Vorlesung Informatik & Gesellschaft

Präsentation zum Thema: "Vorlesung Informatik & Gesellschaft"—  Präsentation transkript:

1 Vorlesung Informatik & Gesellschaft
Volker Mattick & Volker Quade

2 Gliederung für die heutige Sitzung
1. Wissensmanagement Defintion und Motivation Wissen, Semiotik, Daten, Information, explizites / implizites Wissen Geschäfts- und Wissensprozesse Technologien für das Wissensmanagement und deren Einsatz 2. Kollaboratives Lernen Definition und Motivation Lernen, pädagogische Leitparadigmen Fähigkeit, Kompetenz, Qualifikation, Fertigkeit Prozess kollaborativen Lernens Wichtige Funktionen kollaborativer Lernumgebungen Vergleich zwischen Wissensmanagement und kollaborativem Lernen

3 Wissensmanagement

4 Definition: Wissensmanagement
Gesamtheit aller Planungen und Maßnahmen, mit Hilfe derer das Wissen und die Erfahrung einzelner Beschäftigter gesammelt, miteinander verbunden und fortentwickelt werden sollen (Herrmann et al. 2001) Also: Nicht “Wissen” selbst ist der Gegenstand der Management- Massnahmen, sondern der Umgang damit geregelt werden.

5 Wissensmanagement durch Unternehmensführung planen und verbessern
Wissensarbeit kontinuierlich verbessern Wissensarbeit ausüben Qualifizierung / Schulung Wissen analysieren nutzen entwickeln evaluieren Technik konzipieren und implementieren Organisatorische Regeln festlegen Wissensarbeit analysieren Wissensarbeit gestalten Kontinuierlich erheben und evaluieren Kontinuierliche Beteiligung Wissensmanagement durch Unternehmensführung planen und verbessern Reflektieren Projekt initiieren Planen Feedback Wissensmanagement umsetzen Adhoc Anpassungen

6 Motivation: Wissensmanagement
Was passiert mit dem durch einen Mitarbeiter gesammelten Erfahrungswissen, wenn dieser das Unternehmen verlässt? Wie kann sichergestellt werden, dass unterschiedliche Mitarbeiter, die Kontakte zu einem Kunden unterhalten, jeweils auf dem neuesten Wissensstand sind? Wie können flexible Teams realisiert werden, in denen immer die Mitarbeiter mit dem größten Erfahrungswissen zu einem spezifischen Thema zusammenarbeiten?

7 Definition(en): Wissen
Es gibt mehrere Definitionen von Wissen: „Die Gesamtheit der Kenntnisse, die jemand (auf einem gewissen Gebiet) hat“ [vgl. Duden] Oder Wissen ist gerechtfertigter wahre Meinung (auch: gerechtfertigte wahre Annahme oder gerechtfertigter wahrer Glaube) [Philosophie] Ein Geflecht von Informationen, die in den inneren Kontext eingeordnet werden. [vgl. Thomas Herrmann] Für den Begriff des Wissens findet sich im wissenschaftlichen Diskurs keine präzise und übergreifende anerkannte Definition.

8 Definition(en): Wissen
Kleinster gemeinsamer Nenner: Dem Wissen liegen Informationen zugrunde. Diese Informationen müssen derart aufeinander bezogen sein, dass sie in sich stimmig sind. (Kohärenz) Neben der inneren Übereinstimmung muss sich Wissen in Übereinstimmung mit den wahrnehmbaren Bedingungen einer Umwelt befinden

9 Definition(en): Wissen
Wissen bezeichnet die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Dies umfasst sowohl theoretische Erkenntnisse als auch praktische Alltagsregeln und Handlungsanweisungen. Wissen stützt sich auf Daten und Informationen, ist im Gegensatz zu diesen jedoch immer an Personen gebunden. Es wird von Individuen konstruiert und repräsentiert deren Erwartungen über Ursache-Wirkungs- Zusammenhänge. [Probst,Raub,Romhardt,1999]

10 Wissen Wissen Information Daten Zeichen Marktmechanismen
des Devisenmarktes Wissen Devisenkurs Information $1 = 1,70 DM 1,70 Daten „1“, „0“, „7“ Zeichen und „,“

