Temporized and localized rule sets

Constraint management plays an important role in design applications where constraints reect design restrictions and design decisions. ECA rules are a widely used mechanism to enforce constraints. The paper argues that such rules must be augmented for design environments by a spatial and a temporal dimension of validity, resulting in so-called area-event-condition-action (AECA) rules. The spatial dimension allows to restrict constraints locally in the design space, and to control interaction between designers. The temporal dimension permits designers to retract their designs to earlier stages. The paper introduces the concept of AECA rules, motivates them by examples from building design, discusses rule management, and then introduces two important issues, conflict detection during collaboration, and backtracking during design revision

A strategy for the modularization of courseware

In order to enable courseware reuse, learning platforms nowadays require the materials to be decomposed into small independent learning units. When trying to fulfill this need, authors face the problem of not knowing how to determine suitable learning objects in their content. What is the appropriate size of one such object? The rather general and abstract definitions for learning objects found in the literature are not very helpful for answering this question. What authors need is an operational definition, which can be directly applied to the learning materials. This paper proposes such a set of formal yet practical definitions by describing learning objects along their contents and resource type and shows how these definitions are used by our platform, SCORE

Unterstützung der integrierten Gebäudeplanung und -Verwaltung mit einem topologischen Kerndatenmodell

An einem Teil der Topologie architektonischer Räume, dem Volumenadjazenzgraphen (VAG), wird gezeigt wie topologisches Modellieren Anwendungen der Bauplanung integrieren kann. Dazu wird ein Prototyp vorgestellt, der im wesentlichen aus drei Komponenten besteht: Mit dem Anforderungsmanager werden Anforderungen eigegeben, die formal gut handhabbar sind. Mit dem Topologiemanager werden diese Anforderungen mit gezeichneten Räumen kombiniert. Die topologischen Relationen in den Zeichnungen werden mit den entsprechenden Funktionen des GIS ermittelt und in eine Datenbank exportiert. Der Anforderungsprüfer vergleicht dann die Anforderungsdaten, die mit Hilfe des Anforderungsmanagers erzeugt wurden, mit den Topologiedaten. Dieser Ansatz soll zeigen, wie topologische Modelle eine Formalisierung semantisch hochstehender Informationen als Eigenschaften von Graphen bzw. topologischen Komplexen ermöglichen

Modulare Aufbereitung von multimedialen Lerninhalten für eine heterogene Lernumgebung

Der Einsatz multimedialer Lerninhalte ist durch die vielfältig vorhandenen und sich ständig verbessernden technischen Möglichkeiten ein aktuell weit verbreitetes Thema. Ihre Erstellung gestaltet sich allerdings äußerst aufwendig. Daher beschäftigen wir uns mit der kooperativen Entwicklung von multimedialen Lehr-/Lerninhalten, die von verscheidenen Autoren in unterschiedlichen Kontexten für verschiedene Zielgruppen eingesetzt werden können. Unser Ansatz basiert auf dem Modularisierungskonzept zur Unterstützung der Wiederverwendbarkeit von Lernmaterialien. Um solche "universellen" Lernmodule zu entwickeln, die sowohl die Bedürfnisse verschiedener Zielgruppen als auch verschiedener Autoren erfüllen, werden mehrere Modularisierungsebenen eingeführt und die Erzeugung verschiedener Modulsichten ermöglicht

Wissensgewinnung aus grossen Datenbasen. Seminar im Wintersemester 95/96

In den vergangenen zehn Jahren hat die Flut von Daten, die in kommerziellen Datenbanken verwaltet wird, immer staerker zugenommen. Gleichzeitig werden Datenbanken zur Unterstuetzung immer komplexerer Anwendungen eingesetzt, bei denen oft nur ein geringes Wissen ueber die Zusammenhaenge der Daten vorhanden ist. Trotz der grossen Informationsmenge ist der daraus resultierende Nutzen relativ gering und es stellt sich daher die Frage, wie weiteres nuetzliches, aber verborgenes Wissen effizient aus den existierenden Daten gewonnen werden kann. Mit diesen Fragestellungen befasst sich die Forschungsrichtung KDD (Knowledge Discovery in Databases). Fuer diesen internen Bericht wurden im Rahmen eines Seminars von den teilnehmenden Studenten verschiedene Ansaetze fuer und Einsatzmoeglichkeiten von KDD vorgestellt. Die jeweiligen Ausarbeitungen sind in diesem Bericht kapitelweise zusammengestellt. Beginnend mit einer Uebersicht ueber und Einfuehrung in KDD werden spezifische Verfahren und Ansaetze zur Wissensgewinnung vorgestellt. Abgerundet werden diese Grundlagenkapitel durch die Vorstellung zweier Anwendungen von KDD in der Praxis