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Ontologie-basierte Beschreibung digitaler Lernmaterialien

Bachelorarbeit 2005 132 Seiten

Didaktik - E-Learning

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Motivation der Arbeit
1.2 Aufbau der Arbeit

2 Ontologie
2.1 Ursprung des Begriffes
2.2 Ontologie in der Informatik
2.2.1 Grundlegendes
2.2.2 Wichtige Ontologietypen und ihre Beziehung
2.2.2.1 Top-Level-Ontologie
2.2.2.2 Domain-Ontologie und Task-Ontologie
2.2.2.3 Application-Ontologie
2.2.3 Ontologie im Kontext dieser Arbeit
2.2.3.1 Definition nach Gruber
2.2.3.2 Abox und Tbox
2.2.3.3 Zusammenfassung

3 Relevante Technologien
3.1 Das klassische Web
3.1.1 Geschichte des klassischen Web in Kurzform
3.1.2 Eigenschaften des klassischen Web
3.1.3 Vorteile des klassischen Web
3.2 Anforderungen an ein neues Web
3.3 Die Lösung: Das Semantic Web
3.3.1 Entstehungsgeschichte
3.3.2 Die Schichten Architektur des Semantic Web
3.4 Die modifizierten Schichten im Kontext dieser Arbeit
3.4.1 URIs und Namespaces
3.4.2 XML und XMLS Datentypen
3.4.3 RDF und RDF/XML
3.4.3.1 RDF und Metadaten
3.4.3.2 RDF Spezifikation und RDF Datenmodell
3.4.3.3 RDF/XML
3.4.4 RDFS
3.4.4.1 RDFS Klassen
3.4.4.2 RDFS Eigenschaften
3.4.4.2.1 Core Properties
3.4.4.2.2 Clarification Properties
3.4.4.2.3 Container Classes Properties
3.4.4.2.4 Documentation Properties
3.4.4.3 RDFS Zusammenfassung und Bewertung
3.4.5 Ontologie-Sprachen und Anwendungen
3.5 Zusammenfassung

4 OWL: Web Ontology Language
4.1 Definition
4.2 Spezifikation
4.3 Die OWL Dialekte
4.3.1 OWL Full
4.3.2 OWL DL
4.3.3 OWL Lite
4.3.4 Zusammenfassung
4.4 Die wichtigsten OWL Sprachkonstrukte
4.4.1 OWL Lite Sprachkonstrukte
4.4.1.1 Syntax
4.4.1.2 Header, Body und Footer
4.4.1.3 Klassen und Eigenschaften
4.4.1.3.1 Klassen
4.4.1.3.2 Datatype Properties
4.4.1.3.3 Object Properties
4.4.1.3.4 Annotation Properties
4.4.1.3.5 Ontology Properties
4.4.1.3.6 Globale einschränkende Eigenschaften
4.4.1.3.7 Lokale einschränkende Eigenschaften
4.4.1.3.8 Weitere Eigenschaften
4.4.1.4 Konstrukte und Einschränkungen im Überblick
4.4.2 OWL DL Sprachkonstrukte im Überblick
4.4.3 OWL Full Sprachkonstrukte im Überblick
4.4.4 Instanzen vs. Individuen
4.5 Zusammenfassung

5 Ontologie-Editor Protégé
5.1 Systemvoraussetzungen, Download und Installation
5.2 Eine kurze Einführung
5.2.1 Anlegen von Klassen
5.2.2 Beziehungen zwischen Objekten
5.3 Reasoning
5.3.1 FaCT++, Pellet und RacerPro
5.4 Alternative OWL Ontologie-Editoren

6 Ontologie-basierte Beschreibung eines Kurses der FernUniversität
6.1 Anforderungsermittlung
6.1.1 Beispiel für ein Szenario
6.1.2 Beispiel für einen Anwendungsfall
6.2 Entwurf
6.3 Implementierung und Test
6.3.1 Implementierung der Tbox
6.3.2 Implementierung der Abox
6.3.3 Implementierung der Metadaten
6.3.4 Test der Ontologie
6.3.5 Exkurs

7 Fazit und Ausblick

8 Literaturverzeichnis

Anhang A

Anhang B

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Ontologiebeziehungen nach Guarino ([7]: S. 7)

Abb. 2: Ontologie Definition nach Gruber ([9]: S. 28)

Abb. 3: Zusammenhang zwischen Tbox und Abox ([9]: S. 26)

Abb. 4: Sir Tim Berners-Lee

Abb. 5: Semantic Web Layer Cake ([17])

Abb. 6: Modifizierter Layer Cake

Abb. 7: URI/Namespace Schicht

Abb. 8: Zusammenhang zwischen URI, URN und URL ([6]: S. 89)

Abb. 9: URI und Fragment ([9]: S. 55)

Abb. 10: XML/XMLS Schicht

Abb. 11: RDF u. RDF/XML Schicht

Abb. 12: RDF Tripel Prinzip

Abb. 13: Erweitertes RDF Tripel Prinzip

Abb. 14: Das RDF-Modell ([9]: S. 82)

Abb. 15: RDFS Schicht

Abb. 16: RDFS Super-, Subklassen und Transitivität

Abb. 17: Ontologie Sprachen und Anwendungsschicht

Abb. 18: Eigenschaften der OWL Dialekte

Abb. 19: Zusammenhang der OWL Dialekte

Abb. 20: Beziehung zwischen RDFS und OWL

Abb. 21: OWL Lite Eigenschaften

Abb. 22: Instanzen vs. Individuen

Abb. 23: Anlegen von Klassen mit Protégé

Abb. 24: Anlegen von disjunkten Klassen mit Protégé

Abb. 25: Anlegen von weiteren Klassen mit Protégé

Abb. 26: Anlegen von Eigenschaften mit Protégé

Abb. 27: Benutzen von Eigenschaften mit Protégé

Abb. 28: Reasoner Konsistenz Check

Abb. 29: Reasoner Taxonomie Check

Abb. 30: Neue Taxonomie

Abb. 31: Anwendungsfall Beispiel

Abb. 32: Klassen der Kursontologie I

Abb. 33: Klassen der Kursontologie II

Abb. 34: ER-Modell der Kursontologie

Abb. 35: OWL Klassenhierarchie der Kursontologie in Protégé

Abb. 36: OWL Eigenschaften der Kursontologie in Protégé

Abb. 37: OWL Singleton

Abb. 38: Strukturelemente den Inhaltselementen zuweisen

Abb. 39: Der Standardlernpfad

Abb. 40: Beispiel für eine Lernkarte

Abb. 41: DC Metadaten Beispiel

Abb. 42: Verifizierung der Konsistenz der Kursontologie

Abb. 43: Verifizierung der Taxonomie der Kursontologie I

Abb. 44: Standardlernpfad Query

Abb. 45: Lernkarten Query

Abb. 46: Beispiele Query

Abb. 47: Grafik Query

Abb. 48: Lernkarte Screenshot

Abb. 49: Verifizierung der Taxonomie der Kursontologie II

Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Wichtige XMLS Datentypen ([9]: S. 71)

