Motivation
Der Anteil an e-Learning in der Weiterbildung und die Nachfrage nach digitalen Inhalten zur Unterstützung von Entscheidungen in der beruflichen Praxis steigen stetig. Doch sind für die Erstellung von e-Learning-Inhalten oder -Tutorials qualitativ hochwertige Bilder, Texte und Videos notwendig. Dabei sind Autoren häufig mit folgenden Fragen konfrontiert: Wie/Wo finde ich ein passendes Bild? Werden mit dem Bild Persönlichkeitsrechte verletzt? In welchem Kontext steht das Bild? Unter welchen Bedingungen darf ich das Bild weiterverwenden? Nur mit ausreichenden und vollständigen Metainformationen, die diese Fragen beantworten, ist ein digitaler Inhalt durch Autoren und Verlage vollumfänglich nutzbar. Das gleiche gilt für Texte und Videos. Doch erfahrungsgemäß ist, aufgrund des hohen Aufwands, die Bereitschaft von Autoren ihre Inhalte mit Metainformationen zu versehen, sehr gering.
Ziele und Vorgehen
Ziel des Vorhabens SimpleAnno ist die Entwicklung eines halbautomatischen Assistenzsystems für Verlage, e-Learning-Anbieter und Arztpraxen, das Autoren dabei unterstützt, Inhalte einfach und systematisiert mit Metainformationen zu versehen. Dazu sollen einem Autor auf der Basis eines von ihm eingegebenen Freitextes konkrete Vorschläge für die Metabeschreibung innerhalb definierter Kategorien unterbreitet werden. Zusätzlich werden Autoren bei der Festlegung von Verwertungsrechten und bei der Durchsetzung der Bezahlung ihrer Inhalte unterstützt. Mittels Bestimmung von Ähnlichkeitswerten zwischen dem vom Autor zu einem Bild eingetragenen Freitext und dazu passenden Verlagsbeständen, sollen Attribute und Schlüsselwörter extrahiert, entsprechenden Kategorien (z.B. Behandlung und Medikation) zugewiesen und dem Autor als Vorschlag angeboten werden. Zur Unterstützung der Worterkennung und Kategorisierung wird eine auf internationalen Standards basierende unterstützende Metadaten-Ontologie erforscht. Mit einer Ontologie werden Begrifflichkeiten und die zwischen ihnen bestehenden Beziehungen in einem bestimmten Bereich formal dargestellt. Im Sinne der Nachhaltigkeit des Forschungsprojektes soll es Autoren ermöglicht werden, Inhalten eigene Attribute zuzuweisen und die hinterlegte Ontologie ständig zu erweitern. Zur Überprüfung des Lösungsansatzes wurde für das Vorhaben die Zahnmedizin gewählt. In der Zahnmedizin stellt die Vermischung von motorisch/handwerklicher Praxis mit technischem und akademischem Wissen maximale Anforderungen an die Metabeschreibung von Inhalten.
Innovationen und Perspektiven
Mit dem Vorhaben wird ein schneller, transparenter und sicherer Zugang zu verteiltem Wissen ermöglicht. Durch die semiautomatische Annotation lassen sich Inhalte für das Netz semantisch besser erschließen. Daraus ergeben sich unterschiedliche innovative Geschäftsmodelle wie e-Learning-Konzepte, die Erforschung seltener Erkrankungen in ausreichend mit Metainformationen versehenen Bilddatenbanken und neue Publikationsmodelle für Verlage.