Ponderación de metadatos de recursos educativos como forma de mejorar los resultados de una búsqueda

Autores
Deco, Claudia; Bender, Cristina; Saer, Jorge
Año de publicación
2011
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Deco, Claudia. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Bender, Cristina. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Fil: Saer, Jorge. Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería; Argentina
Resumen: En el dominio de la educación existe gran cantidad y diversidad de material que puede ser utilizado en la enseñanza y que constituye una importante contribución al proceso enseñanza-aprendizaje. Mucho de este material es accesible a través de diferentes repositorios de objetos de aprendizaje, donde cada objeto tiene metadatos descriptivos. Estos metadatos permiten recuperar aquellos objetos que satisfacen no sólo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. En este trabajo se analizan repositorios de objetos de aprendizaje y herramientas para la extracción automática de metadatos. Además, se presenta una propuesta para ordenar los resultados, aplicando ponderaciones a cada metadato en función del cumplimiento del estándar de metadatos para objetos de aprendizaje (LOM), y ponderar categorías de metadatos para ajustar los resultados al tipo de usuario.
Abstract: In educational domain there is great quantity and diversity of material that can be used in teaching and constitutes an important contribution to teaching-learning process. Much of this material is accessible through different learning object repositories, where each object has descriptive metadata. This metadata let the user retrieve objects that satisfy not only the query topic, but also his/her characteristics and preferences. In this paper we analyze learning object repositories and tools for automatic metadata extraction. We propose to sort the query results applying weights to each metadata. For this, we propose to analyze if metadata follow the metadata standard for learning objects (LOM), and also to weight each LOM metadata category. So, we can adjust results to the user profile.
Materia
OBJETOS DE APRENDIZAJE
METADATOS
RECURSOS ELECTRONICOS
INFORMACION
INGENIERIA INFORMATICA
REPOSITORIOS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional (UCA)
Institución
Pontificia Universidad Católica Argentina
OAI Identificador
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Resumen: En el dominio de la educación existe gran cantidad y diversidad de material que puede ser utilizado en la enseñanza y que constituye una importante contribución al proceso enseñanza-aprendizaje. Mucho de este material es accesible a través de diferentes repositorios de objetos de aprendizaje, donde cada objeto tiene metadatos descriptivos. Estos metadatos permiten recuperar aquellos objetos que satisfacen no sólo el tema de la consulta, sino también el perfil de usuario, teniendo en cuenta sus características y preferencias. En este trabajo se analizan repositorios de objetos de aprendizaje y herramientas para la extracción automática de metadatos. Además, se presenta una propuesta para ordenar los resultados, aplicando ponderaciones a cada metadato en función del cumplimiento del estándar de metadatos para objetos de aprendizaje (LOM), y ponderar categorías de metadatos para ajustar los resultados al tipo de usuario.
Abstract: In educational domain there is great quantity and diversity of material that can be used in teaching and constitutes an important contribution to teaching-learning process. Much of this material is accessible through different learning object repositories, where each object has descriptive metadata. This metadata let the user retrieve objects that satisfy not only the query topic, but also his/her characteristics and preferences. In this paper we analyze learning object repositories and tools for automatic metadata extraction. We propose to sort the query results applying weights to each metadata. For this, we propose to analyze if metadata follow the metadata standard for learning objects (LOM), and also to weight each LOM metadata category. So, we can adjust results to the user profile.
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