CHAPTER 35 Could the Use of a Knowl

CHAPTER 35
Could the Use of a Knowledge-Based System
Lead to Implicit Learning?
University of Kentucky, Lexington, KY, USA
The primary objective of a knowledge-based system (KBS) is to use stored knowledge to provide support for decision-making activities. Empirical studies identify improvements in decision processes and outcomes with the use of such knowledge-based systems. This research suggests that though a KBS is primarilydeveloped to help users in their decisionmaking activities, as an unintentional consequence it may induce them to implicitly learn more about a problem. Implicit learning occurswhen a person learns unconsciously or unintentionally, without being explicitly instructed or tutored. To test these ideas, a laboratory-based experiment was conducted with a KBS that could provide support for datamodeling activities. Results indicated support for implicit learning because subjects who interacted with the KBS exhibited better nowledge on data-modeling concepts. Two versions of the KBS were tested, one with a restrictive interface and the other with a guidance interface, and both versions ofthe interface supported implicitlearning. Implications for
future research on the design and development of KBSs are proposed.
Keywords:Learning; Interface; Knowledge-based tool; Data modeling
1 Introduction
Knowledge based systems (KBSs) are developed to improve their users’ decisionmaking and problem-solving capabilities. A KBS is defined as a systemthat uses stored knowledge of a specific problem to assist and provide support for decisionmaking activities related to the specific problem context (Holsapple and Whinston 1996, Keen and Scott-Morton 1978). KBSs have been developed and used for a variety of applications, including database design activities, with controlled experiments showing that KBSs, as decision-aiding tools, can alter the decision outcomes, processes, and strategies of users as they engage in tasks (Dhaliwal and
Benbasat 1996, Santhanam and Elam 1998, Storey and Goldstein 1993). Conse-1Reprinted from Decision Support Systems, Volume 43 Issue 1, Solomon Antony and Radhika Santhanam, with permission from lsevier.
Solomon Antony and Radhika Santhanam quently, the primary emphasis on KBS research has focused on the role of a KBS as a decision-aiding tool and the intended consequences of improvements in users’ decision processes and outcomes. In this study, it is proposed that a KBS can play yet another role; it can be an agent of change to improve the user’s knowledge. When a user interacts with a KBS and obtains help in solving a problem, the user may learn more aboutthe problem and thus implicitly acquire knowledge. Implicit learning occurs when the user applies no deliberate or intentional effort to learn, but learning still occurs
unconsciously (Berry and BroadBent 1984, Berry and Dienes 1993, Prabhu and Prabhu 1997). Implicit learning differs from conscious and directed learning that might occur with knowledge repositories or with tutoring systems that arespecifically developed to teach students (Alavi and Leidner 1999, Anderson et al. 1985, Holsapple 2003). The objective of tutoring systems is to teach the user how to acquire knowledge about the problem area. These systems typically test the user’s initial knowledge level and then teach in an approach similar to methods an instructor would use. Knowledge repositories discussed in the context ofknowledge management systems store vast amounts of knowledge and allow users to consciously access this storehouse whenever it is needed.
As opposed to the above systems, it is proposed that decision support/aiding systems, such as computer-aided software engineering tools that are primarily designed to assist a decision maker, when embedded with knowledge, may induce users to learn more about problems as they interact with the system. To test these ideas a laboratory-based experiment, using theoretical perspectives from implicit
learning and a KBS designed to support database design activities, was conducted. Database design is a complex task, and many knowledge-based tools have been proposed to support this activity (Batini et al. 1992, Lo and Choobineh 1999, Storey and Goldstein 1993). This study used a KBS that had embedded knowledge on data modeling and could assist novice users to complete data-modeling tasks (Antony and Batra 2002). Two versions of this KBS were test, each of which interacted differently with the user. One version had a restrictive interface, as it forced
the user to follow a specific decision strategy in developing a data model,while the other version had a guidance interface, because it offered suggestions to help users complete their data-modeling tasks (Schneiderman 1992). When users interacted with these versions of a KBS, the level of their learning was determined and compared with the learning of users who interacted with a control system that had
no embedded knowledge on data modeling. Results suggest that KBSsmay indeed induce users to implicitly acquire more knowledge.
