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Strategie Per Un Lor Federato

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Uno studio per la costruzione ed implementazione di un LOR (learning object repository) federato

Uno studio per la costruzione ed implementazione di un LOR (learning object repository) federato

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  • Nel percorso di ricerca e sviluppo di Pegasus LMS ® si è posta l’esigenza di progettare un repository di LO (PLOR Pegasus Learning Object Repository) che rispondesse alle esigenze di un’utenza vasta e composita, da quella universitaria più flessibile, a quella più rigorosamente aziendale. L’attività di R&S legata a PLOR è piuttosto complessa e riguarda diversi campi disciplinari, più o meno legato all’ambito dell’organizzazione e della catalogazione della conoscenza. Inoltre l’avvio del progetto Chimera propone ora un percorso condiviso come strategia di sviluppo nella prospettiva di un repository di interesse nazionale (ILOR Italian Learning Object Repository).
  • Transcript

    • 1. Le strategie per un LOR federato: da PLOR a ILOR di Marcello Giacomantonio Chimera Special Interest Group I seminari del CERTE Argenta 22 gennaio 2007
    • 2. La conoscenza in Pegasus LMS ® v.5.4.x <ul><li>Pegasus LMS ® dispone di diversi depositi per l’archiviazione della conoscenza </li></ul><ul><li>Un deposito per i LO: </li></ul><ul><ul><li>Alimentabile da LCMS – Course Builder </li></ul></ul><ul><ul><li>Alimentabile dall’esterno con SCO </li></ul></ul><ul><ul><li>Alimentabile dall’esterno con LO non SCORM che vengono trasformati automaticamente in SCORM </li></ul></ul><ul><li>Un archivio documentare con un motore semantico (OKM) </li></ul><ul><li>Biblioteche di aule virtuali del LMS </li></ul>
    • 3. Il campo potenziale degli oggetti
    • 4. I documenti digitali in PLOR secondo le specifiche IMS
    • 5. Natura degli oggetti digitali <ul><li>Documenti </li></ul><ul><ul><li>Office e similari </li></ul></ul><ul><ul><li>PDF </li></ul></ul><ul><ul><li>HTML </li></ul></ul><ul><ul><li>Etc </li></ul></ul><ul><li>Learning object </li></ul><ul><ul><li>Natura interattiva e tracciabile SCORM </li></ul></ul><ul><ul><li>Formati da content object </li></ul></ul><ul><ul><li>Rispondenti ad un obiettivo didattico </li></ul></ul>
    • 6. L’annotazione degli oggetti <ul><li>LMS-CAT e Course builder </li></ul><ul><ul><li>strumento assistito e facilitato della meta datazione SCORM </li></ul></ul><ul><li>OKM (open knowledge management) </li></ul><ul><ul><li>Analisi semantica dei testi </li></ul></ul><ul><ul><li>Costruzione del glossario </li></ul></ul><ul><ul><li>Costruzione del thesaurus </li></ul></ul><ul><ul><li>Annotazione degli oggetti in sezione metadati SCORM (per i LO) o Dublin Core (Doc) </li></ul></ul><ul><li>Gestione centralizzata dei Doc delle biblioteche e degli allegati </li></ul>
    • 7. Un doppio percorso per la definizione dei metadati di PLOR <ul><li>Top-down </li></ul><ul><li>ELDUM model </li></ul><ul><li>ELDO ontology </li></ul><ul><li>Bottom-up </li></ul><ul><li>Catalogo didattico </li></ul><ul><li>Dublin Core Metadata </li></ul><ul><li>SCORM LOM </li></ul>PLOM 3 PLOM 3 Pegasus LOM
    • 8. Un percorso bottom-up per la catalogazione in PLOR <ul><li>Il problema della selezione delle proprietà rilevanti </li></ul><ul><li>Nel processo bottom-up </li></ul><ul><ul><li>Ricognizione degli oggetti disponibili (corsi a distanza di UniFE) e delle loro proprietà rilevanti </li></ul></ul><ul><ul><li>Distinzione di tre tipologie di proprietà </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Anagrafiche, di contenuto, di contesto </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Confronto con un modello standard </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>DUBLIN CORE  PLOM 1 (Pegasus LO Metadata) </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Integrazione 9 classi LOM SCORM </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Sottocategorie SCORM  PLOM 2 </li></ul></ul></ul>
