German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI GmbH) Saarbrücken, Germany Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz Kursgenerator für E-Learning Systeme als Web- Service (KELWICE) Diplomarbeit an HTW Saarland bei DFKI Tianxiang Lu

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICEMotivation Großer Markt für E-Learning Wichtige Rolle des Kursgenerators Probleme: –Geschlossen Inhalte Standards für Austausch der Lerninhalte Funktionalitäten ? –Implementierung der Funktionalitäten ist teuer Lösung: Bestehende Funktionalitäten von E-Learning Systemen als Web-Service anbieten

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICEÜberblick Grundlagen Anforderungen Design Implementierung Anwendungen Zusammenfassung und Ausblick Literatur

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICEGrundlagen E-Learning Systeme E-Learning Standards Service-orientierte Architektur

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Grundlagen – E-Learning Systeme Web-basierte E-Learning Systeme –Inhaltanbieter (Content Provider, CMS) –Learning Management Systeme (LMS) –Adaptierbar vs. adaptiv Repositories und Mediator-Architektur –Metadaten, Ontologien, Ontologien-Mapping Lernermodelle –Overlay Model, temporäre LM.

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Grundlagen – E-Learning Systeme Kursgenerator

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Grundlagen – E-Learning Systeme Probleme: –Einbinden eines fremden Repositorys erfordert Erweiterung des Mediator-Quelltexts Neustarten des Servers –Kursgenerator ist bisher nur innerhalb des Activemath Servers verfügbar –Generierter Kurs ist proprietäres JDOM Dokument

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Grundlagen: E-Learning Standards IEEE LTSC –LOM IMS Global Learning Consortium Specifications –IMS ContentPackaging ADL SCORM –SCORM 2004

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Grundlagen: E-Learning Standards IMS-Manifest (SCORM Manifest)

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Grundlagen: Serviceorientierte Architektur (SOA) Middleware –RPC basierte Systeme –Andere wie TP Monitor... (nicht relevant) –Problem: Schwer zu implementieren; Kein Platz dafür in Web-Umgebung Verschiedenen Middleware Firewall – Probleme Lösung?

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE SOA: Web Service

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anforderungen an KELWICE Fragebogen Lastenheft

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anforderungen an KELWICE Fragebogen –Zeitraum: 1.April.2006 – 10. Mai –Zielgruppe: Entwickler (primär) Autoren (sekundär) –Mailinglist: Adaptive Hypertext and Hypermedia International Forum of Educational Technology & Society Internal Mailinglist of the European Network of Excellence Kaleidoscope

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anforderung an KELWICE –Inhalt des Fragebogens (Überblick) Allgemeine Interessen mögliche Lernziele Metadaten des Lerninhalts Lernermodellierung Format des Rückgabewertes des generiertes Kurses Zusätzliche Information

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anforderung an KELWICE Auswertung des Fragebogens (Beispiel) –Frage: Would a course generator be of use for you?

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anforderung an KELWICE Lastenheft (Services) –/WS10/ Generierung: kompletter Kurs –/WS20/ Generierung: einzelne LO –/WS30/ Überblick über pädagogischen Lernziele –/WS40/ Überblick über Metadaten –/WS70/ Übersetzung zwischen verschiedenen Format (z.B. JDOM SCORM) –/WS80/ WS für Registrierung eines neuen Repositorys

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICEDesign Schnittstellen zwischen Client (LMS) und Server (KELWICE) Architektur der Komponenten innerhalb des Servers

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Design - Schnittstellen KELWICE Schnittstellen –Kernschnittstelle von KELWICE getTaskDefinition() /WS30/ –OUT: XML Stream von Definitionen aller Tasks generateCourse() /WS10/, /WS20/ und /WS70/ –IN: task (pädagogisches, inhaltliches Lernziel), userId/LearnerKnowledgeMap –OUT: Kurs in IMS-CP-(SCORM)-Manifest –Schnittstelle: RepositoryRegistration getMetadataOntology() /WS40/ –OUT: Ontologie Instructional Objects (OIO) registerRepository() /WS80/ –IN: WS-URL (Id), name, testId, –OUT: (IN-Robust) OK/Error unregisterRepository() /WS80/ –IN: Id (WS-URL)

