework‐Schema,RDF‐Schema.....................52
4.3.3SPARQL..................................................................................................................................53
4.4Werkzeuge....................................................................................................................................55
4.4.1Protégé..................................................................................................................................57
4.5ErgänzendeGrundlagenundandereMethoden...........................................................59
4.5.1SemantikWeb.....................................................................................................................61
4.5.2WorldWideWebConsortium......................................................................................62
4.5.3TopicMap.............................................................................................................................63
4.6DieBedeutungderOntologien.............................................................................................63
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig.........67
5.1Konzeption...................................................................................................................................67
5.2SchrittedesAufbaus.................................................................................................................69
5.2.1Vorüberlegung....................................................................................................................69
5.2.2DerStudiengangToxikologie.......................................................................................71
5.2.3OntologiefürdenStudiengangToxikologie...........................................................72
5.3FortführendeAlternativen.....................................................................................................75
5.4BeispielefürOntologien.........................................................................................................77
6.Zusammenfassung............................................................................................................................83
Literaturverzeichnis2.........................................................................................................................84
Glossar........................................................................................................................................................88
Danksagung..............................................................................................................................................89
Selbstständigkeitserklärung.............................................................................................................90
Anlage–FragebögenmitAuswertungen.....................................................................................91
1.Einleitung
4
AbbildungsverzeichnisAbbildung1Paracelsus..........................................................................................................................7
Abbildung2ÜbersichtToxikologie...................................................................................................8
Abbildung3ÜbersichteinigerThemenderAbschlussarbeiten,nachbestimmten
Kriteriensortiert....................................................................................................................................11
Abbildung4ZentrumToxikologiederUniversitätLeipzig..................................................12
Abbildung5DasToxnetz‐PortalderUniLeipzig.....................................................................12
Abbildung6BeispielfürvernetztesLernen...............................................................................22
Abbildung7KompetenzentwicklungmitBlendedLearning..............................................31
Abbildung8BeispielszenarioAus‐undWeiterbildung.........................................................32
Abbildung9Wissensprozess...........................................................................................................35
Abbildung10DassemiotischeDreieck........................................................................................37
Abbildung11EvolutiondersemantischenNetze....................................................................38
Abbildung12EinstufungnachGradderKomplexität............................................................48
Abbildung13ProtégéEbeneOWLClasses.................................................................................58
Abbildung14ProtégéEbeneProperties......................................................................................58
Abbildung15ProtégéEbeneIndividuals....................................................................................59
Abbildung16ProtégéEbeneClassEditor...................................................................................59
Abbildung17BeginneinerToxi‐TopicMap,eigenerEntwurf..........................................63
Abbildung18ÜbersichtüberersteÜberlegungenfüreineToxikologie‐Studiengang‐
Ontologie...................................................................................................................................................72
Abbildung19UMLS‐BeziehungenLebenswissenschaften.................................................79
Abbildung20BildschirmdruckGo3RStartseite.......................................................................79
Abbildung21Go3RSucheToxikologie.........................................................................................80
Abbildung22BildschirmdruckOntoMed....................................................................................81
Abbildung23BildschirmdruckCarcinogenese‐DL‐Learner................................................81
Abbildung24BildschirmdruckGeneOntology.........................................................................82
1.Einleitung
5
TabellenverzeichnisTabelle1Stufenmodell........................................................................................................................23
Tabelle2BegrifflichkeitenSemiotischesDreieck....................................................................37
Tabelle3BestandteileeinerOntologie.........................................................................................40
Tabelle4Operatoren‐eineAuswahl............................................................................................46
Tabelle5ÜbersichttypischerOperationen................................................................................46
Tabelle6TypenderOntologie.........................................................................................................47
Tabelle7ÜbersichtüberOWL.........................................................................................................51
Tabelle8SchritteOntologieaufbau................................................................................................67
Inhaltsverzeichnis
EndederÜbersichten
1.Einleitung
6
1.Einleitung
1.1Motivation
Inden80erJahrenwurdeinLeipziganderUniversitätderpostgraduale
StudiengangToxikologieetabliert.SeitdenAnfängenerhaltendieStudierendenbis
heuteeineÜbersichtübereineweitgespanntemultidisziplinäreToxikologie,welche
diewesentlichenAspektederNaturwissenschaften,vorallemderMedizinischen
GrundlagenundderChemischenAnalytik,diespeziellenSchwerpunkteder
Toxikologie,wiederOrgantoxikologie,demFremdstoffmetabolismus,derForensik,
derÖkotoxikologie,undRegulativewieReachusw.umfassen.
AndemStudium,dasinzweiJahren11PräsenzkurseinLeipzigvorsieht,nehmen
NaturwissenschaftlerausganzDeutschlandteil.
ImLaufedertechnischenEntwicklungkameszurÜberlegung,auchden
Toxikologiestudiengangzureformieren.DasWissens‐undLehrgebietToxikologie
anderUniversitätLeipzigsolldurchdieEinbindungmodernerTechnikenfür
LernendeundLehrendeeinenMehrwerterhaltenunddamitzukunftsweisend
strukturiertwerden.
1.2Zielstellung
DievorliegendeArbeitdientdemZiel,LehrendenundLernendeneinenEinblickin
modernecomputertechnischeMöglichkeitenundAnwendungeninden
NaturwissenschaftenzuvermittelnundgleichzeitigdenInformatikerneinenkleinen
EinblickindieToxikologiezugeben.EswerdenÜberlegungenerörtert,wiedas
LehrangebotderToxikologieoptimierterangebotenwerdenkann,umlebenslanges
Lernenzugewährleisten.
DievorliegendeArbeituntergliedertsichindreiBereiche:
DieToxikologieunddieToxikologieausbildunganderUniversitätLeipzigwerden
dargelegt.
DieallgemeinenGrundlagendesE‐Learning2.0werdenbeschrieben.
DerHauptteilderArbeitwidmetsichderOntologieimÜberblick.
EswerdendieerstenSchrittezumAufbaueinerToxikologie‐Ontologiefürdas
Studiumbeschrieben.
2.To
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2.Toxikologie–einÜberblick
9
InderMindmap‐AbbildungistderUmfangderToxikologiemitdenangrenzenden
Fachgebietendargestellt,wobeinurdieBereicheArzneimitteltoxikologieund
ForensischeToxikologiedifferenzierterdargestelltwerden.
DieRelationzwischenNutzenundSchadenvonWirkstoffenoderchemischenNoxen
unddaraus abzuleitendeKompromisse sind inderToxikologieubiquitär.Dasund
die außerordentliche Vielfalt der Probleme, Fakten, Methoden, Aspekte und der
interdisziplinärenBezüge,dieAufgabedes„ZurechtrückensvonMaßstäben“seitens
derToxikologenhabenauchdieKonzeptiondesStudienprogrammsgeprägt.
2.1DieGeschichtedesPostgradualstudiumToxikologieder
UniversitätLeipzig‐KonzeptionundEtablierung,Zielrichtung
undAusblick
Bisindie60erJahregingenBestrebungenzurück,fürinderMedizintätige
NaturwissenschaftlereinefacharztadäquateFachanerkennungzuschaffen.
1980wurdeeineInitiativeaussichtsreich,überdieseinerzeitfürdiemedizinische
FachausbildungverantwortlicheAkademiefürärztlicheFortbildungderDDRin
BerlineinRahmenprogrammfüreineFachausbildung„nichtärztlicher
HochschulkaderdesGesundheitswesens"(vorallemNaturwissenschaftler)zu
etablieren.In5jährigenexternenPostgradualstudiengängensolltennachdem
RahmenplanunterKoordinierungdurchdieAkademiedieinzwischenvorliegenden
StudienprogrammefüreineganzeReihevonDisziplinenundAufgabengebieten
innerhalbderMedizinzurErlangungeinerfacharztadäquatenAnerkennungals
„Fach(wissenschaftler)derMedizin"fürdasjeweiligeFachgebietführen.
1981wurdeimErgebniseinPostgradualstudienprogrammToxikologieindem
RahmenprogrammderAkademieetabliert.
DarausergabsichdieAbsicht,einfüralleadäquatenGrundausbildungsrichtungen
undpraktischenEinsatzgebieteoffenesStudienprogrammfürToxikologiezu
etablieren.DasgelangschließlichanderUniversitätLeipzig.Änderungenwurdenim
HinblickaufdiegrößereHeterogenitätderTeilnehmer,nachdenaufweitere
GrundstudienfächererweitertenZugangsvoraussetzungenwieauchwegendes
Mangelsan„learningbydoing“außerhalbmedizinischerEinrichtungenfür
erforderlichgehaltenundbetrafen
dieErweiterungauf12anstellevon6Wochenlehrgängen,
dieBindungderLehrgängeandenUniversitätsortLeipzig,allerdingsunter
EinbeziehungderjeweilsausgewiesenstenFachvertreter.
2.Toxikologie–einÜberblick
10
SchwierigkeitenmachtendiekaumübersehbareVielfaltderTeilthemenunddie
notwendigeKomprimierungaufeinepraktikableStudiendauerimberufs‐
begleitendenAufbaustudiummitTeilpräsenzundinsbesondereauchdie
HeterogenitätderZugangsfächer.
ObwohlletztereimHinblickaufdiepostulierteMultidisziplinaritätderToxikologie
notwendigundsogarwünschenswerterschien,mussteeinegewisseAngleichung
derKenntnisseimHinblickaufdiezuerreichendeeinheitlicheZusatz‐
Fachanerkennungerreichtwerden.
DasbedeutetLehrinhalte,diejeweilsfürmancheTeilnehmervölligneu,fürandere
nureineWiederholungoderErweiterungvonKenntnissenausdem
vorhergehendenStudiumdarstellen.
ImHinblickaufdieVielfaltderTeilthemenderlängstfürdenEinzelnen
unübersehbarenToxikologiestanddieFrage,obDetailkenntnisseundkonkrete,
womöglichgeübteFertigkeitenbetontwerdensolltenoderGrundlagen,einebreite
ÜbersichtunddieVermittlungderprinzipiellenDenkweisen.Auchdieengere
AbgrenzungaufdieeigentlicheallgemeineundspezielleToxikologieoderdie
ausdrücklicheBerücksichtigungtangierterFachgebieteundProblemewaren
alternativzubedenken.
Entschiedenwurde,dieÜbersichtübereineweitgespanntverstandene,
multidisziplinäreToxikologiesowiedieprinzipiellenDenk‐undHerangehensweisen
zuvermitteln,darüberhinauswesentlicheAspektedesUmweltschutzesundder
Ökologie.ErreichtwerdensolltevorallemeinebreiteVerständigungsbasiszur
KooperationzwischendeneinzelnenAufgabengebieten,diedieToxikologie
angesichtsweithinfehlendereigenerInstitutionalisierungausmachen,undnatürlich
auchzurverbessertenKommunikationmitNachbargebieten.
Insoferndarfnichterwartetwerden,mitdenimmerhinfast500Lehrstundenund
demetwaDoppeltenanerwartetemSelbststudiumSpezialistenintoxikologischen
Teilgebietenausbildenzukönnen.ImErgebnisdererfolgreichenTeilnahmean
diesemPostgradualstudiumwerdenjedochjedenfallssowohldieEinarbeitungin
toxikologischeSpezialgebieteundAufgabenalsauchdieErkennungundBeurteilung
toxikologischerundtoxikologischtangierterProblemeerleichtert.
DasStudienprogrammwirddenimmatrikuliertenTeilnehmerninetwa460
Vorlesungsstundenvermittelt,dieauf11Wochenlehrgängeverteiltsindundnach
denenjeweilsimfolgendenLehrgangeineschriftlicheKlausur(„multiplechoice“‐
Prinzip)dieEffektivitätderKenntnisvermittlungüberprüft.
2.Toxikologie–einÜberblick
11
EineAbschlussarbeitnachMöglichkeitausderberuflichenTätigkeitdereinzelnen
Teilnehmer,BeispielefürdieThemenvielfaltsieheAbbildung.3,solldieFähigkeit
derPostgradualstudentennachweisen,toxikologischeProblemeselbständig
darzustellen,einzuschätzenundgegebenenfallszulösen.
Luftschadstoffe,MAK‐Wert,Hg‐Exposition,Fischtoxikologie,VOC‐Analytik,Ex
plosivstoffe/Rüstungsaltlasten,Schwermetalle,SchadstoffeinFrauenmilch,Kenn‐
zeichnungeinesPflanzenschutzmittels,HPLC,organischeGifte,Trinkwasserauf‐
bereitung,Schilddrüsenrisiko,Schnüffelstoffe,Sonnenschutzmittel,Ozon,bestrahlte
Lebensmittel,PAHkontaminierteBöden,Herzglycoside,Malariaimpfstoff,Bioindi
katorenfürSchadstoffe,PVC,PCP,Sprengstoffrückstände,Amalgam,Pyrrolizidin
alkaloide,Cholesterol,TCB,Ricin,Thalidomid,ACE‐Hemmer,Färberkrapp,1.1.1‐
Trichlorethan,Stickstoffmonoxid,NitratgehaltinSpeisekartoffeln,Tamoxifen,Pyr
ethroide,Blausäure,CytochromP450,Betäubungsmittel,Kava‐Kava,Flammschutz
mittel,Taxol,Spurenelemente,Zytostatika,Carnitin,Haaranalytik,Sedativa,Hyp
notika,Ecstasy,Chlorverbindungen,Ektoparasiten,Maitotoxin,ECVAM,Platinver
bindungen,Vanomycin,Erythropoietin,Mykotoxin,Hexenkräuter,Kupffer‐Stern
zellen,FPIA,Xenobiotika,Leuchtbakterientest,Pflanzentoxine,Bio‐Chip‐Techniken
Abbildung3ÜbersichteinigerThemenderAbschlussarbeiten,nachbestimmtenKriteriensortiert
EineeinstündigemündlicheKomplexprüfungbeendetdasPrüfverfahren.Der
erfolgreicheAbschlusswirdmiteinemZeugnisüberdieLeistungenundeiner
UrkundemitderBerechtigungdesZusatzes„Fach….fürToxikologie“zurjeweiligen
Berufsbezeichnung(AbschlussdesHochschulstudiums,dasdieZugangs‐
voraussetzungzumPGSToxikologiedarstellt)bestätigt.
DerStudiengangistbeimStaatsministeriumfürWissenschaftundKunstdes
FreistaatesSachsenregistriert,unddiePrüfungsordnungwurdeministeriell
bestätigt.(Graefe,etal.,2003)5
SeitderWendewurdendieMatrikelim2‐JahresRhythmuskontinuierlich
fortgesetzt,imSeptember2010begannder12.Durchgang.
DasZentrumfürToxikologieanderUniversitätLeipzig
2003wurdedasZentrumfürToxikologiederUniversitätLeipziggegründet,es
bestandinseinerAusrichtungrund5Jahre.
5Graefe,Adelgunde,Müller,R.Klausundu.a.2003.15JahreToxikologieinLeipzig.Leipzig:Molinapress,2003.ISBN3‐930865‐04‐1.
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2.Toxikologie–einÜberblick
13
DasPortalbeinhalteteinenöffentlichenBereichmitInformationenzurToxikologie‐
WeiterbildunganderUniversitätLeipzig,einenTeilnehmerbereichundeinen
geschlossenenBereichfürverschiedeneNutzergruppen:Koordination,
ModulverantwortlicheundReferenten,ProjektteamToxikologie.
StrukturdesPortals:
AllgemeineInformationen,öffentlich
PGSToxikologie:
o Aktuelles,Geschichte,Einrichtungen,Forschung,Links,StrukturToxnetz
ProjektE‐Learning,öffentlich
o Aktuelles,Team,Förderer,Ziel
ProjektE‐LearningTeam,passwortgeschützt
PGSToxikologie,passwortgeschützt
Aktuelles,Weiterbildung,Termine,Stellenangebote,Referenten/
Einrichtungen,IndexAbschlussarbeiten,Archiv,Literatur
Toxikologie–LernplattformMoodle,Weiterschaltung(inArbeit)
WikiToxnetzUniLeipzig(imAufbau)
Zukünftig:Toxikologie‐Ontologie
Portal‐VersionenderKomponentensind:
Portal‐Software:Liferay‐PortalStandardEdition5.2.3
(Augustine/Build5203/May20,2009),
ApplicationServer/ServletEngine:ApacheTomcat/6.0.18,
Datenbank:MySQL5.0.91,
Betriebssystem:CentOSrelease5.5(Final).
2.2Projekt„ErstellungvonE‐Learning‐Modulenfürdie
Toxikologie“2009bis2012
ImSommer2009beganndasvomEuropäischenSozialfond(ESF)finanzierte
Projekt„ErstellungvonE‐Learning‐ModulenfürdieToxikologie“.DasProjektteam‐
NaturwissenschaftlerundInformatiker‐erarbeitetgemeinsammitden
Fachberatern,denReferenten,denLehrstoff(Content)soauf,dassdieserals
2.Toxikologie–einÜberblick
14
virtuellesLehrangebotzurUnterstützungderreduziertenPräsenzkurseangeboten
werdenkann.
DieNaturwissenschaftlererarbeitendenGrundlagenteilunddietoxikologischen
Themengebiete.ZeitgleicharbeitendieInformatikerandertechnischenUmsetzung.
BeiderVielzahlderVorlesungenundderüber100Referentenunterschiedlicher
AltersgruppenausGesamtdeutschlandergebensichmehrereLösungsansätzefür
dasBlendedLearning‐Konzepteinerseitsundandererseitsistdieeigentliche
ThematiknichtineinemeinheitlichenGesamtkonzeptunterzubringen.Folgende
Überlegungenhabensichbisherergeben:
AngebotalsVor‐undNachbereitungderVorlesung
VermittlungvonGrundlagenkenntnissen
ReinesE‐LearningAngeboteinigerVorlesungen
GruppenarbeitderStudententhemenspezifischfördern
AufbereitungvonFallbeispielenzuÜbungszweckenanbieten
EinbeziehungdesReferentenbeiderContenterstellung
VieleKomplexemüssenindividuellaufgebautwerden
ImMoodle8(Lernplattform)wirddasGrundwissenfürdieangehendenToxikologen
zusammengestellt.WeiterführendeInformationensollenimWikiimPortal
eingestelltwerden,wobeiderGrundstockvorgegebenwird,derdanninden
kommendenJahrengemeinsammitReferentenundTeilnehmernerweitertwird.
Darüberhinausistgeplant,dieindenAnfängendurchdieseArbeiterstellte
Toxikologie‐OntologiezuvervollkommnenumeineStrukturierungder
Toxikologieschwerpunktezuschaffenundggf.einArchivübersichtlichanzubieten.
DamitwirdeinüberdasreineE‐Learning/Blended‐Learning‐Konzept
hinausgehendesZielangestrebt.EssolldasauchnetzbasierteLernenermöglicht
werden.DerEinzelnesollaußerdemindividuelleMöglichkeitenzumLernen
bekommen.DaskollaborativeLernenwirdandererseitsimgemeinsamen
ErarbeitendesToxikologie‐Wikiangeboten.
2.3ToxikologenundE‐Learning–AuswertungeinerBefragung
DerStudiengangliefbisAnfang2005traditionellalsVorlesung.DieFachreferenten
ausganzDeutschlandrekrutiert,hieltenihreVorlesungangepasstanden
technischenEntwicklungsstand.Inden1990Jahrenwarenesdiehand‐
8Moodle‐ModularObjekt‐OrientedDynamicLearningEnvironment,einLernsystem,angebotenvonderUniversitätLeipzig
2.Toxikologie–einÜberblick
15
geschriebenenVorlesungsfolien,präsentiertmittels„Polylux“,oftschwerlesbarund
kaumabschreibbarinderKürzederZeit,parallelnochdazudenWortendes
Vorlesendenfolgend.WeiterführendeLiteraturstandnurindeneinschlägigen
BibliothekenzurVerfügung.DieKommunikationderTeilnehmer,dieauchvon
überallherkamen(Ost‐undWestteilderBundesrepublik),warkaummöglich.Es
warenschwierigeLernbedingungenfüreinWeiterbildungsangebotaneiner
Universität,bezogenaufdietechnischenMöglichkeiten.Fortschrittebrachtendie
PräsentationenvonPPT‐Folien,gutlesbarundeinHandoutfürdieTeilnehmer.Das
Angebot,dieVorträgederToxikologieineineaufgesetzteLernumgebung,Moodle9‐
Toxikologie,zustellen,brachteweitereVorteile.SohabendieStudentendie
Möglichkeit,sichInhaltezuHausezuerarbeiten.EsgibtdasAngebotder
KommunikationüberdasForum.
