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Prof. Dr. Vera G. Meister, Jonas Jetschni, Sebastian Kreideweiß
Workshop „Hochschule 2027“ im Rahmen der INFORMATIK 2017, Technische Universität Chemnitz
Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten
Für Mensch und Maschine • Konzept und Prototyp
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Agenda
▪ Einführung und Motivation
▪ Ausgangssituation
▪ Lösungskonzept Knowledge Graph
▪ Prototypische Implementierung
▪ Ausblick und produktive Implementierung
Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
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Ist-Situation Hochschuldaten
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Datenpflege
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• Aufwand
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Studiengänge
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05.05.2019
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Agenda
▪ Einführung und Motivation
▪ Ausgangssituation
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Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
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Datenbereitstellung und -nutzung and Hochschulen
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Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
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i. Speziell erweiterbarer Rich-Text-Editor,
z. B. für TYPO3 implementiert
ii. PlugIn für Thesaurus-Manager,
z. B. PoolParty-PlugIn für Drupal
iii. Automatische Annotation auf Basis
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für diverse CMS anwendbar
iv. Semantisches Mapping der
CMS-internen relationalen Daten,
z. B. über D2RQ-Technologie
05.05.2019
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Agenda
▪ Einführung und Motivation
▪ Ausgangssituation
▪ Lösungskonzept Knowledge Graph
▪ Prototypische Implementierung
▪ Ausblick und produktive Implementierung
Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
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Aggregierte Anforderungen
Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten
1. Die Dateneingabe soll keinen dauerhaft zusätzlichen Aufwand erzeugen; ein Großteil der
redundanten Datenpflegeaufgaben soll eliminiert werden.
2. Die CMS der Hochschulen sollen dabei als initiale Datenquelle eine prominente Rolle spielen.
3. Für die Datenauszeichnung, -speicherung, -weiterverarbeitung und -bereitstellung sollen offene
Standards verwendet werden, die die Semantik der Daten zweifelsfrei transportieren und eine
breite Nachnutzung durch verschiedene Akteure erlauben. Akteure umfassen dabei sowohl
Menschen als auch Maschinen.
4. Das Verlinkungspotenzial zwischen den dezentral eingesammelten Daten soll bestmöglich
ausgeschöpft werden.
5. Die eingesammelten Daten sollen durch geeignete Daten aus offenen Quellen erweitert und
damit auch qualitativ aufgewertet werden.
05.05.2019
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Zielarchitektur – abstraktes Modell
Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten
Legende:
prototypisch umgesetzt
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https://edugraph.github.io/architecture/
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Agenda
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Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten
▪ vollständig auf schema.org basierend
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05.05.2019
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05.05.2019
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
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Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten

  • 1. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 1 Prof. Dr. Vera G. Meister, Jonas Jetschni, Sebastian Kreideweiß Workshop „Hochschule 2027“ im Rahmen der INFORMATIK 2017, Technische Universität Chemnitz Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten Für Mensch und Maschine • Konzept und Prototyp
  • 2. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 2 Agenda ▪ Einführung und Motivation ▪ Ausgangssituation ▪ Lösungskonzept Knowledge Graph ▪ Prototypische Implementierung ▪ Ausblick und produktive Implementierung Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
  • 3. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 3 Ist-Situation Hochschuldaten Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten Datenpflege in x Systemen • Aufwand • Inkonsistenzen • Inhomogenität Studiengänge Module Experten Veröffentlichungen 05.05.2019
  • 4. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 4 Agenda ▪ Einführung und Motivation ▪ Ausgangssituation ▪ Lösungskonzept Knowledge Graph ▪ Prototypische Implementierung ▪ Ausblick und produktive Implementierung Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
  • 5. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 5 Datenbereitstellung und -nutzung and Hochschulen Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten Datenanbieter Medien für die Datenbereitstellung Technologien für die Datennutzung Datennutzer Web-Redakteure der Hochschule Backend des CMS der Hochschule Hochschul-Webseiten Menschen (breite Öffentlichkeit) Hochschul-Verwaltung Semistrukturierte Daten (z. B. Excel) Proprietäre Datenbanken Systeme der öffentlichen Verwaltung Marketing der Hochschule Portalformulare, E-Mail Proprietäre Datenbanken Systeme der Portalanbieter Proprietäre REST APIs Webbasierte Dienste Portal-Frontend mit Such- und Filterfunktionen, semantisch annotiert Menschen mit gezieltem Informationsbedarf Suchmaschinen 05.05.2019
  • 6. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 6 Portallösung ZEIT Campus Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
