Explorando o Uso dos Elementos do LOM na Determinação dos Aspectos de Qualidade dos Objetos de Aprendizagem a partir de Critérios de Qualidade de Informação

  • Daniel Lichtnow Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
  • Isabela Gasparini Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
  • Verlani Timm Hinz Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSUL) / Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Marcelo S. Pimenta Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • José Palazzo Moreira de Oliveira Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Resumo


O presente trabalho propõe avaliar a qualidade de um objeto de aprendizagem a partir de elementos do padrão LOM - Learning Object Metadata e de critérios utilizados para avaliação da qualidade de dados. Neste trabalho, para cada dimensão de qualidade considerada são identificados elementos LOM que podem servir como indicadores de qualidade. O objetivo é facilitar a identificação dos objetos de aprendizagem a serem recomendados para usuários.
Palavras-chave: Metadado para Objeto de Aprendizagem, Objetos de Aprendizagem, Qualidade, Critérios, Informação

Referências

Adomavicius, G.; Tuzhilin, A. (2005). Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Piscataway, 17(6), p. 734-749.

Anderson, M. et al. (2003). RACOFI: A Rule-Applying Collaborative Filtering System. In Proc. IEEE/WIC COLA'03.

Batini, C.; Cappiello, C.; Francalanci, C.; Maurino, A. (2009). Methodologies for data quality assessment and improvement. ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3).

Bizer, C. (2007). Quality Driven Information Filtering: In the Context of Web Based Information Systems. VDM Publishing.

Casagrande, M. F. R.; Kozima, G.; Willrich, R. (2013) Técnica de Recomendação Baseada em Metadados para Repositórios Digitais Voltados ao Ensino In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), p.677-686.

Cho, et al. (2007). Collaborative filtering using dual information sources. IEEE Intelligent Systems, 26(3).

Dey, A. K. (2001). Understanding and using context. Personal and ubiquitous computing, 5(1), 4-7.

Ferreira, V. H.; Raabe, A. L. A. (2010). LORSys – Um Sistema de Recomendação de Objetos de Aprendizagem SCORM, Revista Novas Tecnologias na Educação (RENOTE), 8(2),1679-1916.

Gasparini, I.; Lichtnow, D.; Pimenta, M. S.; Palazzo M. de Oliveira, J. (2009). Quality ontology for recommendation in an adaptive educational system. In International Conference on Collaborative Systems, p. 329-334.

IEEE (2002). Draft Standard for Learning Object Metadata, Disponível em: [link]. Acesso em 10 Junho de 2014.

Juran, J. M. (1962). Quality control handbook. In Quality control handbook. New York: McGraw-Hill.

Mooney R.; Roy L. (2000). Content-based book recommending using learning for text categorization. In Fifth ACM Conference on Digital Libaries, pp. 195-204.

Naumann, F.; Leser, U.; Freytag, J. C. (1999). Quality-driven Integration of Heterogenous Information Systems. In Conferences on Very Large Databases, p. 447–458.

Naumann, F.; Rolker, C. (1999) Do metadata models meet IQ requirements. In: 4th Conference on Information Quality IQ, p.99–114.

Ochoa, X.; Duval, E. (2006). Use of contextualized attention metadata for ranking and recommending learning objects. In: Workshop on Contextualized attention metadata: collecting, managing and exploiting of rich usage information, p. 9-16.

OBAA (2011). Portal OBAA, Disponível em: [link], Acesso em: 10 de Junho de 2014.

Primo, T. T.; Vicari, R. M.; da Silva, J. M. C. (2010). Rumo ao uso de metadados educacionais em sistemas de recomendação. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE).

Resnick, P.; Varian, H. R. (1997). Recommender systems. Communications of ACM, 40(3),56–58.

Salton, G.; McGill, M. J. (1983). Introduction to modern information retrieval. New York: McGrill-Hill.

Wang, R. Y.; Strong, D. M. (1996) Beyond accuracy: what data quality means to data consumers. Journal of Management Information System, 12(4), 5–33.

Zaina, L. A.; Bressan, G.; Cardieri, M. A. A.; Rodrigues Júnior, J. F. (2012). E-lors: Uma abordagem para recomendacao de objetos de aprendizagem. Revista Brasileira de Informática na Educação (RBIE), 20(1).

Zhu, F., Ip; H. H.-S.; Fok, A.W. P.; Cao, J. (2007). Peres: A personalized recommendation education system based on multi-agents & Scorm. In: Advances in Web Based Learning - ICWL, LNCS, v 4823, p. 31–42.

Zhuhadar, L.; Nasraoui, O.; Wyatt, R.; Romero, E. (2009). Multi-model ontology-based hybrid recommender system in e-learning domain. In: Web Intelligence and Intelligent Agent Technologies, p. 91 –95.
Publicado
03/11/2014
LICHTNOW, Daniel; GASPARINI, Isabela; HINZ, Verlani Timm; PIMENTA, Marcelo S.; DE OLIVEIRA, José Palazzo Moreira. Explorando o Uso dos Elementos do LOM na Determinação dos Aspectos de Qualidade dos Objetos de Aprendizagem a partir de Critérios de Qualidade de Informação. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 25. , 2014, Dourados/MS. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2014 . p. 496-505. DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2014.496.