Indenletzten3JahrengingdieEntwicklungdahin,dasAngebotalsBlended
Learningaufzubauen.EssindmehrereAnforderungengleichzeitigzulösen:
DasumfangreicheheterogeneVorlesungsmaterialmuss
zielgruppenorientiertspezifischaufbereitetwerden:
GrundlagengebieteundToxikologiefachthemen
DieReferenten‐sowiedieTeilnehmerstruktursetztsichsehrheterogen
zusammen:dasAlter,dasGrundstudium,dieWohnorte.
EssolleinbreitesLehrangebotgeschaffenwerden,sodassjederTeilnehmerseinen
eigenenEinstiegselbstfindenkann.
DietechnischenVoraussetzungensollenguterlernbarseinundeineeinfache
Bedienungermöglichen.
UmdenIstzustandzuermitteln,führtenwireineBefragungbisherigerStudien‐
gangsteilnehmerdurch.150AntwortenliegenzurAnalysevor(Auswertungals
Anlage).EsfolgteinekurzeEinschätzungderabgefragtenThemen:
Vonden150Befragtenwaren60%Frauen,40%MännerausGesamtdeutschland,
zu28%ausSachsenkommend.DreiviertelderBefragtensindvollberufstätigund
zumHauptanteilrund38%Chemiker.SieallebekundeteneinmehrfachesInteresse
anderTeilnahmedesStudienganges.
EswirdderAbschlussalsFachtoxikologebevorzugt,Masterfolgt,Zusatzzertifikate
sindwillkommen.EinServiceinLeipzigwirdnichtverlangt,esbestehtInteressean
ÜbernachtungshinweisenundLiteraturangaben.
9Moodle‐ModularObjekt‐OrientedDynamicLearningEnvironment,einLernsystem,angebotenvonderUniversitätLeipzig
2.Toxikologie–einÜberblick
16
EinKursvonMontagbisFreitagistamsinnvollsten,gefolgtvoneinemBlended
LearningAngebot.Wochenendkursewerdenabgelehnt.InformationenüberEmail
unddasPortalsindsinnvoll.
DenSchwerpunktbietetderPräsenzunterricht,Blended‐Learning‐Angebotewerden
gernangenommen.
EsgibtwenigE‐Learning‐Erfahrung,Informationenwerdenvorwiegendausdem
Internetgeholt.DerLernprozesssolltebegleitetwerden.BevorzugtwirdeinLernen
vomKomplexenzumDetailmittelseinfacherZeichnungen.
DasAnbietenverschiedenerLernwegeund–tiefenistgewünscht.Schwerpunkte
undÜbersichtstabellenerhöhendieLerneffektivität.Audiosequenzenmüssennicht
sein,Video,Grafiken,auchanimiert,schoneher.
KontrollaufgabenjeglicherArtsolleneingebautwerden,dabeisindQuiz,
Lückentexte,Freitexte,Gruppenaufgabennichtsogewünscht.DieMitarbeitzum
Wikiwirdverhaltenangenommen.
ViaInternetsindInformationenzudenDozentenundSemesterregelungenok,
KurzlebensläufederTeilnehmersindnichterforderlich.
DasLernsystemwirdfürdieVorbereitungundNachbereitunggenutzt,auchbei
VerhinderungeigenerTeilnahmeistessinnvoll.
EinModulsollteaufgebautwerden,beginnendmiteinerEinführung,danachdie
VorlesungenmiteinervirtuellenUnterstützungundamEndeMöglichkeitenfür
Diskussionenbleiben.
DieManuskriptesollenalsDatei(pdf)undalsPapierausdruckverfügbarsein.
EinespätereMitarbeitistdenkbar,vorallembestehtInteressean
Auffrischungskursen.DasPortalstößtaufvolleZustimmunginpunctoZugang,
Archiv,Vernetzung;hingegenmussAlumninichtsein.
EssindaufgeschlosseneTeilnehmer,diedenneuenMedienpositiv
gegenüberstehen,aberübernochwenigeErfahrungenmiteinerLernplattformund
KommunikationsowieGruppenarbeitüberdasInternetverfügen.
DemzufolgesollteamBeginndasGrundlagenwissenvermitteltundeinLeitfaden
zumUmgangmitdemPortalangebotenwerden.
EsbestehtdieGefahr,dassdieLernendenzeitlicheProblemesehenundsichmitE‐
Learningalleingelassenfühlen.
EinergewisseScheumitdemUmgangtechnischerMöglichkeitenkönntemitguten
Beispielenentgegengewirktwerden(z.B.leichtverständlichBedienungen).
DergemeinsameWiki‐Aufbaumussbegleitendbetreutwerden.
EingutaufbereitetesKompendiumistsinnvoll.
3.E‐Learning
17
3.E‐Learning
UnterElektronischemLernenwirdeinübergeordneterBegriffdessoftware‐
unterstützenLernenverstanden.(Baumgartner,etal.S.15)10.Darunterzählen
Festplatten,CD‐ROM,internetbasierteKommunikationsformen,auch
softwareunterstützendemobileEndgeräte.EskannalsMixausdigitalenundnicht
digitalenLernsettingsundMethodenbetrachtetwerden.DasLernenundLehrenmit
elektronischenMedienhatindenletztenJahrengeradeinderWeiterbildungsehr
zugenommen(e‐teaching.org).DieTechnikermöglichtes,dieAngebotspalette
immermehrauszubauenundattraktiveranzubieten.DieeffektiveAlternativewird
imhybridenLernengesehen,auchalsBlendedLearningbezeichnet,alsoptimale
RealisierungdasMobiLearn(Schulmeister,2006S.193)11.InderLehr‐und
LernformkönnenwesentlicheVorteiledese‐LearningundderPräsenzphase
zusammengefasstwerden.(Schulmeister,2006S.3)12
DerZugriffaufdieInternetquellenunterstütztdenFrontalunterricht
wesentlich.
DiePhasenzwischendenLehrveranstaltungenkönnenfürdieBetreuungder
Lerneroptimiertwerden,auchderLernerselbsthatausgewählteAngebote
zusätzlichzurVerfügung.
EineAktualisierungdesLehrangebotesistschnellerumsetzbar.
DurchdieMobilitätdesLehrangebotesreduzierensichAusfallzeiten.
SchaffungneuerZielgruppen,z.B.WeiterbildungfürBerufstätige.
GanzentscheidendsinddieKriterienderUnabhängigkeitvonRaum,Zeitund
Person;auchalsTrippleA/A3=Anytime,Anywhere,Anybodydefinierbar.
(Baumgartner,etal.S.16)13.Esseidaraufhingewiesen,dassdiepositivwirkenden
UnabhängigkeitenauchNachteilemitsichbringen,wiez.B.erhöhteSelbstdisziplin,
asynchroneKommunikationundggf.KontrollverlustdesWissensstandes,
zerfaserndeDiskussionsfäden(Threads),schlechtePeripheriegeräteoder
Zugangsbeschränkungen.DerLehrendemusssichmehreinarbeitenindie
technischenVoraussetzungenunddiedidaktischeKonzeption.Einenormer
10Baumgartner,Peterundet.al.AuswahlvonLernplattformen‐E‐LearningPraxishandbuch.:StudienVerlag.ISBN3‐7065‐1771‐X.11Schulmeister,Rolf.2006.E‐Learning:EinsichtenundAussichten.Oldenburg:WissenschaftsverlagGmbH,2006.ISBN3‐486‐58003‐5.12Schulmeister13Baumgartner
3.E‐Learning
18
MehraufwandentstehtdurchdenAufbaumultimedialerAngebote.Werdenbeide
SeitendesLernensundLehrensbetrachtet,ergibtsicheineGleichung:
E‐Education=E‐Teaching+E‐Learning.
3.1.Entwicklung
DergeschichtlicheRückblickaufdenBeginndesE‐Learningskannalsmehrjährige
Prozessentwicklungbetrachtetwerden.VorstadiengabesbereitsindenJahrenum
1970(Schulmeister,2006S.4).14MankanndenBeginninden1980erJahresehen,
eswarderEinstiegdesBildungsfernsehens,aberbereitsinden1975erJahrengab
esSprachkurseimFernsehangebot,auchinderSchule.ZeitgleichbegannenEmail‐
Seminare,nachderEntwicklungderPeer‐to‐Peer‐Verbindung(P2P)vonComputer
zuComputer.EinsogenannterVirtuellerClassroomfand1985zwischendenUSA
undFinnlandbereitsstatt.(Schulmeister,2006S.5)15DasWorldWideWebwurde
inCERNinGenf1989vonTimBerners‐Leeentwickelt.Dieerstenstatischen
Webseitenentstandenlangsam.MitderZeitentwickeltensichdieHardwareunddie
Technologien,dieWebseitenwurdendynamisch.(Behrendt,etal.,2008S.5ff)16
MitBeginn1990wurdeeinneuesLernparadigmapropagiert,derLernende
konstruiertseinWissenselbstunderhältdurcheineoffeneLernumgebung
Unterstützung.(Thillosen,etal.,2009S.264)17Um1992sprachmanvon
MultimediaundvirtuellenSeminaren.DerBegriffE‐Learningwirdnunfürdas
netzangebundeneLernenverwendet.(Baumgartner,etal.S.14)18.DasWorldWide
Webverbreitetesichabca.1996.DasersteBuchzumE‐Learningerschien2003und
brachtedieVokabelnderneuenMedienindenUmlauf(Thillosen,etal.,2009S.
Vorwort)19.
EsentfaltetensichLearningManagementSysteme(LMS)zurOrganisationund
VerwaltungderLehr‐undLernabläufe.AutorentoolswurdenzurUnterstützungder
ErstellungdesLehrangeboteserweitert.ImmermehrimKommensindWiki‐
Systeme.VomE‐Learning2.0sprichtmanseitungefähr2005(Thillosen,etal.,2009
S.73)20.
14Schulmeister,Rolf.2006.E‐Learning:EinsichtenundAussichten.Oldenburg:WissenschaftsverlagGmbH,2006.ISBN3‐486‐58003‐5.15Schulmeister16Behrendt,JensundZeppenfeld,Klaus.2008.Web2.0.Berlin‐Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐73120‐7.17Thillosen,Anneundetal.2009.E‐Learning‐eineZwischenbilanz.Münster,NewYork,München,Berlin:Waxmann,2009.ISBN978‐3‐8309‐2172‐1.18Baumgartner,Peterundet.al.AuswahlvonLernplattformen‐E‐LearningPraxishandbuch:StudienVerlag.ISBN3‐7065‐1771‐X.19Thillosen20Thillosen
3.E‐Learning
19
E‐LearningkannmittelseinerGraduierungderVirtualitätunterschiedenwerden:
(Schulmeister,2006S.192)21
Präsenzseminar:imUnterrichtsraum,imGrundekeinE‐Learning,
gelegentlichInternetrecherche,
PräsenzbegleitetdurchNetz:imUnterrichtsraummitNutzung
elektronischerMedien,TrennungvonPräsenzundE‐Learning,
BlendedLearning:PräsenzundonlineSeminare,asynchronesund
synchronesArbeiten,
VirtuellesSeminar:Seminarnuronline;asynchronesundsynchrones
Arbeiten.
EsisteinejungeundsteileGeschichtemitvielenVor‐undNachteilen.DasBesteaus
demnunvielfältigenAngebotzumachen,isttrotzallerMöglichkeitensehrschwierig
undeinfortlaufenderLernprozess.
UmE‐Learninggutanbietenundnutzenzukönnen,kommenvielezulösende
Problemezusammen:
Schrankenüberwinden:(Schulmeister,2006S.207)22
o Zeit:ExpansionderLernzeit,WechselderLernphasen–synchron
undasynchron,VirtualisierungderZeit,
o Raum:VernetzungundVisualisierungverteilterLernobjekteund–
orte,
o Analog‐Digital:InteraktivitätvonLernobjekten,
o Normen:ExpansionvonLernchancenwieIndividualisierungdes
Lernens,Barrierefreiheit,neueLerntheorienund–modelle,
IndividuellesLernenundgruppenorientiertesLösenvonAufgaben
ermöglichen,
InteraktivesLernenanbieten,PflegesozialerKontaktefördern:
o face‐to‐interfaceLernphase,
o face‐to‐faceLernphase(Baumgartner,etal.S.17)23,
EinarbeitungintechnischeGrundlagenanbieten,
DidaktischeundmethodischeÜberlegungen,umdenLernendenzum
WeiterlernenunabhängigvonRaumundZeitzubegeistern,ihm
21Schulmeister,Rolf.2006.E‐Learning:EinsichtenundAussichten.Oldenburg:WissenschaftsverlagGmbH,2006.ISBN3‐486‐58003‐5.22Schulmeister23Baumgartner,Peterundet.al.AuswahlvonLernplattformen‐E‐LearningPraxishandbuch:StudienVerlag.ISBN3‐7065‐1771‐X.
3.E‐Learning
20
psychologischeHilfestellungzugeben.Z.B.kanndurcheinedidaktische
InteraktiondasLernerlebnisbeeinflusstwerden.(Baumgartner,etal.S.17),
DerLernerselbstbrauchtseineeigeneOrganisationundEinstellung,um
vomflexiblenLernenzuprofitieren,
ZentraleunddezentraleBildungsangeboteaufbauen.
DietechnischenHilfenbietendiverseLernplattformen,Autorentools,Learning‐
Content(mitIntegrationdesAutorentools)‐ManagementSysteme(LCMS).
DieAufgabenderLernplattformumfassenvorallemsechsFunktionsbereiche
(Baumgartner,etal.S.27)24invariablenEinsätzen,auchabhängigvonder
anzusprechendenZielgruppe:
PräsentationvonInhalten,ZusammenfügenderTexte,Bilder,Audio‐
Videobeiträge,
VerwaltungdiverserDateienundDateiformate,
KommunikationmittelsKommunikationswerkzeugenwieDiskussionsforen,
synchronundasynchron,
WerkzeugefürdieErstellungderPräsentationdiverserAufgabenund
Übungen(Gruppenaufgaben,MulipleChoice,Lückentext…),
Evaluations‐undBewertungshilfenfürdieEinschätzungderKursangebote,
AdministrationderTeilnehmer,gruppen‐undrollenspezifische
Benutzergruppen,Rechtevergabe,
EinBeispielfüreinopensourceLCMSistdasModularObject‐OrientedDynamic
LearningEnvironment,MOODLE(www.moodle.org).
LearningManagementSysteme,LMS,sindvoneinerLernplattformeigentlichnicht
zuunterscheiden.IneinerDatenbankwirddererstellteContentverwaltetunddem
LernendenzurVerfügunggestellt.DerindividuelleLernprozesswirdselbst
gesteuertundbeiderseits(LernenderundLehrender)kontrolliert.ChatsundForen
ermöglichendiesynchroneundasynchroneKommunikationderTeilnehmer
untereinander,aberauchmitdemTutor.InternationaleStandards,ISO,erlauben
auchimE‐Learningz.B.einenproblemlosenKursaustauschoderEinbindunginein
anderesLMS.
AutorentoolsoderAutorenwerkzeugedienenalsHilfebeiderErstellung
webbasierterInhalte.DieAutorenmüssensomitüberkeineKenntnisseinHypertext
MarkupLanguage(HTML)bzw.ExtensibleMarkupLanguage(XML)verfügen.
MittelseinergrafischenSchnittstelleunddemWhatYouSeeIsWhatYouGetEditor
(WYSIWYG‐Editor)kannderErstellerproblemlosseinenTextnormaleditieren.24Baumgartner,Peterundet.al.AuswahlvonLernplattformen‐E‐LearningPraxishandbuch:StudienVerlag.ISBN3‐7065‐1771‐X.
3.E‐Learning
21
AutorenwerkzeugewerdenindreiSchwierigkeitsgradenangeboten,d.h.in
AbhängigkeitvonderEinarbeitungszeit(Baumgartner,etal.S.33):
ErstellungvonE‐LearningContentmittelsWYSIWYG‐Editoren,
ProfessionelleWerkzeugemitintegrierterProgrammiersprache,hohe
Einarbeitungszeit,
NeuereAutorensystememitgeringerEinarbeitungszeitundguten
Ergebnissen.
UmdieVielzahlvonDateien,diedenreinenLehrstoffbeinhaltenunddie
organisatorischenDatenübersichtlichverwaltenzukönnen,bietensichauchimE‐
LearningContentManagementSysteme(CMS)an.Siezeichnensichdurcheine
strikteTrennungvonInhaltundLayoutaus,eserfolgteineseparateSpeicherung.
FolgendeEigenschaftenbeinhalteteinCMS:(Baumgartner,etal.S.36)25
Inhalte:
BeschaffungundErstellung,
PräsentationundPublikation,
AufbereitungundAktualisierung,
ManagementundOrganisation,
VerteilungundIntegration,
VerarbeitungundWiederverwendbarkeit.
Dierund30jährigeGeschichtedesE‐LearningistnebendenErfolgsmeldungenauch
starkvonWidersprüchenundkontroversenDiskussionengeprägt,eineAllround‐
Lösungwirdesnichtgeben,individuelleResultateschoneher.
GeradeandenHochschulensollteaufdieOptimierungdesLehrangebotesWert
gelegtwerden.DurcheinenerhöhtenEinsatzdeshybridenLernangebotesinder
WeiterbildungkönnenaußerdemneueZielgruppengewonnenwerdenundder
Aufbruchindas„LebenslangeLernen“befördertwerden.
DieBundesregierunghataucherkannt,dass„neueMedieninderberuflichen
Bildung“gebrauchtwerdenunddiesedieReformprozesseunterstützenund
beschleunigen.(BMBF,2007)26
WersichnebenderBerufstätigkeitzueinermehrwöchigenWeiterbildung
entscheidet,istohnehinengagiertundbereitwillig,nochzusätzlicheAufgabenzu
übernehmen.DassindauchdieeigenenErfahrungenmitunserenangehenden
Toxikologen.BezogenaufdieNutzermusseinE‐Learning‐Angebotnebenden
25Baumgartner,Peterundet.al.AuswahlvonLernplattformen‐E‐LearningPraxishandbuch:StudienVerlag.ISBN3‐7065‐1771‐X.26BMBF.2007.NeueMedieninderberuflichenBildung.Bonn,Berlin:bmbf.de,Öffentlichkeitsarbeit,2007.
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E‐Learning
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3.E‐Learning
23
DasAneignenvonWissenmittelselektronischenMedienistalsein
Entwicklungsprozesszubetrachten.AnhanddesStufenmodellslässtsichdie
Entwicklungsdynamikveranschaulichen:(Baumgartner,etal.S.20)28
Tabelle1Stufenmodell
Stufe Phase Eigenschaften:
1 Neuling AneignenvonRegelnundTatsachen
2 Anfänger WahrnehmungverschiedenerFälleund
Situationen;Regelnkontextorientiertanwenden
3 KompetentePerson relevanteFaktenundRegelnbekannt,
FilternimbreitenSpektrummöglich,
selbständigesHandelnundLösenvonProblemen
eigeneVerantwortungundStandpunkt
selbstkritischeReflexion
4 GewandtePerson AnalytischeErfassung
schrittweisesLösenvonAufgaben
ganzheitlicheWahrnehmung
5 Experte EigenständigesHandelnauchinunübersichtlichen
undschwierigenSituationen
konstruktivesLösenvonAufgaben
AllgemeineAnmerkungenfürdieErstellungeineserfolgversprechenden
E‐Learning‐Angebotessind:
Bedarfsanalyse,waswirdwirklichwiegebraucht,
NurKurseanbieten,diewirklichfunktionierenundtechnischeinwandfrei
nutzbarsind,
EinfacheundintuitiveBedienung,
Aktivitätenschrittweiseumsetzen,
Führungsriegeschulen,indemsieselbsteinenOnline‐Kursabsolvieren,
UnterschiedlicheLerngewohnheitenberücksichtigen,wieTempo,Dauer,
visuelle,auditiveundkombinierteVersionen,
ZielgerichteteProduktionundAufarbeitungdesContent,
NurdasWichtigstesinnvolleinsetzen,kurzformulieren,
28Baumgartner,Peterundet.al.AuswahlvonLernplattformen‐E‐LearningPraxishandbuch:StudienVerlag.ISBN3‐7065‐1771‐X.
3.E‐Learning
24
SchaffeneinesspannendenLernprogrammesmittelsLerntiefenund
Interaktivitäten,
StändigeEvaluierung.
