10. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik Juli 2009

Begonnen im Jahr 2000, ist das Interuniversitäre Wirtschaftsinformatik-Doktorandenseminar mittlerweile zu einer schönen Tradition geworden. Zunächst unter Beteiligung der Universitäten Leipzig und Halle-Wittenberg gestartet. Seit 2003 wird das Seminar zusammen mit der Jenaer Universität durchgeführt, in diesem Jahr sind erstmals auch die Technische Universität Dresden und die TU Bergakademie Freiberg dabei. Ziel der Interuniversitären Doktorandenseminare ist der über die eigenen Institutsgrenzen hinausgehende Gedankenaustausch zu aktuellen, in Promotionsprojekten behandelten Forschungsthemen. Indem der Schwerpunkt der Vorträge auch auf das Forschungsdesign gelegt wird, bietet sich allen Doktoranden die Möglichkeit, bereits in einer frühen Phase ihrer Arbeit wichtige Hinweise und Anregungen aus einem breiten Hörerspektrum zu bekommen. In den vorliegenden Research Papers sind elf Beiträge zum diesjährigen Doktorandenseminar in Jena enthalten. Sie stecken ein weites Feld ab - vom Data Mining und Wissensmanagement über die Unterstützung von Prozessen in Unternehmen bis hin zur RFID-Technologie. Die Wirtschaftsinformatik als typische Bindestrich-Informatik hat den Ruf einer thematischen Breite. Die Dissertationsprojekte aus fünf Universitäten belegen dies eindrucksvoll.

Kontext-abhängige Personalisierung multimedialer Inhalte auf mobilen Endgeräten

Die Bedeutung multimedialer Dienste hat in den letzten Jahren beträchtlich zugenommen. Ihre Nutzung ist heutzutage nicht mehr nur auf stationäre Geräte beschränkt: durch bessere mobile Endgeräte und leistungsfähigere Netze können diese Dienste immer mehr auch unterwegs eingesetzt werden. Gerade im mobilen Umfeld kämpfen sie aber mit zwei grundlegenden Problemen: zum einen ist es für den Nutzer schwierig, aus der riesigen Menge der Inhalte diejenigen zu finden, die für ihn wirklich relevant sind. Dieses Problem tritt auch bei stationärer Nutzung auf, die schlechteren Eingabemöglichkeiten und die geringere Bandbreite mobiler Endgeräte schränken aber gerade hier die Nutzung massiv ein. Zum anderen zeichnen sich mobile Geräte durch eine starke Heterogenität aus. Um multimediale Inhalte komfortabel nutzen zu können, muss deren optimale Darstellung für die unterschiedlichen Charakteristika dieser heterogenen Endgeräte gefunden werden. Eine Lösung für diese beiden Probleme ist die Personalisierung multimedialer Inhalte. Im mobilen Bereich findet die Nutzung multimedialer Inhalte in einem wesentlich dynamischeren Kontext statt. Der Nutzer kann sich räumlich bewegen, die Umgebungslautstärke und die Lichtverhältnisse ändern sich häufig, und er ist der Witterung ausgesetzt. Wie diese Informationen genutzt werden, um die Personalisierung multimedialer Inhalte zu unterstützen, soll im Rahmen dieser Arbeit näher untersucht werden. Dafür wurde die Multimedia Adaptation and Selection Language (MASL) zur Beschreibung von Inhalten und Nutzern entwickelt. Die Informationen, die mit dieser Sprache erfasst werden, werden durch Nutzereingabe (explizit) oder automatisch (implizit) gewonnen. Exemplarisch wird dies in der vorliegenden Arbeit mit der expliziten und impliziten Gewinnung von Schlüsselwörtern zu Inhalten und Nutzerbewertungen gezeigt. Die Beschreibungen in MASL werden verwendet, um multimediale Inhalte Kontext-abhängig auszuwählen und die gewählten Inhalte in der Darstellung an den aktuellen Nutzungskontext anzupassen. Für die Auswahl werden Empfehlungssysteme eingesetzt, die Inhalte gemäß den aktuellen Kontextinformationen des Nutzers selektieren. Die entwickelten Ansätze werden in ein einheitliches Framework integriert, das flexibel konfigurierbar ist. Für die Anpassung der Darstellung wird eine Middleware entwickelt, die verteilt arbeitet: der Server-seitige Teil führt eine Voranpassung der Inhalte durch, der Client beendet den Anpassungsprozess