Tab. 2: RDF Spezifikation

Tab. 3: RDF/XML Spezifikation

Tab. 4: RDF/XML MIME-Typ und Namespace

Tab. 5: Zusammenfassung der RDF/XML Elemente ([9]: S. 109)

Tab. 6: RDFS Spezifikation und Namespace

Tab. 7: Vordefinierte RDFS Klassen

Tab. 8: RDSF Core Properties

Tab. 9: OWL Spezifikation Dokumente

Tab. 10: OWL Lite Konstrukte ([9]: S. 216)

Tab. 11: OWL Lite Einschränkungen ([9]: S. 218)

Tab. 12: Zusätzliche Konstrukte von OWL DL ([9]: S. 223)

Tab. 13: Gelockerte Einschränkungen von OWL DL ([9]: S. 223)

Tab. 14: ER-Modell und OWL

Tab. 15: ER-Diagramm Konventionen

Tab. 16: Strukturelle Aufteilung des Datenbankkurses

1 Einleitung

1.1 Motivation der Arbeit

In der Informatik ist es in vielen Bereichen nötig, Erkanntes oder Erdachtes zu repräsentieren und damit Wissen und Zusammenhänge zu kommunizieren. Für diesen Sachverhalt hat sich in den letzten Jahren der Begriff Ontologie eingebürgert. Insbesondere im Zuge der Idee des „Semantic Web“ haben diese Ontologien in jüngster Zeit einen beachtlichen Aufschwung erlebt.

Im selben Zeitraum wurden auch die Anforderungen, die an webbasierte eLearning Umgebungen gestellt werden immer komplexer. Von modernen eLearning Anwendungen werden heute Eigenschaften erwartet, die über das bloße Bereitstellen von Lernmaterialien weit hinausgehen. Oft genannte Schlagworte sind hier „Just-in-Time Learning“ und „Relevant Learning“. Es wird also in Zukunft darum gehen die Lerninhalte so zu beschreiben, dass eine flexible, computergestützte und von den jeweiligen Anforderungen abhängige Präsentation der Lernmaterialien möglich wird.

Die vorliegende Arbeit zeigt anhand der Erstellung einer Ontologie eine Möglichkeit zur Beschreibung digitaler Lernmaterialien auf, die diesen Bestrebungen gerecht werden kann. Dafür wird die OWL1, eine ursprünglich für das „Semantic Web“ entwickelte Ontologiesprache, genutzt.

1.2 Aufbau der Arbeit

Zuerst findet eine kurze Einführung in die Ursprünge des Begriffes Ontologie statt. Im Anschluss wird dieser zunächst noch vielsagende Begriff hinsichtlich der Bedeutung in der Informatik abgegrenzt, um dann zu einer auf diese Arbeit zugeschnittenen Ontologiedefinition zu kommen.

Das darauffolgende Kapitel gibt einen Überblick über die für diese Arbeit relevanten Technologien zur Beschreibung der Lerninhalte. Es beginnt mit einer Einführung in Geschichte, Eigenschaften und Vorteile des klassischen Web, um dann anhand der Anforderungen an ein neues Web die Wurzeln des „Semantic Web“ Konzepts herauszuarbeiten. Nach der Darstellung der Entstehungsgeschichte des „Semantic Web“ wird dessen Schichtenmodell kurz vorgestellt, um daraus eine für diese Arbeit modifizierte Variante abzuleiten, welche die Techniken, auf denen die zu erstellende Ontologie aufbaut, beschreibt. Das Kapitel schließt mit der detaillierten Darstellung der für dieses abgeleitete Modell vorgesehenen Technologien. Diese sind im Einzelnen: URIs1 und Namespaces, XML2 und XMLS Datentypen, RDF3 und RDF/XML, RDFS und schließlich OWL. OWL Ist eine für das „Semantic Web“ entwickelte Sprache zur Beschreibung von Ontologien.

Das sich daran anschließende Kapitel widmet sich nun ausführlich dieser Kerntechnologie für den ontologie-basierten Ansatz in dieser Arbeit. Nach einer kurzen Definition und Spezifikation werden die einzelnen Dialekte OWL Full, OWL DL und OWL Lite vorgestellt und eine begründete Auswahl für die weitere Arbeit getroffen. Das Kapitel schließt mit der Beschreibung der wichtigsten OWL Sprachkonstrukte.

Wie bei jeder Programmiersprache steht und fällt auch die Nutzbarkeit von OWL für die Ontologieerstellung mit der Qualität der zur Verfügung stehenden Programme. Der augenblicklich bekannteste, die OWL unterstützende und kostenlos verfügbare Ontologie-Editor ist Protégé. Deshalb findet in diesem Abschnitt neben der Klärung von Systemvoraussetzungen, „Download“- möglichkeiten und der Installation eine kurze Beschreibung in Form eines kleinen Tutorials statt. Im Einzelnen wird das Anlegen von Klassen, die Beschreibung der Beziehungen zwischen diesen und die Möglichkeiten des sogenannten „Reasoning“ vorgestellt. Dazu findet eine kurze Vorstellung der Reasoner FaCT++, Pellet und RacerPro statt. Anschließend wird noch kurz auf verfügbare alternative Produkte zur Ontologiemodellierung eingegangen.

Im letzten Teil der Arbeit wird dargestellt, wie mit Hilfe der vorgestellten Möglichkeiten und Programme eine Beschreibung digitaler Lernmaterialien aussehen kann. Als Grundlage für das dort entwickelte Konzept dient ein Datenbankkurs der FU Hagen.

Der Schluss dieser Arbeit beinhaltet neben einem Fazit auch noch einen Ausblick auf die Möglichkeiten der Erstellung ontologie-basierter Anwendungen mit dem „Jena 2 Framework“.