3.2Web2.0undE‐Learning2.0
SeiteinigenJahrenwirdallgemeinvomWeb2.0gesprochen.Wasverstecktsich
hinterdemBegriff?DerBegriffwurdemaßgeblichvonTimO´ReillyimSeptember
2005durchseinenArtikel„WhatistWeb2.0“geprägt.DerZusatz2.0liegtinder
Ursprungssoftwarebegründet.EsentwickeltensichdiezweiRichtungenweiter,die
Angebotsdiensteverbessernsicheinerseits,dieZugangsvoraussetzungenaufder
anderenSeiteunddasInternetbeginnteinMassenmediumzuwerden.Funktionen
wieAsynchronousJavaScriptandXML(AJAX),ReallySimpleSyndication(RSS)
undWebServicesmacheneinproblemlosesArbeitenmöglich.
AJAX:nachAnfrageanServerwirdnurder„neue“Teilgeladen,
RSS:aktualisierterInhaltderabonniertenWebseitewirdangezeigt,
WebServices:„KomplexeFunktionenkönnenvonihremUrheberangeboten
werdenundvonverschiedenenAnbieterninihreWebseitemitintegriert
werden“(Behrendt,etal.,2008S.9).
O´ReillysprichtvonsiebenMerkmalendesWeb2.0:
KomplexeProgrammekönnenimInternetausgeführtwerdenundnicht
mehrnuraufdemlokalenRechner,
NutzbarmachungderkollektivenIntelligenzderInternetnutzer,
VerlinkungenermöglichenundSuchalgorithmenentwickeln,
BestPractices–MehrfachverwendungeinmalbereitserstellterDaten,
unterschiedlicheWeiterverarbeitungdurchdenEndanbieter,
SchnellereFehlerüberprüfung,mehrTestpersonenzurVerfügung,
BereitstellungstandardisierterGrunddaten,plattformübergreifende
Nutzung,
„InternetsoftwaresollaufmehralseinemGerätlaufen“,auchaufdiversen
mobilenEndgeräten,
WachsendeInternettelefonieundweitereVisionen.
Zusammengefasst:DasWeb1.0hatdieComputerverbunden,Web2.0verbindetdie
Menschen.(Behrendt,etal.,2008S.5ff,83)29
29Behrendt,JensundZeppenfeld,Klaus.2008.Web2.0.Berlin‐Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐73120‐7.
3.E‐Learning
25
DieZusammenarbeitunddieVernetzungimoderüberdasInterneterreichtsomit
neueDimensionen.DieWerkzeugesindsobeschaffen,dasssieleichtbedienbarund
benutzerfreundlichsind.OhnegroßenAufwandkannjederseineInhalteinsNetz
stellen.DasschaffteinerseitsbeimsinnvollenEinsatzMotivationdurchErfolge.Es
gelangenaberaucheineMengeanZusatzinformationeninsInternet,manchmal
sogarrelativschnell.DasbringtauchGefahrenmitsich.DieGlaubwürdigkeitleidet
undeineexakteRecherchefehlt.DieneuenMöglichkeitensolltenmitBedacht
genutztwerden.(Behrendt,etal.,2008S.20ff.)30
ImE‐LearningwirddieneueStufealsE‐Learning2.0oderauchalsNewBlended
LearningmitWeb2.0definiert.EsfindetvorallemeinengererAustauschder
LernendenundLehrendenstatt.
VorteiledurchdieNutzungvonE‐Learning2.0Werkzeugensind:(Göhring,etal.,
2010S.4ff.,24ff)31
AktuellerInformationsstandistvorhanden,
KollaborativesLernen–BildungvonLerngruppen,Erfahrungsaustausch;
derMonologwirdzumDialog,
UserGeneratedContent–LernererstellenselbstInhalte,
FörderungvoninformellenLernprozessenundeigenverantwortlichem
Lernen,
ZeitnahesErkennenvonWissens‐undThemenschwerpunkten,
AufbaueineseigenenExpertennetzes,
VerbesserterAustauschvonDatenzwischenAnwendern,
MaschinelleAuswertungvonDaten,
NeuesLernkonzept„LernendurchLehren“,
EinsatzdiverserToolszurweiterenInhaltserstellung(GoogleDocs,
Wordpress,Slideshareusw.),
LinksundHinweiseaufgebautineineminternenExpertennetzgeben
schnellerundgezieltAntwortenalseinoffenesNetz;
„DieExpertenwirkenalsmenschlicherFilterzurBewertungderWichtigkeit
vonInformationen“(Göhring,etal.,2010S.5),
AufbauvonWissensmanagementsystemen.
30Behrendt,JensundZeppenfeld,Klaus.2008.Web2.0.Berlin‐Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐73120‐731Göhring,MartinaundGoertz,Lutz.2010.Lernet2.0Praxisleitfaden.[Online]Juni2010.[Zitatvom:19.072010.]http://www.lernetblog.de/wp‐content/uploads/2010/06/LERNET‐20‐Praxisleitfaden‐Web‐20‐fuer‐Lern‐und‐WM.pdf.
3.E‐Learning
26
3.2.1Wiki
AlsWikikannmaneinmodernesvirtuellesLexikonbezeichnen,andemviele
AutorenundRedakteurearbeiten.EinganzentscheidenderVorteilsinddie
VerknüpfungendurchHyperlinks,wasdasRecherchierenoptimiert.Das„Schnelle“
findetsichimWortwieder,WikikommtausdenHawaiianischenundbedeutet
schnell.
Wikissind:
Offen–jederkannlesen,mitarbeitenundVeränderungenvornehmen,es
fördertdieKollektivitätderInternetnutzer,
Variabel–StrukturundAufbausindveränderbar,erweiterungsfähig,
Nachvollziehbarundtransparent–dasAnwachsendesInhalteswird
protokolliert,
Simpel–einfacheStrukturerlaubtschnellesEinarbeiten,
Aktuellunddynamisch–laufendeAktualisierung,
Vielfältigundqualitativanspruchsvoll–interneQualitätskontrolledurch
Teamarbeit,
Glossarfähig,Hyperlinkfähig.
(Behrendt,etal.,2008S.19)32
EinWikieignetsichsehrgutalsInstrumentimkollaborativenLernprozess.Von
mehrerenBeteiligtenkanneineThematikzusammenerarbeitetwerden,z.B.das
vernetzteLernenwirdsoermöglicht.ParallelwirdauchnocheinWissensschatz
aufgebaut.
„MitdenWeb2.0InstrumentenwerdendurchdasZusammenwirkenauch
aktivitätsbezogene(personal‐,sozialkommunikativ)Kompetenzenmitgeneriert.“
(Sauter,etal.,2007S.139ff.;242ff)33EsentstehteineGemeinschaftsleistung.Durch
einWikikannmanimplizitesWissenexplizieren.
EineNetz‐undOrdnungsstrukturwirdimWikidurchTagsermöglicht.Durchdie
VerschlagwortungwerdenObjekteinBeziehungenzueinandergesetzt.
EinWiki‐EinsatzzumLernensetztklareSpielregelnvoraus,z.B.werdarfwaswo
verändern.AußerdenCommunitiesofPracticeunddenGruppenlerntagebüchern
gibtesweitereWiki‐Arten:
32Behrendt,JensundZeppenfeld,Klaus.2008.Web2.0.Berlin‐Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐73120‐7.33Sauter,WernerundErpenbeck,John.2007.KompetenzentwicklungimNetz.Köln:Luchterhand,WoltersKluwerDeutschlandGmbH,2007.ISBN978‐3‐472‐07089‐4.
3.E‐Learning
27
Kurswiki:EinGrundstockdurchdenTutordientalsAusgangsbasiszum
weiterenAusbau.
Tandem‐undGruppenlernen:imgemeinsamenProzessentwickelnsich
unterschiedlicheAufgabenundführenzueinemGesamtziel.
Projektlernen:DurcheinenimTeamzuerstellendenProjektplaninkl.
RechtevergabeundKontrollfunktionenkanneinLernprojekterstellt
werden.
DurchdieGruppenarbeitentstehtoptimiertes,kompetentesWissen,angefangenmit
derIdeensammlung/Brainstorming,derPhasederkritischenÜberprüfung.Am
EndewerdendiebestenIdeenumgesetzt.GemeinsamlassensicheinGlossarund
eineLinksammlungaufbauen.
NebendenaufgelistetenVorteilengibtesauchdieNachteile:
Zubedenkenist,dassdieUrheberschaftnichtmehrnachvollzogenwerden
kann.
BeizuumfangreichenAusarbeitungenkannderÜberblickverlorengehen.
Mehrfachnennungenund‐bearbeitungenkönnenauftreten.
EineständigekritischeÜberprüfungderStrukturundInhalteistdemzufolge
notwendig.
UmüberhaupteinWikiineinerLerngruppeerfolgreicheinführenzukönnen,bedarf
eseinesschrittweisenAufbaus.DassindeinerseitsdietechnischeÜberwindung,
andererseitsauchdieBereitschaftzumgemeinsamenAufbau.JederTeilnehmer
solltefairundbereitsein,vereinbarteRegelneinzuhalten.
„O’ReillybeschreibtdenLernprozessmitWikisalsdieNutzbarmachungder
kollektivenIntelligenz.DasErgebnisisteinePotenz,nichtdieSumme“(Sauter,etal.,
2007S.248)34,(O`Reilly,2005)35
3.2.2Blog
DieKurzformvonWeblogistderBlog,aus„Web“und„Log“zusammengesetzt.Esist
einInternet‐Tagebuch,dasinderIch‐Formverfasstwird.Vielepersönliche
Äußerungensindzufinden.EineSortierungerfolgtüberdasDatum,dasneueste
stehtoben.TagskönnenzurVerschlagwortungvergebenwerdenunddienenzum
schnellerenWiederfinden.AuchvonanderenkannderBloggefülltwerdenmittels
34Sauter,WernerundErpenbeck,John.2007.KompetenzentwicklungimNetz.Köln:Luchterhand,WoltersKluwerDeutschlandGmbH,2007.ISBN978‐3‐472‐07089‐4.35O`Reilly,Tim.2005.WasistWeb2.0.www.oreilly.de/artikel/web20.html.[Online]2005.[Zitatvom:9.Sept.2010.]www.oreilly.de/artikel/web20.html.
3.E‐Learning
28
„Kommentar“.VerknüpfungenzuanderenBlogsund/oderWebseitensindmöglich.
DurchVernetzungentstehtdie„Blogosphäre“.
FolgendeAspekte,diefüreineBlogerstellungzubedenkensind:
ZieleinesBlogs:derEinsatzundderAufbau,
Navigation:FestlegungvonKategorien,Unterkategorienfürdie
Strukturierung,
Information:KlarerText,kannpersönlichwirkenundauchsein,
Suche:VerwendungvonTags,Schlagworten,ErstellungvonTagwolken
Suchmaschinenoptimierung,
Diskussion:Kommentarfunktion.
KleineBlogssindfürdenschnelleninternenAustauschsinnvoll,alsofürProjekt‐
oderArbeitsgruppen.Etwasunkompliziertniederschreiben,getroffeneEntschei‐
dungenfesthalten,einkurzesProtokoll–fürdieseDokumentationistderMicroblog
geeignet.AuchhierkönnenKommentareeingefügtwerden,unddieVerschlag‐
wortungunterstütztdierascheSucheunddientderStrukturierung.Einkonti‐
nuierlicherInformationsflussistgewährleistet,effektiveZusammenarbeitdientals
GrundlagefürweitereVorhaben.EinganzentscheidenderAspektistdieAufrecht‐
erhaltungdesUnternehmensgedächtnissesoderindenLernphasenauchdie
weiterenHinweisezudenThemenoderVorschlägen.(Göhring,etal.,2010S.12f.)36
BlogsinLernsystemenzeichnensichdurchfolgendeMerkmaleaus:
Subjektiv:HervorhebenderemotionalenEbene,
Aktuell:ErfahrungsaustauschzuderzeitigenThemen,
Chronologisch:NeuesterBeitraganobersterStelle,
Netzartig:DurchTagsVernetzungmitanderenQuellen,
Kommunikativ:StellungnahmenderAnderen,
Einfachundallenzugänglich:NutzungimLMS,Portal,RSS‐Reader–Notiz
auchohneAufsuchendesBlogsmöglich.
(Sauter,etal.,2007S.249ff)37
AuchBlogssindzumLernensinnvolleinsetzbar,manunterscheidetverschiedene
Nutzungsarten,z.B:
Lerntagebuch:
o AufzeichnungenwerdenvonMitlernerngenutzt,bewertetundergänzt,
o AnalysedeseigenenLernprozessesdurchDiskussionmitdenPartnern,
36Göhring,MartinaundGoertz,Lutz.2010.Lernet2.0Praxisleitfaden.[Online]Juni2010.[Zitatvom:19.072010.]http://www.lernetblog.de/wp‐content/uploads/2010/06/LERNET‐20‐Praxisleitfaden‐Web‐20‐fuer‐Lern‐und‐WM.pdf.37Sauter,WernerundErpenbeck,John.2007.KompetenzentwicklungimNetz.Köln:Luchterhand,WoltersKluwerDeutschlandGmbH,2007.ISBN978‐3‐472‐07089‐4.
3.E‐Learning
29
o AufdeckenvonWissenslücken,Wissenverknüpfen.
PersönlicherWissensspeicher:
o LinksammlungvonLiteraturquellen,Meinungen,Informationen,
o Strukturierung,Kategorisierung,Bewertung,
o BewertungundErgänzungdurchLernpartner.
Dokumententransfer:
o ErgänzungderNiederschriftendurchDateianlagen.
Lerngruppenblogskannmanrelativgruppenspezifischwerten.Siedrückenden
spezifischenGruppenzusammenhaltaus.DemLernerdientderBlogzur
OrientierunginderGruppe,sichzielgerichtetzuorientierenundauszutauschen.
ErwähntwerdensollanderStelle„Twitter“.DieKurznachrichtkannbiszu140
ZeichenhabenundistfüralleimInterneteinsehbar.Sehrverschiedene
Kommentare,Themen,Linksusw.könnengeschriebenwerden.
WeitereWeb2.0KommunikationsinstrumentewerdenindennächstenJahren
verstärktauchimLearning2.0BereichEinzughalten,
wiez.B.:
SocialBookmark:gemeinschaftlicheLernlesezeichenzumErgänzen,
Indexieren,Kommentieren,Kategoriseren,Löschen,
Tagging:Verschlagwortung(Nummern,Wörter)durchNutzererzeugtes
buttomupundgemeinschaftlichesIndizieren,keineTaxonomie,
o NutzungalsInformationsspeicher,
o NutzungzurOnlineRecherche.
RSS:DasXMLbasierteDatenformaterlaubtgezieltdasAbonnierenvon
Webseiteninhalten.DerRSS‐FeederkennteineÄnderungaufder
abonniertenWebseiteundwürdediesemelden.Eslassensichauch
Such‐Feedseinrichten.
MobilesLernen:HiermitsindmobileEndgerätegemeint,diesichzum
Lerneneignen.ZukünftigwerdenauchfürHandysundMinicomputer
bedingtLehrinhalteingeeignetenFormatenangebotenwerden.
3.2.3VirtuelleCommunities
VirtuelleCommunitiesdienenebenfallszumselbstorganisiertenKompetenzerwerb.
EsgibtzweiFormen.IndenLearningCommunitiesistdieSteuerungdurchden
3.E‐Learning
30
EinsatzdidaktischerMethodenvorrangig.IndenCommunitiesofPracticewerden
vondenLernendenselbstdieZiele,Methoden,InhalteundStrategienvorgegeben.
(Sauter,etal.,2007S.136ff.)38
VonderWissensvermittlungzurKompetenzvermittlung:
DasLearning2.0entwickeltsichweiterzueiner„Kompetenz“,einerErfassungdes
speziellenWissens.EsistnunAufgabe,dasWissenrichtigzuverwaltenunddem
Nutzerzielgerichtet,gefiltertzupräsentieren.EslässtsicheinWissensmanagement‐
systemaufbauen.FürderenOrganisationundVerwaltunggibtesvielfältige
elektronischeWerkzeuge,einTeildavonsinddasSemantischeWebunddie
Ontologien.
EinZitatvonKarlheinzGeißlerundFrankMichaelOrtheyverdeutlichtdaseben
Geäußerte:„KompetenzwurdezursemantischenProjektionsflächefürZu‐
schreibungen,dieetwasmitFähigkeitenzutunhaben,dieimLeben‐und
Arbeitsvollzuggebrauchtwerden……mitKompetenzbestimmteFähigkeiten
gemeintsind,dieeinbesseres,hochwertigeres,angemessenesHandelnzur
ErreichungvonvorgegebenenZielenermöglichen….Kompetenzistnichtaufzu‐
brauchen…scheintauchbesondersattraktiv,weilKompetenz,imGegensatzzu
QualifikationandasSubjektgekoppeltist…KompetenzistofteineKombinationvon
Fähigkeiten,KenntnissenundHaltungen.Kompetenzentwicklungbedeutet,Formen
zuentwickeln,mitNichtwissenzurechtzukommen,unddennochanschlussfähige
undproblemorientierteHandlungenzu…ermöglichen.“(Sauter,etal.,2007S.5)39
EsentwickeltsichsomitdasLernangebotaufeinehöhereEbene.DasWissensoll
jederzeit„schnell“abgerufenwerdenundeineHerleitungvonKombinationen
möglichwerden.UmdieZielezuerreichen,müssendafürdieVoraussetzungen
aufgebautwerden.
38Sauter,WernerundErpenbeck,John.2007.KompetenzentwicklungimNetz.Köln:Luchterhand,WoltersKluwerDeutschlandGmbH,2007.ISBN978‐3‐472‐07089‐4.39Sauter,WernerundErpenbeck,John.2007.KompetenzentwicklungimNetz.Köln:Luchterhand,WoltersKluwerDeutschlandGmbH,2007.ISBN978‐3‐472‐07089‐4.
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3.E‐Learning
33
ZitateverdeutlichendenZusammenhangvonE‐LearningunddemAufbauvon
OntologieninWissensgebieten:
„Werschlauist,schafftCommunitiesunderzieltTeilnehmerbindungdurch
Zusatzangebote,dieüberdasreineWissenhinausgehen.Weresschafft,den
mündigenBildungsnetzbürgerunterderMarkenmachteinesExpertenstatuszum
MitproduzentenvonContentzumachen,hatdieZukunftaufseinerSeite.“
(Kresse,2010)45
„DiesspieltbesondersimE‐LearningeinewichtigeRolle:DurchFirmenglossare,
TaxonomienundOntologienvernetzterWissensbeständeunddaraufaufbauenden
DarstellungsformenwirddieEinarbeitungszeitinneueThemengebieteerheblich
verkürztundderGebrauchswertbetriebsinternenWissenserhöht.“(Blumauer,et
al.)46
EineeffizienteSucheimInternetsetztvoraus,spezifischeAnfragenstellenzu
können.„GesuchtwirdeinemenschengerechteLern‐Software,dieinderLageist,
logischeSchlussfolgerungenzuziehen“(Sauter,etal.,2007S.258)47DieSemantik
beschäftigtsichmitderAnalyseundCharakteristikdergenauenBedeutung
sprachlicherAusdrücke.DasSemantischeWebistdietechnischeBasiszur
OptimierungdesWissensflusses.DasWissensollbedarfsgerechterzurVerfügung
gestelltwerdenkönnen.DurcheineautomatischeKlassifikationssoftwarelassen
sichBeiträgeschnellererkennen.SomitsteigertsichdiegesamteEffizienzdes
Lernprozesses.EinwesentlicherBausteindesSemanticWebsinddieOntologien.
DurchdiesekanndasWissenstrukturiertwerden.
FürdaszukünftigeE‐Learning‐AngebotsindneueAspekteaufzunehmen:
Learningondemand,d.h.LerninhalteunterschiedlicherArtauf
unterschiedlichenPlattformenlaufendzurichtigerZeitdemLernerzu
ermöglichen,
WissenüberdasWissenverwaltenundorganisieren,Herstellungvon
Interoperabilität,d.h.ErkennungvongleichenKursinhalten,
Synonomie(bedeutungsgleich)undHomonymie(gleichaber
bedeutungsverschieden)sowiePolysemie(Mehrfachbedeutung)Effekte
minimieren,
45Kresse,Albrecht.2010.FünfTrendsbeimLernen‐WissenundLernenalsErfolgsfaktorin2010.[Online]2010.[Zitatvom:21.April2010.]http://www.elearning‐expo.de46Blumauer,AndreasundPellegrini,Tassilo.SemantischesWeb‐schonwiedereinePatentlösungfürdieWissens‐gesellschaft?www.semantic‐web.at/file_upload/root_tmpphpUX0GMC.pdf.[Online][Zitatvom:24.Feb2010.]47Sauter,WernerundErpenbeck,John.2007.KompetenzentwicklungimNetz.Köln:Luchterhand,WoltersKluwerDeutschlandGmbH,2007.ISBN978‐3‐472‐07089‐4.
