estudio exploratorio de defectos en registros de metadatos ieee lom de objetos de aprendizaje

7/28/2019 Estudio exploratorio de defectos en registros de metadatos IEEE LOM de objetos de aprendizaje

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Estudio exploratorio de defectos en registros de meta-datos IEEE LOM de objetos de aprendizaje

Jess Cceres Tello

Departamento de Ciencias de la Computacin, Universidad de AlcalCtra. Barcelona km. 33.6 28871 Alcal de Henares (Madrid)

[email protected]

Resumen. Este artculo presenta un estudio realizado para la deteccin de de-fectos en registros de metadatos de objetos de aprendizaje. El estudio se realizen dos asignaturas relacionadas con el aprendizaje online y los objetos deaprendizaje, cada una en una universidad espaola diferente, donde alumnos depostgrado tuvieron que rellenar registros de metadatos IEEE LOM como partede los cometidos de la asignatura.

Keywords. Objetos de aprendizaje, metadatos, IEEE LOM.

1 IntroduccinLos metadatos constituyen un mecanismo para etiquetar, catalogar, describir y cla-

sificar los recursos presentes en la web con el fin de facilitar la posterior bsqueda yrecuperacin de la informacin a la que hacen referencia. En el contexto web, losmetadatos permiten ayudar a la identificacin, descripcin, clasificacin y localiza-cin del contenido de un documento o recurso web.

Estos metadatos pueden ser almacenados en una base de datos con una referenciaal documento o recurso al que se refieren, o bien pueden ser incluidos conjuntamentecon el objeto, de manera que los motores de bsqueda pueden leerlos e identificar alrecurso independientemente de la morfologa que tenga, por lo que un mismo tipo demetadatos pueden servir para identificar recursos de imgenes, videos, ficheros deaudio, presentaciones, etc.

En la actualidad existen diversas iniciativas para normalizar y estandarizar las es-tructuras o arquitecturas de los recursos existentes en la WWW. En referencia a losobjetos para la educacin y el aprendizaje podemos encontrar iniciativas como IMS(Instructional Management System) o GEM (The Gateway to Educational Materials)o bien LOM (Learning Object Metadata) siendo esta ltima la que analizaremos eneste artculo.


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El diccionario Merriam Webster define defecto (defect) como una imperfeccinque afecta a su valor a su utilidad. En este estudio se estudian los defectos de losmetadatos, que definiremos como cualquier imperfeccin de impida la utilizacin delos mismos para las funciones de seleccin o recuperacin de informacin, o parajuzgar si es o no adecuado un cierto objeto de aprendizaje para un determinado pro-psito pedaggico. En el campo de la tecnologa educativa, los metadatos se empleanfundamentalmente para buscar recursos digitales y juzgar si resultan o no apropiadosa unas ciertas necesidades de aprendizaje.

El estndar LOM permite describir las caractersticas de cualquier objeto de apren-dizaje, digital o no, mediante una serie de metadatos agrupados en nueve categoras.Segn Friesen (2004), los metadatos ms empleados en la prctica son de tipo genri-

co: ttulo, descripcin del objeto, formato, idioma... De hecho, estos elementos vienena coincidir con los elementos del estndar Dublin Core. En cambio, los elementos deLOM especficamente educativos se cuentan entre los menos utilizados: duracin dela actividad de aprendizaje, dificultad, estructura, granularidad, etc.

La existencia de esta anomala constituye la motivacin para este trabajo, que sigue lalnea de trabajos anteriores como los de Currier y otros (2004) o el de Neven y Duval(2002). Otros estudios (Soto, Garca y Snchez-Alonso, 2007; Soto, Snchez-Alonsoy Sicilia, 2007) abogan por un modelo basado en ontologas para facilitar la interpre-tacin sin ambigedades de los metadatos de objetos de aprendizaje. Sin embargo,este estudio se basa en el uso del estndar LOM tal y como ha sido creado, con in-formaciones textuales para los diferentes elementos de metadatos.

El resto del artculo se estructura de la siguiente manera. La seccin 2 describe elmtodo utilizado para el estudio y detalla los tipos de defectos que se intentaron de-tectar. La seccin 3 muestra los resultados del estudio y algunas conclusiones que sededucen del mismo. Finalmente, la seccin 4 resume lo anterior y proporciona algu-nas pistas sobre el trabajo futuro en este campo.

2 MtodoEl presente estudio incluy dos poblaciones distintas de alumnos de postgrado endiferentes universidades (uno en la UOC y otro en la Universidad de Alcal). El n-mero total de alumnos fue de 40. Ambos grupos de alumnos recibieron los mismos

materiales docentes y las mismas guas para la resolucin de los ejercicios prcticos allevar a cabo. Dichos ejercicios prcticos consistieron en la elaboracin de registrosde metadatos conformes con IEEE LOM tras el estudio terico del estndar y lasbases de etiquetado proporcionadas en la asignatura por los profesores. Los alumnosutilizaron como apoyo a la introduccin de metadatos el editor LOMPad1.

