Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Martin-Luther-Universitat Halle-Wittenberg, 122 Eintragungen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: E-Learning gewinnt in der universitaren Ausbildung sowie in der ausseruniversitaren Aus- und Weiterbildung zunehmend an Bedeutung und hat sich als Lehr- und Lernform fest etabliert. Die Vorteile liegen vor allem in der Selbstbestimmung von Lernort, Lernzeit und Lerntempo. Fur die Verwaltung und den Austausch digitaler Lernmaterialien, so genannter Lernobjekte (LO), sind aussagekraftige Metadaten erforderlich. Fur viele Autoren von LO gestaltet sich die Metadatengenerierung jedoch als zu schwierig und zeitaufwandig. Daruber hinaus profitieren Autoren nur in geringem Mass von der Beschreibung ihrer LO durch Metadaten und sind daher haufig nicht bereit den zusatzlichen Aufwand zu erbringen. Der Einsatz professioneller Metadatenautoren zur Generierung von Metadaten fur LO ist hingegen sehr kostenintensiv. Vor dem geschilderten Hintergrund wird in dieser Arbeit die automatische Metadatengenerierung als Alternative zur manuellen Metadatengenerierung betrachtet. Dazu werden zunachst fundamentale Begriffe wie Lernobjekt, Metadaten und Metadatengenerierung erlautert, technische Systeme im E-Learning voneinander abgegrenzt sowie die zur Beschreibung von Lernobjekten relevanten Datenelemente vorgestellt. Daruber hinaus werden ausgewahlte Informationsquellen der automatischen Metadatengenerierung vorgestellt. Anschliessend werden die in der Literatur anzufindenden ressourcenbasierten und kontextbasierten Methoden und Ansatze der automatischen Metadatengenerierung beschrieben und diskutiert und deren Eignung fur die Generierung der Metadatentypen des LOM-Standards verifiziert. Durch einen experimentellen Werkzeugvergleich wird ferner die praktische Anwendbarkeit der Methoden stellvertretend am Beispiel ausgewahlter Keyphrase-Extraction-Tools analysie