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Applying Language Technologies to Support Work- Integrated Learning

机译：应用语言技术支持工作整合学习

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摘要

Eine der größten Herausforderungen im Bereich des arbeitsintegrierten Lernens (work-integrated learning, WIL) besteht darin, das bereits in einem Unternehmen vorhandene Wissen automatisiert in Lerninhalte (hier als Knowledge Artefacts bezeichnet) umzuwandeln. Eine manuelle Erstellung von Lerninhalten, die genau auf Tätigkeitsfeld und Vorwissen jedes einzelnen Benutzers zugeschnitten sind, ist aufgrund der großen Menge an vorhanden Informationen nicht mehr möglich. In diesem Paper stellen wir einen Knowledge Artefact Lifecycle vor, der alle Schritte beginnend von der Erstellung über die Annotation mit semantischen Konzepten bis hin zur Suche und Visualisierung dieser Knowledge Artefacts beinhaltet. Viele dieser Schritte laufen durch eine Reihe von sprachbasierten und semantischen Technologien automatisch ab; dadurch kann der Aufwand bei der Einführung einer neuen WIL Umgebung in einem Unternehmen drastisch reduziert werden. Eine abschließende summative Evaluation des Systems hat gezeigt, dass auf Tätigkeiten und Vorwissen maßgeschneiderte Lerninhalte wesentlich zur Verbesserung der Arbeitsleistung beitragen, und die Kompetenzentwicklung direkt am Arbeitsplatz fördern.%One key challenge for supporting work-integrated learning (WIL) involves the repurpos-ing of existing knowledge resources (both textual and multimedia) from the organizational memory for automatically creating learning content. Since WIL is highly contextualized to the work tasks as well as to the competences of the knowledge worker in question, manual learning content creation is not feasible here. We present a knowledge artefact lifecycle which starts with the identification of knowledge resources, involves their semantic annotation and contextualized delivery, and concludes with their presentation to users and the consideration of user feedback. We have employed a suite of language and semantic technologies to automate many of the lifecycle steps in order to reduce efforts when instantiating a WIL support environment for a specific application domain. A summative evaluation of the WIL environment has shown that contextualized recommendation of knowledge artefacts can improve task performance and enables learners to advance their competences during work.
机译：工作整合学习（WIL）领域的最大挑战之一是将公司中现有的知识自动转换为学习内容（此处称为知识文物）。由于大量可用信息，不再可能手动创建针对活动领域和每个用户的先验知识的学习内容。在本文中，我们提出了一个知识文物生命周期，包括从创建到带有语义概念的注释到搜索和可视化这些知识文物的所有步骤。其中许多步骤是通过一系列基于语言和语义的技术实现自动化的；这可以大大减少在公司中引入新的WIL环境所涉及的工作。对系统的最终总结性评估表明，针对活动和先验知识量身定制的学习内容对改善工作绩效和促进直接在工作场所的技能发展做出了重大贡献。％支持工作整合学习（WIL）的一项主要挑战涉及对工作整合学习的重新定位组织内存中的现有知识资源（文本和多媒体资源），用于自动创建学习内容。由于WIL对工作任务以及所讨论的知识工作者的能力具有高度的上下文相关性，因此在此处手动创建学习内容是不可行的。我们提出了一个知识文物生命周期，该过程从知识资源的标识开始，涉及其语义注释和上下文传递，最后以向用户呈现知识和考虑用户反馈为结尾。我们采用了一套语言和语义技术来自动化许多生命周期步骤，以减少为特定应用程序域实例化WIL支持环境时的工作量。对WIL环境的总结性评估表明，知识文物的情境推荐可以提高任务绩效，并使学习者在工作中提高自己的能力。

著录项

  • 来源
    《Sprache und Datenverarbeitung》 |2010年第2期|p.31-48|共18页
  • 作者

    Stefanie Lindstaedt; Guenter Beham; Hermann Stern; Peter Prettenhofer; Peter Scheir;

  • 作者单位

    Stefanie Lindstaedt Know-Center GmbH/ TU Graz Inffeldgasse 21a, 8010 Graz Austria;

    Know-Center GmbH Inffeldgasse 21a, 8010 Graz Austria;

    Know-Center GmbH Inffeldgasse 21a, 8010 Graz Austria;

    Styria Media Group AG Schoenaugasse 64, 8010 Graz Austria;

    Bauhaus-Universitat Weimar Bauhausstrasse 11,99423 Weimar Germany;

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  • 正文语种 eng
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