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Design - Schnittstellen Client Schnittstellen –Repository: ContentAPI (gefordert vom Mediator) queryClass() –IN: contentId0 –OUT: Typ (Klasse) queryRelation() –IN: contentId0, relation –OUT: Liste von contentId (die contentId0 als Relation besitzt) queryProperty() –IN: contentId0, property –OUT: value –Learner Model: LearnerPropertyAPI queryLearner() –IN: learnerId –OUT: property, value Map

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Design - Schnittstellen Interaktion zwischen Client und KELWICE –Registrierung eines Repositorys –Kursgenerierung mit Lernermodell –Kursgenerierung ohne Lernermodell

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Registrierung eines Repositorys an KELWICE

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Kursgenerierung mit Lernermodell

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Design: Komponenten von KELWICE ServiceController LearnerModelAPI RepositoryRegistrationAPI CourseGeneratorServiceAPI

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Design - ServiceController Komponenten –CourseGeneratorWebServiceAPI –Preprocessor –Translator Funktionalitäten –Kursgenerierung mit Lernermodell –Kursgenerierung ohne Lernermodell

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Intern: Kursgenerierung mit Lernermodell

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE LearnerModelAPI: Kursgenerierung mit temporärem Lernermodell

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Design – Erweiterung für Mediator Web-Service Wrapper RepositoryManagement (RM) RM Client

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE KELWICE: Implementierung Grundlegende Technologien –Objekt-Modelle (OM) und Parser –Web Applikation Tools für Web-Services –Apache Axis vs. Axis2 Erstellen von KELWICE mit Hilfe des Werkzeugs Axis2 –Java API XML-RPC Web Service Standard-Client

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Implementierung – Gundlegende Technologien Objekt – Modelle –Objekt-orientiert –Beschreiben den Aufbau eines Objektes –Stellen Schnittstellen zur Verfügung –Z.B. JDOM, AXIOM Parser –DOM artige in Hauptspeicher –SAX artige streamed –JDOM vs. AXIOM

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Implementierung – Gundlegende Technologien Web Applikation –HTTP, Applikationsserver, Webbrowser –(Java) Servlet - Container –Modell-View-Controll (MVC) Architektur

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Implementierung – Tools für Web-Services Apache Axis –SOAP 1.1, SOAP 1.2, WSDL 1.1 –Java2WSDL, WSDL2Java –.java.jws –Service Deployment SOAP Knoten DeploymentDescripter –Bibliothek SAAJ, JAX-RPC

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Implementierung – Tools für Web-Services Apache Axis2 –AXIOM: effizienter Parsingmechanismus –Message Exchange Pattern In-only, Robust-In, In-out RPC-Stil vs. Message-Stil Kompatibel mit Axis1.x –Synchrone u. Asynchrone Verhalten HTTP (two-way), SMTP (one-way) 2-Ebene: API-Ebene, Transport-Ebene –Hot - Deployment

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Implementierung – KELWICE und Axis2 Java-API XML-RPC Web-Service Java Klassen Axis2 Services –Definition aller benötigen OMElement ( OpenMath!) –Java Klassen für Web-Service implementieren –Java2WSDL –Services.xml –WAR Datei (.aar) in Axis2 Treiber (Verzeichnis) (! ActiveMath muss im Hintergrund laufen) ClientKELWICE LMS (ActiveMath)

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Implementierung – Dummy Standalone Client Java-Klassen –ClientUtil –GenerateCourseWithLKMapClient –GenerateCourseWithLMIdClient –MetadataOntologieClient –RepositoryRegisterClient –RepositoryUnRegisterClient –TaskDefinitionClient

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Implementierung – Dummy Standalone Client View (Ergebnis) –Imsmanifest.xml –manifestSimple.xsl (in Firefox und IE getestet) benötigte Bibliotheken –Alle für AXIOM, WSDL and AXIS2

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICEAnwendungen Anwendung in ActiveMath –Überblick von ActiveMath –Buchgenerierung –Installation und Einbindung von Axis2 Kursgenerierung in MathCoach –Kurzüberblick über MathCoach –Erweiterung von MathCoach –MathCoach-Ontologie und deren Mapping auf OIO –MathCoach Repository –MathCoach – Client für KELWICE