11 Z G Exkurs: Semiotik I Semiotik := Zeichen (Z) Interpret (I)
Gegenstand (G) Syntax (oder Syntaktik) Semantik Pragmatik Charles William Morris (*1903, † 1979) (Amerikanischer Semiotiker und Linguist) Charles Sanders Peirce (* 1839 , † 1914) war Mathematiker, Philosoph und Logiker I Pragmatik Syntaktik Z G Semantik

12 Exkurs: Semiotik (Syntax)
Beziehung zwischen Zeichen untereinander Zeichen und Zeichenkombinationen Formationssregeln: Zulässige Zusammenstellungen Transformationsregeln: Zulässige Ableitungen

13 Exkurs: Semiotik (Semantik)
Beziehung zwischen Zeichen und Gegenstand Sprache Schema, um über Sprache zu sprechen Bedeutung der Formationsregeln Bedeutung der Transformationsregeln Bedingungen für die Zeichenverwendung

14 Exkurs: Semiotik (Pragmatik)
Beziehung zwischen Zeichen und Interpret Bedingungen für die Verwendung von Ausdrücken, die nichtsyntaktisch oder semantisch formuliert werden können

15 Definition: Daten Daten
Zeichen, deren Zeichenkörper eine algorithmische, maschinelle Verarbeitung zulassen

16 Definition: Information
In Erfahrung umgesetzte Wahrnehmung durch Abgleich mit vorhandener Erfahrung (Kontext)

17 Beziehungen zwischen den Ebenen der Begriffshierarchie
Zeichen, Daten, Informationen und Wissen Marktmechanismen des Devisenmarktes Devisenkurs $1 = 1,70 DM 1,70 „1“, „0“, „7“ und „,“ Vernetzung Syntax Zeichen Daten Information Wissen Beispiele Zusammenhänge Kontext Zeichenvorrat Beziehungen zwischen den Ebenen der Begriffshierarchie (Quelle: Probst, G. et. al., 1999)

18 Im kontext-orientiertes Kommunikationsmodell
Rollentausch A B mitteilendes Handeln aufnehmendes Handeln Vor- stellung ent- wickeln mitteilen aufnehmen Aus- druck Vor- stellung ent- wickeln Mittei- lung konzi- pieren Aus- druck er- zeugen dem Aus- druck folgen Ein- druck er- zeugen Daten lernen Zeichen Idee von B Idee von A Kommunika- tionskonzept Ausdrucks- abbild Information Innerer Kontext von A Innerer Kontext von B Wissen Wissen Partnerbild Partnerbild

19 Künstliche Intelligenzforschung
Annahme: Wissen und Informationsverarbeitung ist unabhängig von dem physikalischen Trägermedium. Aufgabe: Wissen und Denken so zu analysieren und zu modellieren, dass es unabhängig von einer menschlichen Existenz repräsentiert werden kann.

20 Implizites vs. Explizites Wissen – Eisbergmetapher
Implizites Wissen

21 Defintion: Implizites / explizites Wissen
Implizites Wissen ist in den Köpfen einzelner Individuen gespeichert und beinhaltet sowohl kognitive Elemente wie subjektive Einsichten, Wahrnehmungen, Intuitionen, Erfahrungen, Gefühle, Wertvorstellungen und Ideale als auch eine technische Komponente. Es lässt sich nur schwer formalisieren, ist schwer kommunizierbar und teilbar. Beispiel: Wissen, wie man Verkaufsgespräche führt. Explizites Wissen ist beschreibbares, formalisierbares, zeitlich stabiles Wissen, welches standardisiert, strukturiert und methodisch in sprachlicher Form, in Dokumentationen, Datenbanken, Patenten, Produktbeschreibungen, Formeln, aber auch in Systemen, Prozessen oder Technologien repräsentiert werden kann. Beispiel: Beschreibung technischer Systeme, Wegbeschreibung.

22 Wissensrepräsentation in soziotechnischen Systemen
Soziotechnische Systeme enthalten keine Informationen oder Wissen, sondern Daten, die so strukturiert und abrufbar sind, dass mit ihnen möglichst einfach Wissen (re-)konstruiert werden kann.

