Seminar metaphactory – Modellgetriebene Datenerfassung und semantische Formulare

Das zweitägige Seminar behandelt modellgetriebene Datenerfassung mit Semantic Forms und Visual Instance Authoring. Formmodelle, Eingabekomponenten, Validierung, SPARQL-Persistenz, REST-Aufrufe, dynamische Berechtigungen und benutzerfreundliche Fehlerführung werden zu kontrollierten Authoring-Prozessen verbunden.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Fachliche Erfassungsprozesse aus dem semantischen Modell ableiten.
• Semantische Formulare mit geeigneten Feldern, Constraints und Abhängigkeiten konfigurieren.
• SPARQL-basierte Speicherung und REST-gestützte Prozessschritte sicher umsetzen.
• Visual Instance Authoring für graphbasierte Bearbeitung gezielt einsetzen.
• Berechtigungen, Datenqualität, Fehlerbehandlung und Auditierbarkeit vollständig absichern.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Authoring-Prozess und Formmodell

Schwerpunkt: Zielrollen, Aufgaben, Ressourcen, Eigenschaften, Pflichtfelder, Status, Freigaben, Datenverantwortung und Akzeptanzkriterien.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Authoring-Prozess und Formmodell“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Zielrollen, Aufgaben, Ressourcen, Eigenschaften, Pflichtfelder, Status, Freigaben, Datenverantwortung und Akzeptanzkriterien modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Authoring-Prozess und Formmodell“ dokumentieren.

2. Semantic Forms und Eingabekomponenten

Schwerpunkt: Text, Auswahl, Referenzen, Mehrfachwerte, Autovervollständigung, abhängige Felder, Standardwerte, Layout und Hilfetexte.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Semantic Forms und Eingabekomponenten“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Text, Auswahl, Referenzen, Mehrfachwerte, Autovervollständigung, abhängige Felder, Standardwerte, Layout und Hilfetexte modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Semantic Forms und Eingabekomponenten“ dokumentieren.

3. Validierung und Persistenz

Schwerpunkt: SHACL-Constraints, client- und serverseitige Prüfung, SPARQL Insert oder Update, Transaktionen, Konflikte, Fehlertexte und Nachkontrolle.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Validierung und Persistenz“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von SHACL-Constraints, client- und serverseitige Prüfung, SPARQL Insert oder Update, Transaktionen, Konflikte, Fehlertexte und Nachkontrolle modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Validierung und Persistenz“ dokumentieren.

4. Visual Instance Authoring und REST-Integration

Schwerpunkt: graphbasierte Bearbeitung, Knoten und Beziehungen, Vorlagen, externe Services, Parameter, Rückgabewerte, Timeouts und Kompensation.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Visual Instance Authoring und REST-Integration“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von graphbasierte Bearbeitung, Knoten und Beziehungen, Vorlagen, externe Services, Parameter, Rückgabewerte, Timeouts und Kompensation modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Visual Instance Authoring und REST-Integration“ dokumentieren.

5. Berechtigungen, Qualität und Betrieb

Schwerpunkt: Rollen, dynamische Berechtigungen, Massenbearbeitung, Audit, Testfälle, Missbrauchsschutz, Monitoring, Support und Änderungsmanagement.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Berechtigungen, Qualität und Betrieb“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Rollen, dynamische Berechtigungen, Massenbearbeitung, Audit, Testfälle, Missbrauchsschutz, Monitoring, Support und Änderungsmanagement modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Berechtigungen, Qualität und Betrieb“ dokumentieren.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Entwicklung eines semantischen Formulars aus einem vorbereiteten Klassen- und Eigenschaftsmodell.
• Konfiguration von Validierung, SPARQL-Persistenz und rollenabhängiger Bearbeitung.
• Erweiterung des Prozesses um Visual Instance Authoring oder einen kontrollierten REST-Aufruf.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: App-Entwicklung, Data Stewardship, Knowledge-Graph-Engineering, Fachmodellierung und Prozessdigitalisierung.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in RDF, SPARQL und SHACL sowie erste Erfahrung mit metaphactory-Templates oder App Building.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als reproduzierbarer Arbeits- oder Betriebsstandard einsetzbar bleiben.