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

4.3.3. Wissen für graphische Erklärungen

Bei der Erstellung von Erklärungen stellt sich häufig die Frage, in welcher Form sie präsentiert werden können. Graphiken stellen eine interessante Alternative zu Texten dar. Sie können bei der Vermittlung von Wissen sehr hilfreich sein. Eine Animation kann beispielsweise ein gutes Verständnis von die Funktionsweise des Herzens geben.352 Es gibt auch einige Bereiche, in denen Graphik eine so bedeutende Rolle spielt, daß verbale Erklärungen nur schwer erstellbar sind. Als Beispiel sei hier die Navigation genannt.353

Graphische Erklärungen können in unterschiedlicher Form gegeben werden. ALEXANDER354 nennt folgende Hauptformen:

1. Grafen: Historische Trends und Voraussagen
2. Bäume: für Hierarchien, Programm Trace
3. Modelle: Diagramme, zum Teil animiert, Videos
4. Karten: geographische Verteilung, Radarschirme
5. Farbcodes: Farben können Unterscheidungen hervorheben, Fehler anzeigen

Die graphische Darstellung des Trace ist eine häufig verwendete Technik. Diese graphische Sicht auf den Schlußfolgerungsbaum kann dem Benutzer helfen, die Beziehungen zwischen dem Problem und   den   Aktionen des Systems zu verstehen.355  Abb. 21 zeigt schematisch die graphische Darstellung eines Trace.

Abb. 21: Graphische Darstellung einer Schußfolgerungs­kette356

Das Problem bei dieser Form der Darstellung der Schlußfolgerungskette liegt in der Vielzahl der Regeln, die getestet und eventuell aktiviert werden. Schon bei sehr kleinen Problemen reicht der Bildschirm nicht mehr aus, um den Ableitungsbaum komplett darzustellen. Es besteht zwar die Möglichkeit, mit Hilfe der Fenstertechnik Teile des Gesamtbildes zu zeigen. Dies Darstellung in Ausschnitten ist aber für den Benutzer sehr unübersichtlich und verwirrend.357

Graphik kann auch im Vorfeld der Erklärung, unter dem Gesichts­punkt der Reduzierung des Bedarfs an Erklärungen, gesehen werden.358 Beim wissensbasierten System DEX.C3 zur Fehler-diagnose in automatischen Getrieben wird während des gesamten Dialoges das Getriebe in perspektivischer Darstellung gezeigt. Während des Dialoges werden die Bauteile, die gerade untersucht werden, durch Blinken hervorgehoben. Auf diese Weise ist der Benutzer jederzeit über den Fortgang der Untersuchung infor­miert und kann die Eingrenzung des Fehlers beobachten.359 WHY-Fragen werden durch eine derartige Form der Darstellung zum Teil schon beim Entstehen der Frage beantwortet.

350      MOORE, D.J.; SWARTOUT, W.R.: Explanations in Expertsystems, a.a.O., S. 13.

351       Vgl. KIDD, A.L.: What do User Ask?, a.a.O., S. 11.

352      Vgl. ALEXANDER, I.: Graphical Explanation, in: ALVEY KNOWLEDGE BASED SYSTEMS CLUB, EXPLANATION SPECIAL INTEREST GROUP (HRSG.): The Second Alvey Explanation Workshop, Proceedings, University of Surrey, Guildford, 8th - 9th January, 1987, Herts 1987, S. 118 (117-126).

353      Vgl. HUMPHRIES, S.: Some Questions Involving Graphical Explanations, in: ALVEY KNOWLEDGE BASED SYSTEMS CLUB, EXPLANATION SPECIAL INTEREST GROUP (HRSG.): Proceedings of the Second Workshop, University of Surrey, January 8-9th, 1987, Herts 1987, S. 131 (131-135).

354      Vgl. ALEXANDER, I.: Graphical Explanation, a.a.O., S. 117.

355      Vgl. FILER, N.P.; NG, D.C.Y.: Demonstration of the"Manchester Graphical Explanations Environment" -MAGEE-, in: ALVEY KNOWLEDGE BASED SYSTEMS CLUB, EXPLANATION SPECIAL INTEREST GROUP (HRSG.): The 4th Alvey Explanation Workshop, Proceedings, University of Manchester, Sep. 14-16., 1988, Herts 1988, S. 38 (37-49).

356      EISENSTADT, M.; BRAYSHAW, M.; DODD, T.: An Advanced Graphical Tracer and Debugger for Prolog, in: ALVEY KNOWLEDGE BASED SYSTEMS CLUB, EXPLANATION SPECIAL INTEREST GROUP (HRSG.): The 4th Alvey Explanation Workshop, Proceedings, University of Manchester, Sep. 14-16., 1988, Herts 1988, S. 19.

357      Vgl. DODSON, D.C.: Explanation Explanation ..., A Brief Sketch, in: ALVEY IKBS EXPERT SYSTEMS THEME (HRSG.): Workshop on 'Explanation', Report and Proceedings, University of Surrey, 20.-21. March, 1986, Herts 1986, 3. 61 (56-62).

358      Vgl. DODSON, D.C.: Graphical Explanations Group, Research Recommendations, in: ALVEY KNOWLEDGE BASED SYSTEMS CLUB,   EXPLANATION SPECIAL  INTEREST GROUP  (HRSG.):   The Second Alvey Explanation Workshop, Proceedings, University of Surrey, Guildford, 8th - 9th January, 1987, Herts 1987, S. 115 (115-116).

359      Vgl. HENNE, P.; KLAR, W.; WITTUR, K.-H.: -DEX.C3-, Ein Expertensystem zur Fehlerdiagnose im automatischen Getriebe, a.a.O., S. 117.