    • 9. Logica del percorso bottom-up per la formulazione di PLOM Database materiali didattici corsi Dublin Core Metadata Initiative PLOM 1 PLOM 1 Prima stesura SCORM 2004 3^edizione Top-down PLOM 2 PLOM 2 Seconda stesura
    • 10. Partendo da Dublin Core metadata element set <ul><li>Dublin Core metadata element set è un insieme di 15 metadati selezionati per la descrizione dei documenti, nato dal gruppo di lavoro su RDF del 3WC </li></ul><ul><ul><li>ISO 15836:2003(E) </li></ul></ul><ul><li>A questi 15 matadati base (core) se ne aggiungo molti altri e l’intero set è continuamente aggiornato e reso accessibile. </li></ul><ul><li>Il primo insieme di proprietà del modello è stato costruito nel “Metadata workshop” a Dublin, Ohio (USA) nel 1995 da cui deriva il nome </li></ul><ul><li>Il modello è costantemente manutenzionato dal “Dublin Core Metadata Initiative” ( www.dublincore.org ) </li></ul>
    • 11. Le proprietà di DC metadata (1) Un riferimento non ambiguo alla risorsa in un dato contesto Identificatore Identifier Una sintesi del contenuto della risorsa An account of the content of the resource Descrizione Description Una data di un evento del ciclo di vita della risorsa Data Date La manifestazione fisica (materiale) o digitare della risorsa Formato Format Una entità inizialmente responsabile di sviluppare il contenuto della risorsa Creatore Creator L’estensione o scopo del contenuto della risorsa Copertura Coverage Una entità responsabile di fornire contributi al contenuto della risorsa Contribuente Contributor Definizione Proprietà
    • 12. Le proprietà DCm (2) Natura o genere del contenuto della risorsa Tipo Type Nome assegnato alla risorsa Titolo Title Elemento rilevante del contenuto della risorsa Soggetto Subject Un riferimento ad una risorsa dalla quale l’attuale risorsa è derivata Fonte Source Informazione sui diritti detenuti sulla e per la risorsa Diritti Rights Un riferimento ad una risorsa correlata Relazione Relation Una entità responsabile di rendere disponibile la risorsa Editore Publisher Una lingua del contenuto intellettuale della risorsa Lingua Language
    • 13. Metadati per tipologie da DCm a PLOM1 <ul><li>I dati anagrafici </li></ul><ul><ul><li>ID [DC Identificatore] </li></ul></ul><ul><ul><li>Titolo [DC ≡] </li></ul></ul><ul><ul><li>Autore [DC Creator] </li></ul></ul><ul><ul><li>Contribuente [DC] </li></ul></ul><ul><ul><li>Editore [DC ≡] </li></ul></ul><ul><ul><li>Anno edizione [DC Data] </li></ul></ul><ul><ul><li>Lingua [DC ≡] </li></ul></ul><ul><ul><li>Formato * [DC ≡] </li></ul></ul><ul><ul><li>Caratteristiche formato [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Diritti [DC] </li></ul></ul><ul><li>I dati di contenuto </li></ul><ul><ul><li>Copertura [DC] area tem </li></ul></ul><ul><ul><li>Soggetto [DC] </li></ul></ul><ul><ul><li>Descrizione [DC] </li></ul></ul><ul><ul><li>Parole chiave [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Tipologia [DC Tipo] </li></ul></ul><ul><ul><li>Relazione [DC] </li></ul></ul><ul><ul><li>Fonte [DC] </li></ul></ul><ul><li>I dati di contesto </li></ul><ul><ul><li>Modalità Fruizione [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Corso [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Destinatari [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Anno di corso [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Anno accademico [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Insegnamento [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Docente (1,2,3, n) [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>CFU [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Ore [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Tutor contenuto [P] </li></ul></ul><ul><ul><li>Tutor aula [P] </li></ul></ul>DC = Dublin Core P = Pegasus
    • 14. LOM – Learning Object Metadata
    • 15. LOM – La sezione General
    • 16. Diagramma ad albero dei LOM Esempio diagramma ad albero LOM
    • 17. La classe <title> in notazione XML <ul><li><general> </li></ul><ul><li><title> </li></ul><ul><li><langstring xml:lang=“ it &quot;> Titolo dell’oggetto in italiano </langstring> </li></ul><ul><li><langstring xml:lang=&quot; en &quot;> Title in English </langstring> </li></ul><ul><ul><li><langstring xml:lang=&quot; fr &quot;> Titre en francais </langstring> </li></ul></ul><ul><ul><li> </title> </li></ul></ul><ul><ul><li></general> </li></ul></ul>