3.E‐Learning
34
DidaktischeSzenarien=didaktischeOntologiendurcheineWissensbasis
aufbauen,eineOptimierungderLehr‐Lern‐Pfadeentwickeln,
KlassifizierungderamE‐LearningbeteiligtenRollenundRessourcen,
LehrmaterialnachindividuellenBedürfnissenzusammenstellbar,Anpassung
anverschiedeneLernertypenund–profile,Laufzeitanpassungder
Benutzertypenbeachten,individuellenLernfortschrittbeschreiben,
EinbindungdigitalerBibliothekenindieLernplattform(Tergan,etal.)48,
(Borst,2006S.13ff)49.
„MitdenOntologie‐Repräsentanzsprachen,RDFTopicMaps….sinddieGrundlagen
füreinesanfteRevolutionderInformationsbeschaffungund‐verarbeitunggelegt“
(Blumauer,etal.)50.
DieVisionvonWeb3.0bestehtdarin,beideAnsätzezukombinieren:
SemanticWebhatzumZiel,durchlogischeRegelndenComputerzusinnvollen
Rückschlüssenzuzwingen.Web2.0setztaufdieKommunikationderBeteiligten.
(Sauter,etal.,2007S.260)51
3.4WissensmanagementundOntologie
DasWissensmanagementhatzumZielu.a.VoraussetzungenzumRecherchierenvon
LiteraturundWissenzuoptimieren.SomitkannalsFolgedieLeistungsfähigkeitder
Einzelnengefördertwerden,danichtvielZeitzumSuchenrelevanterBeiträge
verbrachtwerdenmuss.ImWissensmanagementsindOntologienfürdie
RepräsentationvonWissenundderWissensidentifizierunghilfreich.Wissenkann
strukturiertmittelsderInformationstechnologiederOntologiebereitgestellt
werden.VisualisierungskartenerlaubenzudemeinenerstenÜberblicküberein
Gesamtgebiet,beiNetzenwerdendieBeziehungenmittelsKantenundKnoten
repräsentativer.
48Tergan,Sigmar‐OlafundZentel,Peter.LernplattformenunddieZukunftdesE‐Learnings.www.iwm‐kmrc.de/000000fba0f49e2a00c000a80001000366864ecb.pdf.[Online][Zitatvom:24.Feb2010.]49Borst,Timo.2006.OntologienzursemantischenAuszeichnungdigitalerLernmaterialien.[Online]März2006.[Zitatvom:16..Okt.2010.]http://www.fernuni‐hagen.de/imperia/md/content/fakultaetfuermathematikundinformatik/forschung/berichteetit/forschungsbericht_3_2006.pdf.ISSN0945‐0130.50Blumauer,AndreasundPellegrini,Tassilo.SemantischesWeb‐schonwiedereinePatentlösungfürdieWissensgesellschaft?www.semantic‐web.at/file_upload/root_tmpphpUX0GMC.pdf.[Online][Zitatvom:24.Feb2010.]51Sauter,WernerundErpenbeck,John.2007.KompetenzentwicklungimNetz.Köln:Luchterhand,WoltersKluwerDeutschlandGmbH,2007.ISBN978‐3‐472‐07089‐4.
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3.E‐Learning
36
Standardterminologieermöglichen.WichtenderDokumenteund
ZusammenhängezuähnlichenInhaltenandererManuskripteherstellen.
Zugriff:
DurchInformationRetrievalmehrMetadatenherausholen,
Wichtungsfaktorenanstreben.
Nutzung:
SchnelleunddirekteNutzunganstreben,gefilterteBeiträgesollenzur
Entscheidungsfindungbeitragenkönnen.(Schnurr,etal.,2001)56.
InderToxikologie‐OntologiesinddieimWissenskreislaufdargestelltenTeile
„Importieren,Erfassen,ZugriffundNutzung“vonBedeutung.
EsgibtdieMöglichkeit,einNetzwerkalsDarstellungaufzubauen,alseineweitere
Lehrmethode.DasreinvisuelleNetzwirdbereitsmittelsMindmapsmöglich.
NeuerdingsisteineVerknüpfungmitDateienmöglich.
DieweiterenlogischenVerbindungenwerdendurchOntologienaufgebaut.Das
machtgeradedenSinnbeiderzunehmendenDatenfülle.Somitwirdauchein
zielgerichtetesSucheneffektiver.
56Schnurr,Hans‐Peterundu.a.2001.OntologiebasiertesWissensmanagement.[Online]2001.[Zitatvom:05.März2010.]www.aifb.uni‐karlsruhe.de/~sst/Research/Publications/reinhard‐buch.pdf.
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ner
65.
erStrang
Map⟶
25.Mai2010.]
nformatik,
delberg:
4.Ontologie
39
DasGlossaristeineeinfacheListevonBegriffenmitdementsprechenderErklärung.
MittelsTaxonomieentwickeltmaneineHierarchievonBegriffenmiteinerUnter‐
undÜberordnung.EsergibtsicheinehierarchischeStrukturohneBeziehungen.
EineKategorienbildungwirdmöglich.DerThesauruserweitertdieTaxonomieum
zweifestdefinierteRelationen:Ähnlichkeits‐undSynonymrelation.Zwei
gleichbedeutendeBegriffewerdenalssolchesdefiniert,wiez.B.Heilmittel–
Medikament;alsoalsSynonymverwendbar.ObjektemitähnlichenEigenschaften
werdeninBeziehunggesetzt,z.B.ComputerundLaptop.MittelsTopicMapwerden
AssoziationenzwischendenObjektendefiniert.DieOntologiewirdhierdefiniertals
„Datei,dieformalBeziehungenzwischenTermendefiniert“(Ullrich,etal.,2003)67
DerVorteilvonOntologienbestehtdarin,dassnebenderVerbesserungder
SuchsystemeauchnochdieIntegrationheterogenerDatenquellenermöglichtwird.
EinführendzumÜberblickeinigeMerkmalederOntologie:
BeinhalteteinDatenmodell(XML),
DefiniertObjekteundderenRelationen(RDF,ResourceDecription
Framework)Triplet‐Ausdrücke:Subjekt–Prädikat–Objekt,
VokabularbeschreibungmittelseinerOntologiesprache
(OWL,WebOntologyLanguage),
DreiHauptelementen:
o Class:hierarchischeStruktur,Unterklasseerbtautomatischdie
EigenschaftenderOberklasse,
dieKonzepte.
o Slot:dieAttributeeinerKlasse,wiePerson,Name;
festlegenderKardinalität,
dieEigenschaften.
o Individuals:InstanzenderClasses,SlotswerdenWertegegeben,
z.B.PersonbekommtName
dieEinschränkungenderSlots
(Schaadt,2006S.5)68,(Tacke,2008S.8)69.
RegelnzumAusdrucklogischerZusammenhänge(F‐Logik).
EineOntologieistalseineVerständigungssprachezwischendemMenschenunddem
Computer/Maschinezuverstehen.DieGrundlagendafürliegenimSemantischen
66Ullrich,Mike,Maier,AndreasundAngele,Jürgen.2003.Taxonomie,Thesaurus,TopicMap,Ontologie‐einVergleich.[Online]2003.[Zitatvom:31.März2010.]http://www.ontoprice.de.67Ullrich,Mike,Maier,AndreasundAngele,Jürgen.2003.Taxonomie,Thesaurus,TopicMap,Ontologie‐einVergleich.[Online]2003.[Zitatvom:31.März2010.]http://www.ontoprice.de.68Schaadt,Christian.2006.Ontologien‐Seminararbeit.[Online]2006.[Zitatvom:8.März2010.]http://www.dfki.de/~kipp/seminar_ws0607/reports/ChristianSchaadt.pdf.69Tacke,Andreas.2008.Taxonomien&Ontologien.http://www.is.informatik.uni‐duisburg.de/courses/sem_ss08/papers/p01_taxonomies.pdf.[Online]2008.[Zitatvom:17.Aug.2010.]
4.Ontologie
40
Web.DieKlassen,KategorienundBegriffemithierarchischerAnordnungundderen
Relationen;dieInferenz‐undIntegritätsregeln(Schaadt,2006S.4)70dienenzur
GeschlossenheitundzurGewährleitungderGültigkeit.DerVorteilderOntologien
ist,dasssichautomatischWissenausVorhandenemergänzt,aberWidersprüchein
denDatenerkanntwerden.DazudienendieInferenzen,einlogischesFolgern.
AufbauendaufTaxonomienkanneinNetzwerkvonInformationenundderen
logischenRelationenerstelltwerden.DieZielesindBegrifflichkeitenundderen
Zusammenhänge,Subjekt‐Prädikat‐Objekt,derrealenWeltindieWeltder
ComputertechnikmittelsgeeigneterWerkzeugezuüberführen.
EineOntologieisteineformale,expliziteBeschreibungvonKonzeptenzueinem
bestimmtenThemengebiet.
BeieinerErweiterungderOntologiesprichtmanvoneiner„Top‐Level‐Ontologie“.
DierepräsentativeAussagereichtvonunabhängigenThemen(ModellZeitund
Kausalität)biszubestimmtenThemen(ModellPizza,Wein).Eine„Domain‐Wissen‐
Ontologie“stelltkomplexereSystemedar,dieanwendungsunabhängigesWissen
darstellen,darunterzähltmanz.B.Prüf‐Operationen.DieobersteEbenedesWissens
verkörpertanwendungsspezifischeModelle,z.B.Schaltung‐DiagnoseSysteme
(Neches,etal.,1991)71.SieheauchTabelle6.
DieBestandteileeinerOntologiesindinderfolgendenTabellealsÜberblick
zusammengefasst:
Tabelle3BestandteileeinerOntologie
Class,Klasse,
Konzept,Begriff
BeschreibunggemeinsamerEigenschaften,könneneine
Klassenstrukturaufweisen,enthaltenUnterklassen,
Slot,Eigenschaft AttributederKlassen
Facet–EinschränkungderSlots
Instanz InhaltoderObjekteeinerOntologie
WissenwirdzurVerfügunggestellt
VererbungderEigenschaftenderOberklasse
Relation,
Eigenschaften
InstanzenwerdenanverschiedeneGegebenheitenangepasst
stelltdieBeziehungzu/zwischendenInstanzendar
Property BasisklassefürEigenschaften,UnterklassevonRessourcen
70Schaadt,Christian.2006.Ontologien‐Seminararbeit.[Online]2006.[Zitatvom:8.März2010.]http://www.dfki.de/~kipp/seminar_ws0607/reports/ChristianSchaadt.pdf.71Neches,Robert,etal.1991.EnabingTechnologyforKnowledgeSharing.[Online]1991.[Zitatvom:25.Mai2010.]http.//www.isi.edu/isd/KRSharing/Vision/AIMag.html..
4.Ontologie
41
Vererbung RelationenundEigenschaftenkönnenweitervererbtwerden,
auchMehrfachvererbung
Axiom WahreAussagen,MengederausgewähltenGrundaussagen
Wissenkannnichtabgeleitetwerden
DieEigenschaftenwerdengekennzeichnet:
Tripel/Tupel–Subjekt,Prädikat,Objektwiefolgtgekennzeichnet:
(z.B.Toxikologie–S‐verkörpert–P‐Wissenschaft–O‐)
o SubjekthateineUniformResourceLoacotor(URI)alseindeutige
BezeichnungoderIdentifizierungalsBeschreibungeiner
abstraktenRessource,
o Prädikaterläutert,wasSubjektmacht,
o Objektbeschreibt,wasPrädikatmacht.
MittelsRessourcentypenwerdenElementeeinerbestimmtenGleichheit
beschrieben,zumBeispiel:
Konstanten–Objekte,Werte,Konzepte,
rdf–spezielleKonstanten,
rdf:type–KonstantemitbestimmterBedeutungzwischenObjektund
Konzept,Klassenzugehörigkeit,vgl.SemWeb:„isa“Relation,
rdfs:Resource–KlasseallerRessourcen,
rdf:Property–Ressourcen,Eigenschaften,dieBeziehungenausdrücken,
rdf:Literal–DatentypalsUnterklasse,
rdfs:Container–OberklassederdreiRDF‐KlassenfüroffeneListen,
rdfs:subClassOf–legtdieVererbungshierarchienvonKlassenfest,
Klassenhierarchie,vgl.SemWeb:kind‐of,
rdfs:subPropertyOF–legtdieVererbungshierarchienvonEigenschaftenfest,
Untereigenschaft,
rdfs:domain–legtdenDatentypdesSubjekteseinerEigenschaftinBezugauf
eineKlassefest,globaleEinschränkungrdfs:range–legtdenDatentypdes
ObjekteseinerEigenschaftfest.
(Girmann,2009)72,(Stuckenschmidt,2009S.108)73(Hitzler,etal.,2008S.68,77)74
72Girmann,Kay.2009.RepräsentationssprachenfürOntologien.[Online]2009.[Zitatvom:30.Januar2010.]http://www.omsem0809_girmann_folien.pdf.73Stuckenschmidt,Heiner.2009.Ontologien‐Konzepte,TechnologienundAnwendungen.BerlinHeidelberg:Springer,2009.978‐3‐540‐79330‐4.74Hitzler,Pascalundu.a.2008.SemanticWeb‐Grundlagen.Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐33993‐9.
4.Ontologie
42
DieErstellungvonOntologienwirderschwertdurch:
VielzahlderBegriffe,
derenSynonyme,
dieeindeutigeIdentification,
zeitlicheVeränderungen,
dieVielfaltderDarstellungen,
VererbungvonEigenschaften,
KategoriencharakteristischerEigenschaften.
ZweiAnsätzegibtesinnerhalbeinesKategoriesystemsandieAufgabe
heranzugehen:
MengederObjekte(dieextensionaleBeschreibung),
MengederEigenschaften(dieintensionaleBeschreibung).
ImLaufederletzten30Jahresindviele„Definitionen“zurOntologieinder
Informatikformuliertworden,zumBeispiel:
„EingroßesZielvonOntologien,eingemeinsamesVerständnisvonWissenzwischen
Menschenund/oderAgentenzuermöglichen.
DurchOntologienerhältmanweiterhindieMöglichkeit,Wissenleichterwiederzu
verwenden.
Ontologieisteineformale,expliziteBeschreibungvonKonzeptenineinem
bestimmtenThemengebiet.“(Schaadt,2006S.5)75
„DerBegriffOntologieistinunseremZusammenhangalsäquivalentzumBegriff
WissensbasiszuverstehenundbeschreibtschlichteininRDFoderOWLerstelltes
Dokument,welchesWisseneinerAnwendungsdomänemodelliert“(Hitzler,etal.,
2008S.12)76
„EinerArtEsperantofürDatenbanken….dasZielbestanddarin,robuste
KategoriesystemefürdieDatenerfassungzuentwickeln,umfürdieKompatibilität
undWiederverwendbarkeitelektronischgespeicherterInformationenzusorgen.“
(Smith,etal.S.2)77
„bereitgestelltesWissenentsprechendmodellieren,strukturierenundvernetzen.
OntologienhabensichhierzualsdieLösungherauskristallisiert,dasieeine
75Schaadt,Christian.2006.Ontologien‐Seminararbeit.[Online]2006.[Zitatvom:8.März2010.]http://www.dfki.de/~kipp/seminar_ws0607/reports/ChristianSchaadt.pdf.76Hitzler,Pascalundu.a.2008.SemanticWeb‐Grundlagen.Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐33993‐9.77Smith,BarryundKlagges,Bert.PhilosophieundbiomedizinischeForschung.Lebensformen.pdf.[Online][Zitatvom:25.Mai2010.]http://www.ifomis.org/.
4.Ontologie
43
konzeptuelleStrukturierungundModellierungeinerDomänezurVerfügung
stellen.“(Schnurr,etal.,2001S.2)78
„OntologiealsgraphbasierteRepräsentation:
Ontologie=(Tm,C,Rel,Def,G),
Tm: =MengevonTermen,
C: =MengevonKonzepten,
G: =GerichteterGraph,dessenKnotenmitKonzeptenunddessen
KantenmitRelationenbewertetsind,
Def: C∪Rel→L(Sprache),Def(d)isteineDefinitionvond,
formuliertinL“(HerreS.9)79.
„OntologiensindformaleModelleeinerAnwendungsdomäne,diedazudienen,den
AustauschunddasTeilenvonWissenzuerleichtern.“(Staab,2002S.5)80
4.1.2DieLogikderOntologie
HistorischhattedieformaleLogikmehrfacheineBedeutungundspieltjetztinder
InformatikbeidemAufbauderformalenSemantikfürverschiedeneLogiksprachen
einegroßeRolle.InderWissensverarbeitungistdieLogiknotwendig,um
darzustellen,dasseinformalerAusdruckeinewahreAussageist.(Herre,1999S.
1)81DerInhalteinesSatzesistwahroderfalsch.AussagenwerdenalsGesamtheit
mitanderenAussageninderlogischenVerknüpfungbetrachtet.EineAussagekann
alswahrbezeichnetwerden,wennderbehaupteteSachverhaltimgeschilderten
Bereichzutrifft.VerknüpfungenermöglichendieZusammensetzungneuer
Aussagen.(Herre,1999S.10)
EineformaleLogikwirdalsMittelzurBeschreibungdesmenschlichenDenkens
gebraucht.RegelnundFormelnwerdenerstellt,umdasmenschlichGedanklichein
dieComputersprachezuüberführen.DurchdieLogikenwirdeineSprachezur
FormalisierungderAusdrückeundBeziehungenbereitgestellt.FormaleLogiken
lieferndieWerkzeuge.DarauszuziehendeSchlussfolgerungenmüssenaufihre
Korrektheitüberprüftwerden.(Stuckenschmidt,2009S.37)82
78Schnurr,Hans‐Peterundu.a.2001.OntologiebasiertesWissensmanagement.[Online]2001.[Zitatvom:05.März2010.]www.aifb.uni‐karlsruhe.de/~sst/Research/Publications/reinhard‐buch.pdf.79Herre,Heinrich.OntologienfürInformationssysteme.UniversitätLeipzig,IMISE.[Online][Zitatvom:31.Jan.2010.]www.onto‐med.de.80Staab,Steffen.2002.WissensmanagementmitOntologienundMetadaten.Spektrum.2002.81Herre,H.VorlesungskriptLogiken.Leipzig:Univ.,InstitutfürInformatik,1999.82Stuckenschmidt,Heiner.2009.Ontologien‐Konzepte,TechnologienundAnwendungen.BerlinHeidelberg:Springer,2009.978‐3‐540‐79330‐4.
4.Ontologie
44
DieThemenumfassendie
eindeutigdefinierteTeilmengederPrädikatenlogikersterStufe,
BeschreibungslogikenundderenKurzschreibweise,
OWLzuBeschreibungslogiken.
Prädikatenlogik:
DieseLogikdientzurAnalysederFeinstrukturvonAussagen.Diesewerdenals
ungetrenntesGanzesbetrachtet.ZurErfassungderlogischenStrukturdienen:
DieelementarenBestandteileeinerAussagewerdenerfasstdurchdie
BeziehungzwischenSubjektundObjekt(SubjektesindNamen,Symbolefür
Individuen,Objekte),
FormaleAusdrückezurBezeichnungvonRelationensindAttribute,
n‐stelligeRelationalsMengevonn‐Tupeln,
PrädikativeAussagenwerdengewonnendurchSubjektundPrädikat,
OperatorensindSymboleunddienenzurBildungvonkomplexen
Ausdrücken(Herre,1999S.43).
AlsGrundlagedienenTerme–VariablenundFunktionen,siefungierenfürabstrakte
BeschreibungenvonObjektenderrealenWelt.
Konstante,
name(e1)–einstelligeFunktionangewendetaufeineKonstante,
Color(skin(e1))–einstelligeFunktionangewendetaufErgebnisder
AnwendungeinstelligerFunktionaufdieKonstante.
AtomareFormelngebenüberdenZustand–wahroderfalsch–eineAuskunft,
z.B.Wiese(e1)isgreen(color(skin(e1)).
DieFortsetzungbildensyntaktischeRegeln.
Beschreibungslogik:
DerAusdruckeinerOntologiebasiertaufeinerlogischenTheorie,zusammengesetzt
auseinemVokabularundeinerMengelogischerAussagenbezogenaufdie
Anwendungsdomänen.EswirddiesinnvolleMengespezifiziert,gleichzeitigdie
MengemöglicherInterpretationeneingeschränkt.(Staab,2002S.6)83
83Staab,Steffen.2002.WissensmanagementmitOntologienundMetadaten.Spektrum.2002.
4.Ontologie
45
MitHilfederBeschreibungslogikwirdterminologischesWissenformalisiert.
