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Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern

Die Fähigkeit fachliche Abläufe und Strukturen zu modellieren, gehört zu den Kernkompetenzen von Wirtschaftsinformatikern. Neben der Kenntnis von Modellierungsparadigmen, -notationen und -werkzeugen, erfordert ein effektiver Kompetenzerwerb auf diesem Gebiet auch das tiefere Verständnis einer fachlichen Domäne, möglichst aus Sicht eines Leistungserbringers oder -anbieters. Der Beitrag will zeigen, wie ein didaktisches Konzept, das vorhandenes Domänenwissen aufgreift und in der Umsetzung explizit auf eine positive Fehlerkultur setzt, den Kompetenzerwerb positiv beeinflusst.

Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern

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Prof. Dr. Vera G. Meister
Aschaffenburg, September 2017
Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung
durch Lernen aus Fehlern
Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 2
Agenda
05.05.2019Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
▪ Definition der Fachdomäne
▪ Relevante Kompetenzen
▪ Lerngegenstände der Fachdomäne
▪ Status der Lerner und Anforderungen
▪ Didaktisches Setting
▪ “Gelegenheiten” für Fehler
▪ Theorie und Praxis des Lernens aus Fehlern
▪ Umfrage und Ergebnisse
▪ Lessons Learned
Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 3
Fachliches Wissen in Organisationen
05.05.2019
Findet sich in…
➢ festgelegten Strukturen – Organigrammen
➢ beschriebenen Abläufen – Prozessbeschreibungen
➢ implementierten Prozessen – Programmen u. Regeln
➢ den Köpfen der Mitarbeiter.
Es ist typischerweise …
➢ stark fragmentiert und zudem veränderlich,
➢ über Abteilungen, Gruppen, Personen verteilt,
➢ nur durch menschliche Interpretation
zugänglich.
Knowledge Engineering is the processing of
organizational knowledge in a way, that it becomes
- described uniquely and unambiguously,
- both contentally and formally.
Formale
Modellierung
Comp.: Studer, R.; Benjamins V.R.; Fensel, D.: Knowledge Engineering - Prinicples and Methods. Data & knowledge engineering 25.1-2 (1998): 161-197.
Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 4
Modellierungsgegenstände
05.05.2019Competency Acquisition in Applied Knowledge Engineering ∙ An Approach based on Learning from Errors
1. Geschäftsprozesse
a) definierte Abläufe
z. B. Auftragsabwicklung im E-Commerce
b) Sachbearbeitung / Wissensarbeit
z. B. Erarbeitung individueller Angebote
2. Entscheidungen
z. B. über die Höhe eines Rabatts für einen Kunden
3. Vokabulare und Thesauri
z. B. für ein Wissens- oder Anwendungsgebiet
4. Strukturen und Relationen
z. B. in Unternehmen oder zwischen Geschäftsobjekten
Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 5
05.05.2019
Fachdomäne: Angewandte Wissensmodellierung
DMN
Digitatlisierte
Prozesse
IT-Support für
Wissensarbeit
Automatisierte
Entscheidungen
Big Data
Analysen
KI &
Linked Data
SKOS
Ein Set von
Brücken-
technologien
Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 6
Relevante Kompetenzen in angewandter Wissensmodellierung
05.05.2019
(1) Probleme und Strukturen der realen Welt analysieren und definieren
(2) Mit Stakeholdern kommunizieren
(3) Geeignetes Abstraktionsniveau auswählen
(4) Konzepte und Individuen der realen Welt sowie deren Beziehungen formalisieren
(5) Geeignete Notation oder Spezifikation auswählen
(6) Notationen und Spezifikationen syntaktisch korrekt anwenden
(7) Geeignete Tools auswählen und adäquat einsetzen
(8) Die eigene Arbeit kritisch reflektieren
Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern

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Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern

  • 1. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 1 Prof. Dr. Vera G. Meister Aschaffenburg, September 2017 Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 2. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 2 Agenda 05.05.2019Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern ▪ Definition der Fachdomäne ▪ Relevante Kompetenzen ▪ Lerngegenstände der Fachdomäne ▪ Status der Lerner und Anforderungen ▪ Didaktisches Setting ▪ “Gelegenheiten” für Fehler ▪ Theorie und Praxis des Lernens aus Fehlern ▪ Umfrage und Ergebnisse ▪ Lessons Learned
  • 3. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 3 Fachliches Wissen in Organisationen 05.05.2019 Findet sich in… ➢ festgelegten Strukturen – Organigrammen ➢ beschriebenen Abläufen – Prozessbeschreibungen ➢ implementierten Prozessen – Programmen u. Regeln ➢ den Köpfen der Mitarbeiter. Es ist typischerweise … ➢ stark fragmentiert und zudem veränderlich, ➢ über Abteilungen, Gruppen, Personen verteilt, ➢ nur durch menschliche Interpretation zugänglich. Knowledge Engineering is the processing of organizational knowledge in a way, that it becomes - described uniquely and unambiguously, - both contentally and formally. Formale Modellierung Comp.: Studer, R.; Benjamins V.R.; Fensel, D.: Knowledge Engineering - Prinicples and Methods. Data & knowledge engineering 25.1-2 (1998): 161-197. Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 4. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 4 Modellierungsgegenstände 05.05.2019Competency Acquisition in Applied Knowledge Engineering ∙ An Approach based on Learning from Errors 1. Geschäftsprozesse a) definierte Abläufe z. B. Auftragsabwicklung im E-Commerce b) Sachbearbeitung / Wissensarbeit z. B. Erarbeitung individueller Angebote 2. Entscheidungen z. B. über die Höhe eines Rabatts für einen Kunden 3. Vokabulare und Thesauri z. B. für ein Wissens- oder Anwendungsgebiet 4. Strukturen und Relationen z. B. in Unternehmen oder zwischen Geschäftsobjekten
  • 5. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 5 05.05.2019 Fachdomäne: Angewandte Wissensmodellierung DMN Digitatlisierte Prozesse IT-Support für Wissensarbeit Automatisierte Entscheidungen Big Data Analysen KI & Linked Data SKOS Ein Set von Brücken- technologien Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 6. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 6 Relevante Kompetenzen in angewandter Wissensmodellierung 05.05.2019 (1) Probleme und Strukturen der realen Welt analysieren und definieren (2) Mit Stakeholdern kommunizieren (3) Geeignetes Abstraktionsniveau auswählen (4) Konzepte und Individuen der realen Welt sowie deren Beziehungen formalisieren (5) Geeignete Notation oder Spezifikation auswählen (6) Notationen und Spezifikationen syntaktisch korrekt anwenden (7) Geeignete Tools auswählen und adäquat einsetzen (8) Die eigene Arbeit kritisch reflektieren Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 7. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 7 Bausteine des Kompetenzerwerbs in der Domäne 05.05.2019 Kompetenzen Wissen Fertigkeiten Notationen Domäne Methoden Werkzeuge Anwendungen Analyse Abstraktion Formalisation Reflexion Muster Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 8. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 8 Status der Lerner und Anforderungen 05.05.2019 ❖ Studenten mittlerer und höherer Jahrgänge ▪ Master Betriebswirtschaftslehre ▪ Bachelor Wirtschaftsinformatik ❖ Im Laufe des Studiums bereits erworben: ▪ Basiswissen über Modellierungsmethoden und -notationen ▪ Grundlegende Fähigkeiten des Einsatzes von Werkzeugen und Anwendungen ▪ Grundkompetenzen der Systemanalyse, Abstraktion und Reflexion ➔ Ausschlaggebend aber ist: gründliche Expertise in einer bestimmten Wissensdomäne z. B. aus Arbeitstätigkeit, aus Praktika oder aus Freizeitaktivitäten Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 9. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 9 05.05.2019 Didaktisches Setting: Ein Zyklus je Thema • Definition der Domäne • Wissensbeschreibung • Wissensmodellierung • Persönliche Konsultation • Remote-Feedback • Gruppenreflexion • Reflexionsfragen • Tool-basiertes Training • Transferaufgaben • Impulsvorlesungen • Videovorlesungen • Leseempfehlungen Input Transfer ProjektCoaching Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 10. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 10 05.05.2019 „Gelegenheiten“ für Fehler Wissensmodellierung in einer individuellen Domäne erzeugt diverse Fehleroptionen: ▪ Auswahl eines unpassenden Abstraktionsniveaus, ▪ Unvollständige Analyse und Beschreibung von Strukturen, Abläufen und Bezíehungen, ▪ Vernachlässigung der Restriktionen oder der Supportoptionen von Werkzeugen, ▪ Fehlerhafter Einsatz der Notationssyntax, ▪ Schwache oder fehlerhafte Implementierung der Notationslogik und -semantik, ▪ Einsatz suboptimaler Muster. Wissensmodellierung in einer individuellen Domäne ist eine kreative Arbeit in einer komplexen Umgebung. ➔ Nicht alle Fehlergelegenheiten können antizipiert werden. Jeder Fehler und die Diskussion darüber führen potenziell zu ✓ einem tieferen Verständnis für die Domäne, ✓ gefestigten Modellierungsfertigkeiten aufgrund tieferen Verständnisses der Notation. Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 11. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 11 Die Theorie des „Lernens aus Fehlern“ 05.05.2019 (1) Karl Popper: Objective Knowledge – An Evolutionary Approach. Clarendon Press, Oxford, 1972, p. 344f. • Horizon of expectations is a kind of a frame of reference • Important kind of problems: experience of something contrary to our expectations – may act on the frame like a bombshell • Learners are forced to reconstruct their whole frame of reference ➔ Horizon of expectations is raised to a higher level, „damaging“ observations are integrated in a new frame of explanation (2) Janosch M. Türling e. a.: Teachers‘ Knowledge about Domain Specific Student Error. In: Eveline Wuttke, Jürgen Seifried (eds.): Learning from Errors at School and at Work. Budrich, Opladen, 2012, p. 96. Three facets of Professional Error Competence of Teachers: a) Knowledge of possible error types b) Available strategies of action/teacher reactions c) A constructive view on errors and their use in classroom interaction Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 12. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 12 05.05.2019 Der Prozess des „Lernens aus Fehlern“ Logical Error: There is a logical problem. First of all, the supplier list should be split into two lists depending on the annual purchases. A parallelization must then be carried out, since both lists are processed further. One (under € 1 million) must be supplemented by the delivery risks and sorted according to this criterion in descending order. Then the top 3 can be selected. The other is sorted according to the amount of yearly purchases and the top 15 is selected. After combining these two paths, the lists can then be aggrega- ed. Basically one could also do this one after the other, without parallelization. Your modeling implies that only one vendor is checked for its amount of purchases. This is not true. To work with loop activities would not be useful either, you will get a list and want to cut this list according to certain criteria. Style Error: This is not clearly specified. Do you mean every year in October? Then write: each October Syntax Error: Within a pool sending and receiving messages don’t make sense, since the sequence flow carries all data and documents. Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 13. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 13 Verbessertes (finales) Modell 05.05.2019 Correct Style Correct Syntax Correct Logic ✓ deeper understanding of the domain ✓ more solid modeling skills ✓ deeper understanding of the notation Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 14. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 14 Konzept der Umfrage 05.05.2019 ❖ Teilnehmer: alle aktiven Studierenden (N=21) des Kurses im Wintersemester 2016/17 ❖ Papiergebundener Fragebogen, anonymisiert, im Februar 2017 durchgeführt ❖ Untersuchte Aspekte: • Selbsteinschätzung des Wissens und der Fertigkeiten zu Beginn und zum Ende des Kurses • Nutzungshäufigkeit und Nützlichkeit der verschiedenen Lernformen und -medien • Ggf. vermisste alternative Lernformen oder -medien • Persönliches Empfinden im Hinblick auf den Ansatz „Lernen aus Fehlern“ • Zustimmung zu den folgenden Aussagen: ➢ Die Möglichkeit, eigene Fehler zu machen und aus diesen zu lernen, hat maßgeblich zu meinem Lernerfolg beigetragen. ➢ Die Möglichkeit, in meiner eigenen Fachdomäne zu modellieren, hat maßgeblich zu meinem Lernerfolg beigetragen. Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 15. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 15 05.05.2019 Selbsteinschätzung von Modellierungswissen und -fertigkeiten Business Vocabularies Business Decisions Business Processes Start Ende nicht vorhanden ausgezeichnet Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern Geschäftsprozesse Fachliche Entscheidungen Geschäftsvokabulare
  • 16. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 16 05.05.2019 Nutzungshäufigkeit und Nützlichkeit von Lernformen/-medien nie genutzt oft genutzt am nützlichsten am wenigsten nützlich Präsenzvorlesungen Videovorlesungen E-Mail-Feedback Individuelle Konsultationen NutzungshäufigkeitNützlichkeit Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 17. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 17 05.05.2019 Persönliches Empfinden zu „Lernen aus Fehlern“ unangenehm 19% ungewohnt 38% herausfordernd 38% sonst 5% • Ca. 75 % berichten über ein eher positives Empfinden. Sie schätzen das Lernsetting als ungewohnt oder herausfordernd ein. • Ca. 25 % geben eine negative Einschätzung ab. Sie empfanden das Lernsetting als unangenehm oder zu hart. Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 18. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 18 05.05.2019 Zustimmung zu Aussagen (1) Die Möglichkeit, eigene Fehler zu machen und aus diesen zu lernen, hat maßgeblich zu meinem Lernerfolg beigetragen. (2) Die Möglichkeit, in meiner eige- nen Fachdomäne zu modellieren, hat maßgeblich zu meinem Lernerfolg beigetragen. 0 1 2 3 4 5 6 7 totally disagree disagree slightly disagree slightly agree agree totally agree Count 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 totally disagree disagree slightly disagree slightly agree agree totally agree Count ➢ Ca. 2/3 stimmen diesen Aussagen zu, 1/3 nicht. Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 19. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 19 05.05.2019 Lessons Learned (1) Für Studierende der Betriebswirtschaftslehre ist ein Lernsetting der beschriebenen Art ungewohnt. Sie beurteilten den Kurs als herausfordernd, u. U. als zu hart. (2) Alle aktiven Studierenden des Kurses erzielten mindestens gute Ergebnisse. In einer mündlichen Feedback-Runde berichteten alle über Motivationszuwächse, resultierend aus der persönlichen Expertise in der Fachdomäne und dem intensiven Coaching. (3) Der Kompetenzerwerb in diesem kurzen Zeitraum kann als überdurchschnittlich eingeschätzt werden, was primär auf die umfangreiche individuelle Modellierungspraxis zurückzuführen ist. (4) Dasselbe gilt für den Aufwand der Lektorin, um dieses differenzierte Feedback zu einer Vielzahl von Modellen und Entwicklungsschritten zu geben. ➔ Beispielhafte Ergebnisseite: http://univera.de/FHB/KITP16/Eichler/ Kompetenzerwerb in angewandter Wissensmodellierung durch Lernen aus Fehlern
  • 20. Technische Hochschule Brandenburg · Brandenburg University of Applied Sciences Page 20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Prof. Dr. Vera G. Meister • vera.meister@th-brandenburg.de • +49-175-5634180 Forschungsgruppe Business Modeling and Knowledge Engineering (BMaKE)