2 Ontologie

2.1 Ursprung des Begriffes

Ontologie ist ein in der Wissenschaft vielfach gebrauchter Begriff, der heute unter anderem für das steht, was Aristoteles1 bereits im 4. Jahrhundert v. Chr. als Metaphysik bezeichnet hat ([1]). Der Begriff selbst hat seinen Ursprung im 13. Jahrhundert und meint die Lehre vom Sein und vom Seienden ([2]). In diesem Zusammenhang sei als ein bedeutender Vertreter moderner Forschung im Bereich der philosophischen Ontologie der Argentinier Mario Augusto Bunge2 genannt. Dem interessierten Leser werden als Einstieg in dieses Gebiet die Abhandlungen [3] und [4] von Bunge empfohlen.

„Ontological (or metaphysical) views are answers to ontological questions. And ontological (or metaphysical) questions are questions with an extremely wide scope, such as 'Is the world material or ideal - or perhaps neutral?', 'Is there radical novelty, and if so how does it come about?', 'Is there objective Chance or just an appearance of such due to human ignorance?', 'How is the mental related to the physical?', ‘Is a community anything but the set of its members?', and ‘Are there laws of history?'.” ([3]: S. 1)

Ontologie in der Philosophie ist also der Ursprung des Begriffes, im nun folgenden Kapitel soll das Aufkommen und die Verwendung von Ontologie in der Informatik näher beleuchtet werden.

2.2 Ontologie in der Informatik

2.2.1 Grundlegendes

Nach Fensel ([5]) beginnt die Verwendung von Ontologie in der Informatik in den 90er Jahren durch die Vertreter der KI3.

„Since the beginning of the nineties ontologies have become a popular research topic investigated by several Artificial Intelligence research communities […].” ([5]: S. 11)

In jüngster Zeit findet Ontologie auch in Feldern wie „Intelligent Information Integration“, „Cooperative Information Systems“, „Information Retrieval“, „Electronic Commerce“ und „Knowledge Management“ immer mehr Anhänger. Der Grund dafür ist sicherlich die Aussicht auf ein allgemein gültiges und gleiches Verständnis einer bestimmten Domäne zwischen den Anwendern und den Anwendungen ([5]: S. 11). Fensel schreibt dazu:

„Ontologies are developed to provide a machine-processable semantics of information sources that can be communicated between different agents (software and humans).“ ([5]: S.11)

Das Ziel einer Ontologie in der Informatik ist demnach eine formale und maschinenlesbare Definition einer Domäne zu bekommen. Die eigentliche Hoffnung dabei ist die Möglichkeit, dass verschiedenste Systeme später nur mit Hilfe einer ihnen innewohnenden Ontologie miteinander kommunizieren können ([6]: S. 344).

Es gibt mittlerweile eine Vielzahl von Ontologietypen und Klassifizierungsbestrebungen in den verschiedensten Bereichen der Informatik, so dass eine vollständige Aufzählung und Beschreibung hier nicht sinnvoll ist. Aus diesem Grund folgt im nächsten Kapitel zunächst eine eher allgemeine Zuordnung nach den Anwendungsbereichen bzw. dem Grad der Generalisierung einer Ontologie.

2.2.2 Wichtige Ontologietypen und ihre Beziehung

Guarino ([7]) wählt eine Kategorisierung, welche den Grad der Generalisierung als Entscheidungskriterium verwendet. Er unterscheidet dabei vier Typen von Ontologien: „Top-Level“-Ontologie, „Domain“-Ontologie, „Task“-Ontologie und „Application“-Ontologie. Damit erhält man die gewünschte Zuordnung nach den Anwendungsbereichen. Abb. 1 stellt den Zusammenhang dieser Ontologietypen untereinander graphisch dar. Die folgenden Kapitel geben jeweils eine kurze Erläuterung zu den einzelnen Typen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Ontologiebeziehungen nach Guarino ([7]: S. 7)

2.2.2.1 Top-Level-Ontologie

Eine „Top-Level“-Ontologie beschreibt sehr allgemeine Konzepte wie Raum, Zeit, Sache, Gegenstand, Ereignis, Handlung usw.. Diese sind von einem besonderen Problem oder Gebiet unabhängig und klassifizieren damit ein bereichsübergreifendes Gebiet oder Problem. Aus diesem Grund ist es vernünftig, zumindest in der Theorie, nur eine einzige „Top-Level“-Ontologie für eine Vielzahl von Anwendungsbereichen zu haben ([7]: S. 7).

2.2.2.2 Domain-Ontologie und Task-Ontologie

Eine „Domain“-Ontologie bzw. eine „Task“-Ontologie beschreibt das Vokabular einer Domäne (wie z.B. Medizin oder Automobil) bzw. eine allgemeine Aufgabe oder Tätigkeit (wie z.B. das Diagnostizieren oder den Verkauf), indem die Begriffe der entsprechenden „Top-Level“-Ontologie spezifiziert werden ([7]: S. 8). Es handelt sich hierbei also um Ontologien, die den konkreten Anwendungsbereich näher beschreiben und somit klassifizieren.

2.2.2.3 Application-Ontologie

Eine „Application“-Ontologie ist die speziellste Form der Ontologie. Sie beschreibt Konzepte, die sowohl vom Gebiet der „Domain“-Ontologie als auch von der Aufgabe der „Task“-Ontologie abhängen. Diese Konzepte entsprechen häufig den Rollen der Entitäten in einer Anwendung bei der Durchführung einer bestimmten Aufgabe ([7]: S. 8). Mit anderen Worten handelt es sich hier also um die bekannten konzeptuellen Daten- und Klassenmodelle, die im Wesentlichen durch den Begriff Ontologie einen neuen Bezeichner erhalten. Die in dieser Arbeit erstellte Ontologie zur Beschreibung der Lernmaterialien fällt hauptsächlich in diesen Bereich der Kategorisierung nach Guarino.

2.2.3 Ontologie im Kontext dieser Arbeit

In Kapitel 2.2.1 wurde deutlich, wie unterschiedlich die Anforderungen und damit auch die Ausprägungen von Ontologien in der Informatik sind. Gerade aus diesem Grund ist es wichtig immer genau darzulegen, was mit Ontologie im konkreten Kontext gemeint ist. Deshalb folgt nun eine genaue Beschreibung, wie der Ontologiebegriff innerhalb dieser Arbeit zu deuten ist.

