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. Zur Generierung von Erklärungen benötigtes Wissen

Nachdem der Inhalt der Erklärung festgelegt wurde, stellt sich nun die Frage, wie dieser Inhalt den Benutzern verständlich gemacht werden kann. Für diesen Zweck benötigt das wis­sensbasierte System zusätzlich zum Wissen über das Fachgebiet auch Wissen darüber, wie klare Erklärungen erzeugt werden können.329 Dieses Wissen umfaßt Informationen über effektive Erklärungsstrukturen, in weicher Reihenfolge die Komponenten der Erklärung präsentiert werden und wie die interne Repräsentation in eine verständliche natürliche Sprache zu transformieren ist.330
sind je kleiner die Zahl ist.

326      Vgl. SWARTOUT, W.R.: A Digitalis Therapy Advisor with Explanations, a.a.O., S. 820

327      Vgl. DAVIS, R.; BUCHANAN, B.; SHORTLIFFE, E.: Production Rules as a Representation for a Knowledge-Based Consultation Program, a.a.O., S. 26.

328      Vgl. WEINER, J.L.: BLAH, A System Which Explains its Reasoning, a.a.O., S. 27.

329      Vgl. BERRY, D.C.; BROADBENT, D.E.: Expert Systems and the Man-Machine Interface, a.a.O, S. 22.

330      Vgl. GILBERT, N.: Explanation as process, a.a.O., S. 71.