    • 18. Un wizard in Pegasus LMS per l’implementazione dei LOM <language> Indicare il principale linguaggio o i linguaggi usati nel testo del LO. Occorre 0 o più volte, al massimo 10. Esempio: <general> <language> en </language> <language> fr </language> </general> Azione: Selezionare la lingua inglese francese italiano …
    • 19. La classe <keyword> <ul><li>Analisi del contenuto dei LO tramite OKM </li></ul><ul><li>Costruzione del glossario dei contenuti </li></ul><ul><ul><li>Revisione del glossario dei contenuti </li></ul></ul><ul><li>Costruzione del thesaurus dei contenuti </li></ul><ul><li>Marcatura del campo <keyword> </li></ul><ul><ul><li>Definizione di soglie </li></ul></ul><ul><li>Indici di rilevanza “relativi” per la ricerca </li></ul><ul><ul><li>IRG Indice di rilevanza nel glossario </li></ul></ul><ul><ul><li>IRD Indice di rilevanza nel documento </li></ul></ul>
    • 20. Il processo top-down Dalla scelta del campo alla implementazione di un’ontologia
    • 21. Molte ontologie per il settore tematico dell’eLearning <ul><li>Non una “Ontologia dell’eLearning” ma un’ontologia per la classificazione dei “Progetti di eLearning” </li></ul><ul><li>L’implementazione in uno strumento per la costruzione di ontologie </li></ul><ul><ul><li>Protégé + OWL </li></ul></ul><ul><li>Da ELDO (eLearning Design Ontoloogy) a PLOM 3 (Pegasus LO Metadata) </li></ul>
    • 22. Logica del percorso top-down per la costruzione di PLOM ELDUM Modello unificato di eLearning Design ELDO Ontologia eLearning Design Bottom-up Logica descrittiva PLOM 3 PLOM 3 Stesura finale
    • 23. ELDUM Un modello unificato Un altro approccio dal basso <ul><li>I diversi corpora che formano un corpus </li></ul><ul><ul><li>Contest </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Analisi delle competenze </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>training organization </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>La struttura e i servizi </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>eLearning Design </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>il progetto di eL </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>training strategy </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Le metodologie </li></ul></ul></ul>
    • 24.  
    • 25. ELDUM le fonti <ul><li>Il contesto e l’organizzazione </li></ul><ul><ul><li>Studi sulle competenze e sull’organizzazione formativa </li></ul></ul><ul><ul><li>Modelli semantici </li></ul></ul><ul><li>La struttura del learning design </li></ul><ul><ul><li>IMS Learning Design Specification </li></ul></ul><ul><li>La struttura dei LO </li></ul><ul><ul><li>Learning Object </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>MG </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>An in depth LO structure analysis </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>MG eLearn 2007 – Quebec City </li></ul></ul></ul>
    • 26. Perché una ontologia per PLOR <ul><li>Una ontologia </li></ul><ul><ul><li>è una descrizione esplicita formalizzata di una visione semplificata e astratta (modello) del mondo (area tematica) che vogliamo rappresentare. </li></ul></ul><ul><li>L’ontologia </li></ul><ul><ul><li>migliora l’affidabilità del modello e fornisce gli strumenti per la gestione nel tempo </li></ul></ul><ul><li>L’ontologia </li></ul><ul><ul><li>dispone di strumenti di supporto per la costruzione del modello </li></ul></ul>
    • 27. Come costruire ELDO <ul><li>Definire </li></ul><ul><ul><li>Classi (concetti, entità, nodi, ecc.) </li></ul></ul><ul><ul><li>Proprietà (relazioni, archi, ecc.) </li></ul></ul><ul><ul><li>Individui </li></ul></ul><ul><li>Descrivere </li></ul><ul><ul><li>Le proprietà con istanze di logica descrittiva (DL description logic) </li></ul></ul><ul><li>Utilizzare </li></ul><ul><ul><li>I meccanismi inferenziali </li></ul></ul>
