Die Nachbereitung von Experteninterviews im expertenzentrierten Wissensmanagement

The post-processing of expert interviews in expert centric knowledge management

  • Der Wandel von der bisherigen Industriegesellschaft hin zu einer Wissensgesellschaft wird von einer Reihe von Trends begleitet, auf die Unternehmen mit geeigneten Lösungen reagieren müssen. Eine dieser Entwicklungen ist die zunehmende Dynamisierung der Arbeitswelt, die Unternehmen und öffentliche Behörden gleichermaßen vor die Herausforderung stellt, wertvolle Expertise zu bewahren und sie möglichst effizient an neue Mitarbeiter zu vermitteln. Vor dieser Problemstellung wird in dieser Arbeit ein Wissensmanagement-Szenario beschrieben, bei dem das Expertenwissen mittels Experteninterviews zeitsparend erhoben und in Form eines hypermedialen Informationssystems zur effizienten Wissensnutzung unDer Wandel von der bisherigen Industriegesellschaft hin zu einer Wissensgesellschaft wird von einer Reihe von Trends begleitet, auf die Unternehmen mit geeigneten Lösungen reagieren müssen. Eine dieser Entwicklungen ist die zunehmende Dynamisierung der Arbeitswelt, die Unternehmen und öffentliche Behörden gleichermaßen vor die Herausforderung stellt, wertvolle Expertise zu bewahren und sie möglichst effizient an neue Mitarbeiter zu vermitteln. Vor dieser Problemstellung wird in dieser Arbeit ein Wissensmanagement-Szenario beschrieben, bei dem das Expertenwissen mittels Experteninterviews zeitsparend erhoben und in Form eines hypermedialen Informationssystems zur effizienten Wissensnutzung und -verteilung aufbereitet wird. Obwohl Interviews im Knowledge Engineering mittlerweile eine etablierte Wissensakquisitionsmethode darstellen, liegen bislang kaum Methoden und Empfehlungen vor, wie die Weiterbearbeitung der erhobenen Informationen zu erfolgen hat, und welche Werkzeuge zur Unterstützung des Wissensingenieurs benötigt werden. Ein wesentlicher Beitrag dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines Vorgehensmodells der Nachbereitung von Experteninterviews, das den Transformationsprozess des erhobenen Wissens beschreibt. Das vorgestellte Modell unterteilt den Nachbereitungsprozess in klar abgegrenzten Phasen und definiert die in jeder Phase durchzuführenden Tätigkeiten. Eine weitere Fragestellung betrifft die Art der richtigen Repräsentation des erhobenen Wissens. Denn einerseits gilt es, die für das Anwendungsgebiet wichtigsten Konzepte zu finden, andererseits hat der Wissensingenieur die Aufgabe, das erhobene Wissen in Hinblick auf eine effiziente Wissensnutzung in handhabbare Einheiten aufzuteilen und miteinander zu verknüpfen. Für die Repräsentation des erhobenen Wissens wird in dieser Arbeit die Verwendung unterschiedlicher Modelle vorgeschlagen, in denen jeweils spezifische Aspekte des Wissens berücksichtigt werden: Während im konzeptionellen Modell wichtige Konzepte des Wissensgebiets sowie ihre Beziehungen zueinander beschrieben werden, umfasst das Inhaltsmodell konkrete Objekte der Wissensvermittlung, wie Knoten oder Abbildungen. Im Navigationsmodell schließlich werden Objekte des Inhaltsmodells miteinander verknüpft, wodurch mögliche Navigationspfade für die Wissensnutzung modelliert werden. Der Nachbereitungsprozess basiert zwar auf dem Wissen und auf der Erinnerung des Wissensingenieurs an die Expertenäußerungen im Interview, die redaktionelle Bearbeitung und Strukturierung von Informationsobjekten bedeutet jedoch vor allem auch Wissensnutzung. Der Wissensingenieur muss häufig auf bereits vorhandene Informationsobjekte zugreifen, die beispielsweise Hintergrundinformationen enthalten oder als Beispiel für die konkrete Formulierung von Knoteninhalten dienen. Beider Durchführung der erforderlichen Such-, Lese- und Navigationsprozesse in der Wissensbasis wird der Wissensingenieur mit Problemen der Orientierung und kognitiven Überlastung konfrontiert, die bislang in der Literatur einseitig behandelt wurden. Unter dem Konzept der globalen Sicht werden in dieser Arbeit Lösungsansätze vorgestellt und zu einem ganzheitlichen Modell verdichtet. Auf der Grundlage des vorgestellten Vorgehensmodells der Nachbereitung wurde das Werkzeug WISSAT entwickelt, das den Wissensingenieur im Nachbereitungsprozess unterstützt. In Bezug auf die globale Sicht stellt WISSAT eine Reihe von Werkzeugen und Hilfsmitteln bereit, die dem Wissensingenieur die Wissensnutzung erleichtern.show moreshow less
