Відображення предметної області на пропоновану в проєкті модель DW продемонструємо на прикладі IA, який може виконувати функції асистента при роботі з текстовими матеріалами в e-learn. Сценарії предметної області окреслені на рис. 2.
KB має бути зконфігурована для відображення сутностей предметної області шляхом задання метаданих моделі.
З точки зору взаємовідносин між категоріями частина метаданих може мати такий склад. Категорії (C): “Автор”, “Документ”, “Речення”, “Слово”. Відношення (R): “є автором”, “складається з”. Відношення між категоріями (RC): “Автор”-“є автором”-“Документ”, “Документ”-“складається з”-“Речення”, “Речення”-“складається з”-“Слово”.
Наприклад, відношення між категоріями “Автор”-“є автором”-“Документ” (rc) говорить про те, що від об’єкта (ofrom), який приєднано до категорії “Автор” (co) може бути встановлено відношення (rco) “є автором” (r) до об’єкта (oto), який приєднано до категорії “Документ” (co).
Метадані типу атрибут дозволять приєднувати значення атрибутів до всіх сутностей моделі.
Атрибути (A): “Ім’я”, “Назва”, “Номер”. Атрибути категорій (AC): “Назва”- “Документ”, “Ім’я”-“Автор”. Атрибути відношень (AR): “Номер”-“складається з”.
Наприклад, атрибут категорії “Ім’я”-“Автор” (ac) говорить про те, що об’єкт (o), який приєднано до категорії “Автор” (co) може мати атрибут (a), атрибут відношення “Номер”-“складається з” (ar) говорить про те, що відношення між категоріями (rc) та між об’єктами (rco), можуть мати атрибут (a).