🚀 go-pugleaf

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                                                      K        K  I
F O R S C H U N G S K O L L O Q U I U M               KK     KK   II
                                                      KKK  KKK    III
im Sommersemester 96                                  KKK KKK     III
                                                      KKKKKK      III
                                                      KKK  KKK    III
                                                      KKK   KKK   III
                                                      KK      KK   II
                                                      K         K   I


Achtung!!! Vortrag nicht dienstags, sondern am 
Freitag, den 26.04.96, 14-16 Uhr, Raum FR 5516
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			     Zur Epistemologie
	  von intelligenten Problemloese- und Simulationsumgebungen
			 Der Hypothesentest-Ansatz

				Claus Moebus

      Universitaet Oldenburg, FB Informatik, Abteilung Lehr-Lernsysteme

Hauptziel von IPSEs (Intelligent Problem-Solving Environments) ist es,
dem/der Lernenden die Moeglichkeit zu eroeffnen, beim Loesen einer
Aufgabensequenz aus der jeweiligen Domaene Wissen zu erwerben. Bis
jetzt haben wir IPSEs fuer verschiedene Curricula und Anwendungen entwickelt:

Altenpflege:  Raumkonfiguration
Informatik:   Funktionale Programmierung, Modellierung mit
	      Petrinetzen 
BWL:          Planspiele
CAD:          Pneumatik
Chemie:       Polymerisation 
Medizin:      Modellierung und Diagnose mit Bayesnetzen  

Obwohl die IPSEs oberflaechlich betrachtet relativ verschieden aussehen
und funktionieren, folgen sie doch einer gemeinsamen
kognitionswissenschaftlichen Entwicklungsphilosophie: der/die Lernende soll
Wissen beim Testen von Hypothesen erwerben. Die Systemantworten sollen
dabei durch den/die Lernende(n) selbst erklaert werden. Dabei wird er durch
Expertenwissen im System unterst�tzt. Wir glauben, dass durch den
IPSE-Ansatz die Prozeduralisierung des Wissens schneller voranschreitet
als bei anderen Ansaetzen.



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TU Berlin
FG Methoden der K�nstlichen Intelligenz (KI)
Franklinstr. 28/29, FR 5-8
D-10587 Berlin

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Peter Geibel ############<*>############ Technische Universitaet Berlin
###############<*>############### Methoden der Kuenstlichen Intelligenz
Tel. +49-30-314-25491 #############<*>############## Sekretariat FR 5-8
Email geibel@cs.tu-berlin.de ##<*>## Franklinstr. 28/29, D-10587 Berlin