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Análisis de calidad y confianza en los metadatos de objetos de aprendizaje recuperados

Autor: 
Damián Álvarez Machicote
Fecha Defensa: 
13/05/2011
Resumen: 
El importante crecimiento que ha tenido Internet y en particular la World Wide Web, se debe a su habilidad para facilitar la posibilidad de compartir e intercambiar información y recursos. Con la necesidad de tener acceso a esta gran cantidad de información han surgido diversos problemas en su recuperación. Este problema también sucede en el escenario de los repositorios educacionales. Sin embargo aquí no sólo se busca la documentación relevante sino que también se exige una cuidada calidad de contenido y que la misma presente ciertas características de interés o de necesidad para el usuario. Los elementos a recuperar se llaman objetos de aprendizaje, los cuales son elementos para la instrucción, aprendizaje o enseñanza basada en computadora. Los mismos se encuentran almacenados en contenedores conocidos como Repositorios de Objetos de Aprendizaje donde el objetivo principal es organizarlos y mantenerlos disponibles para diferentes usos. En este trabajo se propone medir la calidad y confiabilidad de objetos de aprendizaje con el fin de que los recursos electrónicos de mayor calidad y confianza escalen las primeras posiciones en los resultados de búsqueda y que además se personalicen al perfil del usuario que realiza la búsqueda. La medición de la calidad de los objetos de aprendizaje es llevada a cabo por un fuerte y completo análisis de los metadatos siguiendo el estándar de metadatos LOM (Learning Object Metadata) y la medición de la confiabilidad se obtiene mediante el análisis de las calificaciones otorgadas por los usuarios. Para la implementación de este trabajo se ha desarrollado una aplicación web prototipo que permite realizar búsquedas en un repositorio mediante palabras claves. El objetivo principal será la verificación de la mejora de calidad y confiabilidad de los objetos de aprendizaje recuperados.
Institución: 
FCEIA-UNR
Directoras: Claudia Deco y Cristina Bender
Tesina: 
Icono PDF 34.pdf

Contacto

Administración: webmasterlcc@fceia.unr.edu.ar
Preguntas: ingrlcc@fceia.unr.edu.ar

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