Social Software in der Hochschullehre:Voraussetzungen und Potentiale für die Gestaltung kooperativer Lernarrangements in der universitären Praxis

Die klassische Hochschullehre wird seit über einem Jahrzehnt durch digitale Medien, insbesondere durch internetbasierte Angebote unterstützt. Mittlerweile ist E-Learning zur Normalität an deutschen Hochschulen geworden, doch im Alltag beschränkt sich der Einsatz überwiegend auf die Distribution von Materialien; interaktive Lehrangebote oder kooperative Szenarien sind nur selten anzutreffen. Die vorliegende Arbeit versucht, die Verwendung von Social Software in der Hochschullehre explorativ zu erkunden und widmet sich der (vermuteten) Schnittstelle zum kooperativen Lernen. Nach einer ausführlichen Darstellung theoretischer Grundlagen zum (computergestützten) kooperativen und kollaborativen Lernen sowie den Grundfunktionalitäten von Social Software erfolgt eine Analyse der Rahmenbedingungen an deutschen Hochschulen. Auf Basis einer qualitativen Auswertung von Interviews mit Hochschullehrenden werden abschließend Voraussetzungen und Potentiale für die Gestaltung kooperativer Lernarrangements identifiziert. <br/

„Open Educational Resources“ (OER) – Ein medienpädagogischer Bildungsstandard im Web-2.0-Zeitalter? Zur diskursiven Verortung eines emergierenden Paradigmas

Open Educational Resources (OER) sind per definitionem Lernmaterialien, die für den Gebrauch, die Überarbeitung und Weitergabe frei verfügbar sind. Der Beitrag geht der Frage nach, ob gegenwärtige Entwicklungen in der Domäne der Open Educational Resources neue Modelle für Lernmaterialien etablieren und wie OER als richtungweisender medienpädagogischer Bildungsstandard reüssieren könnten? Die Autoren analysieren drängende Probleme und wichtige Dispositionen der Konzeption, Distribution und Evaluation von Open Educational Resources. Auf dieser Grundlage vertiefen sie die Diskussion, indem sie die Nutzung, Technik, Ökonomie und Didaktik von OER problembezogen herausarbeiten. Die Autoren gelangen zu der Schluss, dass die Debatte um Medienpädagogik und Bildungsstandards nicht nur eine fundamentale Neuorientierung erfahren könnte, sondern zudem einen nachhaltigen Paradigmenwechsel in der Bildungspolitik und der Erziehungswissenschaft auslösen könnte – vom individuellen Aneignen von Wissen zum kollaborativen Erzeugen von Wissen

Assistierte Ad-hoc-Entwicklung von kompositen Webanwendungen durch Nicht-Programmierer

