Single Source Publishing und XML

Der Kurs richtet sich an Personen, die im Bereich der Technischen Dokumentation und angrenzender Bereiche tätig sind.

Sie können nach dem Kurs:

– Single-Source-Konzepte verstehen, anwenden und in Publikationsprozesse überführen: Grundkonzepte und Vorteile von Single Source erläutern und anwenden, die Trennung von Layout und Inhalt einordnen und die Verfahren erläutern, um aus einer Datenquelle medienneutral zu publizieren.

– Dokumenteninhalte analysieren und modellieren: Struktur und Semantik von Dokumenten untersuchen, daraus ein Inhaltsmodell entwickeln und die Entscheidungen nachvollziehbar begründen.

– XML-Technologien, Standards und Werkzeuge beherrschen: Aufbau und Einsatzbereiche von XML, HTML und der Schemasprachen DTD, XSD und RELAX NG erläutern, Markup-Dokumente interpretieren, ein einfaches Schema entwickeln, valides XML erstellen sowie Transformationen mit XSLT beurteilen und anpassen.

– Strukturierte Inhalte beurteilen und verbessern: Inhaltsmodelle, XML und Transformationen – auch KI-generierte – kritisch prüfen, validieren und gezielt verbessern.

– Strukturierten Content im Kontext generativer KI einordnen: erklären, warum modulare, semantisch ausgezeichnete Inhalte die Grundlage verlässlicher KI-Anwendungen sind, KI-Werkzeuge gezielt einsetzen und deren Ergebnisse beurteilen («Human-in-the-Loop»).

Das Modul vermittelt die Grundlagen automatisierter Publikationsprozesse: Konzepte von Single Source, Markup mit XML und dessen Verarbeitung. Treiber dafür sind Globalisierung und Time to Market; die Antwort darauf sind Single Source, eine durchdachte Informationsarchitektur und XML als herstellerneutraler Standard.

Schwerpunkte der Durchführung 2027: Da XML und Transformationen heute weitgehend werkzeug- und KI-gestützt entstehen, verschiebt sich der Fokus vom Herstellen von Hand zum Analysieren, Modellieren und Beurteilen. Die Technologien werden weiterhin vermittelt – zum Verstehen, Lesen und Beurteilen.

Ausgewählte Konzepte und Themen, z. B.:

– Single Source in der Technischen Dokumentation; Geschichte von Markup

– Dokumentanalyse: Struktur und semantische Konstrukte erkennen und modellieren (Schwerpunkt)

– Grundlagen HTML, CSS, XML/XSLT; Schemasprachen DTD, XSD und RELAX NG

– XML, JSON und Markdown im Vergleich; wann semantisch reiches Markup wie XML/DITA nötig ist

– Semantische Auszeichnung und Metadaten als Grundlage für Wiederverwendung und KI-Retrieval

– Kritisches Prüfen, Validieren und Verbessern (KI-generierter) Inhalte und Transformationen (Schwerpunkt)

– Strukturierter Content als Grundlage generativer KI (RAG im Überblick); Authoring mit «Human-in-the-Loop»

– Publikationsprozesse und XML-Applikationen wie DITA und DocBook; Umsetzung von Single Source mit Kurssoftware und DTP

– Ausblick: agentische KI und MCP-Server in der Dokumentations-Toolchain

Zugleich ist die generative KI ein Treiber: Nur strukturierte, modulare, semantisch ausgezeichnete Inhalte ermöglichen verlässliche KI-Antworten; Single Source und XML sind die Basis für «AI-ready Content». Ob ein KI-Vorschlag taugt, entscheidet die Prüfung am Dokument und am Schema. Dazu gehören die betrieblichen Regeln: welche Systeme freigegeben sind, welche Daten hinein dürfen, wer freigibt und wie der Einsatz dokumentiert wird. Datenschutz und der Umgang mit Unternehmensdaten werden im Kurs behandelt.

Der Kurs kann an den CAS Technische Dokumentation angerechnet werden oder einzeln als Microcredential zu anderen CAS, DAS oder MAS gestapelt werden.

Single-Source-Konzepte verstehen, anwenden und in Publikationsprozesse überführen
Sie erläutern Grundkonzepte und Vorteile von Single Source, ordnen die Trennung von Layout und Inhalt ein und überführen beides in konkrete Publikationsprozesse.

Dokumenteninhalte analysieren und modellieren
Sie analysieren Struktur und Semantik von Dokumenten, entwickeln daraus ein Inhaltsmodell und begründen Ihre Entscheidungen.

XML-Technologien, Standards und Werkzeuge beherrschen
Sie interpretieren Markup-Dokumente, entwickeln ein einfaches Schema, erstellen valides XML und beurteilen Transformationen.

Strukturierte Inhalte beurteilen und verbessern
Sie prüfen Inhaltsmodelle, XML und Transformationen – auch KI-generierte – kritisch, validieren und verbessern sie.

Strukturierten Content im Kontext generativer KI einordnen
Sie erklären, warum modulare, semantisch ausgezeichnete Inhalte die Grundlage verlässlicher KI-Anwendungen sind, und beurteilen die Ergebnisse von KI-Werkzeugen.