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In-Depth Information
analysiert und
transformiert
werden (
Transformationsmethoden
). Dabei kann sich
auch die Struktur der Losung verandern, insbesondere konnen - im Gegensatz zur
Substitution - Komponenten weggelassen oder hinzugefugt werden. Ein solcher Fall
kann z.B. bei einem Menuplaner dann eintreten, wenn sich zum ersten Mal Gaste
aus einer ganz anderen Ess- und Kochkultur angesagt haben und die gesamte Zu-
sammensetzung eines Menus auf diese neue Situation abgestellt werden muss.
Bei der
Commonsense Transformation
werden Heuristiken, die auf Allgemein-
wissen basieren, der Adaption zugrunde gelegt. Zu den meistverwandten gehort
hier die Strategie, sekundare, d.h. als nicht-essentiell eingestufte Komponenten der
Losung zu entfernen (
delete secondary component
). Fur Milchallergiker wird man
z.B. den Kase auf dem sonst geeigneten Auflauf weglassen. Eine
Modellbasierte
Transformation
wird durch ein kausales Modell gesteuert und z.B. in Diagnose
oder Planung benutzt.
Unter den Begriff
Spezielle Adaptions- und Verbesserungsmethoden
fallen Heu-
ristiken, die bereichsspezifische und strukturmodifizierende Adaptionen vornehmen
und sich keiner der ubrigen Methoden zuordnen lassen. Diese Heuristiken sind ent-
sprechend mit den Situationen indiziert, in denen sie anwendbar sind. Insbesondere
gehoren hierzu Methoden, um fehlgeschlagene Losungen zu korrigieren.
Eine weitere wichtige Adaptionsmethode ist die
Derivationswiederholung
(
de-
rivational replay
). Sie folgt der Ableitung einer alten Losung, um eine neue Losung
zu finden. Ein klassisches Beispiel liefert hier wieder der Mathematikunterricht. Um
die gesuchte Losung der neuen Aufgabenstellung anzupassen, vollziehen wir den
Losungsweg einer vergleichbaren Aufgabe nach und rechnen dabei mit den neuen
Werten. Dies lasst sich auch auf Teile einer Losung anwenden. Man stellt also fest,
auf welchem Wege das nichtpassende Element der vorgeschlagenen Losung bestimmt
wurde und folgt dann erneut diesem Wege, allerdings nun unter den durch die neue
Situation gegebenen Bedingungen. Die Derivationswiederholung stellt, ebenso wie
die fallbasierte Substitution, eine fallbasierte Adaptionsmethode dar.
Beispiel 6.23
Ein Menuplaner wahlte einst eine Menufolge mit Orangen als Des-
sert. Diese Wahl war das Ergebnis eines Auswahlprozesses, der auf jahreszeitlich
verfugbare Obstsorten abstellte, und damals war Winter. Er kann nun, im Sommer,
seine alte Menufolge adaptieren und z.B. Erdbeeren als Dessert wahlen.
6.10
Wie ein fallbasiertes System lernt
Jedes fallbasierte System lernt zunachst einmal durch die Aufnahme und Integration
neuer Falle in seine Fallbasis. Diese Form des Lernens ist also fester Bestandteil des
CBR-Prozesses. Besondere Lernsituationen entstehen, wenn
•
das CBR-System mit einem ungewohnlichen Fall konfrontiert wird und/oder
•
eine vorgeschlagene Losung fehlschlagt.