23 Explizierbarkeit und Übertragung menschlichen Wissens
Person implizites Wissen Wissen explizieren Dokumentation explizites Wissensdokumentation erfolgt durch Umwandlung von impliziten in explizites Wissen!

24 Wissen verteilen und kommunizieren
Geschäftsprozesse und Wissensprozesse koppeln Geschäftsprozesse Wissen suchen und finden Wissen strukturieren Wissen darstellen Wissen verteilen und kommunizieren Wissen gewinnen und explizieren

25 Verfügbare Technologien (1)
Dokumenten-Management-Systeme (DMS) zentrale Speicherung und koordinierter Zugriff auf schwach strukturierte Informationen Metainformationen zur Klassifizierung der Dokumente Zugriffskontrolle (Rechteverwaltung, Check-In / Check-Out) Content-Management-Systeme (CMS) qualitätsgesicherte Erstellung und Publikation von Dokumenten Inhalt und Layout der Dokumente werden getrennt verwaltet strikte Rollenteilung zwischen den Produzenten (Autoren) und den Konsumenten (Nutzern) von Inhalten

26 Verfügbare Technologien (2)
Collaboration- & Groupware-Systeme (GW) Mechanismen für die Kommunikation, Koordination, und Kooperation von Mitarbeitern in Arbeitsgruppen Werkzeuge wie oder elektronische Kontakte-Verwaltung spezifischen Anwendungen wie Gruppenkalender, gemeinsamen Bookmarks und Diskussionsforen Such- & Klassifikations-Systeme (SR) intelligente Algorithmen oder linguistische Konzepte, um Informationen zu suchen, zu organisieren, zu filtern, zu verdichten und zu visualisieren (automatische) Zuordnung von Dokumenten zu definierten Kategorien Aufbau von semantischen Netzwerke und Wissenslandkarten Agenten zur automatischen Klassifizierung

27 Verfügbare Technologien (3)
Workflow-Management-Systeme (WfMS) Entwurf, Ausführung und Kontrolle von standardisierbaren Prozessen formale Prozessbeschreibung um Informationen, Dokumente, und Ergebnisse von einer Aktivität zur nächsten Aktivität und von einem Mitarbeiter zum nächsten zu leiten Agenten & Benachrichtigungs-Systeme (AB) Informationen oder Hinweise werden den Mitarbeitern aktiv zugespielt, ohne dass sie regelmäßig danach suchen müssen (Push-Prinzip) ereignisgesteuerte oder regelbasierte Benachrichtigungen Zustellformen und -zeiten können i.d.R. frei festgelegt werden. „Awareness-Dienste“ machen den Mitarbeiter auf Handlungsoptionen und Nutzenpotenziale aufmerksam

28 Technologie-Einsatz im WM
Agenten & Benachrichtigungs- Systeme Such- & Klassifikations- Systeme Collaboration- & Groupware- Systeme Workflow-Management-Systeme Content-Management-Systeme Dokumenten-Management-Systeme Wissen suchen und finden Wissen darstellen Wissen verteilen Wissen strukturieren Wissen gewinnen und explizieren             Agentensysteme im Hintergrund, um neue Verbindungen zu finden - Wissen gewinnen     

29 Wissen verteilen und kommunizieren
Funktionen Autorenwerkzeuge gemeinsame Arbeitsbereiche automatisches Vergleichen und Verschlagworten Bewertungsfunktionen Data-Mining-Systeme Funktionen Volltextretrieval Semantische Suche Datenbanktechnologien Agenten Funktionen Ordnerstrukturen Metadaten Hyperlinks Ontologien und Thesauri Wissen gewinnen und explizieren Geschäfts-prozesse Wissen suchen und finden Wissen strukturieren Wissen darstellen Wissen verteilen und kommunizieren Funktionen Wissenslandkarten Personalisierung Portale Konvertierung und Aggregation (z.B. XML) Multimedia / WebDesign Funktionen Shared Workspaces Diskussionsforen & Chat-Rooms Change Agents Workflow

