Summary
Zusammenfassung
1 Stand der Erklärungsfähigkeit
2 Anforderungen der Benutzer an die
Erklärungsfähigkeit
3 Aufgabenunabhängiges Wissen für die
Erklärungsfähigkeit
3.1 Wissen über den Benutzer
3.2 Wissen über die Relevanz der
Elemente der Schlußfolgerungskette
3.3 Wissen über die Sprache
3.4 Wissen über mögliche
Darstellungsformen von Erklärungen
3.5 Wissen über Erklärungstechniken und
-strategien
4 Beispiel
4.1 Argumentationsschema
4.2 Relevanzwerte
4.3 Benutzermodell
4.4 Erklärungsstrategie
4.5 Erklärungen
5 Schlußbetrachtung
Literaturverzeichnis
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3.2 Wissen über die Relevanz der Elemente der Schlußfolgerungskette
Selbst unter der Bedingung, daß das nötige Wissen für eine Erklärung sich explizit im wissensbasierten System befindet und durch das Benutzermodell auch die benutzerspezifische Form der Erklärung bekannt ist, wird die Erklärung in einer Vielzahl der Fälle nicht befriedigend sein. Der Grund hierfür ist, daß dem System zumeist das Wissen fehlt, um zwischen den für die Erklärungen geeigneten und ungeeigneten Informationen zu unterscheiden und überflüssige oder unverständliche Informationen herauszufiltern. Betrachtet man beispielsweise die Schlußfolgerungskette eines regelbasierten Systems, so fällt auf, daß einige Regeln inhaltlich wichtiger sind als andere, daß es inhaltliche "Meilensteine" der Schlußfolgerung gibt. Andere Regeln sind ganz oder teilweise nur für die interne Arbeit des Systems relevant ("Housekeeping"). Eine Erklärung sollte grundsätzlich so detailliert sein, daß sie einen Kontakt zum Wissen des Benutzers herstellt,[7] aber nur soviel Informationen enthalten, wie es zum Verständnis der Zusammenhänge notwendig ist.
Eine Möglichkeit, die Relevanz von Wissenselementen zu berücksichtigen, besteht darin, die einzelnen Elemente der Wissensbasis mit Relevanzwerten zu versehen. Ein solches Vorgehen ist aber nicht unproblematisch; die Relevanz einer Regel für unterschiedliche Erklärungen kann differieren, weil sie zum Teil kontextabhängig ist. Es erscheint aber sehr schwierig, Relevanzwerte für alle möglichen Kontexte zu antizipieren. Darüber hinaus bleibt unberücksichtigt, daß sich die Relevanzwerte für Benutzergruppen unterscheiden können. Inwieweit Relevanzwerte in Benutzermodelle eingehen können, hängt von der Art der Modelle ab. Je benutzerspezifischer Modelle gestaltet sind, desto weniger erscheint eine Integration möglich, da in einem solchen Fall für nahezu jeden Benutzer individuelle Relevanzwerte ermittelt werden müßten.
Der Ersatz von Relevanzwerten, beispielsweise durch negative Logarithmen der Sicherheitsfaktoren von Regeln, wie es bei TEIRESIAS verfolgt wird,[9] erscheint nicht sinnvoll. In einer Untersuchung über das Lösen physikalischer Probleme durch Experten konnte gezeigt werden, daß Experten auf Problemstellungen häufig physikalische Gesetze anwenden.[6] Ein solches Gesetz, als Regel repräsentiert, besitzt einen maximalen Sicherheitsfaktor, somit einen minimalen (errechneten) Relevanzwert und würde deshalb mit großer Wahrscheinlichkeit in einer Erklärung nicht berücksichtigt, obwohl es sowohl für die eigentliche Problemlösung als auch für deren Verständnis notwendig ist. Des weiteren lassen sich sowohl der Kontext als auch unterschiedliche Benutzergruppen nicht berücksichtigen.
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