Il documento discute il corso di Web Information Retrieval tenuto dal prof. Stefano Mizzaro, focalizzandosi sulla rappresentazione della conoscenza nelle reti di apprendimento e sul framework SS4L per l'apprendimento personalizzato. Viene esplorata l'importanza degli ontologie e dei sistemi adattivi per la gestione delle risorse didattiche, e vengono presentati metodi di personalizzazione attraverso la riscrittura delle query e il ranking dei risultati basati sulle performance degli utenti. Infine, il documento evidenzia come le tecniche di personalizzazione supportano la ricerca di risorse in reti distribuite e la necessità di uno schema comune per una rappresentazione condivisa dei concetti.

1. Corso di Web Information Retrieval anno 2010 Docente: prof. Stefano Mizzaro Studente: Anna Rita Colella Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

2. Argomenti Introduzione Rappresentazione della conoscenza nelle reti di apprendimento Il framework SS4L Valutazione Conclusioni Bibliografia Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

3. Rete di apprendimento : ambiente di apprendimento in grado di supportare processi per la formazione di risorse umane, che si basano sulla collaborazione e la condivisione di conoscenza fra gli utenti . La conoscenza è distribuita su repository che utilizzano vocabolari potenzialmente diversi E-learning Personalizzato : percorso di apprendimento individuale che opera in maniera intelligente e adattiva basandosi sull’analisi e il confronto tra le competenze che l’utente possiede (profilo utente) e quelle che deve acquisire (mappe di competenza) Introduzione Colella Anna Rita Corso di Web Information Retrieval- Università degli Studi di Udine

4. Sistemi tutoriali intelligenti ITS (Intelligent Tutoring System) sistema software per il supporto all’insegnamento; sfrutta tecniche di Intelligenza Artificiale per rappresentare la conoscenza e portare avanti un’interazione con lo studente Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

5. Sistemi adattivi AHS (Adaptive Hypermedia System) sistemi che adattano la presentazione dei contenuti didattici in base al contesto di utilizzo Esempi: ELM-ART, Interbook (in ambienti chiusi) Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

6. I repository di conoscenza che utilizzano diversi schemi per descrivere gli artefatti educazionali devono comunicare tra di loro Per assicurare la corretta interpretazione è necessario adottare uno schema comune detto anche ontologia Rappresentazione della conoscenza nelle reti di apprendimento Colella Anna Rita Corso di Web Information Retrieval- Università degli Studi di Udine

7. Ontologia “ Un’ontologia identifica i termini basilari e le relazioni di un determinato dominio, definendone in questo modo il vocabolario, e le regole per combinare tali termini e tali relazioni, andando oltre il vocabolario stesso” (Neches et al. 1991) schema comune per la semantica dei metadati specifica le proprietà degli artefatti educazionali e le relazioni tra concetti Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

8. Rappresentazione della conoscenza di un dominio didattico Colella Anna Rita Corso di Web Information Retrieval- Università degli Studi di Udine Tre livelli di astrazione : Learning Object : rappresentano le risorse didattiche elementari necessarie a spiegare un dato argomento del dominio Metadati : servono ad indicizzare le risorse e a descrivere i Learning Object Ontologie : legano i concetti del dominio ai metadati

9. Istituzioni ed associazioni hanno prodotto standard e specifiche finalizzati alla rappresentazione della conoscenza nelle reti di apprendimento IMS Consortium: IMS LIP, IMS Metadata Specification LTSC (Learning Tecnology Standardization Committe) dell’IEEE: PAPI, LOM Standard e specifiche Open Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

10. Framework SS4L Il framework SS4L : Smart Space for Learning estende un sistema adattivo ipermediale in una rete di apprendimento distribuita Smart : accesso efficiente alle risorse eterogenee Space : rete semantica delle risorse di apprendimento HCD Suite : utilizzata da SS4L, software a supporto della Human Capital Development Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

11. La personalizzazione è realizzata in due modi: Riscrittura delle query Classificazione risultati delle query La personalizzazione si basa sul confronto tra i metadati del discente e i metadati delle risorse di apprendimento Framework SS4L Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

12. Scenario L’utente utilizza la Human Capital Development (HCD) Suite per specificare i suoi obiettivi di apprendimento La suite HCD si connette alla rete di apprendimento on-line attraverso una interfaccia SQI (Simple Query Interface): mapping tra gli schemi comuni e quelli locali invio della query personalizzata ai repository della rete Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

13. Scenario Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

14. Scenario La query che HCD invia alla rete di apprendimento viene riscritta considerando il profilo dell’utente (conoscenze di base, lingue, vincoli temporali) La query restituisce diversi risultati di interesse attingendo dai repository della rete HCD classifica i risultati in base a profilo dell’utente, obiettivi, prestazioni di apprendimento pregresse, costo economico etc. Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

15. Componenti funzionali Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

16. Componenti di personalizzazione User Modelling and Management raccolta e identificazione delle caratteristiche dell’utente Query Rewriting riscrittura della query Ranking Based Recommendation classificazione delle risorse in un insieme di risultati Learning-Performance-Based Recommendation segnalazioni sull’insieme di risultati in base ai collegamenti tra i prerequisiti, le competenze del discente e le sue pregresse prestazioni Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

17. Componenti per i metadati Schema Management registrazione e identificazione schemi e vocabolari utilizzati per descrivere le risorse di e-learning e i discenti Network Access interfaccia per effettuare query ai metadati distribuiti Wrapper traduzione tra lo schema della rete di apprendimento e gli schemi locali dei vari repository di conoscenza Annotation aggiornamento dei metadati delle risorse di apprendimento nel caso di registrazione di un nuovo schema o richiesta di una nuova ontologia Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

