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 Zusammenh„ngen gewinnt an Bedeutung. Diese Studie beschreibt einen auf der deutschen Wikipedia basierenden Prototyp, der zum einen zum automatisierten Abfragen von Zusammenh„ngen genutzt werden kann und zum anderen ein neuartiges didaktisches Konzept zum Lernen von Assoziationen einfhrt. Zur Definition von Wissensdom„nen werden Algorithmen vorgestellt, welche die einem Wikipedia-Artikel zugeordneten Kategorien auf vordefinierte Hauptkategorien aggregieren. Da Daten zu inhaltlichen Zusammenh„ngen zwischen verschiedenen Wikipedia-Eintr„gen bisher noch nicht erhoben wurden, stellt diese Arbeit solche Assoziationen anhand der semantischen Žhnlichkeit her. Die im entwickelten Prototyp implementierten Konzepte erm”glichen das spielerische Lernen von Zusammenh„ngen durch die Bearbeitung zuf„lliger oder vordefinierter Navigationsaufgaben.

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