30 Kollaboratives Lernen

31 gemeinsames Verständnis
Defintion: Kollaboratives Lernen Kollaboratives Lernen := Lernen in Interaktion mit dem Ziel der Herausbildung eines gemeinsamen Verständnisses. [Kienle, 2003] mitteilendes Handeln aufnehmendes Handeln innerer Kontext von A innerer Kontext von B gemeinsames Verständnis

32 Collaborative Learning - Grundstruktur
Erzeugung gemeinsamen Wissens Individuelles Verstehen externalisieren Gemeinsames Verstehen Aktiv sein etwas herstellen kommunizieren Dokumentieren, veröffentlichen Bedeutungen erklären aushandeln argumentieren Austausch von Per-spektiven und Über-zeugungen Intuitiv verstehen Probleme erkennen Re-interpretieren struktu-riertes Wissen dokumen-tieren strukturieren artikulieren

33 Motivation: Kollaboratives Lernen
Wissensmanagementprozesse beinhalten Lernprozesse. Diese laufen idealer Weise im sozialen Kontext ab. Kollaboratives Lernen gewährleistet das. Komplexe Wissenszusammenhänge lassen meist verschiedene Perspektiven und Sichtweisen zu. Kollaboratives Lernen gewährleistet sowohl den Austausch verschiedener Perspektiven, als auch die Entwicklung eines gemeinsamen Standpunktes. Kollaboratives Lernen gewährleistet eine soziale Kontrollfunktion, die Irrtümern und Missverständnissen im Lernprozess entgegenwirkt. Durch das Lernen im sozialen Kontext werden nicht nur fachliche Aspekte behandelt, sondern auch soziale Kompetenzen herausgebildet, die insbesondere in der heutigen Berufswelt von großer Bedeutung sind.

34 Lernen Lernen Der Erwerb von Wissen und Fähigkeiten, um neue Verhaltensweise zu Ermöglichen.

35 Pädagogische Leitparadigmen
Lerntheorie: Behaviorismus Verhalten und Wissen wird als Ergebnis von verstärkenden oder bestrafenden Faktoren betrachtet.  „Lernen durch Verstärkung“ Typische Aspekte der Theorie: Lernen wird durch die Reaktionen der Umwelt beeinflusst. Lernen erfordert unmittelbare Rückmeldungen über den Lernfortschritt. Lernen braucht Erfolgserlebnisse, damit der Lernende aktiv bleibt. Erfolgserlebnisse können nur stattfinden, wenn der Lernende mit Lernmaterial konfrontiert werden, das seinem aktuellen Lernstand entspricht. Lerninhalte sind in kleine Lerneinheiten zu zergliedern, damit ihre Präsentation an den aktuellen Lernstand optimal angepasst werden können.

36 Pädagogische Leitparadigmen Behavioristische Lernsoftware
Abb.: Pawlows Hundeexperiment Abb.: klassischer Vokabeltrainer

37 Pädagogische Leitparadigmen
Lerntheorie: Kognitivismus Der Lernende wird als ein denkendes, autonomes Individuum gesehen, welches Reize von außen selbstständig verarbeitet und durch sie nicht zwangsläufig vorhersehbar zu steuern ist.  „Lernen durch Einsicht“ Typische Aspekte der Theorie: Entdeckendes Lernen wird durch den Lernenden selbst gesteuert. Lernende muss relevante Informationen selbst finden, favorisieren und neu ordnen. Lernprozess wird von Neugier / Interesse des Lernenden geleitet. (Lösungen selbst entwickelt, statt Fakten auswendig lernen) Ziel ist Ausbildung der Problemlösungsfähigkeit

38 Pädagogische Leitparadigmen
Kognitivistische Lernsoftware So genannte „Intelligente Tutorielle Systeme“ sind Weiterentwicklungen behavioristischer Systeme. Diagnose- und Anpassungsfähigkeit durch Auswertung der Antwortstruktur des Lernenden Erstellen eines Kompetenz- bzw. Kompetenzdefizitprofils und Ausrichtung des Fragenkatalog darauf

39 Pädagogische Leitparadigmen
Lerntheorie: Konstruktivismus Der Lernende ist ein aktiv konstruierendes Wesen, das im sozialen Kontext in reger Auseinandersetzung mit der Umwelt Wissen erwirbt.  „Lernen durch Erleben, Interpretieren und Konstruieren“ Typische Aspekte der Theorie: Lerninhalte sind in größere, sinnhafte Einheiten zu strukturieren. (großer Zusammenhang) Lernen geschieht in der aktiven Auseinandersetzung mit komplexen, authentischen Aufgabenstellungen. Lernförderlich ist die Konfrontation mit verschiedenen Sichten eines Problems. Lernen erfordert die Einbettung in einen sozialen Kontext und die Teilhabe an einer Gemeinschaft von Experten und Expertinnen.

