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

Material Hub – Ordnung im Chaos der Werkstoffdatenquellen

Neuartige Materialien spielen eine entscheidende Rolle in Innovationsprozessen und sind die Voraussetzung für eine Vielzahl neuer Produkte. Der Standort Dresden stellt mit der Exzellenz-Universität TU Dresden und einer Vielzahl an außeruniversitären Einrichtungen ein bedeutendes europäisches Zentrum auf dem Gebiet der Materialforschung dar. Das breite wissenschaftliche und technologische Spektrum sowie die enorme Forschungsdichte in Kombination mit einer hohen fachlichen Vernetzung führen einerseits zu Synergieeffekten unter den Wissenschaftlern und verschaffen andererseits der Wirtschaft einen enormen Standortvorteil. Sollen diese Vorteile voll ausgenutzt werden, bedarf es eines vereinheitlichten, intuitiven Informationszugangs. Aktuell werden Materialdaten jedoch typischerweise auf einer Vielzahl separierter, teilweise eingeschränkt zugänglicher Datenbestände gehalten und sind nach heterogenen Schemas und in variierendem Detailgrad beschrieben. Zwar existieren bereits Rechercheportale, diese sind jedoch domänenspezifisch, kostenpflichtig oder bieten nur auf spezielle Zielgruppen zugeschnittene Bedienoberflächen, die für andere Nutzer kaum bedienbar sind. Verteilte Recherchen über mehrere Datenquellen und Portale sind zeitaufwändig und mühsam. Abhilfe soll die hier vorgestellte integrierte Material-Recherche-Plattform Material Hub schaffen. Sie muss den Anforderungen von Herstellern und Zulieferern, deren Daten sie enthält ebenso entsprechen wie den Anforderungen der Anwender aus Forschung, Industrie und Handwerk. Diese den Wissenschaftsraum Dresden integrierende Plattform soll weitere erstklassige Forschungs- und Innovationsleistungen stimulieren, Kooperationen begünstigen und die Vermarktung innovativer Ideen und Lösungen wesentlich erleichtern. Außerdem soll Material Hub die Sichtbarkeit und Reichweite der Dresdner Materialforschung erhöhen und so die bereits vorhandene Leistungsfähigkeit signifikant stärken. Gegenstand dieses Artikels ist das technische Grundkonzept des Material Hub. Ein wesentlicher Aspekt besteht dabei in der Zusammenführung verschiedener Datenquellen in einem zentralen Rechercheportal. Integriert werden Forschungsdaten, Herstellerinformationen und Anwendungsbeispiele, die sowohl hinsichtlich Domäne als auch hinsichtlich Detailgrad und 1 gefördert aus Mitteln der Europäischen Union und des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung zugrundeliegendem Schema heterogen sind. Dazu wird in Abstimmung mit Werkstoffwissenschaftlern ein Schema zur Materialbeschreibung sowie eine semantische Wissensbasis konzipiert, die z. B. Synonyme und inhaltliche Zusammenhänge modelliert. Basierend darauf werden die Datenbestände indexiert und für die Recherche zugänglich gemacht. Die Benutzeroberfläche unterstützt mehrere Suchmasken, von der klassischen Stichwortsuche über die facettierte Suche bis hin zu stärker geführten Ansätzen, um zielgruppenspezifischen Anwendungsfällen durch geeignete UI-Konzepte gerecht zu werden. Neben konzeptionellen Ansätzen behandelt dieser Artikel erste Implementierungs- und Evaluationsergebnisse

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

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

Material Hub – Ordnung im Chaos der Werkstoffdatenquellen

Neuartige Materialien spielen eine entscheidende Rolle in Innovationsprozessen und sind die Voraussetzung für eine Vielzahl neuer Produkte. Der Standort Dresden stellt mit der Exzellenz-Universität TU Dresden und einer Vielzahl an außeruniversitären Einrichtungen ein bedeutendes europäisches Zentrum auf dem Gebiet der Materialforschung dar. Das breite wissenschaftliche und technologische Spektrum sowie die enorme Forschungsdichte in Kombination mit einer hohen fachlichen Vernetzung führen einerseits zu Synergieeffekten unter den Wissenschaftlern und verschaffen andererseits der Wirtschaft einen enormen Standortvorteil. Sollen diese Vorteile voll ausgenutzt werden, bedarf es eines vereinheitlichten, intuitiven Informationszugangs. Aktuell werden Materialdaten jedoch typischerweise auf einer Vielzahl separierter, teilweise eingeschränkt zugänglicher Datenbestände gehalten und sind nach heterogenen Schemas und in variierendem Detailgrad beschrieben. Zwar existieren bereits Rechercheportale, diese sind jedoch domänenspezifisch, kostenpflichtig oder bieten nur auf spezielle Zielgruppen zugeschnittene Bedienoberflächen, die für andere Nutzer kaum bedienbar sind. Verteilte Recherchen über mehrere Datenquellen und Portale sind zeitaufwändig und mühsam. Abhilfe soll die hier vorgestellte integrierte Material-Recherche-Plattform Material Hub schaffen. Sie muss den Anforderungen von Herstellern und Zulieferern, deren Daten sie enthält ebenso entsprechen wie den Anforderungen der Anwender aus Forschung, Industrie und Handwerk. Diese den Wissenschaftsraum Dresden integrierende Plattform soll weitere erstklassige Forschungs- und Innovationsleistungen stimulieren, Kooperationen begünstigen und die Vermarktung innovativer Ideen und Lösungen wesentlich erleichtern. Außerdem soll Material Hub die Sichtbarkeit und Reichweite der Dresdner Materialforschung erhöhen und so die bereits vorhandene Leistungsfähigkeit signifikant stärken. Gegenstand dieses Artikels ist das technische Grundkonzept des Material Hub. Ein wesentlicher Aspekt besteht dabei in der Zusammenführung verschiedener Datenquellen in einem zentralen Rechercheportal. Integriert werden Forschungsdaten, Herstellerinformationen und Anwendungsbeispiele, die sowohl hinsichtlich Domäne als auch hinsichtlich Detailgrad und 1 gefördert aus Mitteln der Europäischen Union und des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung zugrundeliegendem Schema heterogen sind. Dazu wird in Abstimmung mit Werkstoffwissenschaftlern ein Schema zur Materialbeschreibung sowie eine semantische Wissensbasis konzipiert, die z. B. Synonyme und inhaltliche Zusammenhänge modelliert. Basierend darauf werden die Datenbestände indexiert und für die Recherche zugänglich gemacht. Die Benutzeroberfläche unterstützt mehrere Suchmasken, von der klassischen Stichwortsuche über die facettierte Suche bis hin zu stärker geführten Ansätzen, um zielgruppenspezifischen Anwendungsfällen durch geeignete UI-Konzepte gerecht zu werden. Neben konzeptionellen Ansätzen behandelt dieser Artikel erste Implementierungs- und Evaluationsergebnisse