Mit der steigenden Verfügbarkeit komponenten- und serviceorientiert bereitgestellter Ressourcen und Dienstleistungen entwickelt sich das Web zu einer geeigneten Plattform für vielfältige Anwendungsszenarien. Darauf aufbauend entstehen komposite Webanwendungen durch das Rekombinieren und Verknüpfen vorhandener Bausteine. Auf diese Weise kann ein funktionaler Mehrwert zur Lösung situationsspezifischer Problemstellungen erzielt werden. Zunehmend wird angestrebt, dass Endnutzer selbst als Anwendungsentwickler in Erscheinung treten. Dieses Prinzip, das End-User-Development, ist ökonomisch lukrativ, da Nischenanforderungen effizienter erfüllt werden können. Allerdings stehen dabei insbesondere Domänenexperten ohne Programmiererkenntnisse noch immer vor substantiellen Herausforderungen, wie der bedarfsgerechten Auswahl von Bausteinen und deren korrekten Komposition. Diese Dissertation stellt daher neue Methoden und Werkzeuge für das assistierte End-User-Development von kompositen Webanwendungen vor. Im Ergebnis entsteht das ganzheitliche Konzept einer Kompositionsplattform, die Nicht-Programmierer in die Lage versetzt, eigenständig Anwendungen bedarfsgerecht zu entwickeln und einzusetzen. Als zentrales Element existiert ein hochiteratives Vorgehensmodell, bei dem die Entwicklung und die Nutzung kompositer Webanwendungen weitgehend verschmelzen. Ein wesentliches Merkmal des Ansatzes ist, dass aus Nutzersicht sämtliche Aktivitäten auf fachlicher Ebene stattfinden, während die Kompositionsplattform die technische Umsetzung übernimmt und vor den Nutzern verbirgt. Grundlage hierfür sind Konzepte zur universellen Komposition und eine umfassende Modellbasis. Letztere umfasst semantikbasierte Beschreibungen von Komponenten sowie Kompositionsfragmenten und von deren Funktionalitäten (Capabilities). Weiterhin wird statistisches und semantisches Kompositionswissen sowie Nutzerfeedback modelliert. Darauf aufbauend werden neue, anwendungsunabhängige Mechanismen konzipiert. Hierzu zählt ein Empfehlungssystem, das prozessbegleitend Kompositionsschritte vorschlägt und das erstmals mit Empfehlungsstrategien in hohem Maße an seinen Einsatzkontext angepasst werden kann. Weiterhin sieht der Ansatz semantikbasierte Datenmediation und einen Algorithmus vor, der die Capabilities von Kompositionsfragmenten abschätzt. Diese Konzepte dienen schließlich als Basis für eine in sich zusammenhängende Werkzeugpalette, welche die Aktivitäten des Vorgehensmodells durchgehend unterstützt. Zum Beispiel assistiert ein Wizard Nicht-Programmierern bei der anforderungsgetriebenen Identifikation passender Kompositionsfragmente. Weitere konzipierte Hilfsmittel erlauben es Nutzern, Anwendungen live zu komponieren sowie anzupassen und deren Funktionsweise nachzuvollziehen bzw. zu untersuchen. Die Werkzeuge basieren maßgeblich auf Capabilities zur fachlichen Kommunikation mit Nutzern, als Kompositionsmetapher, zur Erklärung funktionaler Zusammenhänge und zur Erfassung von Nutzeranforderungen. Die Kernkonzepte wurden durch prototypische Implementierungen und praktische Erprobung in verschiedenen Anwendungsdomänen validiert. Zudem findet die Evaluation von Ansätzen durch Performanz-Messungen, Expertenbefragung und Nutzerstudien statt. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass die Konzepte für die Zielgruppe nützlich sind und als tragfähig angesehen werden können.:1 Einleitung 1.1 Analyse von Herausforderungen und Problemen 1.1.1 Zielgruppendefinition 1.1.2 Problemanalyse 1.2 Thesen, Ziele, Abgrenzung 1.2.1 Forschungsthesen 1.2.2 Forschungsziele 1.2.3 Annahmen und Abgrenzungen 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen und Anforderungsanalyse 2.1 CRUISE – Architektur und Modelle 2.1.1 Komponentenmetamodell 2.1.2 Kompositionsmodell 2.1.3 Architekturüberblick 2.1.4 Fazit 2.2 Referenzszenarien 2.2.1 Ad-hoc-Erstellung einer CWA zur Konferenzplanung 