Ein hypothesengestützter Rahmen für den Prozess der Mensch-Maschine-Expertise

Die hypothesengestützte Methodik ist eine kognitive Aktivität, die in Expertiseprozessen verwendet wird, um Probleme mit begrenztem Wissen und Verständnis zu lösen. Obwohl einige Organisationen diesen Ansatz standardisiert haben, um Menschen bei der Durchführung von Expertise in Unternehmen zu leiten, fehlen geeignete Werkzeuge, um Experten bei der Durchführung dieser kognitiven Aktivität zu unterstützen, das Verständnis zu verfolgen oder die Denkprozesse und das während des Prozesses produzierte Wissen festzuhalten. Um das Wissen von Experten, das während der Expertiseprozesse angewendet wird, zu erwerben, zu teilen und wiederzuverwenden, während Menschen unterstützt werden, Verständnis für komplexe Probleme zu bringen, führt diese Studie einen Mensch-Maschine-Kollaborationsrahmen ein, der das Wissen von Experten aus der in der französischen Norm NF X50-110 beschriebenen hypothesengestützten Methodik formalisiert. Dieser Rahmen nutzt die Hypothesentheorie, die um qualitative Zweifel und einen systematischen Denkprozess erweitert wird, um ein hypothesenexploratives Diagramm (HEG) zu erzeugen. Der vorgeschlagene Ansatz erleichtert die Durchführung von Expertiseprozessen durch eine Mensch-Maschine-Zusammenarbeit, bietet ein Mittel zum Teilen und Wiederverwenden von Wissen aus der Expertise und stellt Evaluierungsmechanismen für Expertiseprozesse bereit. Darüber hinaus verifiziert ein Experiment, das an einem Anwendungsfall des Expertiseprozesses durchgeführt wurde, die Machbarkeit und Wirksamkeit des Ansatzes.