    • 28. Che cos’è la DL Description Logic <ul><li>Un insieme di formalismi di rappresentazione della conoscenza basati sulla logica </li></ul><ul><ul><li>Derivano dagli studi sulle reti semantiche e di KL-ONE (sistema di rappresentazione della conoscenza) </li></ul></ul><ul><ul><li>Descrive il dominio in termini di concetti (classi), ruoli (proprietà, relazioni) e individui </li></ul></ul><ul><li>Si distingue per: </li></ul><ul><ul><li>Una semantica formale (basata su modello teorico) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Frammenti definibili di FOL </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Strettamente correlata alla logica Proposizionale Modale, Ibrida e Dinamica </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Che fornisce servizi inferenziali </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Procedure decisionali per problemi chiave (soddisfabilità, sussunzione, ecc.) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Sistemi già implementati (altamente ottimizzati) </li></ul></ul></ul>[I. Horrocks]
    • 29. Elementi base della DL <ul><li>Concetti (predicati unari/formule con una variabile indipendente) </li></ul><ul><ul><li>(Es.:Persona, Allievo, TutorContenuto, Compito, ecc.) </li></ul></ul><ul><li>Ruoli (predicati binari/formule con due variabili indipendenti) </li></ul><ul><ul><li>(Es, haCompito, studia, (haTutor ± haDocente) ) </li></ul></ul><ul><li>Individui (constanti) </li></ul><ul><ul><li>(Es.: Mario Rossi, Università di Ferrara, Italia,) </li></ul></ul><ul><li>Operatori (per formare concetti e ruoli) vincolati in modo che: </li></ul><ul><ul><li>Soddisfabilità/sussunzione è decidibile e, se possibile , di bassa complessità </li></ul></ul><ul><ul><li>Non vi sia necessità per un uso esplicito di variabili </li></ul></ul><ul><ul><li>Tale per cui i conteggi possano essere espressi in modo sintetico </li></ul></ul>
    • 30. OWL un linguaggio per l’ontologia del web <ul><li>Il web semantico a portato alla richiesta di un “linguaggio per l’ontologia del web” </li></ul><ul><li>Gruppo di lavoro su Web-Ontology ( WebOnt ) </li></ul><ul><ul><li>WebOnt ha sviluppato il linguaggio OWL </li></ul></ul><ul><ul><li>OWL basato sui primi linguaggi OIL e DAML+OIL </li></ul></ul><ul><ul><li>OWL è ora una raccomandazione W3C (cioè uno standard) </li></ul></ul><ul><li>OIL, DAML+OIL e OWL sono basati su Description Logics </li></ul><ul><ul><li>OWL è effettivamente una sintassi “Web-friendly” per SHOIN </li></ul></ul>
    • 31. Un sistema di monitoraggio e valutazione della qualità dei LOM <ul><li>Completezza </li></ul><ul><li>Accuratezza </li></ul><ul><li>Provenienza </li></ul><ul><li>Conformità alle aspettative </li></ul><ul><li>Consistenza & coerenza logica </li></ul><ul><li>Temporalità </li></ul><ul><li>Accessibilità </li></ul>
    • 32. PLOR Pegasus Learning Object Repository <ul><li>Lo sviluppo di PLOR prevede lo sviluppo e l’integrazione di molti diversi processi ed applicazioni </li></ul><ul><li>Archiviazione dei dati bibliografici </li></ul><ul><li>Wizard di supporto alla metadazione </li></ul><ul><ul><li>Possibilità di ereditare dati </li></ul></ul><ul><ul><li>Dati di contenuto da OKM </li></ul></ul><ul><li>Ontologia di eLD con compilazione controllata </li></ul>ELDO Ontologia eLearning Design Base dati informazione bibliografica Annotazione metadati SCORM
    • 33. Road Map per il 2008 <ul><li>PLOM 1 </li></ul><ul><ul><li>Implementazione PLOR per UniFE </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Febbraio 2008 </li></ul></ul></ul><ul><li>PLOR per Chimera </li></ul><ul><ul><li>Messa a punto di PLOM2 </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Maggio 2008 </li></ul></ul></ul><ul><li>Sviluppo ELDUM-ELDO </li></ul><ul><ul><ul><li>Settembre 2008 </li></ul></ul></ul><ul><li>Utilizzo ELDO per catalogazione in PLOR </li></ul><ul><ul><li>Messa a punto di PLOM3 </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Novembre 2008 </li></ul></ul></ul><ul><li>Applicazione modello qualità LOM </li></ul><ul><li>Generalizzazione studio verso ILOR </li></ul>

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