Empirische Forschung und Expertensysteme: Analyse möglicher Wechselwirkungen
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main u.a.
Lang
1993
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| Schriftenreihe: | [Europäische Hochschulschriften / 05]
1387 |
| Schlagworte: | |
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| Beschreibung: | VII, 328 S. graph. Darst. |
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Seite
4. Knowledge Engineering 75
4.1. Begriff, Aufgaben und Thesen 79
4.2. Evolutionäres Projektmanagement 84
4.2.1. Zusammenhang zwischen Knowledge Engineering und
Projektmanagement 83
4.2.1.1. Inkrementelle Systementwicklung 86
4.2.1.2. Konsequenzen für das Projekt¬
management 88
4.2.2. Problemfelder der Projektarbeit 101
4.3. Aufgabenanalyse und Systemziel 107
4.3.1. Evolution durch Prototyping und Versionen¬
konzept 108
4.3.1.1. Zielsetzungen 109
4.3.1.2. Kritik 113
4.3.1.3. Probleme der Zielevolution 117
4.3.2. Entscheidungsfeld als Systemspezifikation 120
4.4. Rollenkonzept in der betriebswirtschaftlichen Domäne 126
4.4.1. Projektmanager und Knowledge Engineer 128
4.4.2. Der Wissensmanager 13g
4.4.3. Kommunikationswirkungen 140
4.5. Implementierung 143
4.6. Zusammengefaßtes Ergebnis 147
IV Inhalt
Seite
6. Entdeckung von Wissen 219
6.1. Wissensakquisition 225
6.1.1. Wissenserhebung von Experten 226
6.1.2. Wissenserhebung aus Texten 229
6.2. Wissensmodellierung 233
6.2.1. Theorieebene 233
6.2.2. Befundebene 235
6.3. Wissensanwendung 239
6.3.1. Problemlösen beim Systemeinsatz 240
6.3.2. Lernbasierte Wissensakquisition 245
6.4. Zusammengefaßtes Ergebnis 249
7. Nutzen durch Expertensysteme 255
7.1. Instrumentelle Wirkungen 255
7.2. Zusammenfassende Bewertung 258
Literaturverzeichnis 259
Schlagwortverzeichnis 3^9
Abbildungsverzeichnis V^
Abbildungsverzeichnis Seite
Abbildung 1 1: Schaubildliche Darstellung der Arbeit 13
Abbildung 3 1: Generationeneinteilung der DV Technologie 27
Abbildung 3 2: The great pyramid of Computing 29
Abbildung 3 3: Von der Daten zur Informationsverarbeitung und
darüber hinaus 35
Abbildung 3 4: Übergang von Computer Science zu Knowledge
Science 39
Abbildung 3 5: Die Wissenschaftsdisziplin Künstliche Intelligenz 43
Abbildung 3 6: Schematischer Aufbau eines Expertensystems 53
Abbildung 3 7: Abgrenzung von Expertensystemen und
konventionellen DV Programmen 56
Abbildung 3 8: Klassifikation von Expertensystemen nach dem
Aufgabentyp 60
Abbildung 3 9: Vergleich von Decision Support Systems und
Expertensystemen 66
Abbildung 3 10: Technologische Entwicklung der DV Anwendungs
dimensionen 70
VI Abbildungaverzejchnis
Seite
Abbildung 3 11: Beschränkungen der 1. Expertensystemgeneration 72
Abbildung 4 1: Teilaufgaben des Knowledge Engineering 81
Abbildung 4 2: Software Engineering (oben) versus AI Programm
Development 87
Abbildung 4 3: Modelle für das Management von
Expertensystemprojekten 91
Abbildung 4 4: Teilaufgaben und personelle Zuordnung im Prozeß
des Knowledge Engineering 95
Abbildung 4 5: Projektmängel und ihre Beseitigung 104
Abbildung 4 6: Anwendungsschwerpunkte von Vorgehens¬
konzepten der Projektorganisation 106
Abbildung 4 7: Entwicklungsaktivitäten und Art des Prototyping 111
Abbildung 4 8: Fähigkeiten und Wissen des Expertensystem
Projektmanagers 129
Abbildung 4 9: Fähigkeiten und Wissen des Knowledge Engineers 131
Inhalt J[
Inhaltsverzeichnis Seite
Abbildungsverzeichnis V
1. Einführung 1
1.1. Problemstellung 4
1.2. Erkenntnisziel 7
1.3. Vorgehen 12
2. Realtheorie als Grundlage für Engineering IS
2.1. Situation der empirischen Forschung in der Betriebs¬
wirtschaftslehre 16
2.2. Integrative Theoriebildung durch praktische Nutzung 20
3. Wissensverarbeitung zur Entscheidungsunterstützung 23
3.1. EDV als Basistechnologie 25
3.2. Abgrenzung der Verarbeitungsobjekte 28
3.3. Künstliche Intelligenz 36
3.3.1. Interdisziplinarität und Anwendungsspektrum 40
3.3.2. Definition und Begriffsverwendung 44
3.4. Expertensysteme als primäre Nutzung der Künstlichen
Intelligenz 48
3.4.1. Arbeitsdefinition 49
3.4.2. Abgrenzung zu konventionellen Programmen 52
3.4.3. Klassifikation von Expertensystemen 59
3.5. Wissensbasierte Entscheidungsunterstützungssysteme 62
3.5.1. Applikationen im Informationsbereich der
Unternehmung 62
3.5.2. Übergang von Decision Support Systems zu
Expertensystemen 65
Abbildungsverzeichnis VII
Seite
Abbildung 5 1: Informationstechnologie und Wissensgewinnung
für Expertensysteme 154
Abbildung 5 2: 5 Stufen Modell des Wissenserweibs 165
Abbildung 5 3: Psychologische Merkmale von Entscheidungs¬
trägern (Experten) 171
Abbildung 5 4: Manuelle Wissenserwerbstechniken 181
Abbildung 5 5: (Teil )automatisierte Wissenserwerbstechniken 189
Abbildung 5 6: Lernbasierte Wissenserwerbstechniken 196
Abbildung 5 7: Transformationen bei der Wissensakquisition 203
Abbildung 5 8: Techniken zur Wissensinterpretation 205
Abbildung 5 9: Wissensebenen des KADS Modells 208
Abbildung 7 1: Wissensbasierte Unterstützung des
empirischen Forschungsprozesses 256
Inhalt ffl
Seite
5. Wissensakquisition für Expertensysteme 151
5.1. Begriff, Problemdimensionen und Thesen 155
5.2. Operationale Strukturierung des Wissens 162
5.3. Faktororientierte Probleme bei der Wissenserhebung 166
5.3.1. Der menschliche Experte als Wissensquelle 166
5.3.1.1. Expertise 166
5.3.1.2. Kennzeichen der Entscheidungsträger 169
5.3.2. Wissen in der (Fach )Literatur 172
5.3.3. Wissen in Datenbanken 176
5.4. Prozeßorientierte Probleme bei der Wissenserhebung 178
5.4.1. Manuelle Erhebungstechniken 179
5.4.2. Computergestützte Erhebungstechniken 188
5.4.2.1. NichÜernbasierte Werkzeuge 189
5.4.2.2. Lernbasierte Erhebungstechniken 194
5.4.3. Anspruch an den Methodeneinsatz 199
5.5. Produktorientierte Probleme bei der Wissens¬
interpretation 202
5.5.1. Von der impliziten zur expliziten Modellierung 205
5.5.2. Empirische Modellierung 209
5.6. Zusammengefaßtes Ergebnis 214
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