2 Knowledge-Based Systems and Implicit Learning
In one of the earliest works on decision-aiding tools, decision support systems (DSSs) were defined as coherent sets of computer-based technology thatmanagers can interact with and use as aids for their decision-making activities (Keen and Morton 1978). This definition has spurred a tremendous amount of research in improving the functionalities of DSSs and understanding their impact on users’ decision-making activities (Elam et al. 1996). Research studies and reports from practice
indicate that, indeed, the use of a DSS can lead to substantive improvements in decision-making outcomes and processes (Sharada et al. 1998, Todd and Benbasat 1991). Many research avenues are pursued in DSS research, with one path of inquiry focusing on improving the functional capability of a DSS by embedding it with knowledge of the problem area. These systems are often referred as KBSs or intelligent DSSs (Goul et al. 1992, Holsapple and Whinston 1996). Decision making is a knowledge-intensive activity where knowledge of a particular problem area is used to understand and make choices during the decision process. Hence, including a knowledge base in a DSS can be very advantageous in that the system can interject and provide necessary knowledge at the appropriate points in the decision process (Holsapple and Whinston 1996). In addition, researchers in the humancomputer interface field recommend that users of systems be less burdened with
cognitive load, wherever that knowledge inputs can come from within thesystem (Norman 1998, Schneiderman 1992). For example, a KBS for supporting manufacturing planning activities may suggest to the user a method to reduce the setup time for manufacturing when the user is engaged in developing a manufacturing plan. The decision maker is provided this information showing how to reduce setup time based on the expertise that is embedded in the knowledge base as rules (Kimand
Arinze 1992). KBSs are used in many diverse applications such as financial planning, manufacturing, tax planning, equipment design, etc., and are more useful, in fact, than expert systems that attempt tototally replace the decision makers (Goul et al. 1992, Santhanam and Elam 1998, Wong and Monaco 1995). Another research avenue has used changeagency perspectives to investigate how design attributes could influence users’ decision choices. A DSS could be designed to restrict users’ choices and lead them through a specific decision strategy,
or it could suggest possible decision choices and thus allow the user to follow a certain strategy (Schneiderman 1992, Silver 1990, Silver 1991a, Silver 1991b). A DSS interface designed with a restrictiveness approach limits a user to a subset of all possible decision-making options, while a system with a decisional guidance approach guides its users by advising and assisting them in choosing decision options. These design principles could also be used to develop a KBS in that the system could use the
embedded knowledge to provide guidance on a topic or restrict the user from making certain choices. For example, a restrictive interface in a KBS for strategic planning may restrictthe user from utilizing multi-objective decision modeling options but allow the use of uniobjective decision programming modeling options. To achieve the same objective, a guidance interface will make available all the modeling options,
both multiobjective and uniobjective, but suggest to users thatthey use a uniobjective modeling approach. Thus, with a guidance interface, the system recommends design choices, but does not restrict choices. These design principles have been researched with findings indicating that attention to these design principles help inbuilding more focused and effective DSSs (Limayen and DeSanctis 2000, Montazemi et al.
1996, Norman 1998, Silver 2006, Singh 1998, Wheeler and Valacich 1996). Thus, considerable research is being conducted to identify ways to enhance the functional capabilities and design attributesof a DSS/KBS (Holsapple and Whinston 1996, Santhanam and Elam 1998). But a less-researched aspect also deserves attention. When users interact with the KBS and are focused on task completion, they may be implicitly learning about concepts, rules, and principles in the problem area that improve their knowledge structures. By the very definition of a KBS, knowledge about the specific problem area is embedded within the system. When
the system intervenes, it uses this embedded knowledge to provide advice and may even state it in the form of knowledge rules. For example, while a user is using a tax-planning KBS, the system may advise using a taxation rule that could be applied to prepare a better plan. Or, based on its knowledge rules, the KBS may identify and intervene to reveal an error in the tax plan. The user may not be specifically foc

Kết quả (Việt) 1:

CHƯƠNG 35
có thể sử dụng một hệ thống kiến thức
dẫn đến học tiềm ẩn?
