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

3.2.2.3. Studenten

Der Student benutzt das wissensbasierte System, um zu lernen. Er verfolgt das Ziel, sein Wissen in dem Fachgebiet zu erweitern, um ein Experte zu werden.107 Hieraus ergibt sich, daß der Lösungsweg transparent sein muß und wichtige Prinzipien des Anwendungsbereichs dargestellt werden müssen.108 Auch Defini­tionen und kausale Zusammenhänge (tiefes Wissen) sind von Bedeutung.

Diese Anforderungen scheinen allerdings Untersuchungen zu widersprechen, die ergeben haben, daß die Schlußfolgerungen von Experten meist auf Heuristiken (Regeln) basieren109 und sie diese zum Teil nicht mehr rechtfertigen können.110 Diese Tatsache wirft die Frage auf, wofür die Studenten eine Rechtfertigung der Regeln benötigen. Das in den Rechtfertigungen enthaltene tiefe Wissen ist unter anderem als memo-technische Hilfe notwendig, damit der Student die Regel behalten kann.111

104     Vgl. THUY, N.H.C.; SCHNUPP, P.: Wissensverarbeitung und Expertensysteme, a.a.O., S. 45.

105       Vgl. MOORE, D.J.; SWARTOUT, W.R.: Explanations in Expert Systems: A Survey, NTIS, Dec. 88, AD-A206 283/4/WCC, Microfice, S. 11.

106      Vgl. BRUFFAERTS, A.; HENIN, E.; PIROTTE, A.: A Sound Basis for the Generation of Explanations in Expert Systems, a.a.O., S. 288.

107       Vgl. WALDHÖR, K.; ANSCHÜTZ, H.: User Centered Explanations in Knowledge Based Systems, a.a.O., S. 809.

108       Vgl. PUPPE, F.: Einführung in Expertensysteme, a.a.O., S. 130.

109      Vgl. HARMON, P.; KING, D.: Expertensysteme in der Praxis, a.a.O., S. 39

110       Vgl. KURBEL, K.: Entwicklung und Einsatz von Expertensystemen, a.a.O., S. 77f.