2.2.2 Geführte Recherche nach einer CWA 2.2.3 Unterstützte Nutzung einer CWA 2.3 Anforderungen 3 Stand von Forschung und Technik 3.1 Kompositionsplattformen für EUD 3.1.1 Webservice-Komposition durch Endnutzer 3.1.2 Mashup-Komposition durch Endnutzer 3.1.3 Fazit 3.2 Empfehlungssysteme im Mashupkontext 3.2.1 Empfehlungsansätze in Kompositionsplattformen 3.2.2 Nutzerfeedback in Empfehlungssystemen 3.2.3 Fazit 3.3 Eingabe funktionaler Anforderungen 3.3.1 Textuelle Ansätze 3.3.2 Graphische Anfrageformulierung 3.3.3 Hierarchische und facettierte Suche 3.3.4 Assistenten und dialogbasierte Ansätze 3.3.5 Fazit 3.4 Ansätze zur Datenmediation 3.4.1 Ontology Mediation 3.4.2 Vertreter aus dem Bereich (Semantic) Web Services 3.4.3 Datenmediation in Mashup-Plattformen 3.4.4 Fazit 3.5 Fazit zum Stand von Forschung und Technik 4 Assistiertes EUD von CWA durch Nicht-Programmierer 4.1 Assistiertes EUD von Mashups 4.1.1 Modellebene 4.1.2 Basismechanismen 4.1.3 Werkzeuge 4.2 Grobarchitektur 5 Basiskonzepte 5.1 Grundlegende Modelle 5.1.1 Capability-Metamodell 5.1.2 Erweiterungen von Komponentenmodell und SMCDL 5.1.3 Nutzer- und Kontextmodell 5.1.4 Metamodell für kontextualisiertes Feedback 5.2 Semantische Datenmediation 5.2.1 Vorbetrachtungen und Definitionen 5.2.2 Techniken zur semantischen Datenmediation 5.2.3 Architektonische Implikationen und Abläufe 5.3 Ableiten von Capabilities 5.3.1 Anforderungen und verwandte Ansätze 5.3.2 Definitionen und Grundlagen 5.3.3 Übersicht über den Algorithmus 5.3.4 Detaillierter Ablauf 5.3.5 Architekturüberblick 5.4 Erzeugung eines Capability-Wissensgraphen 5.4.1 Struktur des Wissensgraphen 5.4.2 Instanziierung des Wissensgraphen 5.5 Zusammenfassung 6 Empfehlungssystem 6.1 Gesamtansatz im Überblick 6.2 Empfehlungssystemspezifische Metamodelle 6.2.1 Trigger-Metamodell 6.2.2 Pattern-Metamodell 6.3 Architektur und Abläufe des Empfehlungssystems 6.3.1 Ableitung von Pattern-Instanzen 6.3.2 Empfehlungsgründe identifizieren durch Trigger 6.3.3 Empfehlungen berechnen 6.3.4 Präsentation von Empfehlungen 6.3.5 Integration von Patterns 6.4 Zusammenfassung 7 Methoden zur Nutzerführung 7.1 Der Startbildschirm als zentraler Einstiegspunkt 7.2 Live-View 7.3 Capability-View 7.3.1 Interaktive Exploration von Capabilities 7.3.2 Kontextsensitive Erzeugung von Beschriftungen 7.3.3 Verknüpfen von Capabilities 7.3.4 Handhabung von Komponenten ohne UI 7.4 Wizard zur Eingabe funktionaler Anforderungen 7.5 Erklärungstechniken 7.5.1 Anforderungen und verwandte Ansätze 7.5.2 Kernkonzepte 7.5.3 Assistenzwerkzeuge 8 Implementierung und Evaluation 8.1 Umsetzung der Modelle und der Basisarchitektur 8.2 Realisierung der Mediationskonzepte 8.2.1 Erweiterung des Kompositionsmodells 8.2.2 Implementierung des Mediators 8.2.3 Evaluation und Diskussion 8.3 Algorithmus zur Abschätzung von Capabilities 8.3.1 Prototypische Umsetzung 8.3.2 Experten-Evaluation 8.4 Umsetzung des Empfehlungskreislaufes 8.4.1 Performanzbetrachtungen 8.4.2 Evaluation und Diskussion 8.5 Evaluation von EUD-Werkzeugen 8.5.1 Evaluation der Capability-View 8.5.2 Prototyp und Nutzerstudie des Wizards 8.5.3 Prototyp und Nutzerstudie zu den Erklärungstechniken 8.6 Fazit 9 Zusammenfassung, Diskussion und Ausblick 9.1 Zusammenfassung und Beiträge der Kapitel 9.2 Einschätzung der Ergebnisse 9.2.1 Diskussion der Erreichung der Forschungsziele 9.2.2 Diskussion der Forschungsthesen 9.2.3 Wissenschaftliche Beiträge 9.2.4 Grenzen der geschaffenen Konzepte 9.3 Laufende und weiterführende Arbeiten A Anhänge A.1 Richtlinien für die Annotation von Komponenten A.2 Fragebogen zur System Usability Scale A.3 Illustration von Mediationstechniken A.4 Komponentenbeschreibung in SMCDL (Beispiel) A.5 Beispiele zu Algorithmen A.5.1 Berechnung einer bestimmenden Entity A.5.2 Berechnung der Ähnlichkeit atomarer Capabilities A.6 Bewertung verwandter Ansätze Literaturverzeichnis Webreferenze