2.2.3.1 Definition nach Gruber

Thomas Gruber liefert eine allgemein akzeptierte Definition, welche auch für die vorliegende Arbeit gut geeignet ist:

„An ontology is an explicit specification of a conceptualization.” ([8]: S. 199)

Eine Ontologie Spezifizierung ist also eine formell beschriebene, maschinenlesbare Sammlung von Ausdrücken und deren Beziehung zueinander. Die Konzeptualisierung bezieht sich dabei auf ein abstraktes Modell einer Domäne ([9]: S.27). Abb. 2 verdeutlicht diese Definition.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Ontologie Definition nach Gruber ([9]: S. 28)

Um den Erfordernissen der OWL und damit auch dieser Arbeit gerecht zu werden, bedarf es allerdings noch einer Erweiterung dieser Definition, welche im Folgenden erläutert wird.

2.2.3.2 Abox und Tbox

In der Informatik, insbesondere in der KI, wird oft zwischen der sogenannten Tbox1 (Terminologische Komponenten) und der Abox2 (Deklarative Komponenten) unterschieden. Das Tbox Vokabular definiert dabei Konzepte, welche die Abox Komponenten verknüpfen, um somit entscheidbare Beschreibungslogiken zu erhalten. Den Zusammenhang zwischen Tbox und Abox verdeutlicht Abb. 3.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: Zusammenhang zwischen Tbox und Abox ([9]: S. 26)

Das folgende einfache Beispiel aus der Beschreibungslogik, welche in den meisten Fällen eine Untermenge der Prädikatenlogik erster Stufe ist soll das Abox-Tbox-Konzept veranschaulichen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Unterscheidung zwischen Tbox und Abox spielt bei der Definition einer Ontologie und der zugehörigen Instanzen im Kontext dieser Arbeit eine wichtige Rolle, weil sie den Unterschied zwischen den Klassen der OWL Ontologie (Tbox) und den jeweiligen Instanzen, auch Individuen genannt (Abox), widerspiegelt ([9]. S. 26).

2.2.3.3 Zusammenfassung

Mit Hilfe der Ontologie Definition nach Gruber und der Unterscheidung zwischen Tbox und Abox erhalten wir die für diese Arbeit gültige Ontologie Definition. Es handelt sich dabei um eine Erweiterung der Gruber Definition mit dem Fokus auf der Tbox Komponente der Ontologie. Ontologie bedeutet somit im Kontext dieser Arbeit:

„An OWL-encoded […] vocabulary of declarative formalisms describing a model of a domain“

([9]: S. 27)

Lacy liefert dazu selbst eine gelungene Beschreibung:

„Ontologies […] are vocabularies that declare a set of specific terms with formal definitions. The definitions describe a model of a domain. Ontologies are encoded into files using the Web Ontology Language - OWL.”

([9]: S. 28)

Somit besteht nun Klarheit, was innerhalb dieser Arbeit unter Ontologie zu verstehen ist. Das nächste Kapitel widmet sich ausführlich den technischen Aspekten, welche zur erfolgreichen Implementierung einer solchen Ontologie für digitale Lerninhalte benötigt werden.

3 Relevante Technologien

3.1 Das klassische Web

3.1.1 Geschichte des klassischen Web in Kurzform

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4: Sir Tim Berners-Lee

(http://www.w3.org/People/Berners-Lee/)

Das Web entstand 1989 als Projekt von Sir Tim Berners-Lee (Abb. 4) am CERN1. Ursprünglich war dieses erste Hypertext-System dazu gedacht Forschungsergebnisse mit Kollegen austauschen zu können. Das erste Web-Anzeigeprogramm wurde 1990 entwickelt und von Berners-Lee „World Wide Web“ genannt. Es konnte nur Text anzeigen, aber spätere „Browser“ fügten dann auch die Fähigkeit Grafiken anzuzeigen hinzu. Damit einher ging die Entwicklung der heutigen Web Standards HTTP2 und HTML3, welche ebenfalls auf Berners-Lee zurückgehen.

Marc Andreesen veröffentlichte 1994 einen Browser, der dem Web eine bis dato ungekannte Popularität jenseits der bisherigen Nutzerkreise und ein sehr schnelles Wachstum ermöglichte. Marc Andreesen gründete dazu die Firma „Mosaic Communications Corporation", später „Netscape Communication". Deren Browser „Netscape“ legte den Grundstein für die heutige Popularität und Verbreitung des Internet. ([10] u. [11])

3.1.2 Eigenschaften des klassischen Web

Das gegenwärtige Web ist in erster Linie eine Ansammlung von HTML-Seiten. Diese bilden einen virtuellen Behälter von Informationen. Der dezentralisierte Inhalt dieser Ansammlung von Webseiten wächst ständig, weil fortwährend neuer Inhalt in der Form von HTML-Seiten hinzugefügt wird. Auf der ganzen Welt beheimatete Webseiten-Programmierer erzeugen und erhalten diese Seiten aufrecht, indem sie verschiedenste Entwicklungsumgebungen verwenden, allerdings ohne dabei an einen verbindlichen Standard gebunden zu sein. Es besteht inzwischen sogar die Möglichkeit Inhalte der HTML-Seiten automatisch „on the fly“ aus Datenbanken generieren zu lassen (vgl. dazu [12]).

Die Kommunikation zwischen und innerhalb der HTML-Seiten wird durch offene Standards ermöglicht, von denen die meisten durch das W3C1 verwaltet werden. HTML-Seiten können heute mit Hilfe der verschiedenen zur Verfügung stehenden „Browser“ auf einer Vielzahl von Geräten fast überall und jederzeit betrachtet und benutzt werden. Diese Webseiten sind demzufolge in erster Linie für den menschlichen Benutzer gestaltet und optimiert.

([9]: S. 2)

3.1.3 Vorteile des klassischen Web

Das Web wurde schnell populär, weil es die Bedürfnisse der Benutzer erfüllt. Die Möglichkeiten des Web im Hinblick auf den gemeinsamen Zugriff auf Informationen sind denen privater Netze weit überlegen. So wird die benötigte Zeit für das Auffinden und den Zugang zu Information dramatisch reduziert.

Jeder, der Information benötigt, kann auf diese zugreifen und jeder, der dies möchte, kann selbst neue Information beisteuern. Dadurch wurden auch enorme Kosteneinsparungen in diesen Bereichen ermöglicht. Viele Vereinigungen ziehen aus dem heutigen Web einen großen Nutzen. Zum Beispiel wurde die OSI2 durch die Webtechnologie wesentlich gestärkt.