WichtigdafürsinddietypischenEigenschaften,dieeineklareTrennungzwischen
KlassenundObjektengewährleisten.(Stuckenschmidt,2009S.129)84
DasPrinzipvonBeschreibungslogikenist,
dieTrennungderBeschreibungvonkonkretenObjektenundihren
Beziehungeneinerseits
o mittelseinerA‐Box,bestehendauseineratomarenFormel,
keineVariableundFunktionssymbolenthaltend,
o Prädikateeinstellig–Konzepte,durchKonstantendargestellt,
o Prädikatezweistellig–RelationenzwischenObjekten,durchKonstanten
dargestellt.
GleichheitundUngleichheitvonKonstanten,
RelationenzwischeneinundzweiObjektenmitkonkretemWert.
UndKonzepteundderenDefinitionenandererseits.
o mittelseinerT‐Box
o Bausteine:
Konzepte,durchNamendargestellt,stehenfüreineMengevon
konzeptbezogenenObjekten,
sowie
Relationen,‐namenstehenfüreineMengevonObjektpaaren,
PaarenvonObjektenmitentsprechendenRelationenzueinander.
DieGrundlagefürdieDefinitionderFormalenSemantikistdas
Beschreibungslogik‐Modell
(A‐BoxundT‐Box)
MengeallerObjekte,Abbildung–
Objekte,Konzepte,RelationendesModellsdieserMenge
DieZuordnungdercharakteristischenEigenschaftenallerObjektederMengeerfolgt
o mittelsR‐Box
DefinitionkomplexerRelationen
BeschreibungderEigenschaftenmittelsspeziellerlogischerOperatoren
aufKonzept‐,Objekt‐,Relationsnamen
84Stuckenschmidt,Heiner.2009.Ontologien‐Konzepte,TechnologienundAnwendungen.BerlinHeidelberg:Springer,2009.978‐3‐540‐79330‐4.
4.Ontologie
46
SpezielleOperatorenhelfenzurBeschreibungbestimmterEinschränkungen,einige
Beispieleaufgeführt:
Tabelle4Operatoren‐eineAuswahl
Existenzrestriktion ExistenzzueinerRelationzuanderemObjekt
Typrestriktion ObjektesindvoneinembestimmtenTyp
Kardinalitätsrestriktionen ZahlderObjekteinderRelation
Axiome CundDKonzeptausdrücke
⊑Subsumptionrelation(odergleich),
MengeCTeilmengevonD
C⊑DVererbungsrelation
Äquivalenzaxiome C≡D(identischmit…)Konjunktion
4.1.3WissensbasenundInferenzmethoden
ZurVollständigkeitergänzendderBegriffderWissensbasis.
DieserBausteinbestehtausder
A‐Box
auseinerMengevonAussagenderFormA(c)bzw.r(c,d)wobei.
reinRelationenname,
CeinKonzeptname,
cunddeinObjektnamesind.
undder
T‐Box,diesebestehtaus
einerMengevonAxiomenderFormC⊑D,
CundDsindKonzeptausdrücke.
DieWissensbasisentsprichteinerdefiniertenprädikatenlogischenTheorie.
FolgendeTabellegibteineÜbersichtübertypischeOperationeneinerWissensbasis:
Tabelle5ÜbersichttypischerOperationen
Erfüllbarkeit LogischeTheoriemusseinModellbesitzen
Unerfüllbarkeit IsteinIndizfürFehlerindenDefinitioneneinzelnerKonzepte,
dientzurQualitätsüberprüfung
Konzepterfüllbarkeit AbgeschwächteForm,AngabeimKonzeptausdruck,obes
Objektegebenkann,diedieDefinitiondesKonzepteserfüllen,
dientzurQualitätsüberprüfung
Subsumptionstest ErfolgtAbleitungausWissensbasis,ggf.Überprüfungmit
Interferenzmaschine
4.Ontologie
47
Klassifikation BerücksichtigungderKonzeptnamenoder–paare,ob
Subsumptionsrelationstimmt;ReduzierungderÜberprüfung
durchdenHierarchieaufbau.
WichtigeModellierungsfunktion,diedirekteInformationüber
BeziehungenderKonzepte;
BasisfürdieKonzepthierarchie
Instanztest IsteinObjektoeineInstanzeinerKonzeptbeschreibungC,
ja–wennCauslogischerTheoriefolgt
Retrieval BestimmungallerObjekteo,dieInstanzenvonCsind
Realisierung GegensatzzuRetrieval
EinObjekt–alleKonzeptewerdenbestimmt,vondenen
ObjektoeineInstanzist.
4.2Klassifikation
EineKlassifizierungderOntologiekannmanunteranderemindieTypensowiein
dieArtenvornehmen.EineweitereUnterteilungsinddieAnwendungsgebieteder
Ontologien,z.B.Wissensontologie.
4.2.1VerschiedeneTypenderOntologien
InderOntologiederInformatikunterscheidenwirfolgendeTypennachder
Allgemeingültigkeit(Schmidt,2009):
Tabelle6TypenderOntologie
1.Typ Upperlevel,Toplevel,
FoundationalOntologie
AllgemeinKonzepte,
Basis
2.Typ Domän‐Ontologie AllgemeineKonzepteundbeginnende
Spezialisierung
3.Typ Aufgaben/Task‐Ontologien BeschreibendieVokabularien,diezur
Durchführungderallgemeinen
Aufgabennotwendigsind
4.Typ Anwendung/Application ModellefürspezielleAspekte,können
dieOntologienspezialisieren
4.2.2
Eswi
RDF
Onto
Axiom
Auss
Abbild
lightw
heavy
85Borst[Zitatvhagen.3_200686http:
2DieArten
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4.Ontologie
49
Frames–Eigenschaftenwerdenhinzugefügt,abstrakteKlasseohne
EigenausprägungsollEigenschaftenweitervererben,
Valuerestrictions–DefinierungderDomänbeschreibungderAttributedurch
KardinaltitätenundDatentypen,
Generallogiccontraints–FormulierungvonRegeln,diedensinnvollen
GebrauchvonKonzeptenindenAbhängigkeitenihrerEigenschaften
einschränken.
4.2.3AnwendungsgebietefürOntologien
4.2.3.1DerEinsatzderOntologie
DerEinbindungeinerOntologiekannvielseitigsein,einigeBeispielesolleneinen
kleinenEindruckvermitteln:
Wiebereitsobenerwähnt,gibtesanwendungs‐oderaufgabenorientierte
Ontologien.
ErstGenanntestellteinModelldar,dasdiespeziellenAspektederAnwendung
beschreibt.DieseOntologieschlussfolgertauseinerDomänontologie,z.B.
Kochrezepte(ZusammensetzungderLebensmittel).DieArtderZubereitungder
Gerichte(KochgeschirrundUtensilien)würdealsAnwendungsontologiebezeichnet
werden.AufgabenontologienbeschreibengegebeneAufgabestellungen,diesich
wiederumausderDomänontologieableiten.ImgenanntenBeispielwäredasdas
KreierenneuerVorschriften.
Wissensontologie
DieWissensrepräsentationmittelsOntologienkanninfolgendenBereichenvon
großemNutzenwerden:(Neches,etal.,1991)87
AufbauvonvirtuellenBibliotheken,
WissensdatenbankenkönnenmitInterferenzmaschinengekoppeltwerden,
SystemBuilderToolshelfenzumAufbauoptimierterSysteme,
Datenbankverflechtungen.
87Neches,Robert,etal.1991.EnabingTechnologyforKnowledgeSharing.[Online]1991.[Zitatvom:25.Mai2010.]http.//www.isi.edu/isd/KRSharing/Vision/AIMag.html..
4.Ontologie
50
4.2.3.2ThemenbezogenerEinsatzvonOntologien
GeradebeieinerOntologie,dieimBildungsbereichzumEinsatzkommt,lässtsich
folgendeUnterteilungvornehmen.(Borst,2006S.15ff)88
Themen‐undinhaltsbezogeneOntologiezurKlassifizierungvon
Lerneinheiten,AufbauvonWissenslandkarteninkl.sachlicherOrientierung,
DidaktischeOntologiezurFörderungkognitiverundkooperativer
LernprozessedurchmethodischangeleitetesundteilautomatisiertesLehren
undLernen,
Ontologie‐Engineering
o AnalyseformalerMethodendurchRelationenzwischendenTextteilen,
o WissensbezogeneStrukturierungundgezielteSuchedesLehrmaterials,
o StrukturierungdesAusbildungsganges.
4.3Standards
DieSprachederOntologiewirdinzweiBereicheunterteilt.
DenerstenTeilbildendieLogik‐Programme,wieResourceDescriptionFramework
(RDF‐Schema)undF‐Logik;denzweitenTeil,dieBeschreibungslogik,wiez.B.die
WebOntologyLanguage‐OWL.
DasRDFSchemaistfüreinfacheOntologiengeeignet,fürkomplexeModellierungen
werdenF‐LogikoderOWLeingesetzt.(Krötzsch,etal.S.9)89
RDFundOWLbildendenGrundsteinfürdasSemantischeWebundwurdenvom
WorldWideWebConsortium(W3C)entwickelt.(Girmann,2009)90
4.3.1WebOntologyLanguage‐OWL
DieWebOntologyLanguage‐OWL91istzurallgemeinenStandardisierungs‐Sprache
imJahre2004fürOntologiengeworden.DieOWLbietetmehrVokabularalsXML
88Borst,Timo.2006.OntologienzursemantischenAuszeichnungdigitalerLernmaterialien.[Online]März2006.[Zitatvom:16..Okt.2010.]http://www.fernuni‐hagen.de/imperia/md/content/fakultaetfuermathematikundinformatik/forschung/berichteetit/forschungsbericht_3_2006.pdf.ISSN0945‐0130.89Krötzsch,MarkusundRudolph,Sebastian.SemanticWeb,TechnologiesI.[Online][Zitatvom:13.032010.]http://www.WS0910‐6‐OWL_‐_Syntax_und_Intuition.pdf.90Girmann,Kay.2009.RepräsentationssprachenfürOntologien.[Online]2009.[Zitatvom:30.Januar2010.]http://www.omsem0809_girmann_folien.pdf.91DieAbkürzungfürWebOntologyLanguagewäreeigentlichWOL,nichtOWL.ÜberdenUrsprungdesBuchstabenverdrehersfindetmanAntwortindenArchivendesW3C,http://de.wikipedia.org/wiki/Web_Ontology_Language29.10.10
4.Ontologie
51
undRDFzurBeschreibungundInterpretierbarkeitvonderDarstellungderBegriffe
undderenBeziehungen,sowiezurBeschreibungderObjekteundKlassen.(W3C‐
Empfehlung)92DieOWListnachdemPrinzipderObjektorientierungaufgebautund
bietetsowohldieMöglichkeitAttributezugestaltenalsauchdieVererbungder
Klassenherauszubilden.(e‐teaching.org)
AlsBasisdientdieRDF‐Syntax,historischbasierendaufDAML+OIL.DieOWList
ausdrucksstärkerundwirddurchSpezifikationenfürRelationenerweitert.
DieOWLwirdzurausdrucksmächtigenBeschreibungslogik.OWLFullistder
OberbegrifffürdieTeilmengenOWLDL,DescriptionLogik,undLite.
Tabelle7ÜbersichtüberOWL
OWLFull OWLDLundOWLLite,auchRDF‐gültigesRDF‐Resultaterforderlich
OWLDL OWLLite,TeilvonOWLFull
OWLLite TeilvonOWLFullundOWLDL
eingeschränkteBedeutung
OWLFull maximaleAusdrucksstärke,unentscheidbar,
OWLDL ausdrucksstark,entscheidbar,
OWLFull WirdvonSoftwarewerkzeugennurbedingtunterstützt
OWLDL WirdvonSoftwarewerkzeugenfastvollständigunterstützt
(Krötzsch,etal.S.12)93,(Girmann,2009)94,(Hitzler,etal.,2008S.152f)95
OWLFull
SprachelementevonRDFundOWLsinduneingeschränkterlaubt.Esgibt
keineAbgrenzunginRollen,KlassenundIndividuen.
OWLDL
DieSpracheistentwickeltworden,umentscheidbarzusein,einAlgorithmus
wirdhinterlegt.
EineDeklarationvonggf.verwendetenKlassenundRollenistnotwendig.
DieGrundelementevonOWL‐DLsind,dargestelltinhtml,
o Klassen,z.B.Bürger,
o IndividuenvonInstanzensindKlassen,z.B.Namex,Namey,
o Rollen:92http://www.w3c.de/about/org.html93Krötzsch,MarkusundRudolph,Sebastian.SemanticWeb,TechnologiesI.[Online][Zitatvom:13.032010.]http://www.WS0910‐6‐OWL_‐_Syntax_und_Intuition.pdf.94Girmann,Kay.2009.RepräsentationssprachenfürOntologien.[Online]2009.[Zitatvom:30.Januar2010.]http://www.omsem0809_girmann_folien.pdf.95Hitzler,Pascalundu.a.2008.SemanticWeb‐Grundlagen.Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐33993‐9
4.Ontologie
52
Abstrakt:verbindenIndividuenmitIndividuen,
z.B.hatEnkel,
Konkret:verbindenIndividuenmitDatentypen,
z.B.Vorname.
BeispielefürOWLundPrädikatenlogik
Konstruktor DLSyntax Beispiel
intersectionOf C1⨅⨅Cn Bürger⨅(und)weiblich
MaxCardinality ( nr) 1hatEnkel)
BeispielefürOWLAxiome
Axiom DLSyntax Beispiel
equivalentClass C1≡C2 Frau≡Person⨅Weiblich
subPropertyOf P1⊑P2 hatEnkel ⊑hatKind
OWLLite
DieIdeeist,eineinfachzuimplementierendesSprachfragmentzubieten.
LiteenthältwichtigsteSprachelemente,esgeltenEinschränkungen,
z.B.dieKardinalitätnurWerte0oder1verfügbar.
4.3.2DasRessourceDescriptionFramework‐Schema,RDF‐Schema
ImInternetwirdWissendurchDatenmodelle,wiez.B.mittelsRDF–Ressource
DescriptionFrameworkrepräsentiert.RDFdientderBeschreibungstrukturierter
DatenoderInformationenundstelltdieMetadatenimInternetbereit,diesesind
maschinenlesbarund–verständlich.DieInformationenausverschiedenenQuellen,
auchalsdezentraleInformationsquellebezeichnet,werdenkombiniertunddie
erhaltenenInformationenweiterverarbeitet.RDFisteingrundlegendes
DarstellungsformatfürdasSemantischeWeb.(Hitzler,etal.,2008S.35ff)96
DieDarstellungsformenkönnensein:(Girmann,2009)97
einGraph,sieheTopicMap,
XML‐Syntax,hierarchischerAufbau,
NotationbestehendausTripel/Tupeln–Subjekt,Prädikat,Objekt
RDFSiteSummary(RSS‐Format)1.0oder
96Hitzler,Pascalundu.a.2008.SemanticWeb‐Grundlagen.Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐33993‐9.97Girmann,Kay.2009.RepräsentationssprachenfürOntologien.[Online]2009.[Zitatvom:30.Januar2010.]http://www.omsem0809_girmann_folien.pdf.
4.Ontologie
53
AdobesResourceDescriptionFramework(RDF‐Format)unddasExtensible
MetadataPlatform(XMP)zurEinbettungvonInformationeninPortable
DocumentFormat(PDF‐Dateien)
EingerichteterGraphbeinhaltetdieMengevonKnoten,diedurchgerichteteKanten
verbundenwerden.ImVergleichdazudasXML‐Format.EsgibtBaumstrukturenmit
denenhierarchischeStrukturenaufgebautwerden.
MittelsRDFwerdenvorwiegendallgemeineBeziehungenzwischendenRessourcen
beschrieben.EsgibtkeineUntergruppederbeidenRessourcen,sondernesbildet
sicheineInformationseinheit,z.B.RessourceReferentundRessourceVorlesung.
HiermitwerdenbinäreRelationenzwischeneindeutigbezeichnetenRessourcen,
wieKonzepte,Objekte,Relationen,d.h.konkreteWerte,beschrieben.Weitere
RelationenstellenTripel(triple)–Subjekt,Prädikat,Objekt–dar,dasist
gleichzusetzenmiteinerKanteeinesgerichtetenGraphen.
Prädikat
Subjekt Objekt
EineeindeutigeIdentifizierungjederRessourcewirddurchdieVergabeeiner
UniformResourceIdentifier(URI)‐einerVerallgemeinerungderUniformResource
Locator(URL)‐gewährleistet.URIssindganzbanaleDinge,wiePerson,Modul.
MittelsLiteralenwerdenDatenwerteoderZeichenkettenangegeben,ineinemTripel
kannggf.dasObjekteinLiteralsein.
4.3.3SPARQL
EinfacheAnfragenaneinSystem,umeinfacheAntwortenzubekommen,sindrelativ
simpelmöglich,komplexeodergezielteAnfragenaneineumfangreicheDatenmenge
weitschwieriger.
SPARQListdieAbkürzungfürProtocolAndRDFQueryLanguageundeinrelativ
neuerW3C‐Standardseit2008.
MitSPARQLlassensicheinfacheRDF‐Anfragenformulierenaberaucherweiterte
FunktionenzurKonstruktionkomplexerAnfragemuster.Damitkönnenzusätzliche
FilterzurgezieltenAbfrageverwendetwerden.FürOWLDLwerdenkonjunktive
Anfragengeneriert.(Krötzsch,etal.S.202ff)98
EsgibtdreiTeilbereiche:98Krötzsch,MarkusundRudolph,Sebastian.SemanticWeb,TechnologiesI.[Online][Zitatvom:13.032010.]http://www.WS0910‐6‐OWL_‐_Syntax_und_Intuition.pdf.
4.Ontologie
54
PS Anfragesprache,
Cla ProtokollzurÜbermittlung,
BB KodierungderErgebnisseinXML.
DieTurtle‐Syntax(einSerialisierungsformat)wirdfüreinfacheAnfrageneingesetzt.
DieAnfrageenthältdreiBestandteile:
PREFIX‐füreinenNamensraum,auchKurzschreibweisenfürURIs,
SELECT‐AuswahlvonVariablen,bestimmtdasAusgabeformat–Ausgabeals
TabelleauchCONSTRUCT,ASK,DESCRIBE,
WHERE‐EinleitungdereigentlichenAnfrage,dasAnfragemuster.
DerVorteilgegenüberdernormalenTurtle‐Notation,bestehendausdreiTripeln,
bestehtdarin,dasszusätzlichVariablenbezeichnerfürkonkreteWerteangegeben
werden.
EinallgemeinerMechanismussindFilter,dieeingesetztwerden,umdieAnfrage
einzugrenzen.
Filterfunktionenkönnenz.B.sein:
Vergleichoperatoren:<,>,=,<=,>=,
ArithmetischeOperatoren:+,‐,*,/,
BoolscheOperatoren:
o ∧logischesUnd(Konjunktion),
o ∨logischesOder(Disjunktion),
o logischeNegation(Negation).
UndSpezialfunktionen:z.B. isURI(A)truefallsAeineURIist
SameTERM(A,B)true,fallsAundBdieselben
RDF‐Termesind.
MittelsModifikatorenderLösungssequenz(solutionsequencemodifiers)lassensich
z.B.Ergebnissesortieren,definierteErgebnisteilmengenabfragenund
Einschränkungenfestlegen.EineKombinationvonModifikatorenistmöglich.
SollenElementeverschiedenerArtverglichenwerden,wirdfolgendeOrdnung
angewandt:
KeinWert(dieVariable,nachdersortiertwird,istnichtgebunden),
LeereKnoten,
URIs,
RDF‐Literale.
EinestandardkonformeImplementierungderSPARQL‐Spezifikationwirderreicht
durchdieSPARQL‐Semantikbzw.‐Algebra.DieseAlgebrabasiertaufverschiedenen
4.Ontologie
55
Rechenoperationen.EineFortführungsindkonjunktiveAnfragenfürkomplexere
Ontologien,wieOWLDL.(SPARQL‐W3C),(Krötzsch,etal.)
4.4Werkzeuge
UmdieErstellungvonOntologienzuerleichternwerden„Werkzeuge“eingesetzt.
DieseWerkzeugeeignensichfürkleinereOntologien.Editorenkönnenauchals
Modellbetrachtetwerden,umgrößereModellezubeherrschen.EineVisualisierung
bietetvorallemoptischenTypeneinengutenÜberblick,undZusammenhänge
werdensichtbar.
DurchEditorensollendieeinzelnenSchritteunterstütztwerden,dieReihenfolge
wirdvomErstellerfestgelegt.
