Die Entwicklungen der informations- und kommunikationstechnischen Infrastrukturen und der angebotenen Informationsdienste erleichtern den Zugang zu immer mehr, immer aktuellerer, immer spezifischerer, immer komplexerer Information. Nicht Schritt gehalten hat mit dieser Entwicklung die Entwicklung von Instrumenten und Konzepten, dieses Potential gebrauchsnahe zu selektieren, zu filtern, in die Denk- und Entscheidungsstrukturen von Menschen effektiv und effizient einzubinden. Eine Ursache fur die hier offenliegenden Schwierigkeiten resultiert aus dem Aussparen dieser privaten Denk-Welten aus dem Aufgabenspektrum der angebotenen Unterstützungssysteme. Im Kontext wissensbasierter Systeme ist ein fundamentaler Medienbruch zwischen natürlicher und künstlicher Intelligenz die Konsequenz. Solche Brüche aber sind nur in Ausnahmesituationen ohne Einbuße an Qualität, Schnelligkeit und Zuverlässigkeit zu vermitteln und auszugleichen. In der Regel haben sie zur Folge, daß technischer Support sein Problemlösungs-Potential nur eingeschränkt entfalten kann. Andererseits bergen sie die Gefahr, daß dieser Problemlösungsbeitrag unreflektiert überbewertet wird, die systemtechnisch nicht integrierten Aspekte ungewollt ausgeblendet bleiben. Vor dem Hintergrund profunder Erfahrung in praktischer Wissensmodeliierung greift der Autor der vorliegenden Arbeit ein zwar zentrales, bislang aber weder in Theorie noch Praxis ernsthaft thematisches Dilemma der Expertise-Modeliierung auf. Expertise beinhaltet stets auch Wissensbestandteile, die an die Person des Experten gebunden sind, die zu seinen privaten Assets zählen, die also seine Qualifizierung als Experten mit begründen. Wesentliche Teile dieser Expertise werden bewußt, zum Teil aber auch unbeabsichtigt (weil sie selbst der Experte nicht explizieren und/oder kommunizieren kann) ‘verdeckt’ gehalten. Diese Teile entgehen dem klassischen Wissensmodellierer von wissensbasierten Systemen zwangsläufig. Durch bessere Systematisierung und bessere methodische Fundierung (z. B.
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