Leider ergeben sich aus der aktuellen, ungeordneten Struktur des Web auch diverse Probleme. Diese haben dazu geführt, dass über eine Weiterentwicklung nachgedacht wurde und wird, die helfen soll diese Probleme zu lösen. Welche neuen Anforderungen an ein Web der Zukunft gestellt werden, soll im Folgenden Kapitel näher betrachtet werden.

([9]: S. 3)

3.2 Anforderungen an ein neues Web

Obwohl sich das gegenwärtige Web geradezu unglaublich entwickelt hat, ist es nicht strukturiert genug, um den Erfordernissen einer fortschrittlichen computergestützten Verarbeitung des Inhalts gerecht zu werden.

Das Web hat sowohl im privaten, als auch im geschäftlichen Umfeld eine dominante Rolle eingenommen. Dennoch sind die hier zur Verfügung gestellten Informationen nicht ausreichend verknüpft, um damit komplexe Abfragen oder Aktualisierungen computergestützt zu ermöglichen. Dafür wird eine andere Darstellung und Verarbeitung der Information benötigt.

Natürlich ermöglichte erst die Einfachheit des gegenwärtigen Webs seinen Durchbruch. HTML-Seiten sind leicht zu erstellen. Jedoch führt gerade diese Einfachheit auch zu vielen Variationen bei der Strukturierung der HTML-Seiten und damit zu Problemen bei der computergestützten Verarbeitung. Bis heute liegt der Schwerpunkt beim Design einer HTML-Seite auf der Formatierung derselben. In Zukunft wird aber weitergehende Information benötigt werden, die auch die Semantik1 der Information beschreibt. Semantik ist zwingend für die effiziente automatisierte Interpretation eines strukturierten Webinhalts erforderlich.

([9]: S. 4)

3.3 Die Lösung: Das Semantic Web

„The Semantic Web is not a separate Web but an extension of the current one, in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation.“

([13]: S. 37)

3.3.1 Entstehungsgeschichte

Das Konzept des „Semantic Web“ wurde ebenfalls von Berners-Lee ins Leben gerufen ([13]). Als der Erfinder des klassischen Web und als Direktor des W3C werden die Visionen von Berners-Lee hoch geschätzt und respektiert. Die DARPA1 des DoD2 war die erste Organisation, die in die Erforschung der Möglichkeiten des „Semantic Web“ investierte. Der wichtigste DARPA Beitrag zum „Semantic Web“ war die DAML3. DAML half wichtige „Semantic Web“ Konzepte zu definieren.

Die EU war ebenfalls am „Semantic Web“ interessiert. Ihre Wissenschaftler waren ebenso wie die US-Wissenschaftler vom Potential der Ontologien überzeugt. Ein Produkt der EU-Forschung war OIL4. Schließlich vereinigte ein gemeinsames EU/US-Projekt die beiden Konzepte OIL und DAML, um eine gemeinsame Sprache zu entwickeln. DAML+OIL war geboren.

Das W3C startete anschließend eine Initiative, um eine gemeinsame Sprache für das „Semantic Web“ zu standardisieren. Die W3C WOG5 stellte dann letztendlich im Februar 2004 die OWL der Öffentlichkeit vor. Damit hatte das „Semantic Web“ nun endgültig eine standardisierte Ontologiesprache erhalten, auf die im weiteren Verlauf dieser Arbeit noch detailliert eingegangen wird, da diese die Grundlage für die Beschreibung der Lernmaterialien bilden wird.

([9]: S. 16, [14]: S. 132f u. [15]: S. 2f)

3.3.2 Die Schichten Architektur des Semantic Web

Die einzelnen Ebenen des „Semantic Web“ lassen sich übersichtlich in einem graphischen Modell darstellen, das "Semantic Web Tower" oder auch "Semantic Web Layer Cake" genannt wird (Abb. 5). Da die Schichtenarchitektur des „Semantic Web“ aber nicht Gegenstand dieser Arbeit ist, sondern nur als theoretische Basis dienen soll, wird auf eine weitergehende Beschreibung an dieser Stelle verzichtet. Stattdessen wird nur eine kurze Erläuterung zu den im weiteren Verlauf dieser Arbeit nicht oder nur am Rande behandelten Schichten „Logic“, „Proof“ und „Trust“ gegeben.

Die „Logic“-Schicht betrachtet die Korrektheit und Konsistenz der Daten und beinhaltet auch das logische Erschließen neuer Information aus den durch die Ontologie gelieferten Daten. Die „Proof“-Schicht erläutert das Zustandekommen dieser neuen Information, indem die einzelnen Schritte des Schließens im Rahmen der „Logic“-Schicht betrachtet werden. In der „Trust“-Schicht schließlich geht es um die Zuverlässigkeit bzw. Glaubwürdigkeit der Daten die zu den neuen Informationen geführt haben.

Dem interessierten Leser sei an dieser Stelle [16] als weiterführende Literatur in dieses Gebiet empfohlen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 5: Semantic Web Layer Cake ([17])

Auf der Basis dieser Schichten Architektur wird nun eine für diese Arbeit modifizierte Variante vorgestellt und deren Schichten aus technologischer Sicht detailliert beschrieben.

3.4 Die modifizierten Schichten im Kontext dieser Arbeit

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 6: Modifizierter Layer Cake

Der in Abb. 6 dargestellte, modifizierte „Semantic Web Layer Cake“ bildet die Grundlage für die nun folgende Ausarbeitung, der für eine Beschreibung von digitalen Lernmaterialien in Frage kommenden Technologien.

3.4.1 URIs und Namespaces

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 7: URI/Namespace Schicht

Die unterste Schicht ist die URI-Namespace-Schicht. Mit Hilfe der Standards dieser Schicht ist es später möglich, die im weiteren Verlauf dieser Arbeit mit RDF und OWL eingeführten Objekte und Instanzen zu referenzieren.

