Erklärungen spielen eine entscheidende Rolle für die Akzeptanz von wissensbasierten Systemen. Die vorliegende Arbeit diskutiert Erklärungen in wissensbasierten Lernsystemen. Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Erklärungen in Expertensystemen und solchen in Lernsystemen werden erarbeitet. Als Fallbeispiel dient NF-Tutor, ein Tutorensystem zur Normalisierung von Datenbanken. Im Zentrum stehen drei Erklärungsstrategien, die in NF-Tutor realisiert worden sind: für die Erzeugung und die Benutzeradaption von Beweisbäumen wird ein erweiterter Metainterpreter vorgeschlagen. Die Widerspruchsmethode zielt darauf ab, dem Benutzer anhand von Widersprüchen die Konsequenzen seiner Eingaben zu erläutern. Die dritte Methode schließlich hat die Besprechung falscher Konzepte zum Ziel.
Aktualisiert: 2019-12-19
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