DurchdieVisualisierungderOntologiewerdendieKlassen,dieRelationenzuden
Objekten,dargestellt.Dabeisindvorwiegend:
dieKnoten dieKlassenundObjekte,
dieEllipsen Begriffe,Subjekte,
dieRechtecke Informationen,Instanzen,
dieKantenoderPfeiledickePfeile(Vererbung) dieRelationen,Slots.
UnterschiedenwerdeninderDarstellungdieKlassen/Relationshierarchienunddie
Domän‐Relationen.KomplexeDefinitionenlassensichschwervisualisieren,
darunterfallenKonzeptdefinitionenvonBeschreibungslogiken.
AlsWerkzeugegibtesz.B.TopBriadcomposer,einkommerziellerEditorderFirma
TopQuadrant,OntoStudiofürprofessionelleAnwendungen,OntoWikials
webbasierterEditor,fürnaturwissenschaftlicheOntologienbewährtsichder
Protégé‐Editor.(Stuckenschmidt,2009S.187ff)99
DieSchrittewerdenlogischvollzogen,dieAlternativenzurErstellungeiner
Ontologiesindvielfältig.EineeinzuhaltendeAbfolgegibtesnicht.
EinumfassendesWerkzeugberücksichtigtdreiBereiche:
Visualisierung,
ManipulationvonDefinitionen,
Interferenzunterstützung.
99Stuckenschmidt,Heiner.2009.Ontologien‐Konzepte,TechnologienundAnwendungen.BerlinHeidelberg:Springer,2009.978‐3‐540‐79330‐4.
4.Ontologie
56
Visualisierung
MittelseinerOntologie‐MindmaperhältmaneinevisuelleBetrachtungüberdas
GesamtmodelloderTeilbereicheeinesModells.DieDarstellungensollenabstrahiert
undnurdieHauptinformationenabgebildetwerden,umdenBetrachternichtzu
verwirren.AngezeigtwirdeineArtsemantischesNetzmitverborgenen
Informationen.DurcheinweiteresAnklickenderKnotenwerdenbreitere
Informationensichtbar.
Klassen‐undRelationshierarchien
DieerstePositioneinerKlassenhierarchieistz.B.Thing–wiePerson,Vorlesung,
Dokument.
DanachfolgendiedirektenSubklassenderKlassen,durchdasVerbindenmittels
gerichteterKanten.EineVererbungshierarchiewirdalternativalsKanteeines
GraphenunddieKlassealsKnotendargestellt.DieDomänen‐Relationensinddie
VerbindungenzwischenKontenundKanten„domain“und„range“.
KomplexeDefinitionen
SpezielleKnotenrepräsentierenlogischeOperatoren,wobeivorwiegendtextuelle
DarstellungenkomplexerFormelnzumEinsatzkommen.DieErstellungerfolgt
mittelseinereinfachenSprachezurBeschreibunglogischerOperatoren.Grafische
SymboleergänzendieLogiken.
LogischeOperatorenwerdenmittelsfarblicherSchlüsselwortehervorgehoben.
SchlüsselworteorientierensichanumgangssprachlichenAusdrücken.
Vorteile:
KompakteRepräsentation,
InteraktionundManipulationderentsprechendenDefinition.
ManipulationderentsprechendenDefinition
AnsätzeliegeninderVerwendungvorgefertigterFormularefürKlassenoder
Relationen.LogischeFormelnaufderGrundlageeinfachertextuellerFormate
werdendirekteingegebenundvorallembeimEinsatzvonWerkzeugenverwendet.
Interferenzunterstützung
DurchdieInterferenzsolldieVollständigkeit,dieinhaltlicheKorrektheitdes
ModellsundderRichtigkeitderOntologieüberprüftwerdenz.B.mittelseiner
4.Ontologie
57
AnfragesprachewieSPARQL,sowieauchdielogischeKonsistenzdes
Gesamtkonstrukts.
4.4.1Protégé
DerProtégé‐EditorwurdevonderStanfordUniversitySchoolofMedicineent‐
wickeltundwirdständigaktualisiert.ProtégéisteineopensourceSoftware,
inzwischengibteszweiVersionen–Protégé2000undProtégéOWL.(Klaus,etal.,
2009)100
ProtégéistinJavaprogrammiert,unterstütztOWL(Editor‐Erweiterung)undauch
RDF,durchflexibleSchnittstellenisteineAnpassunganbeliebigeRepräsen‐
tationssprachenmöglich,z.B.verschiedeneSpeicherformatewieRDF,XML,
DatenbankodergrafischeKomponenten(Grafik,Tabelle),undMedien(Ton,Video).
(Protégé‐Dokumentation)101
DerProtégé‐FrameEditorerzeugteineOntologieauseinerReihevonKlassenin
einerHierarchie,mitdemProtégé‐OWLEditorlässtsicheineOntologiefürdas
SemantischeWebkonzipieren.(Protégé‐Dokumentation)102
EditorenwerdenindenverschiedenenOntologieneingesetzt,z.B.inder
Terminologie,WissensstrukturierungoderinUnternehmen.(vonMach,etal.,
2008)103
InProtégé‐OWLVersion3.4.4istdieAbfragespracheSPARQLintegriert.
100Klaus,CatharinaundWeber,Christian.2009.ProtégéfürFortgeschrittenenachdemPizza‐Tutorial.www.bui.haw‐hamburg.de/pers/ulrike.spree/ws0910/pizza_tutorial.ppt.[Online]26.112009.[Zitatvom:21.April2010.]www.bui.haw‐hamburg.de/pers/ulrike.spree/ws0910/pizza_tutorial.ppt.101Protégé‐Dokumentation.Protégé.http://protege.stanford.edu/overview/protege‐owl.html.[Online][Zitatvom:9.Febr.2010.]http://protege.stanford.edu/overview/protege‐owl.html.102Protege103vonMach,SonjaundOtte,Jessica.2008.WassindOntologie‐Editoren?s.l.:IWM,Wissensorganisation,2008.
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58
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4.Ontologie
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4.Ontologie
60
ErstellungeinerOntologieprogrammiert.DamithabendieFachanwendermehr
Möglichkeiten,dieeigeneOntologieaufzubauenunddarzustellen.
DieOntologienlebenvonBeziehungenzuanderenObjektenundderen
EinschränkungensowiedenRelationenderTypen.
KlaridentifizierbareObjektesindlogisch;Problemebereitenbestimmte
EigenschaftenundMehrdeutungen,wiez.B.Farben,ersteLösungenwären:
DatatypeProperties–ObjektewerdenmitkonkretenWertenverbunden,
kannaberauchzutechnischenProblemenführen.
VerwendungvonXML‐Schemendaten,einanderesModellierungsprinzip.
→weitereLosung:VerwendungvonOWL‐Konstrukten
ModellierungmittelsOWL,WertundWertebereich:
EinfacheWertebereiche,wieja/nein,entweder/oder:
EinschränkungvonEigenschaftenaufkonkreteObjekte
Zusammenhängelassensichschwerdarstellen.
StrukturierteWertebereiche:
Value‐PartitionsfürumfangreichereWertebereiche
DefinitiondurchUnterklassendesWertebereiches,dieeinePartitioneines
Wertebereichesbilden,paarweisedisjunktsindundden
Gesamtwertebereichabdecken,
DarstellungdurchAxiome,
Wertebereichelassensichgutweiterstrukturierenundzusammenfassen,
DefinierungineinerHierarchie.
KonzeptezurBeschreibungvonWertebereichen:
EinprimitivesKonzeptdientzurErstellungderKlassenhierarchie,
BaumstrukturohneMehrfachvererbung,
Eigenschaften,
orthogonalzurHauptlinie,
BasishierarchieundHaupthierarchie,
GeeigneteInterferenzmethoden,
DurchErgänzungenwirdeineRichtigkeitskontrollemöglich.
DefinierteKonzeptedienenzurClosure(Ende)AxiomEinschränkungdes
WertebereichesbestimmterEigenschaften.
DieBeschreibungslogikbeschränktsichaufzweistelligeRelationen.
4.Ontologie
61
MittelsPrädikatenlogik,Prädikatebeliebigern‐Stelligkeit,werdendieRelationen
zwischendenObjektenbeschrieben.
Teil‐GanzesRelationen:
sindinMedizinwichtig,
EigenschaftderTransitivität,ModellierungalstransitiveRelation,
ProblemebeiAbleitungen,
HerstellungeinerSubklassenbeziehung.
DieLösungensind:
TrennungvonprimitivenunddefiniertenKonzepten,
inkomplexenEinschränkungenwerdenEigenschaftendefiniert.
4.5.1SemantikWeb
SemantikkommtausdemGriechischen,wirdalsBedeutungslehreübersetztund
stehtfürdieBedeutungundBeziehungvonWörternundSymbolenuntereinander.
ZunehmendwirddasWorldWideWebdurchdasSemantischeNetzerweitert.
DamitwirddiegezielteSucheeffizientergestaltet.Hilfedabeibietenu.a.die
Ontologien.ImmermehrInformationenwerdenüberdasWebzurVerfügung
gestellt,vonüberallheristeinZugriffdaraufmöglich.
EinProblemist,dasRichtigeausderFülledesAngebotsinkurzerZeitzielgerichtet
zufinden.Eswirdeineinhaltlicheundverknüpfende‐einesemantische‐Suche
benötigt.EinmehrdeutigerBegriff(Akronym)solleindeutigidentifizierbarwerden,
z.B.Bank;gesuchtwirdimspeziellenFallnurdie„Geldstelle“undnichtdie
GartenbankvomBaumarkt.
DieunterschiedlichenDateiformateundKodierungstechnikenalsauchdievielen
SprachenstellenweitereProblemedar.
DerSinndesSemanticWebbestehtdarin,dassInformationenvonAnfangansozur
Verfügungstehen,dasssie
zwischenAnwendernundPlattformenaustauschbarsind,
untereinanderinBeziehungstehen,
flexibelunderweiterbarsind.
4.Ontologie
62
„DerBegriffOntologieist...alseinÄquivalentzumBegriffWissensbasiszu
verstehenundbeschreibtschlichteininRDF(S)oderOWLerstelltesDokument,
welchesWisseneinerAnwendungsdomänemodelliert“.(Hitzler,etal.,2008S.12)104
DasSuchergebnissolleineInformationneuerQualitätsein.Daswirdüberformale
Logikengelöst.
DieGrundlagentechnologien,diesemantischenTechnologien,basierenaufden
WissensrepräsentationssprachenfürOntologienundMethoden,Werkzeugenzu
derenErstellung,WartungundAnwendung.
ZweiSprachkonstrukteschränkendieBereicheein:
derDefinitionsbereichmithilferdfs:domain;ZuweisungenvonTypenzu
Subjekten,
derWertebereichmithilferdfs:range;TypisierungvonObjekten,diemitdem
PrädikatimTripelvorkommen.
BeideFormenstellendassemantischeBindegliedzwischenKlassenundPropertys
dar.Nursoistesmöglich,dieterminologischenZusammenhängezuspezifizieren.
EineEinschränkungaufeineProperty(BasisklassefürEigenschaften)wirktsich
globalaus.DementsprechendsolltenumfassendalleKlassen,dieinBeziehung
stehenkönnten,angegebenwerden.DasverdeutlichendieBeziehungenim
Sprachgebrauch:sowohlalsauchoderoder.(Hitzler,etal.,2008S.76f)105
4.5.2WorldWideWebConsortium
DasW3Cwurde1994gegründet,vieleStaatensindMitglieder.DerErfinderdes
WorldWideWebistTimBerners‐Lee.EristgleichzeitigDirektordesW3Cund
erfand1989währendseinerArbeitenimForschungszentrumCERNdasWorldWide
Web.
EswerdenWebstandardsundTechnologienentwickelt,damiteinlangfristiges
WachsendesWebsgesichertwerdenkann.DreiZielewerdenverfolgt:
DerallgemeineZugangzumWeb,
DenAusbaudesSemanticWeb,umdiebesteNutzungder
Internetressourcenzuermöglichen,
DieLenkungderEntwicklungderlegalen,kommerziellenundsozialen
AspketedesWWW.(e‐teaching.org),(www.w3c.de),
DasW3ClegtefürdasDatenformatvonOntologiedatendieSpracheOWLfest.
104Hitzler,Pascalundu.a.2008.SemanticWeb‐Grundlagen.Heidelberg:Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐33993‐9.105Hitzler
4.5.3
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4.Ontologie
64
Datenintegration
FürgemeinsameNutzungenderunterschiedlichstenDatenisteinesinnvolle
InformationsverarbeitungVoraussetzung.Problemetretenaufverschiedenen
Ebenenauf:
SyntaktischeKonflikte:
InformationsquellensindaufverschiedenenDatenmodellenaufgebaut,
z.B.TextdateienundTabellen,
Lösung:standardisierteSprachenwieXML,RDF.
StrukturelleKonflikte:
InformationsquellenhabenunterschiedlicheStrukturenundRelationenfür
dieDarstellunggleicherDaten,
Lösung:Ontologie.
SemantischeKonflikte:
InformationsquellenverwendenunterschiedlicheBegriffefürdas„Gleiche“,
SpezialfällesindFachausdrücke,Maßeinheiten,
Lösung:Ontologie.
DieHeterogenitätderDatenquellen
ErsterSchritt,eineeinfacheVeranschaulichungderDatenerzielen:
DieobjektzentrierteDarstellung:
ObjekteinKlassen,AttributealsWerte,
RelationaleDatenbank:
o TabellealsKlasse,
o ZeilenalsObjekte,
o SpaltenalsAttributemitWertebereich,
o Einträge:konkreteWerteeinzelnerAttribute,
ZweiterSchritt,strukturelleHeterogenitätbeachten:
d.h.Namen,Attribute;AbgleichenundVereinheitlichen,gleicheBedeutung
aberverschiedeneBegriffe,Beispiel:Gebäude,Haus
Weiteresgibteszubeachten:
Integritätsbedingungen,wieAbhängigkeiten,Verknüpfungen,
HerkunftsvielfaltderInformationen,
LeereInformationen,
DritterSchritt,semantischeHeterogenitätbedenken:
IntegrationmehrererQuellenkannzufalschenInformations‐Interpretationen
führen:
4.Ontologie
65
Attributwerte(numerischeWertewerdenfalschdurchverschiedeneSkalen,
abweichendeKategorisierungen,Überregionalität),
Datenobjekt‐Konzept(TabelleneinerDatenbank,unterschiedliche
Entsprechungen,Wertungen,widersprüchlicheAngaben–
Zeitverschiebungen)
o Subsumption:TeilmengedesErstgenannten,
o Überlappung:SpezialfallderSubsumption,Objektmengeaist
vollständiginObjektmengebenthalten,ggf.Überschneidung
MengeXenthaltendMengeaundb
XaundXb,
o Disjunktheit:Ausschließlichkeit
AngabeYstehteinmalfürEintragMundeinmalfürN.
OntologienfürdieDatenintegration
UnterBeachtungderDetektionundBehebungdergeschildertenProblemesinddie
AufgabenderOntologie:
GlobalesDatenmodell:SchaffungeinerneutralenStrukturfürdie
BeschreibungvonInformationenunterschiedlicherQuellen
VerwendungunterschiedlicherStrukturenistsinnvoll,
AufbaueinesneutralenBasismodells,
MittelsOntologieeinneutralesModellerstellen,indem
konkretdieeinzelnenQuellendargestelltwerden,
WelcheInformationsquellensolleneinbezogenwerden,
InformationentsprichtReferenzfürVollständigkeit,
SindAllgemeingültigkeitensinnvoll,
Nachbearbeitungenggf.notwendig,
Bearbeitungsschritte.
Klassen,AttributeundAttributwertealskomplexeObjekte:
o Namenszusätzevergeben,
o NeutraleKlassenbilden,
o Oberkonzeptefestlegen:
FormaleDefinitionfürimpliziteAnnahmen,Informationenaus
unterschiedlichenQuellen:
ImModellsollendieVerhältnissezwischendenInhaltenaus
denQuellenklardefiniertwerden,
EinführungvonKonzeptenfürKategorieninkl.Definitionen,
4.Ontologie
66
DefinitionenhelfenzurKategorisierung.
InterferenzmethodenfürIdentifizierungenvonInkonsistenzen
ÜberprüfungaufversteckteWidersprüche,Fehler,nicht‐
korrekteDatenabbildung,
HilfeValidierungsschritte.
ZurAnwendungkommenz.B.OWL,F‐Logic,Ableitungen,Konsistenzregeln.
Informationssuche
DurchdasimmergrößerundleichterzugänglichwerdendeAngebotan
InformationenüberdasInternetwirdeinezielgerichteteRechercheimmer
notwendiger.
UnstrukturierteDokumentewerdenvonVielenindasWWWgestellt,hinzukommt
dieDatenflutanelektronischenDokumentenderBibliotheken.
RelevanteDokumentezufindenwirdimmerschwieriger,daeineUnmengevon
InformationenohneWichtungüberdieSuchmaschineausgegebenwird.
DerersteWegist,überSchlüsselwörter,Tags,genauereInformationenzumText
mitzuliefern.Damitkommtmannurbedingtweiter,dennSchreibfehler,
Ambiguitäten(Mehrdeutigkeit),Synonyme(gleicheBedeutung),Homonyme(ein
WortfürverschiedeneBegriffe)bereitenSchwierigkeiteninderSuche.
OntologieisthiereineUnterstützung,
umeinstandardisiertesVokabularaufzubauen,
dieAnfrageundDokumentevergleichenzukönnen,
dieBerücksichtigungderSynonymeundHomonymezuermöglichen,
mitHilfevonThesaurirelevanteDokumentezufinden.
(Stuckenschmidt,2009S.241ff)107
Um1970entwickeltesichdas„InformationRetrieval“.DieDokumentewerdennach
bestimmtenKriterienformalisiert,dadurchwirddierelevanteSucheoptimiert.
„DasGrundprinzipderDokumentensuchebestehtdarin,fürvorhandeneDokumente
abzuschätzen,wierelevantdiesefüreinegegebeneAnfrageist.DieDokumente
werdendanngemäßderermitteltenRelevanzsortiertunddierelevantesten
DokumentewerdendemBenutzeralsErgebnispräsentiert“.(Stuckenschmidt,2009
S.243)108
107Stuckenschmidt,Heiner.2009.Ontologien‐Konzepte,TechnologienundAnwendungen.BerlinHeidelberg:Springer,2009.978‐3‐540‐79330‐4.108Stuckenschmidt
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
67
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumder
UniversitätLeipzig
5.1Konzeption
WirunterscheidenzweiBereichezurErstellungvonOntologien.
DiekonzeptuelleEbeneumfasstdieStrukturundTerminologie.
DieformaleEbenedieDarstellungsart,wiez.B.OWL‐SpracheoderTopicMap.
DieGesamterstellungeinerOntologieistsehrkomplexundschwierig.
DerAnwendertrifftdieEntscheidungzudenkonzeptuellenStrukturenfürdie
jeweiligeAusrichtungderzuerstellendenOntologieunterderBerücksichtigung
einersinnvollenAbbildungderzubeschreibendenDomäne.Diegeplante
VerwendungmussamAnfangdefiniertwerden.
KonfliktezwischenAnforderungundKonstruktkönnensichergeben:
BeginnundEndeeinerOntologie,
VerwendungderThesauri,
IdentifikationrelevanterBegriffe,Synonyma,
EinheitlichkeitderBeschreibung,
AustauschbarkeitderDaten,
DarstellungderTeil‐GanzesRelationderBeschreibungslogiken,
UnzureichendeErfassungdurchtransitiveRelation,
KomplexitätderzumodellierendenZusammenhänge,
aufkonzeptuellerundformalerEbenen,
sehrzeitaufwendigerundkostenintensiverProzess,
WasistdasZielderzuerstellendenOntologie?
EsexistierenkeineStandardmodellezurErstellungeinerOntologie.Diesewird
schrittweiseaufgebaut.
Tabelle8SchritteOntologieaufbau
Schritte VorüberlegungenzumOntologieaufbau
1 DefinitiondeszuerstellendenBereiches
2 AbgrenzungdesaktuellenAnwendungsgebietes
3 FestlegungderDetailgenauigkeit
4 FokussierungdesBereichesmittelsCompetencyQuestions,d.h.
vollständigeFragenlisteanstreben,diesichmittelszuerstellender
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
68
Ontologiebeantwortenlassen
5 AbschätzungdesAufwandes,Konflikteeinplanen
6 BestehenzurThematikbereitsOntologien,Wieder‐und
Weiterverwendung,auchinTeilen,möglich
7 SubstantivefürrelevanteKonzepte
VerbenfürrelevanteRelationen
AdjektivefürWertecharakteristischerEigenschaften
8 strukturierteDaten–GrundlagefürIdentifikationvonBegriffen
9 Tabellenwerte–relevanteBegriffe
10 VorhandeneweitereInformationsquellen
11 Mehrsprachigkeit
12 Klassenhierarchie
12a TermefürKlassenvonObjekten:Waswirdals„Klasse“definiert?