  • 7. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 7 TYPO3; 58% Unbekannt; 20% Drupal; 4% WordPress; 3% Fiona; 3% Plone; 3% Imperia; 2% 25 Weitere; 8% CMS-basierte Lösungsansätze Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten i. Speziell erweiterbarer Rich-Text-Editor, z. B. für TYPO3 implementiert ii. PlugIn für Thesaurus-Manager, z. B. PoolParty-PlugIn für Drupal iii. Automatische Annotation auf Basis von Apache Stanbol – für diverse CMS anwendbar iv. Semantisches Mapping der CMS-internen relationalen Daten, z. B. über D2RQ-Technologie 05.05.2019
  • 8. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 8 Agenda ▪ Einführung und Motivation ▪ Ausgangssituation ▪ Lösungskonzept Knowledge Graph ▪ Prototypische Implementierung ▪ Ausblick und produktive Implementierung Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
  • 9. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 9 Aggregierte Anforderungen Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 1. Die Dateneingabe soll keinen dauerhaft zusätzlichen Aufwand erzeugen; ein Großteil der redundanten Datenpflegeaufgaben soll eliminiert werden. 2. Die CMS der Hochschulen sollen dabei als initiale Datenquelle eine prominente Rolle spielen. 3. Für die Datenauszeichnung, -speicherung, -weiterverarbeitung und -bereitstellung sollen offene Standards verwendet werden, die die Semantik der Daten zweifelsfrei transportieren und eine breite Nachnutzung durch verschiedene Akteure erlauben. Akteure umfassen dabei sowohl Menschen als auch Maschinen. 4. Das Verlinkungspotenzial zwischen den dezentral eingesammelten Daten soll bestmöglich ausgeschöpft werden. 5. Die eingesammelten Daten sollen durch geeignete Daten aus offenen Quellen erweitert und damit auch qualitativ aufgewertet werden. 05.05.2019
  • 10. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 10 Zielarchitektur – abstraktes Modell Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten Legende: prototypisch umgesetzt in Forschung externe Strukturen nur konzipiert https://edugraph.github.io/architecture/ 05.05.2019 Knowledge Sources Knowledge Services Knowledge Graph Structured Data from CMS DBpedia Decision Support Search ... Information Hub WikiData Unstructered Data from Module catalogs Integration & Orchestration Schema Engineering & Information Knowledge Graph Management Triple Store Analysis Validation Enrichment Extraction Access LinkedData API SPARQL Endpoint ... EduGraph Preview
  • 11. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 11 Agenda ▪ Einführung und Motivation ▪ Ausgangssituation ▪ Lösungskonzept Knowledge Graph ▪ Prototypische Implementierung ▪ Ausblick und produktive Implementierung Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
  • 12. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 12 Erster Entwurf des EduGraph Schemas Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019 proprietary schema elements
  • 13. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 13 Graph-Erweiterung Hochschuldaten Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten ▪ vollständig auf schema.org basierend ▪ umfasst die wichtigsten Entitäten ▪ deckt keine fachspezifischen Aspekte ab 05.05.2019
  • 14. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 14 Automatische Bereitstellung strukturierter Daten aus CMS Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
  • 15. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 15 Analyse unstrukturierter Daten Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019 Analysis Server Interface Modulkataloge
  • 16. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 16 Anreicherung und Integration Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
  • 17. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 17 Mehrwertdienste zur Wissensbereitstellung Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019 EduGraph Preview Decision Support
  • 18. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 18 Agenda ▪ Einführung und Motivation ▪ Ausgangssituation ▪ Lösungskonzept Knowledge Graph ▪ Prototypische Implementierung ▪ Ausblick und produktive Implementierung Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019
  • 19. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 19 Weitere TYPO3 Extensions Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 05.05.2019 CMS-Seiten Konzepte Relationen Informationsarten Modul Course, Person hasPart, accountablePerson, associatedMedia Modulbeschreibungen Personen Person, CreativeWork author, organizer, worksFor Aktivitäten und Arbeitsergebnisse Lehrveranstaltungen Person, CourseInstance hasCourseInstance, instructor, contributor Veranstaltungspläne Publikationen Person, CreativeWork author, recordedIn Publikationslisten, Forschungsthemen
  • 20. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 20 Weitere Implementierungsmaßnahmen Dezentrale Wissensinfrastruktur zu Hochschuldaten 1. Entwicklung und Implementierung von Managementstrukturen, 2. Abstimmung und Konsolidierung des Knowledge Graph Schemas und der damit verbundenen Pflege- und Entwicklungsprozesse, 3. Schaffung einer relevanten Datenbasis durch produktive Implementierungen der TYPO3-Extension in Hochschul-CMS. Aktuelle Stakeholder • TH Brandenburg, Forschungsgruppe BMaKE + ZMPR • CPS-IT GmbH Berlin + in2code GmbH Rosenheim • TYPO3 Academic Alliance • AKWI – Arbeitskreis Wirtschaftsinformatik an Fachhochschulen • Potentielle „Early Adopters“: THB, HS Mannheim, Uni Ulm, FH Potsdam 05.05.2019
  • 21. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Seite 21 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Mehr Informationen: http://bmake.th-brandenburg.de http://edugraph.github.io/architecture/ Prof. Dr. Vera G. Meister • vera.meister@th-brandenburg.de • +49-175-5634180 Research Group Business Modeling and Knowledge Engineering (BMaKE)