đại học Kentucky, Lexington, KY, Mỹ
mục tiêu chính của một hệ thống dựa trên kiến thức (KBS) là sử dụng kiến thức được lưu trữ để cung cấp hỗ trợ cho các hoạt động ra quyết định. Nghiên cứu thực nghiệm xác định những cải tiến trong quyết định quá trình và kết quả với việc sử dụng các hệ thống dựa trên kiến thức như vậy. Nghiên cứu này cho thấy rằng mặc dù một KBS là primarilydeveloped để giúp người dùng trong các hoạt động decisionmaking, như là một hệ quả không chủ ý nó có thể khiến họ ngầm tìm hiểu thêm về một vấn đề. Tiềm ẩn học occurswhen một người học vô thức hoặc vô ý, mà không một cách rõ ràng hướng dẫn hoặc dạy. Để thử nghiệm những ý tưởng, một thử nghiệm dựa trên phòng thí nghiệm được tiến hành với một KBS có thể cung cấp hỗ trợ cho các hoạt động datamodeling. Kết quả chỉ ra hỗ trợ cho việc học tiềm ẩn bởi vì đối tượng tương tác với KBS các triển lãm nowledge tốt hơn trên các khái niệm lập mô hình dữ liệu. Hai phiên bản của các KBS đã được thử nghiệm, một với một giao diện hạn chế và khác với một giao diện hướng dẫn, và cả hai phiên bản của giao diện hỗ trợ implicitlearning. Tác động đối với
trong tương lai nghiên cứu thiết kế và phát triển của KBSs được đề xuất.
Từ khóa: học tập; Giao diện; Công cụ dựa trên kiến thức; Mô hình hóa dữ liệu
1 giới thiệu
kiến thức dựa trên hệ thống (KBSs) được phát triển để cải thiện decisionmaking và khả năng giải quyết vấn đề của người dùng. Một KBS được định nghĩa là một systemthat sử dụng các kiến thức được lưu trữ của một vấn đề cụ thể để hỗ trợ và cung cấp hỗ trợ cho decisionmaking hoạt động liên quan đến bối cảnh vấn đề cụ thể (Holsapple và Whinston năm 1996, Keen và Scott-Morton 1978). KBSs đã được phát triển và được sử dụng cho một loạt các ứng dụng, bao gồm các hoạt động cơ sở dữ liệu thiết kế, với thí nghiệm kiểm soát thấy rằng KBSs, như là công cụ hỗ trợ quyết định, có thể thay đổi kết quả quyết định, quy trình và chiến lược của người dùng khi họ tham gia vào nhiệm vụ (Dhaliwal và
Benbasat năm 1996, Santhanam và Elam 1998, tầng và Goldstein 1993). Conse-1Reprinted từ quyết định hỗ trợ hệ thống, Volume 43 vấn đề 1, Solomon Antony và Trâm Ngọc Santhanam, với sự cho phép từ lsevier.
Solomon Antony và Trâm Ngọc Santhanam quently, sự nhấn mạnh chính trên KBS nghiên cứu đã tập trung vào vai trò của một KBS như một công cụ hỗ trợ quyết định và hậu quả dự định cải tiến trong quá trình quyết định của người dùng và kết quả. Trong nghiên cứu này, nó đề xuất rằng một KBS có thể đóng một vai trò; nó có thể là một đại lý của sự thay đổi để nâng cao kiến thức của người dùng. Khi người dùng tương tác với một KBS và lấy được trợ giúp trong việc giải quyết một vấn đề, người dùng có thể tìm hiểu thêm về vấn đề và do đó ngầm tiếp thu kiến thức. Học tiềm ẩn xuất hiện khi người dùng áp dụng không có nỗ lực cố ý hay cố ý để tìm hiểu, nhưng học vẫn còn xảy ra
vô thức (Berry và BroadBent 1984, Berry và Dienes 1993, heo và heo năm 1997). Tiềm ẩn học khác với ý thức và hướng dẫn học tập có thể xảy ra với kiến thức kho hoặc với dạy kèm hệ thống mà arespecifically phát triển để dạy học sinh (Alavi và Leidner 1999, Anderson et al. năm 1985, Holsapple năm 2003). Mục tiêu của hệ thống dạy kèm là để dạy cho người sử dụng làm thế nào để có được kiến thức về khu vực vấn đề. Các hệ thống này thường kiểm tra độ kiến thức ban đầu của người dùng và sau đó dạy trong một cách tiếp cận tương tự như một người hướng dẫn sẽ sử dụng các phương pháp. Kho kiến thức thảo luận trong bối cảnh ofknowledge quản lý hệ thống lưu trữ một lượng lớn các kiến thức và cho phép người dùng có ý thức truy cập này nhà kho tàng trữ bất cứ khi nào nó cần thiết.
