1. Einleitung
2. Darstellung der Grundlagen
2.1. Definitionen und Abgrenzungen
2.1.1. Definition und Einordnung von
          wissensbasierten Systemen
2.1.2. Zum Begriff 'Erklärung'
2.1.3. Wissen in wissensbasierten
          Systemen
2.2. Die Erklärungskomponente innerhalb
       eines wissensbasierten Systems
3. Die Erklärungsfähigkeit wissensbasierter
    Systeme
3.1. Die Bedeutung der Erklärungsfähigkeit
3.2. Anforderungen an die Erklärungs-
       fähigkeit von Wissensbasierten
       Systemen 
3.2.1. Die Anforderungen an die
          Erklärungsfähigkeit aus Sicht des
          Knowledge Engineer
3.2.2. Die Anforderungen an die
          Erklärungsfähigkeit aus Sicht der
          Anwender
3.2.2.1. Experten
3.2.2.2. Unwissende Anwender und
             Anwender mit Grund­kenntnissen
3.2.2.3. Studenten
3.3. Augenblicklicher Stand der Erklärungs-
       fähigkeit in eingesetzten
       wissensbasierten Systemen
3.3.1. Trace
3.3.2. Rule Expansion
3.3.3. Canned Text
3.4. Grenzen der augenblicklichen
       Erklärungsfähigkeit in eingesetzten
       wissensbasierten Systemen
4. Die Anforderungen an das
    abzubildende Wissen für eine bessere
    Erklärungsfähigkeit
4.1. Zur Beantwortung von Fragen
       benötigtes Wissen
4.1.1 Ursachen für Fragen
4.1.2. Frage- und Antworttypen
4.1.3. Für die Beantwortung von Fragen
          benötigten Wissensarten
4.1.3.1. Verbesserung der Erklärungs-
             fähigkeit durch Metawissen
4.1.3.2. Die Bedeutung von tiefem Wissen
             für Erklärungen
4.1.4. Die Bedeutung einer getrennten
          Darstellung der verschiedenen
          Wissensarten
4.2. Zur Auswahl der relevanten
       Informationen benötigtes Wissen
4.2.1. Wissen über den Benutzer
4.2.1.1. Modell als Hilfsmittel zur
             Abbildung der
             Benutzereigenschaften
4.2.1.2. Wissen über den Benutzer
4.2.1.3. Dimensionen eines
             Benutzermodells
4.2.1.4. Die Speicherung des Wissens
4.2.1.5. Die Bedeutung von Benutzer-
             modellen im praktischen Einsatz
4.2.2. Wissen über die Komplexität und
          Relevanz von Regeln
4.3. Zur Generierung von Erklärungen
       benötigtes Wissen
4.3.1. Wissen über Erklärungstechniken
          und -strategien
4.3.2. Wissen über die Sprache
4.3.3. Wissen für grafische Erklärungen
5. Die Realisierung der Erklärungs-
    komponente an dem Beispiel XPLAIN
5.1. Die Idee von XPLAIN
5.2. Der Aufbau von XPLAIN
5.3. Die Arbeitsweise des automatischen
       Programmierers
5.4. Die Erstellung von Erklärungen mit
       XPLAIN
5.5. Weiterentwicklungen des XPLAIN-
       Ansatzes
6. Schlußbetrachtung
7. Literaturverzeichnis
8. Anlage
9. Abkürzungsverzeichnis
10. Abbildungsverzeichnis

2.2. Die Erklärungskomponente innerhalb eines wissensbasierten Systems

Wissensbasierte Systeme bestehen entsprechend dem allgemeinen Konsens der meisten Autoren aus folgenden Komponenten:

1. der Wissensbasis
2. der Inferenz- oder Problemlösungskomponente
3. der Wissenserwerbs- oder Wissensaquisationskomponente
4. der Dialog- oder Interviewkomponente, und
5. der Erklärungskomponente51

Abb. 2: Aufbau eines wissenbasierten Systems 52

Von diesen fünf Komponenten werden die Wissensbasis und die Inferenz- oder Problemlösungskomponente häufig als die Minimal­konfiguration eines wissensbasierten Systems betrachtet.53