  • The shift from the industrial society towards a knowledge society is accompanied by several trends that pose challenges to which companies and institutions have to come up with suitable solutions. One of these trends is the increasing dynamics of the business environment. The industrial a well as the public sector have to develop strategies for preserving and distributing knowledge to their knowledge workers. Pertaining to these challenges, this thesis describes a knowledge management scenario in which expert knowledge is efficiently elicited. It is then processed, enriched and built into a hypermedia information system for fast and efficient retrieval and use. Although expert interviews areThe shift from the industrial society towards a knowledge society is accompanied by several trends that pose challenges to which companies and institutions have to come up with suitable solutions. One of these trends is the increasing dynamics of the business environment. The industrial a well as the public sector have to develop strategies for preserving and distributing knowledge to their knowledge workers. Pertaining to these challenges, this thesis describes a knowledge management scenario in which expert knowledge is efficiently elicited. It is then processed, enriched and built into a hypermedia information system for fast and efficient retrieval and use. Although expert interviews are an established knowledge acquisition method, there are hardly any methods and guidelines for processing the elicited information, nor are there adequate tools to support the knowledge engineer. An important contribution of this thesis is the presentation of a model for post-processing expert interviews that describes the transformation process the knowledge has to go through. The presented model divides the post-processing into clearly defined phases and proposes tasks for each of them. An important task in the context of post-processing is to find the optimal way of representing the acquired knowledge. On the one hand the knowledge engineer has to find the most important concepts of the domain. On the other hand the knowledge engineer has to form the knowledge into small, comprehensible units and integrate them into an existing hypermedia system. Several models are proposed that cover different aspects regarding the representation of the elicited knowledge. In the conceptional model the most important concepts and their relationships are described. The content model comprises actual information objects like nodes and images. The navigation model links the objects of the content model to each other, thereby preparing possible navigation paths for the knowledge user. Although the post-processing is based on the knowledge and the recollection of the knowledge engineer of the elicited expert knowledge, the eliciting and structuring of the information objects heavily depends on the utilisation of existing knowledge objects in the information system. The knowledge engineer often has to use already existing information objects to access background information, or find examples on how to write, edit, or structure a new object. While searching, reading, and navigating existing information system entries, the knowledge engineer typically encounters orientation problems and cognitive overload. These problems have so far been researched regarding certain isolated aspects. This thesis introduces a holistic model combining all relevant aspects. Based on the proposed phase model, the software tool WISSAT has been developed to support the knowledge engineer during the post processing of interviews. Additionally, several tools are included that facilitate knowledge use.show moreshow less

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Metadaten
Author:Raymond Bimazubute
URN:urn:nbn:de:bvb:29-opus-1657
Advisor:Herbert Stoyan
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Year of Completion:2005
Publishing Institution:Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Granting Institution:Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Technische Fakultät
Date of final exam:2005/06/27
Release Date:2005/07/01
Tag:Experteninterviews; Knowledge Engineering; Nachbereitung; Wissensmanagement
SWD-Keyword:Hypermedia; Wissensmanagement
Institutes:Technische Fakultät / Technische Fakultät -ohne weitere Spezifikation-
Dewey Decimal Classification:Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / Informatik, Wissen, Systeme / Datenverarbeitung; Informatik
open_access (DINI-Set):open_access

$Rev: 13581 $