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Título : Ponderación de metadatos de recursos educativos como forma de mejorar los resultados de una búsqueda
Autor : Deco, Claudia 
Bender, Cristina 
Saer, Jorge 
Palabras clave : OBJETOS DE APRENDIZAJEMETADATOSRECURSOS ELECTRONICOSINFORMACIONINGENIERIA INFORMATICAREPOSITORIOS
Fecha de publicación : 2011
Editorial : Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería "Fray Rogelio Bacon". Departamento de Investigación Institucional
Cita : Deco, C., Bender, C., Saer, J.. Ponderación de metadatos de recursos educativos como forma de mejorar los resultados de una búsqueda [en línea]. Energeia, 9(9), 2011. Disponible en: http://bibliotecadigital.uca.edu.ar/repositorio/revistas/ponderacion-metadatos-recursos-educativos-busqueda.pdf [Fecha de consulta:...]
Resumen : 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.
URI : https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/5347
Disciplina: INGENIERIA INFORMATICA
Derechos: Acceso Abierto
Appears in Collections:ENE 2011 Año 9 nro. 9

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