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anwendungen – Überblick von AcitiveMath DFKI und Uni-Saarland Adaptive E-Learning Systeme für (nicht nur) Mathematik Lerninhalte: Activemath Mbase –Omdoc-Format Buchgenerierung

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German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anwendung - MathCoach HTW – Saarland Professor Dr. Grabowski Intelligente Content – Anbieter für Mathematik Generator von Interaktionen wie Übung, Experimente Lerninhalte –LaplaceScript – Format

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German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anwendung – Erweiterung von MathCoach Typen der Lernobjekten –Kapitel (Seite) Definition –Einzelne Übungsgenerator (.ls) Übung Verwendete Metadaten –Identifier, Title, For, Requires, Type, LearningContext, Difficulty… MathCoach–Ontologie und deren Mapping auf OIO

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anwendung – Erweiterung von MathCoach MathCoach Repository –Indexing (Lucene) vs. relationale Datenbank –Java-Objekt-Stil (Hibernate) vs. SQL-Stil (JDBC) –mySQL vs. DerbyDB –Entscheidung: Relationale Datenbank mit DerbyDB + JDBC

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Anwendung – Erweiterung von MathCoach Java-API für MathCoach Repository –RepositoryQueryInterface.java queryClass() queryRelation() queryProperty() –DerbyRepository.java MathCoachDerbyRepository.java –LaplaceScriptException.java

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE MathCoach Repository: Java-API Metadata ItemMetadata SatelliteMetadataConceptMetadata ConceptMetadataCollectorSatelliteMetadataCollector

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German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICEZusammenfassung Beitrag –Kursgenerator als Web-Service Anforderungen durch Fragebogen SOA Design für Architektur Implementierung mit Axis2 Anwendung in ActiveMath und MathCoach –Repository Registration Web-Service Ontologie und deren Mapping auf OIO Dynamische Bindung –Dynamische Repository basiert auf XML-Dokument –Berücksichtigung auf Standard (IMS-CP-Manifest)

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICE Eingesetzte Technologien und Konzepte Entwurfsmuster Service Orientierte Architektur XML, XSLT, CSS, Javaskript, DOM, JDOM HTTP, Tomcat, Servlet, JavaBeans, Velocity und Maverick XML-RPC, Web-Service (SOAP, WSDL, WS-Adressing) DerbyDB, PL/SQL

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICEAusblick Erweiterungsmöglichkeit für KELWICE –Lernermodelle-Schnittstelle –Austausch der Lerninhalte als IMS-CP Erweiterungsmöglichkeit für MathCoach –Benutzerfreundlichere Darstellung des Kurses –Vertiefung der verwendeten Metadaten

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICELiteratur Gustavo Alonso, Fabio Casati, Harumi Kuno, and Vijay Machiraju. Web Services. Concepts, Architecture and Applications. Springer Verlag, Apache Software Foundation World Wide Web Consortium (W3C) Barbara L. Grabowski, Susanne G¨ang, J¨org Thomas K¨oppen. MathCoach und LaplaceSkript: programmierbarer interaktiver Mathematiktutor Skriptsprache Peter Jaeschke, Andreas Oberweis, and Gottfried Vossen. Webbasiertes Lernen: Eine ¨Ubersicht ¨uber Stand und Entwicklungen. In Erhard Rahm and Gottfried Vossen, editors, Web & Datenbanken, 2003.

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICELiteratur R. Lelouche. Intelligent tutoring systems from birth to now. K¨unstliche Intelligenz, E. Melis, E. Andr`es, J. B¨udenbender, A. Frischauf, G. Goguadze, P. Libbrecht, M. Pollet, and C. Ullrich. Active-Math: A generic and adaptive web-based learning environment. International Journal of Artificial Intelligence in Education,12(4):385\u , C. Ullrich. Course generation based on HTN Planning. In A. Jedlitschka and B. Brandherm, editors, Proceedings of 13 th Annual Workshop of the SIG Adaptivity and User Modeling in Interactive Systems, pages 74\u201379, Wikipedia

German Research Center for Artificial Intelligence Tianxiang Lu - KELWICEDanksagung HTW Saarland –Professor Dr. Grabowski –Professor Dr. Lehser DFKI –Carsten Ullrich (besonders) –ActiveMath Gruppe KorrektorInnen –Kerstin Borau, Min Ye, Haichao Guan