Material Hub – Ordnung im Chaos der Werkstoffdatenquellen

Neuartige Materialien spielen eine entscheidende Rolle in Innovationsprozessen und sind die Voraussetzung für eine Vielzahl neuer Produkte. Der Standort Dresden stellt mit der Exzellenz-Universität TU Dresden und einer Vielzahl an außeruniversitären Einrichtungen ein bedeutendes europäisches Zentrum auf dem Gebiet der Materialforschung dar. Das breite wissenschaftliche und technologische Spektrum sowie die enorme Forschungsdichte in Kombination mit einer hohen fachlichen Vernetzung führen einerseits zu Synergieeffekten unter den Wissenschaftlern und verschaffen andererseits der Wirtschaft einen enormen Standortvorteil. Sollen diese Vorteile voll ausgenutzt werden, bedarf es eines vereinheitlichten, intuitiven Informationszugangs. Aktuell werden Materialdaten jedoch typischerweise auf einer Vielzahl separierter, teilweise eingeschränkt zugänglicher Datenbestände gehalten und sind nach heterogenen Schemas und in variierendem Detailgrad beschrieben. Zwar existieren bereits Rechercheportale, diese sind jedoch domänenspezifisch, kostenpflichtig oder bieten nur auf spezielle Zielgruppen zugeschnittene Bedienoberflächen, die für andere Nutzer kaum bedienbar sind. Verteilte Recherchen über mehrere Datenquellen und Portale sind zeitaufwändig und mühsam. Abhilfe soll die hier vorgestellte integrierte Material-Recherche-Plattform Material Hub schaffen. Sie muss den Anforderungen von Herstellern und Zulieferern, deren Daten sie enthält ebenso entsprechen wie den Anforderungen der Anwender aus Forschung, Industrie und Handwerk. Diese den Wissenschaftsraum Dresden integrierende Plattform soll weitere erstklassige Forschungs- und Innovationsleistungen stimulieren, Kooperationen begünstigen und die Vermarktung innovativer Ideen und Lösungen wesentlich erleichtern. Außerdem soll Material Hub die Sichtbarkeit und Reichweite der Dresdner Materialforschung erhöhen und so die bereits vorhandene Leistungsfähigkeit signifikant stärken. Gegenstand dieses Artikels ist das technische Grundkonzept des Material Hub. Ein wesentlicher Aspekt besteht dabei in der Zusammenführung verschiedener Datenquellen in einem zentralen Rechercheportal. Integriert werden Forschungsdaten, Herstellerinformationen und Anwendungsbeispiele, die sowohl hinsichtlich Domäne als auch hinsichtlich Detailgrad und 1 gefördert aus Mitteln der Europäischen Union und des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung zugrundeliegendem Schema heterogen sind. Dazu wird in Abstimmung mit Werkstoffwissenschaftlern ein Schema zur Materialbeschreibung sowie eine semantische Wissensbasis konzipiert, die z. B. Synonyme und inhaltliche Zusammenhänge modelliert. Basierend darauf werden die Datenbestände indexiert und für die Recherche zugänglich gemacht. Die Benutzeroberfläche unterstützt mehrere Suchmasken, von der klassischen Stichwortsuche über die facettierte Suche bis hin zu stärker geführten Ansätzen, um zielgruppenspezifischen Anwendungsfällen durch geeignete UI-Konzepte gerecht zu werden. Neben konzeptionellen Ansätzen behandelt dieser Artikel erste Implementierungs- und Evaluationsergebnisse

Reproducibility of fluorescent expression from engineered biological constructs in E. coli

We present results of the first large-scale interlaboratory study carried out in synthetic biology, as part of the 2014 and 2015 International Genetically Engineered Machine (iGEM) competitions. Participants at 88 institutions around the world measured fluorescence from three engineered constitutive constructs in E. coli. Few participants were able to measure absolute fluorescence, so data was analyzed in terms of ratios. Precision was strongly related to fluorescent strength, ranging from 1.54-fold standard deviation for the ratio between strong promoters to 5.75-fold for the ratio between the strongest and weakest promoter, and while host strain did not affect expression ratios, choice of instrument did. This result shows that high quantitative precision and reproducibility of results is possible, while at the same time indicating areas needing improved laboratory practices.Peer reviewe