In der heutigen Informationsgesellschaft erweist sich der effiziente Umgang mit dem Produktionsfaktor Wissen als entscheidender Wettbewerbsfaktor. Aufgrund der geringeren Halbwertszeit des Wissens tritt das reine Faktenlernen zunehmend in den Hintergrund und das Lernen von Zusammenhängen gewinnt an Bedeutung.
Diese Studie beschreibt einen auf der deutschen Wikipedia basierenden Prototyp, der zum einen zum automatisierten Abfragen von Zusammenhängen genutzt werden kann und zum anderen ein neuartiges didaktisches Konzept zum Lernen von Assoziationen einführt.
Zur Definition von Wissensdomänen werden Algorithmen vorgestellt, welche die einem Wikipedia-Artikel zugeordneten Kategorien auf vordefinierte Hauptkategorien aggregieren. Da Daten zu inhaltlichen Zusammenhängen zwischen verschiedenen Wikipedia-Einträgen bisher noch nicht erhoben wurden, stellt diese Arbeit solche Assoziationen anhand der semantischen Ähnlichkeit her.
Die im entwickelten Prototyp implementierten Konzepte ermöglichen das spielerische Lernen von Zusammenhängen durch die Bearbeitung zufälliger oder vordefinierter Navigationsaufgaben.

Autorentext

Dr. Marcel Minke, geboren 1980 in Hildesheim, studierte Informationsmanagement und Informationstechnologie mit den Schwerpunkten Datenbanken, Web-Programmierung und Data Mining und schloss sein Studium an der Universität Hildesheim 2006 mit einem Master of Science ab. Seit 2009 Leiter einer IT-Beratungsfirma mit dem Schwerpunkt Online-Befragungen (auf Basis der Open-Source Umfragesoftware Limesurvey ) arbeitete er berufsbegleitend an seiner Promotion am Institut für Mathematik und Angewandte Informatik der Universität Hildesheim. Die 2012 erfolgreich abgeschlossene Dissertation bildet die Basis dieses Buches, in das die während der Promotion gewonnenen Erkenntnisse rund um die Online-Enzyklopädie Wikipediä einfließen.