12b KlassenundderenSubsumptionsbeziehungen
13 Subsumptionsbeziehungen:
‐TeilmengenbeziehungzwischenzudenKonzeptengehörenden
Objektmengen
‐Wahrheitsgehaltüberprüfen
13a Subsumptionshierarchie:
EingliederungineineMengevonKonzepten,
GrundlagefürnachfolgendeSchritte
14 Kategorien:MengenvonObjektengemeinsamerEigenschaften
15 Terme‐wiesinnvollistderenBildung
16 IdentifikationrelevanterRelationen
nachFestlegungderKlassenhierarchie
17 FormalisierungderKlassen
18 WelcheTermestehenfürRelationen?
18a GemeinsameEigenschaftenderObjekteeinerKlasse
18b Eigenschaften,diedieObjekteeinerKlasseunterscheiden
Intrinisch:untrennbarmiteinemObjektverbunden
Extrinisch:Objekteigenschaften,diesichüberdieZeitändernkönnen
18c UnterschiedeindenEigenschaftenderObjektederKlassen
19 Regelaufstellung
19a Domain‐undRangeEinschränkungen:
AllgemeinsteKlassewählen;welcheArtvonObjektenkannverbunden
werden
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
69
19b InstanzenderKonzeptebeachten,ggf.DisjunktionA⨆B
19c Teil‐Ganzes‐Beziehunggültigodernicht
20 FormalisierungvonKlassen
21 EinsatzvonOperatorenzurErstellungvonKlassendefinitionen
22 FestlegungvonGemeinsamkeitenundUnterschieden
vonObjekteneinerKlasse
23 ModellierungkonkreterEinschränkungen
24 Konzistenzbedingungen,
EinschränkunginUnterklassemitOberklassekompatibel
25 Interferenzmethoden–PhasederFormalisierung,FindenvonKonflikten
5.2SchrittedesAufbaus
AuchhiergibtesverschiedeneLösungsansätze.EineMöglichkeitwärederAufbau
zueinemspeziellentoxikologischenThemengebietoderderBeginnanhanddes
StudiengangesToxikologie.
5.2.1Vorüberlegung
EineToxikologie‐OntologieaufzubauenisteineschwierigeAufgabe.Eine
MöglichkeitistdasErstellenmehrererkleinerOntologien,diezusammengefügt
werdenkönnen.
DurchdiebreiteFächerungderToxikologiegibtesvieleverschiedeneAnsätzeder
AufstellungderEntitäten,einigeBeispiele:
Wirkort
Organo Lebero Niereo Nerveno Blut
Ökosystemo Bodeno Wassero Lufto Menscho Tiereo Pflanzen
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
70
AnwendungsformchemischerSubstanzen:
Modifikationo EigenschaftenderVerbindungen
Wertigkeitsstufeo einwertig,zweiwertig
Dispersionsgrado flüssigo körnigo staubförmig
Verbindungstypo Salzformo Komplexbindung
Pflanzen‐undTiergifte:
Arten,Pflanzenfamilien,Tierfamilien „Giftorte“
o Pflanzenteile Wirkmechanismen ChemischeStoffgruppen
o Nachweisverfahren
Aufgabengebiete:
ToxikologischeChemie/ChemischeToxikologieo UntersuchungchemischerAspektederGiftwirkung(Struktur‐
Wirkungsbeziehung,Entgiftung,molekulareWirkungsmechanismen,Biotransformation)
ForensischeToxikologieo AufklärungfraglicherVergiftungen(AnalyseundFeststellungderArt
undKonzentration,Wirkort,Beurteilung
EinteilungnachPrüfungskriterien:
AkuteToxizität ChronischeToxizität SpezielleToxizitätsprüfung:
o Cancerogenitäto Mutagenitäto Teratogenität
Alternativmethoden:
Toxizitätstestung EinteilungderAlternativmethoden Tierversuche–Überblick RechtlicheGrundlagen
o Tierschutzo Kosmetiko EU‐Richtlinieno REACho GHS‐Klassifizerung
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
71
o Arzneimittelzulassung Testungauf
o LokaleToxizitäto Ökotoxizitäto Reproduktionstoxizitäto Immuntoxizität
NeueTechnologien RiskAsseement usw.
5.2.2DerStudiengangToxikologie
DieseArbeitdientdazu,eineOntologiefürdenStudiengangToxikologieder
UniversitätLeipzigzubeginnen.Zielsollspätersein,einezielgerichteteSuchezu
Vorlesungsthemen,Referenten,Vorlesungszeiträumen,Abschlussarbeiten,
Einzelthemen,Fachbegriffenusw.zuermöglichen.
DieProgramme(Zeiten)mitdenVorlesungsthemenunddenReferenten,deren
ArbeitsstellenundOrtsindvondererstenMatrikellückenlosbisheutevorhanden.
EssindnichtdiekonkretenUhrzeitenundRäumewichtig,sonderninwelcher
MatrikeldieVorlesungstattfand.
EsgibtdigitaleHandoutsderVorlesungenvonüber5Matrikeln,vondenersten
Jahrenab1987bisca.1995sindnurbruchstückhaftUnterlagenvorhanden.
Essindrund250AbschlussarbeitenderTeilnehmerindigitalerFormvorhanden.
DasersteZielsollsein,mittelsderOntologiedievorhandenenDatenmengenzu
sortieren.ManerhälteinenÜberblick,welcherReferentzuwelchenThemenwann
referierthat.AuchinderToxikologiegibteseineChronologie,wannwelche
Bestimmungenwiegemachtwurden.DaserfasstmandurchdieThematikunddie
ZeitderVorlesung.DaskönntezumBeispielfürkonkreteRecherchenwichtigsein.
DiezweiteStufebeinhaltetdieErfassungder„Eigenschaften“derVorlesungen,
konkreterdieInhaltederVorlesungenmittelsTags.
DiedritteStufesolldieEinbindungderAbschlussarbeitenderTeilnehmersein.In
denüber20JahrensindvondenStudentenBelegarbeitenzudenvielfältigsten
ThemenderToxikologiegeschriebenworden.DieseArbeitenwerdenzurzeitzu
weniggenutzt,daderenInhaltenichtgutaufbereitetvorliegen.
5.2.3
Berei
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Teil1
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5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
75
ArchivvonDokumentenisteineElementbeziehung.
ArtenderDokumente,Instanzen,partof:
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DokumenthatAutor DokumenthatInhalt DokumenthatThema
LernendernimmtWissenüberdasDokumentauf.
Teil3DerBeginndesEintragensinProtégé,sieheunterProtégé.
Teil4FragenfürSPARQL
AnfragenwärenzumBeispiel:
WelcherDozenthälteineVorlesungzumThemaLeberundwann?
WelcherReferenthälteineVorlesungzumThemaHepar(lat.Leber)und
wann?
WannsprachDozentXzumThemaLeber?
WelcheVorlesunghatReferentYgehalten?
InwelcherVorlesungkommtLeber,Adjektivvorundwann?
InwelcherAbschlussarbeitkommtLeber,Adjektivvorundwann?
InwelchenDokumentenkommtLeber,Adjektivundxyzvor?
WerschriebeineAbschlussarbeitzumThemaLeber,wasAdj.undwann
EndgültigsinddieÜberlegungennochnicht,dasschwersteistdasgedankliche
ErstellenderOntologie.
5.3FortführendeAlternativen
DievorliegendeArbeitsolleineGrundlagefürvieleweitereAusbaustufendarstellen.
EinigeGedankensollendazuanregen:
DieMaterialienausüber15JahrenToxikologieausbildunganderUniversitätLeipzig
sindgesammeltvorhanden.
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
76
EineFortsetzungbestehtinzweiRichtungen.
DieOntologielässtsichindieToxikologievertiefen.DieToxikologiebietetdurchdie
vielfältigenThemengebietevieleAnsätze.
DieandereRichtungführtzurOptimierungdesStudienangebotes.EinAusbauzu
ähnlichenStudiengängenwäreauchdenkbar.
WeitereAlternativenbesteheninderAnlagemehrererkleinerOntologienunddem
ZusammenschlussmitbereitsbestehendennaturwissenschaftlichenOntologienzu
verbinden.
DiebegonneneOntologiemussvervollständigtwerdeninBezugaufdieThemen,
denReferenten,denZeitensowiedenAbschlussarbeitenderTeilnehmerder
jeweiligenJahrgänge.
AusdenjeweiligenThemenlassensichweitereInformationeneinpflegen,daraus
lassensichQuerverbindungenaufbauen,umgezieltereineAnfragebeantwortenzu
können.
ParallelwürdensichauchThemenüberschneidungenimLehrangebotherausfiltern
lassen.
AlleinschonnachderDigitalisierungunddemggf.EinsatzeinerTexterkennungs‐
softwarebestehtdieMöglichkeitmittelsTextminingausdenTexten,z.B.ausden
vielfältigenThemenderAbschlussarbeiten,nochmehrInformationen
herauszuholen.
EinimAufbaubefindlichesToxikologie‐GlossarkannalsGrundlagefürdas
Textminigdienen.EinebisherigeVerschlagwortungderTitelderAbschlussarbeiten
wirdzurzeitzurErstellungderMetadatengenutzt.
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
77
5.4BeispielefürOntologien
WordnetisteineenglischelexikalischeDatenbank,mitdernatürlichsprachliche
TextefürdenComputerverständlichgemachtwerden.Essolleneindeutige
BeziehungenzwischenFormenvonBegriffen/Wörternundderenintendierte
Bedeutungenaufgebautwerden.WordnetkannalssemantischesNetzfürdas
allgemeineWissenbezeichnetwerden.AlsGrundlagedienteinelexikalischeMatrix,
welchediekomplexenRelationenzwischenWortformenundderenWortbe‐
deutungendarstellt.(Stuckenschmidt,2009S.57)109;(Schaadt,2006S.13)110
AuchindenNaturwissenschaftenbietetsichderAufbauderOntologienan,esfolgen
einigeBeispiele:
SuggestedUpperMergedOntology‐SUMO
DasistdiegrößteOntologie,dieausmehrerenKleinerenzusammengesetztwurde,
derenInhaltaufformalerLogikbasiert.20.000Begriffeund70.000logischeFormeln
bildendieGrundlage.DieThemenbereichebeziehensichaufdieNaturwissen‐
schaften,TechnologienundWirtschaftsthemen.AbstrakteBegriffeliefertSUMO,
konkreteThemenstelltvorallemMid‐levelOntololy(MILO)dar.
DieverschiedenenTeilmodellewachsenzueinemGesamtmodellzusammen.
InSUMOistu.a.einÜbersetzungstoolinandereSprachenenthalten.
MittelsSUO‐KIFsindprädikatenlogischeFormelnmitGleichheitdarstellbar.
VordefinierteRelationensindinstanceundsubclass,subrelation;Teilrelationen
werdenmittelslies‐inistbeschrieben.(Stuckenschmidt,2009S.83ff)111,(Schaadt,
2006S.12)112
UnifiedMedicalLanguageSystem‐ULMS
FüreineallgemeineVerständigungundzurQualitätssicherungisteineinheitliches
Vokabularnotwendig.VoralleminderMedizinhatsichhistorischdasmedizinische
LateinalsUmgangsfachspracheüberJahrzehnteentwickelt,fortgeführtvon
einheitlichenBezeichnungenderKrankheitenusw.
109Stuckenschmidt,Heiner.2009.Ontologien‐Konzepte,TechnologienundAnwendungen.BerlinHeidelberg:Springer,2009.978‐3‐540‐79330‐4.110Schaadt,Christian.2006.Ontologien‐Seminararbeit.[Online]2006.[Zitatvom:8.März2010.]http://www.dfki.de/~kipp/seminar_ws0607/reports/ChristianSchaadt.pdf.111Stuckenschmidt112Schaadt
5.AufbaueinerOntologiefürdasToxikologiestudiumderUniversitätLeipzig
78
AlsStandardsgelten:
InternationalClassificationofDiseases‐ICD10isteinvonder
WeltgesundheitsorganisationentwickeltesVokabularzurBeschreibungvon
KrankheitenundSymptomen.
SystematizedNomenclatureofMedicine‐SNOMEDbeinhaltetBehandlungen,
MedikamenteundMikroorganismen.
MedicalSubjectHeadings‐MeSHsindeinmehrsprachigerThesauruszur
eindeutigenAnnotationmedizinischerPublikationenmitinhaltlichen
Beschreibungen.HauptanwendungsgebietistdieUnterstützungderSuchein
Literaturdatenbanken,wieMedline,einerLiteraturdatenbankmitmehrals
17MillionenVeröffentlichungenausdemBereichderMedizin.
DasUMLSisteineEntwicklungderNationalLibraryofMedicinederVereinigten
Staatenseit1986.ZielvonUMLSistdieIntegrationunterschiedlicherVokabulare
ausdemBereichderMedizin.
UMLSbestehtausdreimiteinanderverbundenenModellen,diejeweils
unterschiedlicheAspektederBedeutungvonBegriffenausdemBereichderMedizin
beschreiben.
DerUMLS‐MetathesaurusordnetBegriffeausunterschiedlichenmedizinischen
TerminologienKonzeptenzuundhierarchiertdieseineineeinheitliche
Konzepthierarchieein.
DasUMLS‐SemanticNetworkisteinsemantischesNetz,welcheswichtige
medizinischeKonzepteundderenRelationenzueinanderabbildet.Begriffe
imMetathesaurussindjeweilseinemKonzeptindiesemsemantischenNetz
zugeordnet.
DasUMLS‐SemanticNetworkistehereinsemantischesNetzimklassischenSinne,in
demeineVielzahlunterschiedlicherRelationenverwendetwird.Zielistvorallem
dieexpliziteDarstellungvonWissenüberwichtigeRelationenimBereichder
Medizin.(Stuckenschmidt,2009S.67ff)113
DasModell3istdasSpecialist‐LexikonunddielexikalischenWerkzeuge.Esist
englischsprachig,mitca300.000Einträgenausdemallgemeinenund
biomedizinischenSprachgebrauch.(Stuber,2009)114
MarcusSTUBERhatinseinerPräsentationeineÜbersichtüberdenZusammenhang
dereinzelnenOntologienderLebenswissenschaftenerstellt:
113Stuckenschmidt,Heiner.2009.Ontologien‐Konzepte,TechnologienundAnwendungen.BerlinHeidelberg:Springer,2009.978‐3‐540‐79330‐4.114Stuber,Marcus.2009.OntologienindenLebenswissenschaften.http://dbs.uni‐leipzig.de.[Online]2009.[Zitatvom:30.Jan2010.]http://dbs.uni‐leipzig.de.
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6.Zusammenfassung
83
6.Zusammenfassung
IndervorliegendenArbeitwerdenToxikologie–E‐Learning2.0–Ontologieund
derenZusammenhängenerörtert.
EineEinführungindieToxikologieundindenWeiterbildungsstudiengangander
UniversitätLeipzigstelltdenBeginndar.
NeueHerausforderungenandasE‐Learning2.0werdenvorgestelltunddiskutiert.
DerHauptteilderArbeitwirdderOntologiegewidmet.Begonnenwirdmiteinem
EinblickindietheoretischenGrundlagen,gefolgtvoneinererstenAnwendungder
OntologieinderAnalysedesStudiengangesToxikologiemittelsProtégé.
WeitereumfangreicheGrundüberlegungensindnotwendig,umdenAufbaueiner
effektivenOntologiefürdasLehrgebietToxikologiezuermöglichen.
IndenNaturwissenschaftengibtesbereitsnutzbareOntologien,einenkleinen
EindruckvermittelndieAnwendungsbeispiele.
DieArbeitstellteineVisiondar,wieinZukunftmodernesLerneninder
WeiterbildungmiteinemWissenscenterverbundenwerdenkönnte.
BerufstätigeundauchLehrendehabenimmerwenigerZeitfürPräsensphasen,diese
müssenintensivgenutztwerden.ZusätzlichesWissenkannperInternet
bereitgestelltwerden.Dabeiistesabernotwendig,dassdieSucheschnellzumZiel
führtundggf.weiteredazugehörigeInformationenergänztwerdenkann.
DasWissensquelle„Internet“wirdimmerbedeutungsvoller,esmussvonüberallaus
zuerreichensein.NachschlagewerkeundBücheretc.gibtesnuramArbeitsplatz
oderzuHause.DemzufolgehatesVorteile,wenneinesichereInternetquellemitden
dementsprechendenQualitätsstandardsvorhandenist,umdiegebrauchten
Informationenbeziehenzukönnen.
Esistauchdarangedacht,dassdasWissendurcheinabsolviertesFachstudium
weiterhinaktualisiertwerdenkann,aberauchmitweiteremWissen
vervollkommnetwerdenkönnte.
Literaturverzeichnis2
84
Literatur‐undQuellenverzeichnis
Literaturverzeichnis2
Ateyeh,Khaldoun,Klein,MichaelundKönig‐Ries,Brigitta.2003.Learntec03
Workshop‐SemantischeWissensnetzereichennichtaus.[Online]2003.[Zitatvom:
10.Juni2010.]
http://www.mayerl.de/mayerl/public/quellen/learntec03_workshopbeitrag_wisse
nsnetze.pdf.
Baumgartner,Peterundet.al.AuswahlvonLernplattformen‐E‐Learning
Praxishandbuch.s.l.:StudienVerlag.ISBN3‐7065‐1771‐X.
Behrendt,JensundZeppenfeld,Klaus.2008.Web2.0.Berlin‐Heidelberg:
Springer,2008.ISBN978‐3‐540‐73120‐7.
Blumauer,AndreasundPellegrini,Tassilo.SemantischesWeb‐schonwieder
einePatentlösungfürdieWissensgesellschaft?www.semantic‐
web.at/file_upload/root_tmpphpUX0GMC.pdf.[Online][Zitatvom:24.Feb2010.]
www.semantic‐web.at/file_upload/root_tmpphpUX0GMC.pdf.
BMBF.2007.NeueMedieninderberuflichenBildung.Bonn,Berlin:bmbf.de,
Öffentlichkeitsarbeit,2007.
Borst,Timo.2006.OntologienzursemantischenAuszeichnungdigitaler
Lernmaterialien.[Online]März2006.[Zitatvom:16..Okt.2010.]
http://www.fernuni‐
hagen.de/imperia/md/content/fakultaetfuermathematikundinformatik/forschung/
berichteetit/forschungsbericht_3_2006.pdf.ISSN0945‐0130.
Bralo,Gorana,Bösl,DominikundKämpfe,Chris.2008.OntologyReasoning
DifferencesViewer.[Online]SS2008.[Zitatvom:16..Okt.2010.]
http://www.informatik.uni‐
augsburg.de/lehrstuehle/swt/vs/lehre/SS_08/mdsd_praktikum/zwischenpraesent
ation/AusarbeitungGruppe3.pdf.
Eichler,SünneundHenning,PeterA.2010.TrendsimeLearning,Learntec2010.
[Online]2010.[Zitatvom:21.April2010.]http://www.elearning‐
expo.de/SID81.BMD0p0vQSFk/subjectInfoSpecialArchiveDetail?d_start:int=0&speci
alID=1267179310.74&subtopicID=themaDesMonats&.
e‐teaching.org.e‐teaching.org.[www.e‐teaching.org]
Girmann,Kay.2009.RepräsentationssprachenfürOntologien.[Online]2009.[Zitat
vom:30.Januar2010.]http://www.omsem0809_girmann_folien.pdf.
Literaturverzeichnis2
85
Göhring,MartinaundGoertz,Lutz.2010.Lernet2.0Praxisleitfaden.[Online]Juni
2010.[Zitatvom:19.072010.]http://www.lernetblog.de/wp‐
content/uploads/2010/06/LERNET‐20‐Praxisleitfaden‐Web‐20‐fuer‐Lern‐und‐
WM.pdf.
Graefe,Adelgunde,Müller,R.Klausundu.a.2003.15JahreToxikologieinLeipzig.
Leipzig:Molinapress,2003.ISBN3‐930865‐04‐1.
Grimm,Karin.2008.ErstellungdesGrundgerüstesfüreinPortalToxikologieund
derdazuerforderlichenDokumentationfürdasZentrumfürToxikologieder
UniversitätLeipzigmitHilfederPortalsoftwareLiferay.MasterarbeitimWCM.
Leipzig:SchoolofMedia,2008.