18. Riscrittura delle query Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

19. L’utente formula una query utilizzando la parola chiave “security” “ security” viene fatta corrispondere, tramite l’ontologia, ai concetti di “information security” ed ai suoi concetti correlati “electronic signatures” e “digital certificate” I concetti vengono aggiunti alla query originaria facendo uso dell’operatore AND Le preferenze linguistiche dell’utente vengono aggiunte alla query originaria attraverso l’operatore OR (per le due lingue) oltre a quello AND Riscrittura delle query Colella Anna Rita Corso di Web Information Retrieval- Università degli Studi di Udine

20. Recommendation basate su performance Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

21. A sinistra nella figura si evidenziano le performance di apprendimento pregresse dell’utente I concetti corrispondenti definiscono ulteriormente le competenze dell’utente A destra è evidenziata una risorsa di apprendimento sulla “Advanced Security” ed i prerequisiti richiesti Al centro si evidenziano le euristiche di valutazione della risorsa (nell’esempio i prerequisiti corrispondono alle performance) Recommendation basate su performance Colella Anna Rita Corso di Web Information Retrieval- Università degli Studi di Udine

22. Ranking-Based Recommendation Colella Anna Rita Corso di Web Information Retrieval- Università degli Studi di Udine

23. I metadati delle risorse di apprendimento ottenuti dalla query vengono indicizzati Le caratteristiche del profilo del discente vengono ridotte a token I token vengono utilizzati per interrogare l’indice e per calcolare il peso del machting Ranking-Based Recommendation Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

24. Valutazione Valutazione fatta testando la ricerca personalizzata con HCD in una rete di repository con schemi locali differenti valutando anche il miglioramento del ranking in base alle informazioni sul profilo dell’utente Metriche Precision : calcolata come frazione di risorse pertinenti sulle risorse recuperate Recall : misura la percentuale di tutte le risorse rilevanti che sono state recuperate (in una rete abbastanza grande il calcolo diventa virtualmente impossibile) Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

25. Ranked Half-Life Metrica che integra precision e recall Indica il grado con cui i documenti pertinenti sono posizionati in testa alla lista dei documenti reperiti RHL=L m + n/2-∑f 2 CI F(med) Il valore dell’indice RHL è cambiato dopo che è stato invocato il servizio di Ranking-Base Recommendation (obiettivi utente e metadati delle risorse di apprendimento) Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

26. Disegno sperimentale Test di valutazione: anno 2006 tre consulenti esperti in web learning compito da simulare: immaginare di lavorare per un’azienda con un particolare ruolo descrizione delle richieste di apprendimento tramite tag e testo libero no vincoli di tempo Per ogni ricerca l’utente inseriva una o più parole chiave e raffinava la ricerca definendo il valore di alcuni attributi: categoria, prezzo, copyright , lingua etc. Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

27. Disegno Sperimentale Gli utenti considerarono i primi 15 risultati della lista di ranking e per ognuno di questi assegnarono un giudizio a seconda che fossero stati relevant (1.0), parzialmente relevant (0.5) o per niente relevant (0.0) rispetto alla query sottoposta In un secondo momento gli utenti attivarono le caratteristiche di personalizzazione e ripeterono la ricerca e la valutazione dei risultati rilevanti Gli utenti hanno effettuato valutazioni di relevance su 36 task I risultati sono stati utilizzati per calcolare la metrica precision e il valore dell’indice RHL (con e senza personalizzazione) Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine

28. Risultati Su 36 ricerche il ranking è migliorato 14 volte e peggiorato 4 volte Il ranking migliora se l’utente inserisce una parola chiave generale e la descrizione dell’obiettivo restringe significativamente i risultati I risultati diventano peggiori quando un utente ha scopi didattici eterogenei tra di loro e che influenzano reciprocamente il ranking associato (limite dell’interfaccia di SS4L) Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine Default ranking Goal-based personalization Average precisions (15) 0.539 0.555 Average RHL Index 16.793 14.610 Median RHL Index 11.951 11.518

29. Conclusioni Le tecniche di personalizzazione del framework SS4L supportano gli utenti nella ricerca delle risorse di apprendimento in una rete distribuita ed eterogenea Le funzioni di personalizzazione si basano sul query rewriting e sulla personalizzazione dei risultati delle query Necessità di definire uno schema comune (ontologia) per rappresentare i concetti e le loro relazioni in maniera condivisa SS4L potrebbe essere esteso con altri servizi interattivi http://lreforschools.eun.org Colella Anna Rita Corso di Web Information Retrieval- Università degli Studi di Udine

30. Bibliografia DOLOG P. et al. 2008, Personalizing Access to Learning Networks, ACM Trans. Internet Technol. 8, 2, 1-21 SIMON B. et al. 2005 , A Simple Query Interface for Interoperable learning repositories, WWW May 10-14, 2005, Chiba, Japan TOPPANO E. 2004, Ipermedia adattivi per l’istruzione a distanza, Form@re VINCIGUERRA D. 2004, Uso di Ontologie per sistemi di E-Learning intelligenti e adattivi – modellazione del dominio “Protocollo Informatico”, tesi di laurea in Ingegneria Informatica Domande? Colella Anna Rita Corso di WIR - Università degli Studi di Udine