Eine URI stellt ein einfaches und erweiterbares Konzept zur Verfügung, um eine physikalische oder abstrakte Ressource eindeutig zu identifizieren. Das Konzept der URIs wurde vom W3C entwickelt und ist im RFC1 3986 vollständig beschrieben (vgl. dazu [18]). Demzufolge gibt es drei wichtige Formate, nämlich URI, URL2 und URN3. URI ist der Überbegriff. URLs bilden somit eine Untermenge der URIs. Es sind diejenigen URIs, die mit „http://“ oder „ftp://“ oder ähnlich beginnen. URLs identifizieren Ressourcen über ihren Ort im Netz und das Protokoll, über das auf sie zugegriffen wird. URNs bilden wiederum eine Untermenge der URIs, nämlich diejenigen Ressourcen, die, auch wenn sie ihren Ort im Web ändern, weltweit eindeutig identifizierbar bleiben sollen. Den Zusammenhang zwischen URI, URL und URN zeigt Abb. 8.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 8: Zusammenhang zwischen URI, URN und URL ([6]: S. 89)

URIs haben eine vom W3C vorgegebene Syntax (vgl. dazu [18]):

<URIschemeName>:<scheme-specific-part#fragment>

Die URI dient sowohl dem klassischen Web als auch dem „Semantic Web“ als Grundlage für die Identifizierung von Inhalten. Der entscheidende Unterschied ist, dass URIs im Gegensatz zu URLs nicht durch einen Namen im Web auflösbar sein müssen. Mit ihnen kann also im Prinzip alles bezeichnet werden. An eine URI kann ein sogenannter „fragment identifier“ angehängt werden, der mit einem „#“ eingeleitet wird. Abb. 9 verdeutlich den Zusammenhang zwischen URI und „fragment“.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 9: URI und Fragment ([9]: S. 55)

Die Tatsache, dass es erlaubt ist beliebige URIs zu definieren, erfordert die Einführung von Namespaces. Die Syntax für die Einführung eines Namespaces ist:

xmlns:namespacePrefix=“nsURIref“

Die vollständige Referenz für diese (XML-)Namespaces findet sich in [19]. Die Einführung der Namespaces führt nun zwangsläufig zu den XML und XMLS Datentypen, welche im folgenden Kapitel beschrieben sind.

([6]: S. 89f u. 133, [9]: S. 49-57, [18] u. [19])

3.4.2 XML und XMLS Datentypen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 10: XML/XMLS Schicht

Als Einstieg in dieses Kapitel zuerst ein kleiner Ausschnitt aus einem Interview von Jon Bosak, der bei vielen als der Erfinder der XML gilt:

Question: What's the most common nonsensical notion about XML?

Bosak: I guess that XML will, by itself, solve the information interchange problem. In reality, XML just clears away some of the syntactical distractions so that we can get down to the big problem: how we arrive at common understandings about knowledge representation. That's the biggie. XML says, "let's stop arguing about how we're going to represent trees and how we're going to represent attribute/value pairs." We'll just decide, "Let's do it [as XML]".”

( [20] )

XML ist eine auf Tags1 basierende Metasprache, die verwendet wird um Domänen spezifische Grammatiken zu definieren. Eine Metasprache ist eine Sprache, die dazu benutzt wird andere Sprachen zu definieren. Also ist XML eine Metasprache, weil es mit ihr möglich ist Tags zu erzeugen, die die Struktur und Syntax von Dokumenten bestimmen. In [21] finden sich die vollständigen Empfehlungen der W3C für die XML. XML ist heute der de facto Standard für den Austausch von strukturierten Inhalten im Web. Bei COTS1 Anwendungen erfreut sich die XML ebenfalls großer Beliebtheit, was wohl weiter zu ihrer Verbreitung beitragen wird (vgl. dazu [22]: S.4f). Nachfolgendes Beispiel verdeutlicht den Aufbau eines einfachen XML Dokuments:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Man erkennt sofort, dass dieser Aufbau dem einer normalen HTML Seite sehr ähnlich ist. Jedes XML Dokument beginnt mit der Versionsangabe und ggf. dem sogenannten Encoding, z.B. ISO-8859-1 für deutsche Umlaute. Das Attribut „xml:lang“ enthält das Kürzel für die vorgegebene Sprache nach ISO 6392. Die Syntax der Tags sollte selbsterklärend sein, sie entspricht der gleichen Syntax wie sie auch bei den HTML Tags Verwendung findet.

XMLS3 ist ein wichtiger, zu XML gehörender Standard. XMLS stellt eine Umgebung zur Verfügung, um die Struktur von Dokumenten in XML ohne die Verwendung von DTDs4 dokumentieren bzw. einschränken zu können. XMLS sieht dabei auch die Möglichkeit vor Datentypen zu definieren bzw. schon vorhandene wiederzuverwenden. Ein XML Dokument ohne entsprechendes XMLS macht demzufolge wenig Sinn.

Die W3C XMLS Spezifikation besteht aus drei Teilen („Primer“, „Structures“ und „Datatypes“), die unter [23] eingesehen werden können. Tab. 1 gibt eine Übersicht der wichtigsten XMLS Datentypen.

Es wurde dargestellt, dass XML in Kombination mit XMLS die Möglichkeit bietet Inhalte zu repräsentieren und Informationen auszutauschen. Dies ist für die Strukturierung von Inhalten wichtig, für die Anforderungen an eine Beschreibung digitaler Lerninhalte allerdings nicht ausreichend. Das liegt schlicht daran, dass XML nur die Syntax und nicht die Semantik definiert. XML Tags sind ohne weitere Beschreibung für den Computer einfache Strings ohne jede Semantik. So wird z.B. eine Software zwischen den beiden Tags <Apfel> und <Birne> keinen Zusammenhang erkennen, obwohl ein menschlicher Benutzer natürlich sofort sieht, dass es sich dabei um Obstsorten handelt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 1: Wichtige XMLS Datentypen ([9]: S. 71)

Hier kommt nun das RDF ins Spiel, welches für diese Problematik eine vielversprechende Lösung anbietet und deshalb auch Bestandteil der nächsten zu behandelnden Schicht ist.

([6]: S. 129-136, [9]: S. 61-73, [21] u. [23])

3.4.3 RDF und RDF/XML

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 11: RDF u. RDF/XML Schicht

„The most fundamental benefit of RDF compared to other meta-data approaches is that using RDF, you can say anything about anything. Anyone can make RDF statements about any identifiable resource. Using RDF, the problems of extending meta-data and combining meta-data of different formats, from different schemas disappear, as RDF does not use closed documents.”

([24])

Das RDF wird im weiteren Verlauf dieser Arbeit dazu verwendet, um OWL Instanzen bzw. Individuen zu beschreiben. Hier soll es nun zunächst aber nur darum gehen einen Überblick über das RDF zu bekommen. Dazu werden im Folgenden die wichtigsten Eigenschaften näher betrachtet.