Optimierung der Personalisierung im Internet durch Kollaboratives Filtern

Mit dem World Wide Web sind der Bestand und die Verfügbarkeit von Informationen rapide angewachsen. Der Einzelne hat Schwierigkeiten, der Menge an Informationen und Wissen Herr zu werden und so der Informationsüberflutung zu begegnen. Dieses Problem wurde von Forschern und Technikern bereits frühzeitig erkannt und durch verschiedene Konzepte wie die intelligente Suche und die Klassifikation von Informationen zu lösen versucht. Ein weiteres Konzept ist die Personalisierung, die das bedarfsgerechte Zuschneiden von Informationen auf die Bedürfnisse des einzelnen Anwenders zum Ziel hat. Diese Arbeit beschreibt dazu eine Reihe von Personalisierungstechniken und im Speziellen das Kollaborative Filtern als eine dieser Techniken. Bestehende Schwächen des Kollaborativen Filterns wie zu dünn besetzte Benutzerprofile und das mangelnde Erkennen von Änderungen im Benutzerinteresse im Verlauf der Zeit werden durch verschiedene Ansätze zu entschärfen versucht. Dazu wird eine Kombination mit Inhaltsbasierten Filtern und die Verbreiterung der Datenbasis bewerteter Ressourcen betrieben. Ziel ist die Optimierung der Personalisierung, so dass Anwender besser auf sie abgestimmte Informationen erhalten. Ein Teil der beschriebenen Ansätze wird zudem in einem prototypischen Informationssystem umgesetzt, um die Machbarkeit und den Nutzen zu prüfen. Dazu werden der auf der Java 2 Enterprise Edition aufbauende WebSphere Applikationsserver von IBM und die relationale Datenbank DB2 UDB aus gleichem Hause eingesetzt.The World Wide Web led to an enormous growth of information available worldwide. Users today have difficulties managing the huge amount of data and knowledge presented by internet search engines and information portals. Scientists and technicians have investigated this problem, called information overkill, and have found solutions such as intelligent information search and classification. Personalization, another concept to reduce information overkill, tailors information to the needs of individual customers. This diploma thesis describes several technologies for personalization, all of them being wellestablished in both commercial and academic information systems. The main emphasis is put on collaborative filtering, a personalization technology that is widely used but still suffers from several weaknesses. The author discusses poorly equipped user profiles as well as poor recognition of changing user needs over time and shows different concepts to reduce the impact of these problems. The main goal is to further improve personalization efforts. Both combining collaborative and content-based filtering and broadening the available rating values are possible solutions. To prove feasibility and value selected concepts are implemented in an information system prototype that uses the IBM WebSphere Application Server based on Java 2 Enterprise Edition and the IBM DB2 UDB database