6 Fragen zu Knowledge

Wissen ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung, da es die Grundlage für informierte Entscheidungen, Problemlösungen und Innovationen bildet. In einem fließenden Text kann Wissen dazu beitragen, Argumente zu untermauern, den Leser zu überzeugen und komplexe Themen verständlich zu machen. Es ermöglicht eine tiefere Analyse und ein besseres Verständnis von Zusammenhängen, was besonders in wissenschaftlichen, akademischen oder professionellen Kontexten wichtig ist. Zudem fördert Wissen die persönliche und gesellschaftliche Entwicklung, indem es den Austausch von Ideen und Perspektiven anregt. In der heutigen Informationsgesellschaft ist der Zugang zu Wissen und die Fähigkeit, es kritisch zu bewerten, unerlässlich für den individuellen und kollektiven Fortschritt.

Zero-Knowledge-Verschlüsselung (Zero-Knowledge Encryption) ist ein Sicherheitsprinzip, bei dem der Dienstanbieter keinerlei Kenntnis über die verschlüsselten Daten hat, die er speichert oder verarbeitet. Das bedeutet, dass der Anbieter weder die Inhalte der Daten noch die Schlüssel, die zur Entschlüsselung benötigt werden, kennt oder darauf zugreifen kann. Dieses Prinzip ist besonders wichtig für Passwortmanager aus mehreren Gründen: 1. **Datenschutz**: Da der Anbieter keine Kenntnis über die gespeicherten Passwörter hat, bleibt die Privatsphäre der Nutzer gewahrt. Selbst wenn der Anbieter gehackt wird, sind die Daten für den Angreifer unbrauchbar. 2. **Sicherheit**: Selbst wenn ein Angreifer Zugang zu den Servern des Anbieters erhält, kann er die verschlüsselten Daten nicht entschlüsseln, da die Schlüssel nur dem Nutzer bekannt sind. 3. **Vertrauen**: Nutzer können dem Dienstanbieter vertrauen, da dieser technisch nicht in der Lage ist, auf ihre sensiblen Daten zuzugreifen. Dies erhöht das Vertrauen in den Dienst und dessen Sicherheitsversprechen. 4. **Compliance**: Zero-Knowledge-Verschlüsselung hilft dabei, gesetzliche und regulatorische Anforderungen zu erfüllen, die den Schutz personenbezogener Daten betreffen. Ein Beispiel für einen Passwortmanager, der Zero-Knowledge-Verschlüsselung verwendet, ist LastPass. Weitere Informationen dazu findest du auf deren Website: [LastPass](https://www.lastpass.com).

Die Knowledge-in-Pieces-Theorie von Andrea diSessa ist ein Ansatz zur Erklärung, wie Menschen Wissen erwerben und anwenden, insbesondere im Bereich des naturwissenschaftlichen Lernens. DiSessa argumentiert, dass Wissen nicht als einheitliches, kohärentes System existiert, sondern aus vielen kleinen, kontextabhängigen Wissensstücken oder "Stücken" besteht. Diese Stücke sind oft informell und situativ, was bedeutet, dass sie in bestimmten Kontexten nützlich sind, aber nicht immer in anderen. Ein zentrales Konzept der Theorie ist, dass Lernende beim Problemlösen oder beim Verstehen von Konzepten auf diese Wissensstücke zurückgreifen. Diese Stücke können aus persönlichen Erfahrungen, intuitiven Vorstellungen oder formalen Lerninhalten stammen. Die Theorie hebt hervor, dass das Verständnis von komplexen Konzepten oft das Zusammenspiel und die Integration dieser verschiedenen Wissensstücke erfordert. DiSessa betont auch die Bedeutung von "Kompetenzen" und "Wissen", die in spezifischen Kontexten aktiviert werden. Dies führt zu der Erkenntnis, dass Lehrmethoden, die auf die Aktivierung und Integration dieser Wissensstücke abzielen, effektiver sein können, um tiefes Verständnis zu fördern.

Ein anderes Wort auf Englisch für "Subjektwissen" könnte "subject matter knowledge" sein.

Rule-based implicit knowledge bezieht sich auf das Wissen, das nicht explizit formuliert oder dokumentiert ist, sondern in Form von Regeln oder Mustern in einem System oder einer Person vorhanden ist. Dieses Wissen wird oft durch Erfahrung oder durch die Anwendung von Regeln in bestimmten Kontexten erworben. Es ist "implizit", weil es nicht direkt ausgesprochen oder schriftlich festgehalten wird, sondern in den Handlungen und Entscheidungen einer Person oder in den Abläufen eines Systems zum Ausdruck kommt. In der Künstlichen Intelligenz kann rule-based implicit knowledge beispielsweise in Expertensystemen vorkommen, wo bestimmte Regeln angewendet werden, um Entscheidungen zu treffen, ohne dass die zugrunde liegenden Prinzipien immer bewusst sind.

Item-based implicit knowledge bezieht sich auf das Wissen, das aus den Interaktionen von Benutzern mit bestimmten Objekten oder Inhalten abgeleitet wird, ohne dass explizite Bewertungen oder Feedback gegeben werden. Es wird häufig in Empfehlungssystemen verwendet, um Muster und Präferenzen zu erkennen, basierend auf dem Verhalten der Nutzer, wie z.B. Klicks, Käufe oder Ansichten. Im Gegensatz zu explizitem Wissen, das durch direkte Bewertungen oder Umfragen erfasst wird, basiert item-based implicit knowledge auf den Annahmen, dass das Verhalten der Nutzer (z.B. häufige Käufe eines bestimmten Produkts) Hinweise auf ihre Vorlieben und Interessen gibt. Dieses Wissen wird genutzt, um personalisierte Empfehlungen zu generieren und die Nutzererfahrung zu verbessern.