Trái ngược với các hệ thống trên, đó đề xuất rằng quyết định giúp đỡ hỗ trợ/hệ thống, chẳng hạn như công cụ máy tính hỗ trợ công nghệ phần mềm được thiết kế chủ yếu để hỗ trợ một nhà sản xuất quyết định, khi nhúng với kiến thức, có thể khiến người dùng để tìm hiểu thêm về vấn đề như họ tương tác với hệ thống. Để thử nghiệm những ý tưởng này một thử nghiệm phòng thí nghiệm dựa trên, bằng cách sử dụng các quan điểm lý thuyết từ tiềm ẩn
học tập và một KBS được thiết kế để hỗ trợ các hoạt động thiết kế cơ sở dữ liệu, được tiến hành. Cơ sở dữ liệu thiết kế là một nhiệm vụ phức tạp, và nhiều công cụ dựa trên kiến thức đã được đề xuất để hỗ trợ hoạt động này (Batini et al. 1992, Lo và Choobineh năm 1999, tầng và Goldstein 1993). Nghiên cứu này sử dụng một KBS có nhúng kiến thức về mô hình hóa dữ liệu và có thể hỗ trợ người dùng mới để hoàn thành nhiệm vụ lập mô hình dữ liệu (Antony và Batra 2002). Hai phiên bản của KBS này đã là thử nghiệm, mỗi trong số đó tương tác một cách khác nhau với người dùng. Một phiên bản này có một giao diện hạn chế, nó buộc
người sử dụng theo một chiến lược cụ thể quyết định trong việc phát triển một mô hình dữ liệu,trong khi phiên bản khác có một giao diện hướng dẫn, vì nó cung cấp gợi ý để giúp người dùng hoàn thành nhiệm vụ của mình lập mô hình dữ liệu (Schneiderman năm 1992). Khi người dùng tương tác với các phiên bản của một KBS, mức độ của việc học của họ được xác định và so sánh với học tập của người sử dụng có tương tác với một hệ thống điều khiển có
không có kiến thức nhúng trên mô hình hóa dữ liệu. Kết quả cho thấy rằng KBSsmay thực sự khiến người dùng để ngầm có được kiến thức hơn.
2 hệ thống dựa trên kiến thức và học tiềm ẩn
trong một trong những tác phẩm sớm nhất về các công cụ hỗ trợ quyết định, Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSSs) được định nghĩa là mạch lạc bộ máy tính dựa trên công nghệ thatmanagers có thể tương tác với và sử dụng như là viện trợ cho các hoạt động ra quyết định (Keen và Morton 1978). Định nghĩa này đã thúc đẩy một số tiền to lớn của các nghiên cứu trong việc cải thiện các chức năng của DSSs và tìm hiểu về tác động của hoạt động ra quyết định của người dùng (Elam et al. 1996). Nghiên cứu nghiên cứu và báo cáo từ thực hành
chỉ ra rằng, thực sự, sử dụng một DSS có thể dẫn đến những cải tiến đáng kể trong quyết định kết quả và các quá trình (Sharada et al. năm 1998, Todd và Benbasat năm 1991). Nhiều nghiên cứu con đường đang theo đuổi nghiên cứu DSS, với một con đường của yêu cầu thông tin tập trung vào việc cải thiện khả năng chức năng của một DSS bằng cách nhúng nó với kiến thức về khu vực vấn đề. Các hệ thống này thường được gọi là KBSs hoặc thông minh DSSs (Goul et al. 1992, Holsapple và Whinston năm 1996). Quyết định là một hoạt động chuyên sâu kiến thức mà kiến thức của một khu vực vấn đề cụ thể được sử dụng để hiểu và thực hiện sự lựa chọn trong quá trình quyết định. Do đó, trong đó có một kiến thức cơ bản trong một DSS có thể rất thuận lợi trong đó hệ thống có thể xen và cung cấp các kiến thức cần thiết tại các điểm thích hợp trong quá trình quyết định (Holsapple và Whinston năm 1996). Ngoài ra Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực giao diện humancomputer đề nghị rằng người dùng của hệ thống ít được gánh nặng với
