Modellierung persnlichen und privaten Wissens
Modellierung persnlichen und privaten Wissens
Die Entwicklungen der informations- und kommunikationstechnischen Infrastrukturen und der angebotenen Informationsdienste erleichtern den Zugang zu immer mehr, immer aktuellerer, immer spezifischerer, immer komplexerer Information. Nicht Schritt gehalten hat mit dieser Entwicklung die Entwicklung von Instrumenten und Konzepten, dieses Potential gebrauchsnahe zu selektieren, zu filtern, in die Denk- und Entscheidungsstrukturen von Menschen effektiv und effizient einzubinden. Eine Ursache fur die hier offenliegenden Schwierigkeiten resultiert aus dem Aussparen dieser privaten Denk-Welten aus dem Aufgabenspektrum der angebotenen Untersttzungssysteme. Im Kontext wissensbasierter Systeme ist ein fundamentaler Medienbruch zwischen natrlicher und knstlicher Intelligenz die Konsequenz. Solche Brche aber sind nur in Ausnahmesituationen ohne Einbue an Qualitt, Schnelligkeit und Zuverlssigkeit zu vermitteln und auszugleichen. In der Regel haben sie zur Folge, da technischer Support sein Problemlsungs-Potential nur eingeschrnkt entfalten kann. Andererseits bergen sie die Gefahr, da dieser Problemlsungsbeitrag unreflektiert berbewertet wird, die systemtechnisch nicht integrierten Aspekte ungewollt ausgeblendet bleiben. Vor dem Hintergrund profunder Erfahrung in praktischer Wissensmodeliierung greift der Autor der vorliegenden Arbeit ein zwar zentrales, bislang aber weder in Theorie noch Praxis ernsthaft thematisches Dilemma der Expertise-Modeliierung auf. Expertise beinhaltet stets auch Wissensbestandteile, die an die Person des Experten gebunden sind, die zu seinen privaten Assets zhlen, die also seine Qualifizierung als Experten mit begrnden. Wesentliche Teile dieser Expertise werden bewut, zum Teil aber auch unbeabsichtigt (weil sie selbst derExperte nicht explizieren und/oder kommunizieren kann) "verdeckt" gehalten. Diese Teile entgehen dem klassischen Wissensmodellierer von wissensbasierten Systemen zwangslufig. Durch bessere Systematisierung und bessere methodische Fundierung (z. B.
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