Jochen Robes über Bildung, Lernen und Trends

Knowledge Management and Reuse in Virtual Learning Communities

Nehmen wir zum Beispiel die Corporate Learning Community. Unzählige Aktivitäten, von den großen Camps, den Webinaren, den MOOCs bis zu den regionalen Netzwerktreffen, auf verschiedenen Plattformen wie Twitter, Facebook oder Xing. Und das ist nur die Spitze des Eisbergs. Viel User-Generated Content, entwickelt von den Mitgliedern des Netzwerks. Regelmäßig gibt es Versuche, hier etwas Ordnung zu schaffen und Orientierung zu bieten. Konventionen wie Hashtags gehören dazu. Auch das Aufbereiten von Ereignissen und Themen für die Webseite colearn.de in Form von Blogbeiträgen oder Regionalseiten ist ein Versuch, Erfahrungen für andere zugänglich zu machen. Aber diese Anstrengungen laufen den wirklichen Aktivitäten natürlich immer hinterher, und es ist immer wieder eine Abwägung, ob man seine Energie lieber in die Aufbereitung vergangener oder in die Planung zukünftiger Aktivitäten steckt.

Das als Vorspann. Denn der vorliegende Artikel nimmt genau diese Frage auf: „One of the main sources of knowledge in the web is the social networks and especially online communities because they contain human experiences which are considered as a rich source of information. This knowledge is in the most cases unstructured and is in the form of discussions organized generally by topics. If that knowledge could be represented and stored in order to be reused, it would facilitate the knowledge acquisition by members.“

Um hier eine Antwort zu finden, schauen sich die AutorInnen zuerst bereits vorliegende Studien zum Thema an. Einen Ausgangs- bzw. Vergleichspunkt bietet ihnen der „Knowledge Reuse Process“ (M. Lynne Markus). Anschließend entwickeln sie ein eigenes „Framework for Knowledge Management in Virtual Learning Communities“ (1. Content extraction and normalization; 2. Knowledge extraction; 3. Knowledge capitalization, formalization and storage; 4. Knowledge recommendation). Eine schnelle Lösung des Problems ist jedoch nicht sichtbar. Wie auch immer: Ohne maschinelle Unterstützung (Natural Language Processing) wird es nicht gehen.
Houda Sekkal, Naila Amrous und Samir Bennani, International Journal of Emerging Technologies in Learning, Vol 14, No 16, August 2019

Bildquelle: Chris Potter (Flickr, CC BY 2.0)

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