40 Pädagogische Leitparadigmen Konstruktivistische Lernsoftware
Abb.: Hypermedia „Wikipedia“ Abb.: CSCL „KOLUMBUS“

41 Fähigkeit, Kompetenz, Lernen, Qualifikation
Wissen anwenden können, um Probleme zu lösen; „Befähigung etwas zu tun“ (nicht-materielle Voraussetzungen für Unter- nehmenserfolg) Häufig auch gleichgesetzt mit Wissen – d.h. Wissen existiert nur, wenn es angewandt werden kann. Lernen Der Erwerb von Wissen und Fähigkeiten, um neue Verhaltensweise zu ermöglichen Qualifikation Das Ergebnis von Lernprozessen bezeichnet man als Qualifikation. Menschliche Kompetenz Fertigkeit Kenntnis Fähigkeit Soziale Kompetenz

42 Fertigkeit (Black Box) vs. Fähigkeit
Fertigkeit vs. Fähigkeit Fertigkeit (Black Box) vs. Fähigkeit Grundverständnis von der DV Funktionsweise der der Software Zusammenhänge und Prinzipien sind klar mögliche Fehlerursachen erkennen An-/ Ausschalter Welche Taste muss ich drücken, um ... Trial-and-Error-Verfahren Nur Reagieren ist möglich Telefonnummer von dem Kollegen/ in

43 Formen der Qualifikationsveränderung
Wie verändern sich die Qualifikationsanforderungen der Mitarbeiter, wenn in einem Unternehmen Computer eingesetzt werden? Segmentierung Ausgrenzung Verschiebung Polarisierung der Qualifikationsanfor- derungen Polarisierung

44 Prozess compunterunterstützes kollaboratives Lernen
Lehrender Lerngruppe Lerner vorbereiten am eigenen Material lernen mit Material anderer lernen Aufgaben erstellen Gruppen einteilen Material nachforschen Material einstellen weitere Empfänger zulassen Material editieren Anmerkungen anfügen auf Beiträge anderer achten kopieren verknüpfen Anmerkungen anfügen suchen filtern bewerten kollaborieren aushandeln Fehlende Zustimmung auf Beiträge anderer achten Untergruppen bilden fragen diskutieren antworten Anmerkungen anfügen votieren vorschlagen Weitere Informationsquellen Kollaborative Lernumgebung

45 Funktionen eines Collaborative- Learning-Systems
Benutzerverwaltung: verschiedene Gruppen, Sub-Gruppen und Individuen, Flexible Gruppenzugehörigkeit Verschieden komplexe Eingabedialoge und –inhalte Verschiedene Darstellung der Inhalte Diskussionsstränge, Rating und Aushandlung zu einzelnen Items Flexibles Kopieren sowie Verschieben von Inhalten und insbesondere Erzeugung von Links zu Inhalten Planung von Aktivitäten

46 Collaborative Learning Wissens- management
Vergleich Wissensmanagement vs. Collaborative Learning Eindeutige Dozenten- oder Moderatorenrolle Wenig Moderation der Kommunikationsprozesse Vielfalt ist möglich Vereinheitlichung wird angestrebt Rezipiertes Wissen muss sich in Kommunikationsprozessen, Übungen und Tests bewähren. Aufgenommenes Wissen muss sich an der Aufgabe bewähren Langfristige Bewährung anhand verschiedener Problemstellungen Kurzfristige Bewährung bzgl. eines anstehenden Problems Collaborative Learning Wissens- management

47 Zusammenfassung und Ausblick
Wissensmanagement CSCL Ausblick Verbindung von Wissensmanagement und CSCL Kolumbus