3.4.3.1 RDF und Metadaten

Ursprünglich wurde das RDF entwickelt, um damit Metadaten zu verschlüsseln. RDF wird deshalb oft als eine Standardsprache für Metadaten betrachtet. Metadaten ist ein in sehr vielen Bereichen verwendeter Begriff, der deshalb auch viel Raum für Interpretationen lässt. Dies hat dazu geführt, dass nicht immer klar ist, wie sich der Zusammenhang zwischen RDF und OWL in dieser Beziehung darstellt.

Im Prinzip leistet das RDF im OWL Kontext zwei Arten von Metadatenunterstützung. Einmal die Metadaten auf der Dokumentenebene, wie z.B. Titel, Autor und Datum. Die zweite Art von Metadaten bezieht sich auf die Metadaten, die in der Regel durch die XML Tags eines Dokuments beschrieben werden, also Metadaten auf der Dokumentenbeschreibungsebene, wie z.B. Überschrift, Beispiel oder Schwierigkeit. Diese Art von Metadaten wird im Rahmen dieser Arbeit mit Hilfe der Ontologie beschrieben werden und somit nicht mehr mit XML, sondern OWL implementiert.

Der Begriff Metadaten soll innerhalb dieser Arbeit immer mit Metadaten auf der Dokumentenebene, also Daten, die nicht Bestandteil der eigentlichen Ontologie sind, gleichgesetzt werden. Für diese Art der Metadaten hat sich mittlerweile eine Spezifikation entwickelt, die den Namen DC1 trägt. Das Dublin Core Element Set (ISO Standard 158362 ) umfasst derzeit 15 allgemein akzeptierte Elemente, die der Beschreibung von Ressourcen dienen. Eine zweite Art von Metadaten in diesem Bereich ist LOM3, ein spezieller Standard (IEEE-SA Standard 1484.12.14 ) für die einheitliche Metadatenbeschreibung von Lernobjekten. LOM baut unter anderem auf DC auf, allerdings ohne dabei DC vollständig zur Verfügung zu stellen, was auch bedeutet, dass man beide Standards nicht einfach gemeinsam innerhalb einer Ontologie benutzen kann. Auf diese Problematik wird in Kapitel 6.3.3 noch näher eingegangen.

([9]. S. 76 u. [25])

3.4.3.2 RDF Spezifikation und RDF Datenmodell

RDF ist ein W3C Standard, demzufolge finden sich dort auch alle Spezifikationen. Die wichtigsten Quellen sind in Tab. 2 aufgelistet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 2: RDF Spezifikation

RDF ist neben der Beschreibung von Metadaten auch ein Standard, um Aussagen über eine Ressource zu treffen. Dabei bestehen diese Aussagen immer aus einem sogenannten Tripel. Obwohl damit auf den ersten Blick nur einfache Aussagen möglich erscheinen, ist dies ein durchaus leistungsfähiges Mittel, um Information zu beschreiben. Wie dies möglich ist soll nun anhand des RDF Datenmodells dargestellt werden. Das Prinzip eines RDF Tripels verdeutlicht Abb. 12.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 12: RDF Tripel Prinzip

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 13: Erweitertes RDF Tripel Prinzip

Abb. 13 zeigt wie mit RDF auch komplexere Zusammenhänge dargestellt werden können. Ein einfaches, formloses Beispiel soll dieses Prinzip noch einmal deutlich machen.

<Hans>(R) à istGerne(E) à <Apfel>(R) à hatPreis(E) à 1€(I)

(E) = Eigenschaft; (R) = Ressource; (I) = Instanz

Aus diesen verknüpften RDF Tripeln lässt sich nun schon nicht mehr nur ableiten, dass Hans gerne einen Apfel isst, sondern auch, dass der Apfel einen Preis von 1€ hat. Also z.B. auch, dass Hans für jeden Apfel einen Preis von 1€ bezahlen muss.

Man kann sich nun leicht vorstellen, dass mit steigendem Verknüpfungsgrad der RDF Tripel die vorhandene Information immer weiter zunimmt. Das RDF bietet in diesem Zusammenhang noch komplexere Möglichkeiten, auf die hier aber nicht weiter eingegangen wird. Der Vollständigkeit halber ist in Abb. 14 das komplette RDF-Modell graphisch dargestellt. Alle relevanten Informationen dazu können den Links aus der Tabelle am Anfang dieses Kapitels entnommen werden (Tab. 2).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 14: Das RDF-Modell ([9]: S. 82)

RDF stellt also ein Datenmodell zur Verfügung, um beliebige Ressourcen zu beschreiben. Jedoch wird ein einheitliches Format benötigt, um diese mit dem RDF Datenmodell gespeicherte Information in maschinenlesbarer Form darzustellen und somit auch austauschen zu können. Außerdem soll hier nicht verschwiegen werden, dass kompliziertere semantische Ausdrücke erforderlich sein werden, um digitale Lernmaterialen adäquat beschreiben zu können. Dazu aber im späteren Verlauf dieser Arbeit mehr. Das folgende Kapitel widmet sich zunächst dem benötigten einheitlichen Datenformat.

([5]: S. 80f, [9]: S. 75-82, [12]: S. 358-360 u. [26]: S. 51-55)

3.4.3.3 RDF/XML

„You will usually have a need to store RDF in a file or transfer the data somewhere else. There is a common XML format for storing RDF. This format is called RDF/XML. There are several other ways of storing RDF data, but this format is the most common. Some people confusingly refer to this format just as RDF. Actually, the model […] is RDF, whereas the syntax is properly called RDF/XML.”

([27])

XML bietet demnach die Möglichkeit RDF Tripel in einer standardisierten Syntax zu speichern. Man könnte auch sagen, dass RDF/XML einen Standard für das Beschreiben von Ressourcen in XML darstellt. Genauso wie RDF ist auch RDF/XML ein W3C Standard, dessen Spezifikation dort hinterlegt ist (Tab. 3).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 3: RDF/XML Spezifikation

RDF/XML besitzt einen empfohlenen Namespace und einen eigenen MIME1 -Typ, also einen Indikator für Anwendungen, dass es sich um eine RDF/XML Datei handelt. Folgende Tabelle (Tab. 4) gibt sowohl den MIME-Typen, als auch den Namespace an.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 4: RDF/XML MIME-Typ und Namespace

Auch wenn eine vollständige Beschreibung der RDF/XML Syntax und Eigenschaften den Rahmen dieser Arbeit sprengen würde, soll im Folgenden doch versucht werden die wesentlichen Merkmale anhand kleiner Codebeispiele vorzustellen. So wird dem Leser einen praktischen Eindruck der Möglichkeiten von RDF/XML vermittelt.