Die Wissensbasis enthält fachspezifisches Expertenwissen, fallbezogenes Wissen über die zu bearbeitende Aufgabe, welches z.B. die Benutzer eingegeben haben und Zwischen- und End­ergebnisse des Schlußfolgerungsprozesses.54 Von der Qualität und Menge des fachspezifischen Wissens hängt im hohen Maße die Leistungsfähigkeit des wissensbasierten Systems ab. Ziel ist es, das gesamte Wissen des Fachbereichs in der Wissensbasis abzubilden.

Die Inferenz- oder Problemlösungskomponente hat die Aufgabe, aus dem in der Wissensbasis enthaltenen Wissen Schluß­folgerungen zu ziehen55 und umfaßt alle Informationsver­arbeitungskonzepte, welche zur Lösung der Aufgabenstellung angewendet werden.56

Die Wissensaquisations- oder Wissenserwerbskomponente unter­stützt den Knowledge Engineer bei der Erstellung der Wissens­basis.57 Auch später im Rahmen der Wartung kann neues Wissen aufgenommen, vorhandenes gelöscht und obsolentes aus der Wissensbasis entfernt werden.58

Die Dialog- oder Interviewkomponente steuert den Dialog zwischen dem Benutzer und dem System oder liest automatisch Daten ein.59

Die Erklärungskomponente soll dem Benutzer bei der Anwendung und dem Wissensingenieur bei der Entwicklung und Pflege der Wissensbasis eine Transparenz des Problemlösungsverhaltens geben.

Sie sollte als eigenständiges Programmmodul innerhalb des Gesamtsystems realisiert werden, so daß Änderungen in der Wissensbasis sich nicht auf die Erklärungskomponente auswirken können.60

51        Vgl. RETTI, J.:  Knowledge Engineering und Expertensysteme, in:  RETTI,   J.,  ET AL.   (HRSG.):  Artificial Intelligence. Eine Einführung,   Reihe Leitfäden   der   angewandten   Informatik, Stuttgart 1984, S. 76 (73-98). Vgl. auch SCHNUPP, P.;   LEIBRANDT, U.: Expertensysteme. Nicht nur für Informatiker, Berlin/Heidelberg/New York 1988, S. 13. Vgl. auch KURBEL, K.: Entwicklung und Einsatz von Expertensystemen, a.a.O., S. 27f.

52       STAHLKNECHT, P.:   Einführung in die Wirtschaftsinformatik, a.a.O., S. 373. (Vom Verfasser leicht verändert.)

53       Vgl. WATERMAN, D.A.: A Guide to Expert Systems, a.a.O., S. 19.
Vgl.  auch DAVIS,  R.:  Knowledge-Based Systems, in: SCIENCE Vol. 231, 1986, S. 958 (957-963).

54       Vgl. PUPPE, F.:  Einführung in Expertensysteme, a.a.O., S. 12.

55       Vgl. STAHLKNECHT, P.: Einführung in die Wirtschaftsinformatik, a.a.O.. S. 3 74.

56       Vgl. ZELEWSKI, S.: Einsatz von Expertensystemen in den Unternehmen: Anwendungsmöglichkeiten, Bewertungsaspekte und Probleme künstlicher Intelligenz, Stuttgart 1989, S. 117.

57       Vgl. MERTENS, P.; ALLGEYER, K.: Künstliche Intelligenz in der Betriebwirtschaft, in: ZFB, Heft 7, 53. Jg., 1983, S. 689 (686-709).

58       Vgl. KURBEL, K.: Entwicklung  und  Einsatz  von  Expertensystemen, a.a.O., S. 27.

59       Vgl. PUPPE, F.: Einführung in Expertensysteme, a.a.O., S. 12.

60       Vgl. HUBER, K.-P.: Erklärungskomponente für das Expertensystem XUMA unter Berücksichtigung verschiedener Benutzerklassen, a.a.O., S. 14.