nhận thức tải, bất cứ nơi nào mà kiến thức độc có thể đến từ trong thesystem (Norman 1998, Schneiderman năm 1992). Ví dụ, KBS để hỗ trợ sản xuất kế hoạch hoạt động có thể đề nghị cho người dùng một phương pháp để giảm thời gian thiết lập để sản xuất khi người sử dụng là tham gia vào việc phát triển một kế hoạch sản xuất. Các nhà sản xuất quyết định được cung cấp thông tin này thấy làm thế nào để giảm thời gian thiết lập dựa vào chuyên môn được nhúng vào trong cơ sở kiến thức như quy tắc (Kimand
Arinze năm 1992). KBSs được sử dụng trong nhiều ứng dụng đa dạng chẳng hạn như sản xuất lập kế hoạch, tài chính, thuế quy hoạch, thiết kế thiết bị, vv, và là hữu ích hơn, trong thực tế, hơn hệ thống chuyên gia cố gắng tototally thay thế các nhà sản xuất quyết định (Goul et al. 1992, Santhanam và Elam 1998, Wong và Monaco năm 1995). Một nghiên cứu avenue đã sử dụng những quan điểm changeagency để điều tra cách thiết kế thuộc tính có thể ảnh hưởng đến người dùng quyết định lựa chọn. DSS một có thể được thiết kế để hạn chế sự lựa chọn của người dùng và dẫn họ thông qua một chiến lược cụ thể quyết định,
hoặc nó có thể đề nghị có thể quyết định lựa chọn và do đó cho phép người sử dụng theo một chiến lược nhất định (Schneiderman năm 1992, bạc 1990, bạc 1991a, Bạc 1991b). Một giao diện DSS được thiết kế với một cách tiếp cận Recognized giới hạn người dùng đến một tập hợp con của tất cả tùy chọn có thể đưa ra quyết định, trong khi một hệ thống với một cách tiếp cận decisional hướng dẫn hướng dẫn người sử dụng bởi các tư vấn và hỗ trợ họ trong việc lựa chọn quyết định lựa chọn. Những nguyên tắc thiết kế cũng có thể được sử dụng để phát triển một KBS trong hệ thống có thể sử dụng các
nhúng kiến thức để cung cấp hướng dẫn về một chủ đề hoặc hạn chế người sử dụng từ làm cho sự lựa chọn nhất định. Ví dụ, một giao diện hạn chế trong một KBS cho kế hoạch chiến lược có thể restrictthe người sử dụng đa mục tiêu quyết định mô hình lựa chọn, nhưng cho phép việc sử dụng của uniobjective quyết định lập trình mô hình lựa chọn. Để đạt được mục tiêu tương tự, một giao diện hướng dẫn sẽ làm cho có sẵn tất cả các tùy chọn mô hình,
multiobjective và uniobjective, nhưng đề nghị cho người dùng toả sử dụng một uniobjective mô hình hóa phương pháp tiếp cận. Vì vậy, với một giao diện hướng dẫn, Hệ thống khuyến cáo thiết kế lựa chọn, nhưng không hạn chế sự lựa chọn. Những nguyên tắc thiết kế đã được nghiên cứu với kết quả chỉ ra rằng sự chú ý đến những nguyên tắc thiết kế trợ giúp inbuilding tập trung hơn và hiệu quả DSSs (Limayen và DeSanctis 2000, Montazemi et al.
1996, Norman 1998, Silver 2006, Singh 1998, Wheeler và Valacich năm 1996). Do đó, đáng kể nghiên cứu đang được tiến hành để xác định cách để tăng cường khả năng chức năng và thiết kế attributesof một DSS/KBS (Holsapple và Whinston năm 1996, Santhanam và Elam năm 1998). Nhưng một khía cạnh nghiên cứu ít cũng xứng đáng chú ý. Khi người dùng tương tác với các KBS và tập trung vào nhiệm vụ hoàn thành, họ có thể là ngầm tìm hiểu về khái niệm, quy tắc, và nguyên tắc trong khu vực vấn đề cải thiện cơ cấu kiến thức của họ. Theo định nghĩa rất của một KBS, kiến thức về khu vực vấn đề cụ thể được nhúng trong hệ thống. Khi
hệ can thiệp, nó sử dụng kiến thức nhúng này để cung cấp tư vấn và thậm chí có thể nhà nước nó trong các hình thức quy tắc kiến thức. Ví dụ, trong khi người dùng đang sử dụng một kế hoạch thuế KBS, Hệ thống có thể tư vấn cho việc sử dụng một quy tắc thuế có thể được áp dụng để chuẩn bị một kế hoạch tốt hơn. Hoặc, dựa trên các quy tắc kiến thức, các KBS có thể xác định và can thiệp để lộ một lỗi trong kế hoạch thuế. Người dùng có thể không là đặc biệt foc