3.2.2. Die Anforderungen an die Erklärungsfähigkeit aus Sicht der Anwender
Die Anwender der wissensbasierten Systeme stellen die eigentliche Zielgruppe der Erklärungskomponente dar. Diese Zielgruppe ist aber in ihren Anforderungen sehr heterogen. Je nach Wissensstand und Ziel der Anwendung ergeben sich unterschiedliche Anforderungen.89
PARIS stellte bei einer Untersuchung von Kinder- und Erwachsenenlexika fest, daß Erklärungen für Anfänger und erfahrene Personen sich fundamental in der Art der enthaltenen Informationen unterscheiden90 und nicht nur in der Anzahl der Details, wie vorher angenommen wurde.91 Während Erklärungen für qualifizierte Benutzer hauptsächlich strukturelle Informationen enthalten, d.h. Informationen über die Bestandteile und Eigenschaften, bestehen sie für naive Benutzer größtenteils aus Prozeßinformationen, also Informationen darüber, wie das Objekt arbeitet. Der Grund hierfür ist, daß bei einem Qualifizierten angenommen wird, daß er die funktionalen Informationen bereits besitzt.92
Ein weiterer Unterschied liegt in der Komplexität der Erklärungen, die ebenso abhängig von dem Vorwissen des Benutzers ist.93
Die Anforderungen an die Erklärungsfähigkeit sind auch von den Erwartungen des Benutzers abhängig. Geht er von einem korrekten System aus, so hält er das Ergebnis ebenso für korrekt. In diesem Fall möchte er seinen Denkfehler korrigieren, falls er ein anderes Ergebnis als das vom System gegebene erwartet hat. Geht er von einem fehlerhaften oder unvollständigen System aus, so sucht er den Fehler auf der Seite des Systems und wünscht eine Unterstützung bei der Fehlersuche.94
84 Vgl. WAHLSTER, W.: Natürlichsprachliche Argumentation in
Dialogsystemen, a.a.O., S. 6.
85 Vgl, ELLIS, C: Explanation in Intelligent Systems, a.a.O.,
S. 109.
86 Vgl. WAHLSTER, W.: Natürlichsprachliche Argumentation in
Dialogsystemen, a.a.O., S. 6.
87 Vgl. WICK, M.R.; THOMPSON, W.B.: Reconstructive Explanation: Explanation as Complex Problem Solving, in:
SRIDHARAN, N.S. (ED.): Proceedings of the Eleventh
International Joint Conference on Artificial Intelligence
(IJCAI-89), Aucjust 20.-25., 1989, Detroit, Michigan, Vol. 1, San
Mateo, California 1989, S. 136 (135-140).
88 Vgl. COY, W.; BONSIEPEN, L.: Erfahrung und Berechnung:
Kritik der Expertensystemtechnik, a.a.O., S. 68.
89 Vgl. WALDHÖR, K.; ANSCHÜTZ, H.: User Centered Explanations in Knowledge Based Systems, a.a.O., S. 809.
Vgl. auch ELLIS, C: Explanation in Intelligent Systems, a.a.O., S. 117.
90 Vgl. PARIS, C.L.: Combining Discourse Strategies to
Generate Descriptions to Users Along a Naive/Expert Spectrum, in: McDERMOTT, J. (ED.): Proceedings of the Tenth
International Joint Conference on Artificial Intelligence
(IJCAI-87), 23.-28. Aug. 1987, Milan, Vol. 2, Los Altos,
California 1987, S. 627 (626-632).
91 Vgl. WALLIS, J.W.; SHORTLIFFE, E.H.: Explanatory Power
for Medical Expert Systems, a.a.O., S. 132ff.
92 Vgl. PARIS, C.L.: The Use of Explicit User Models in a
Generation System for Tailoring Answers to the User's Level
of Expertise, in: KOBSA, A.; WAHLSTER, W. (EDS.): User
Models in Dialog Systems, Berlin/Heidelberg/New York/London/Paris/Tokyo/Hong Kong 1989, S. 206ff (200-232).
93 Vgl. WALLIS, J.W.; SHORTLIFFE, E.H.: Explanatory Power
for Medical Expert Systems, a.a.O., S. 130.
94 Vgl. LADWIG, B.; MELLIS, W.: Negative Erklärungen in einem
EMYCIN-artigen Expertensystem-Shell, a.a.O., S. 154.
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