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Künstliche Intelligenzen werden immer öfter erfolgreich in Spielen angewendet. Sie benötigen aber, je nach Komplexität des Spiels, viel Rechenleistung, um gute Ergebnisse erzielen zu können. Daher wird in dieser Arbeit ein Strategy Learning-System implementiert, welches auf der Basis von Crowd-Learned Heuristiken funktioniert. Die Heuristiken sind dabei in einem Wiki hinterlegt. Die Forschung wird nach der Design Science Research Methodology betrieben. Das implementierte System wird auf das Spiel Dominion angewandt, wofür eine Dominion-Ontologie definiert wird. Für die Implementation wird eine Mappingsprache definiert, mit der Informationen aus einem Wiki in eine Ontologie übertragen werden können. Zudem werden Metriken definiert, mit der die ermittelten Strategien bewertet werden können. Im System können Nutzer zum einen ein Mapping für die Informations-Übertragung angeben und anwenden und zum anderen für Dominion eine Menge an Karten auswählen, in der Strategien ermittelt werden sollen. Das System wird abschließend evaluiert, indem Dominion-Spieler die vom System ermittelten Strategien und die erarbeiteten Metriken bewerten.