Hartmann,Jens.2007.OntologiebasierteGestaltungundUmsetzungvon
Wissensmanagementsystemen.Disseration.Karlsruhe:Universität,
Wirtschaftswissenschaften,2007.
Herre,H.1999.VorlesungskriptLogiken.Leipzig:Univ.,InstitutfürInformatik,
1999.
Herre,Heinrich.OntologienfürInformationssysteme.UniversitätLeipzig,IMISE.
[Online][Zitatvom:31.Jan.2010.]www.onto‐med.de.
Hitzler,Pascalundu.a.2008.SemanticWeb‐Grundlagen.Heidelberg:Springer,
2008.ISBN978‐3‐540‐33993‐9.
Jansen,LudgerundSmith,Barry.2008.BiomedizinischeOntologie.Zürich:vdf
HochschulverlagAGandeETHZürich,2008.ISBN978‐3‐7281‐3183‐6.
Klaus,CatharinaundWeber,Christian.2009.ProtégéfürFortgeschrittenenach
demPizza‐Tutorial.www.bui.haw‐
hamburg.de/pers/ulrike.spree/ws0910/pizza_tutorial.ppt.[Online]26.112009.
[Zitatvom:21.April2010.]www.bui.haw‐
hamburg.de/pers/ulrike.spree/ws0910/pizza_tutorial.ppt.
Kresse,Albrecht.2010.FünfTrendsbeimLernen‐WissenundLernenals
Erfolgsfaktorin2010.[Online]2010.[Zitatvom:21.April2010.]
http://www.elearning‐
expo.de/SID81.BMD0p0vQSFk/subjectInfoSpecialArchiveDetail?d_start:int=0&speci
alID=1267179310.74&subtopicID=themaDesMonats&.
Krötzsch,MarkusundRudolph,Sebastian.SemanticWeb,TechnologiesI.
[Online][Zitatvom:13.032010.]http://www.WS0910‐6‐OWL_‐
_Syntax_und_Intuition.pdf.
Lehner,Franz.2008.Wissensmanagement.MünchenWien:CarlHanserVerlag,
2008.ISBN978‐3‐446‐41443‐3.
Literaturverzeichnis2
86
Mayerl,Christian.2003.Learntec03Workshop‐Einführung.[Online]2003.[Zitat
vom:10.Juni2010.]
http://www.mayerl.de/mayerl/public/quellen/learntec03_workshopbeitrag_wisse
nsnetze.pdf.
Müller,R.KlausundLohs,Karlheinz.1992.Toxikologie:Einführung,Probleme,
Tendenzen.[Hrsg.]UTBfürWissenschaft.2.Stuttgart;Jena:UTBfürWissenschaft,
1992.ISBN3‐8252‐1459.
Neches,Robert,etal.1991.EnabingTechnologyforKnowledgeSharing.[Online]
1991.[Zitatvom:25.Mai2010.]
http.//www.isi.edu/isd/KRSharing/Vision/AIMag.html..
O`Reilly,Tim.2005.WasistWeb2.0.www.oreilly.de/artikel/web20.html.[Online]
2005.[Zitatvom:9.Sept.2010.]www.oreilly.de/artikel/web20.html.
Protégé‐Dokumentation.Protégé.http://protege.stanford.edu/overview/protege‐
owl.html.[Online][Zitatvom:9.Febr.2010.]
http://protege.stanford.edu/overview/protege‐owl.html.
Reichl,Franz‐Xaver.2002.TaschenatlasderToxikologie.[Hrsg.]GeorgThieme
Verlag.2.Stuttgart:GeorgThiemeVerlag,2002.ISBN3‐13‐108972‐5.
Risikobewertung,Bundesinstitutfür.2009.20JahreZEBET.Berlin:BfR‐
Pressestelle,2009.
Sauter,WernerundErpenbeck,John.2007.KompetenzentwicklungimNetz.
Köln:Luchterhand,WoltersKluwerDeutschlandGmbH,2007.ISBN978‐3‐472‐
07089‐4.
Schaadt,Christian.2006.Ontologien‐Seminararbeit.[Online]2006.[Zitatvom:8.
März2010.]
http://www.dfki.de/~kipp/seminar_ws0607/reports/ChristianSchaadt.pdf.
Schmidt,Johannes.2009.EinführungOntologiemanagement.Seminararbeit.
Leipzig:Universität,Informatik,2009.
—.2009.EinführungOntologiemanagement.Seminararbeit.[Online]2009.[Zitat
vom:30.Jan.2010.]http://www.SeminarOntologieTwoSide.pdf.
Schnurr,Hans‐Peterundu.a.2001.OntologiebasiertesWissensmanagement.
[Online]2001.[Zitatvom:05.März2010.]www.aifb.uni‐
karlsruhe.de/~sst/Research/Publications/reinhard‐buch.pdf.
Schulmeister,Rolf.2006.E‐Learning:EinsichtenundAussichten.Oldenburg:
WissenschaftsverlagGmbH,2006.ISBN3‐486‐58003‐5.
SemanticWeb,Beitrag.SemanticWeb.http://www.semantic‐web.at/17.9744.life‐
science.htm.[Online][Zitatvom:18.Sep.2010.]http://www.semantic‐
web.at/17.9744.life‐science.htm.
Literaturverzeichnis2
87
Smith,BarryundKlagges,Bert.PhilosophieundbiomedizinischeForschung.
Lebensformen.pdf.[Online][Zitatvom:25.Mai2010.]http://www.ifomis.org/.
SPARQL‐W3C.SPARQL‐W3C.http://www.w3.org/TR/2008/REC‐rdf‐sparql‐query‐
20080115/.[Online][Zitatvom:27..Juli2010.]http://www.w3.org/TR/2008/REC‐
rdf‐sparql‐query‐20080115/.
Staab,Steffen.2002.WissensmanagementmitOntologienundMetadaten.
Spektrum.2002.
Stuber,Marcus.2009.OntologienindenLebenswissenschaften.http://dbs.uni‐
leipzig.de.[Online]2009.[Zitatvom:30.Jan2010.]http://dbs.uni‐leipzig.de.
Stuckenschmidt,Heiner.2009.Ontologien‐Konzepte,Technologienund
Anwendungen.BerlinHeidelberg:Springer,2009.978‐3‐540‐79330‐4.
Tacke,Andreas.2008.Taxonomien&Ontologien.http://www.is.informatik.uni‐
duisburg.de/courses/sem_ss08/papers/p01_taxonomies.pdf.[Online]2008.[Zitat
vom:17.Aug.2010.]http://www.is.informatik.uni‐
duisburg.de/courses/sem_ss08/papers/p01_taxonomies.pdf.
Tergan,Sigmar‐OlafundZentel,Peter.LernplattformenunddieZukunftdesE‐
Learnings.www.iwm‐kmrc.de/000000fba0f49e2a00c000a80001000366864ecb.pdf.
[Online][Zitatvom:24.Feb2010.]www.iwm‐
kmrc.de/000000fba0f49e2a00c000a80001000366864ecb.pdf.
Thillosen,Anneundetal.2009.E‐Learning‐eineZwischenbilanz.Münster,New
York,München,Berlin:Waxmann,2009.ISBN978‐3‐8309‐2172‐1.
Ullrich,Mike,Maier,AndreasundAngele,Jürgen.2003.Taxonomie,Thesaurus,
TopicMap,Ontologie‐einVergleich.[Online]2003.[Zitatvom:31.März2010.]
http://www.ontoprice.de.
vonMach,SonjaundOtte,Jessica.2008.WassindOntologie‐Editoren?s.l.:IWM,
Wissensorganisation,2008.
W3C‐Empfehlung.www.w3.org.www.w3.org.[Online][Zitatvom:23..Jan.2010.]
www.w3.org.
Glossar
88
Glossar
Abkürzung/Begriff BedeutungEntität Ding,inDatenmodellierungeindeutigzubestimmendesObjekt
AJAX AsynchronousJavaScriptandXML
CMS ContentManagementSysteme
Disjunktion A⨆BbezeichnetdieMengeallerObjekte,dieInstanzendesKonzeptesAoderdesKonzeptesBsind.
HTML HypertextMarkupLanguage,Hypertext‐Auszeichnungssprache
Implikation Einwickeln
Inferenz Schlussfolgerung,istderProzessderAbleitungvonneuemWissenausbereitsBekanntem
Instanziierung objektorientierteProgrammierung,eswirdeinObjektseinerbestimmtenKlasseerzeugt
Integrität Informationssicherheit
Konjunktion A⨅BbezeichnetdieMengeallerObjekte,diesowohlInstanzendesKonzeptesAalsauchdesKonzeptesBsind
LMS LearningManagementSysteme
MeSH MedicalSubjectHeadings
MILO Mid‐levelOntololy
moodle ModularObjekt‐OrientedDynamicLearningEnvironment
Negation ¬ CbezeichnetdieMengeallerdenkbarenObjektedienichtInstanzendesKonzeptesCsind.
PDF PortableDocumentFormat
RDF RessourceDescriptionFramework
RSS RichSiteSummaryindenRSS‐Versionen0.9x
RSS RDFSiteSummaryindenRSS‐Versionen0.9und1.0
RSS ReallySimpleSyndicationinRSS2.0
SCORM SharableContentObjectReferenceModel
SNOMED SystematizedNomenclatureofMedicine
SPARQL ProtocolAndRDFQueryLanguage
SUMO SuggestedUpperMergedOntololy
Taxonomie Ober‐undUnterklasse
Threads zerfaserndeDiskussionsfäden
Transitivität Bezogenaufeinezweistellige RelationR:MannenntRtransitiv,wennaufeinerMengexRyundyRzstetsxRzfolgt.
Tripel,Tupel Subjekt,Prädikat,Objekt
TrippleA A3=Anytime,Anywhere,Anybody
ULMS UnifiedMedicalLanguageSystem
ULMS UnifiedMedicalLanguageSystem
URI UniformResourceIdentifier
URL UniformResourceLocator,einheitlicherQuellenanzeiger
W3C WorldWideWebConsortium
WYSIWYG‐Editor WhatYouSeeIsWhatYouGet‐Editor
XML ExtensibleMarkupLanguage,erweiterbareAuszeichnungsspracheXMP ExtensibleMetadataPlatform
Danksagung
89
Danksagung
AndieserStellemöchteichmeinemArbeitgeber,demInstitutfürRechtsmedizinder
MedizinischenFakultätderUniversitätLeipzig,sowiedemGesamtteamdes
PostgradualstudiengangesundProjektesToxikologiederUniversitätLeipzig
vielmalsdanken;siehabenmirauchdasStudiumermöglicht.
HerrnProf.FähnrichunddemE‐LearningServicederUniversitätLeipzigdankeich
sehrfürdieumfangreicheUnterstützungbeimAufbauderLernplattformunddesE‐
LearningProjektesToxikologieanderUniversitätLeipzig.
HerrnProf.Dr.Klaus‐PeterFähnrichundHerrnDr.AxelNgongavomInstitutfür
InformatikderUniversitätLeipzigdankeichfürdieÜbernahmederBetreuung
meinerMasterarbeit.
HerrnDipl.‐Phys.KlausDieterRudolphdankeichfürdietechnischeHilfestellung
undfürdieanregendenGesprächeundHinweise.
DieRechercheergab,dassinderMedizinischenFakultätbereitsOntologentätig
sind.DenHerrenProf.Dr.HeinrichHerreundAlexanderUcitelidankefürdie
wertvollenAnregungen.
HerrnBjörnWeiler,Techn.Redakteur,dankeichfürdiekritischeDurchsichtder
Arbeit.
MeinerFamilieundmeinerMutterdankeichfürihrVerständnisundGeduld
währendmeinerStudienzeit.
Selbstständigkeitserklärung
90
Selbstständigkeitserklärung
Hiermitversichereich,dassichdievorliegendeArbeitselbstständigundnurunterVerwendungderangegebenenLiteraturverfassthabe.AlleTextstellen,diewörtlichübernommenwurden,sowieallefremdenBilder,GrafikenundTabellensindalsZitateoderElementeexternerQuellenerkennbarundmitdemQuellenverweisgekennzeichnet.AdelgundeGraefeWermsdorf,den
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118
Anlage–FragebögenmitAuswertungen
95
Fragebogen: Wichtung:1meisteZustimmung
WelchenAbschluss/TeilabschlüssehaltenSiefürerstrebenswert?
(InKlammerndieAnzahlderMeldungen) ja nein weißnicht
ModuleinzelzertifikatezumNachweis
abgeleisteterThemengebiete11 2 2
AngebotzusätzlicherZertifikatskurse2 1
Fach(‐wissenschaftler,‐biologe,‐chemiker,
‐pharmazeut,…)fürToxikologie1(122) (5) (24)
„MasterofSciences“(M.Sc.)fürToxikologie 1(96) (11) (44)
Mehfachnennungenwarenmöglich
1Beispiel:zurAnrechnungvonWeiterbildungspunktenfürDoktoranden,ÄrzteundApotheker
2Beispiel:PraxiskursVersuchstierkunde
ErwartenSieeinen„Service“beiIhremAufenthaltinLeipzig?
ja nein weißnicht
VeranstaltungsräumeinderInnenstadt
Leipzigs1 1 2
VeranstaltungsräumeimKlinikgebiet 1
GetränkebereitstellungundSnacks 1
OrganisationderMittagsmahlzeit 1
Rahmenprogramm 1
Übernachtungsempfehlung(mitPreisangabe) 1
Literaturempfehlung 1
WiesolltedaszukünftigeStudiumIhrerMeinungnachangebotenwerden?
(BeginnundDauerim2Jahresrhythmus)
nicht
sinnvoll
etwas
sinnvollsinnvoll
sehr
sinnvollweißnicht
reinePräsenzwochen,
10Wochenkurse 2 1 1
Blended‐Learning,
6Wochenkurse,Mo‐Fr 1 2
Anlage–FragebögenmitAuswertungen
96
Blended‐Learning,10mal
2‐3TagePräsenzinLeipzig1 2 2 2
Wochenendkurse 1
WiemöchtenSieInformationenzumStudiumundAblauferhalten?
Postweg 2 aktuelleNewsüberdasPortal 1
E‐Mail 1 RSS,nur1Meldung
FragenzumzukünftigemBlended‐/E‐LearningimPGSToxikologie
AllgemeineFragen nicht
zutreffend
ehernicht
zutreffend
eher
zutreffend
völlig
zutreffend
weiß
nicht
IchhabeschonErfahrungmitE‐
Learning.1 1 2 2
IchhabeschonErfahrungmit
BlendedLearning.1 2 2
Ichlernegernezeitunabhängig. 3 2 1
Ichlernegerneortsunabhängig. 3 2 1
Wennichetwasnichtweiß,suche
ichimInternetnachderInfo. 2 1
Wennichetwasnichtweiß,suche
ichimLexikon/Fachbuch 3 2 1
Wennichetwasnichtweiß,suche
ichinFachzeitschriftennach
Informationen.
2 1 2 2
Ichverwendegern
Lernprogramme(z.B.CD).2 1 2
IcharbeitegernmitAnschau‐
ungsmaterial(z.B.Modellen).3 2 1 2
IchlernelieberinderGruppeals
alleine.2 1 2 3
Anlage–FragebögenmitAuswertungen
97
MeineLernprozessesolltenvon
einerLehrpersonbegleitet
werden.
2 1 2
Ichnäheremichgerneinem
komplexenThemavonder
ÜbersichthinzumDetail.
2 1
Ichbevorzugeeinfache
Zeichnungengegenüber
komplexen3D‐Simulationen.
3 1 2 3
FürwiesinnvollerscheinenIhnen
folgendeAspekteimZusammenhang
mitE‐Learning‐Modulen?
stimme
nichtzu
stimme
etwaszustimmezu
stimme
vollzu
weiß
nicht
verschiedeneLernwege 1 3
verschiedeneLerntiefen 1 3
KennzeichnungSchwerpunkten 2 1
Übersichtstabellen 2 1
Interaktivität,z.B.Simulationen 2 1 2
Audiosequenzen,(gesproch.Text) 1 2 2 3
Audiosequenzen(Musik,Töne) 1 2 2 3
Videosequenzen 2 1 2
Graphiken 1
animierteGraphiken 2 1 1
Tests/Übungsfragen/Kontrollen 1
Fallbeispiele 1
DokumentationzumDownload 1
Anlage–FragebögenmitAuswertungen
98
Wiki(vgl.Wikipedia),d.h.
gemeinsamesBearbeitenmöglich2 1 1 1 2
Glossar 2 1 1
Quiz 2 2 1 2 2
Lückentexte 1 1 1 2 2
Freitexte 3 2 1
Drag&DropAufgaben 3 2 1 2 2
Gruppenaufgaben 2 1 2 3 3
WelcheweiterenMöglichkeiten
wünschenSiesichvoneiner
Lernplattform?
stimme
nichtzu
stimme
etwaszustimmezu
stimme
völligzu
weiß
nicht
Klausurfragenund–antworten
zuranschließendenKontrolle 1 1
Notenspiegel 2 1 1
Kontaktdaten 2 1 1
InfoszuSprechzeitender
Dozenten 2 1 1
InformationenzumDozenten 2 1 1
An‐AbmeldungzumSemester 2 1 1
KurzlebensläufederTeilnehmer 1 1 2 2 1
Anlage–FragebögenmitAuswertungen
99
WofürwürdenSieeinE‐Learning‐
Angebotnutzen?
nicht
zutreffend
ehernicht
zutreffend
eher
zutreffend
völlig
zutreffend
weiß
nicht
zurVorbereitung 3 2 1
zurNachbereitung 2 1
beiverhinderterTeilnahme 1
WiesolltendieModulegestaltet
werden?
stimmenicht
zu
stimme
etwaszustimmezu
stimme
völligzu
weiß
nicht
Eingangs‐/Einführungsseminar 3 2 1
Frontalvorlesung 3 2 1
Seminar/Diskussionsrunde 2 1 1 3
Abschlussseminar/‐diskussion 3 1 1 3
InwelcherFormwürdenSiegerndieLerneinheitaufheben?
Vorlesungalspdf‐Datei Modulalse‐book ModulinPrintausgabe
1 2 1
Mehrfachantworten:pdf‐Datei,e‐bookundPrint
WürdenSiesichnachBeendigungdesStudiumsweiterhin
mitToxikologiebeschäftigenundhättenInteressean…?ja nein weißnicht
einer
Mitarbeit
jetzt 2 3 2
später 1 2
WärenSieineinpaarJahrennachBeendigungIhresStudiumsan
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Anlage–FragebögenmitAuswertungen
103
REFERENTEN:
Befragungderca.100Referenten,50Antwortenkamen:
BefragtwurdeeinTeilunsererReferentenzurMitarbeitimunseremProjekt.
DieBefragungteiltesichindreiSchwerpunkte:
Rund100Referentensindbefragtworden,50Antwortenkonnten
ausgewertetwerden
Antworten,
mehrfach
möglich
IchmöchteweiterhinalsReferenttätigsein. 39
MirwirdesauszeitlichenGründennichtimmermöglichseineine
Präsenzvorlesungzuhalten,binaberweiterhininteressiertzu
kommenundmitzuarbeitenundkönntemirvorstellenaucheine
interaktiveLerneinheitzuunterstützenundmitzugestalten.
12
IchmöchtenurmeineVorlesunghaltenundsehevomBlended‐
Learning‐Modellab.
8
IchüberarbeitemeineVorlesungunterBerücksichtigung
(formaler/didaktischer)Vorgabenselbst.
25
IchstellemeineUnterlageninhaltlichzurÜberarbeitungzur
VerfügungundarbeitemitdemNaturwissenschaftlerundder
TechnischenRedaktionengzusammen.
24
IchbinaneinerMitarbeitnichtinteressiert,wäreaberbereitmeine
VorlesungsunterlagendafürzurVerfügungzustellen.
4
IchbinaneinerMitarbeitnichtinteressiertundmöchteauchnicht,
dassdieeigenenVorlesungsunterlagenVerwendungfinden.
1
Ichstellemirvor,dassmeineVorlesung,eineVorbereitungs‐/eine
Nachbereitungsphaseerhält
14
IchkönntemirvorstellendieGrundlagenvirtuellabzuhandeln,
umsomehrZeitfüraktuelleAspektederToxikologiezugewinnen
odermeinePräsenzphasenseminaristischeroder
diskussionsfreudigerzugestalten.
13
IchnutzedieneuemedientechnischeUnterstützungfür
Gruppenaufgaben(z.B.fürAufgaben‐BearbeitunginKleingruppen,
Ideensammlung,gegenseitigerAustauschvonLösungen,
ErarbeitungvonKonzeptenu.ä.)
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