Ein RDF/XML Dokument beginnt analog zu einem XML Dokument immer mit einem Header, der eine XML Deklaration, den RDF Start Tag und den oder die Namespaces beinhaltet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Es sollte nun deutlich geworden sein, dass RDF/XML Dokumente immer aus einer Menge von RDF/XML Tripeln, die zueinander in einer „Typ-von“ Beziehung stehen, aufgebaut sind. Das Subjekt eines solchen Tripels ist entweder eine neue oder eine bereits existierende Ressource. Das Prädikat sind die Eigenschaften dieser Ressource. Das Objekt ist entweder eine Instanz oder wieder eine Ressource.

Neben diesen grundlegenden gibt es noch weitergehende RDF/XML Möglichkeiten zur Beschreibung der Tripel, insbesondere der Objekte. So ist es z.B. auch möglich sogenannte „Container“ und „Collections“ zu definieren, mit denen listenartige Strukturen erzeugt werden können. Tab. 5 gibt einen abschließenden Überblick der Syntax aller Möglichen RDF/XML Elemente. Für die vollständige Spezifikation sei hier wieder auf den W3C Link in obiger Tabelle verwiesen (Tab. 3).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 5: Zusammenfassung der RDF/XML Elemente ([9]: S. 109)

Obwohl RDF/XML also einige standardisierte Möglichkeiten zur Beschreibung von Daten bietet, reichen diese für komplexere Zusammenhänge, wie sie z.B. für die Beschreibung von Lernmaterialien benötigt werden, noch nicht aus. Es wird zwar auch ein rudimentäres Klassenkonzept unterstützt, was aber außer einer „Typ-von“ Kennzeichnung keine weiterreichenden Möglichkeiten zur Verfügung stellt und somit für die Darstellung komplexerer Zusammenhänge noch einer Erweiterung hinsichtlich eines wirklichen objektorientierten Konzeptes benötigt. Folgendes Zitat aus der RDFS Spezifikation des W3C verdeutlicht diese Problematik:

„RDF properties may be thought of as attributes of resources and in this sense correspond to traditional attribute-value pairs. RDF properties also represent relationships between resources.

RDF however, provides no mechanisms for describing these properties, nor does it provide any mechanisms for describing the relationships between these properties and other resources. That is the role of the RDF vocabulary description language, RDF Schema. RDF Schema defines classes and properties that may be used to describe classes, properties and other resources.”

([28])

Um diese Einschränkungen zu überwinden wurde demzufolge RDFS erdacht, welches im Folgenden Kapitel vorgestellt wird.

([9]: S. 83-110, [26]: S. 55f u. [27])

3.4.4 RDFS

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 15: RDFS Schicht

„RDF's vocabulary description language, RDF Schema, is a semantic extension […] of RDF. It provides mechanisms for describing groups of related resources and the relationships between these resources. RDF Schema vocabulary descriptions are written in RDF […].”

([28])

RDFS wurde von der „RDF Model and Syntax Working Group“ entwickelt und später von der „RDF Core Working Group“ verfeinert. Beide Gruppen gehören der W3C an, demzufolge findet sich dort auch die RDFS Spezifikation (Tab. 6).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 6: RDFS Spezifikation und Namespace

RDFS fügt dem RDF-Modell neue Eigenschaften hinzu, indem es weitere Modellierungsvarianten anbietet. So erweitert es RDF z.B. durch die Möglichkeit den Ressourcen eine Semantik zu geben. RDFS bereichert dazu das einfache RDF „Typ-von“ Konzept, um ein ausgereiftes Klassenkonzept und die Möglichkeit diese Klassen mit selbstdefinierten Eigenschaften zu versehen. Damit wird es z.B. auch möglich einschränkende Eigenschaften zu definieren und die definierten Klassen auch zu benutzen.

RDFS ist eine Vokabular-Beschreibungssprache. Das bedeutet, es stellt Eigenschaften zur Verfügung, um domänenspezifische Begriffe zu kodieren. Dazu wird das RDF-Modell erweitert und gleichzeitig die RDF/XML Syntax weiter genutzt. Dadurch wird es möglich Anwendungen zu erstellen, die „verstehen“ wie RDF Ausdrücke zu interpretieren sind. Im Prinzip ist dies der gleiche technische Zusammenhang wie der zwischen XML und XMLS, nur diesmal auf semantischer Ebene.

RDFS bietet also die Möglichkeit Klassen, deren Eigenschaften und die Beziehungen zwischen diesen zu beschreiben.

([9]: S. 111f, [12]: S. 360f, [26]: S.56 u. [28])

[...]


1 Web Ontology Language

1 Uniform Resource Identifier

2 eXtensible Markup Language

3 Resource Description Framework

1 * 384 v. Chr, † 322 v. Chr

2 * 1919

3 Künstliche Intelligenz

1 terminological components

2 assertional components

1 European Organization for Nuclear Research

2 Hypertext Transfer Protocol

3 Hypertext Markup Language

1 World Wide Web Consortium, Deutsche URL: http://www.w3c.de/ [Stand 19.12.2014]

2 Open Source Initiative, URL: http://www.opensource.org/ [Stand 19.12.2014]

1 Bedeutung

1 Defense Advanced Research Projects Agency

2 Department of Defense

3 DARPA Agent Markup Language

4 Ontology Interface Layer

5 Web Ontology Group

1 Request for Comments

2 Uniform Resource Locator

3 Uniform Resource Name

1 Kürzel, das es erlaubt Textelemente zu formatieren und deren Darstellung zu beeinflussen.

1 Commercial Off The Shelf

2 http://www.iso.org/ bzw. http://www.w3.org/WAI/ER/IG/ert/iso639.htm [Stand 19.12.2014]

3 XML Schema

4 Document Type Definitions

1 Dublin Core

2 http://www.niso.org/international/SC4/n515.pdf [Stand 19.12.2014]

3 Learning Object Metadata

4 http://ltsc.ieee.org/wg12/files/LOM_1484_12_1_v1_Final_Draft.pdf [Stand 19.12.2014]

1 Multipurpose Internet Mail Extension

Details

Seiten
132
Jahr
2005
ISBN (eBook)
9783638453844
ISBN (Buch)
9783638724074
Dateigröße
1.6 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v48788
Institution / Hochschule
FernUniversität Hagen
Note
1,3
Schlagworte
Ontologie-basierte Beschreibung Lernmaterialien

Autor

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Titel: Ontologie-basierte Beschreibung digitaler Lernmaterialien