Los datos recogidos se agruparon en 3 categoras:

1 https://sourceforge.net/projects/lompad/


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Omisin de metadatos. Defectos sintcticos en los metadatos. Defectos semnticos en los metadatos.

La omisin de metadatos puede ser deliberada o no. Incluso aunque sea contro-vertido apuntar la necesidad de rellenar todos los campos de un registro de metadatospara todos y cada uno de los recursos tal y como se solicitaba, el contexto de estudioclaramente obliga a rellenarlos todos y, en consecuencia, cada omisin ser conside-rada un defecto.

Losdefectos sintcticosson problemas de falta de conformidad con lo especifica-do en el estndar. En el caso de vocabularios, por ejemplo, se supone que debe utili-

zarse uno de los trminos disponibles para rellenar el valor del campo y no otrosexternos o trminos sinnimos a los incluidos en el vocabulario formal.Los defectos semnticos slo pueden ser detectados por la inspeccin de un ex-

perto, que evaluando el contenido del objeto de aprendizaje pueda detectar que elvalor de un campo de metadatos no concuerde con la informacin esperable o dedu-cible de dicho contenido y proporcionada por el creador de los metadatos. Al tratarsede un asunto dado a la interpretacin, siempre existe un cierto grado de subjetividad eimprecisin en la medida de dichos defectos. Debido a esta limitacin, el evaluadorincluy una descripcin sucinta de cada defecto semntico encontrado, con el objetode que otros evaluadores puedan reevaluar o criticar su evaluacin.

3 Resultados y discusin de los mismosEn el presente estudio se atendi primeramente a la URL de cada conjunto de metada-tos. Este dato debe figurar en el primer atributo de la primera categora de la estructu-ra de datos de los metadatos en LOM, identificando de manera nica el objeto educa-tivo. Los resultados planteaban que un 15% de las URL escritas por los alumnos erandefectuosas siendo su construccin errnea o llevando a pginas inexistentes.

En cuanto a los errores cometidos por omisin de datos en los atributos se com-prueba que las categoras menos completadas son la categora Tcnica que agrupalos requerimientos y caractersticas tcnicas del objeto educativo y la categora deClasificacin que describe el objeto educativo en relacin a un determinado sistemade clasificacin. De la primera categora (Fig. 1), el atributo menos contemplado ha

sido el que aporta informacin sobre el tiempo que dura el objeto educativo cuando sereproduce a su velocidad normal (atributo 4.7), especialmente til para sonidos, pel-culas o animaciones, seguido por el atributo que informa sobre el tamaos del objetoeducativo digital expresado en octetos (atributo 4.2), le sigue el atributo que informasobre las pautas para la instalacin del objeto educativo (atributo 4.5) y el atributosobre los requisitos software o hardware necesarios para la instalacin del objeto(atributo 4.6).


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Es a este nivel cuando se detectan omisiones en otras categoras como es la deClasificacin, siendo los atributos ms omitidos los de describen el objeto en rela-cin con la clasificacin hecha en esta misma categora as como el atributo quemuestra las palabras claves del objeto educativo (Fig. 2).

Fig. 1. Errores por omisin en la

categoraTcnica.

Fig. 2. Errores por omisin en la categora

Clasificacin.

En el apartado de errores sintcticos destacan las categoras General cuyo atribu-to con ms errores sintcticos fue el identificador de recursos (atributo 1.1) en sus dossub-atributos como son la entrada, en algunos casos carentes de significado y el cat-logo utilizado, utilizndose otros nombres no permitidos (Fig. 3).

En la categora Meta-Metadata (Fig. 4) tambin el nmero de errores sintcticosha sido significativo siendo el atributo con ms errores el identificador utilizado paraidentificar el registro de metadatos (atributo 3.1).

Por ltimo la categora de Relaciones destac por los errores cometidos en elatributo que informa sobre las relaciones del objeto educativo (atributo 7.2).


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Fig. 3.Errores sintcticos en la ca-tegoraGeneral del estndar LOM.

Fig. 4.Errores sintcticos en la categoraMeta- Metadatosdel estndar LOM.

Respecto a los errores semnticos detectados, las categoras donde se han cometidoms errores han sido Meta-Metadatos (Fig. 5) destacando el atributo que identificael registro de metadatos (atributo 3.1).

Fig. 5. Errores semnticos en la categoraMeta-Metadatos.

Tambin destaca la categora General con un mayor nmero de errores semnti-cos en el atributo de identificacin del recurso (atributo 1.1), habindose cometidoserrores de concepto en este atributo.


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Fig. 6. Errores semnticos en la categoraGeneral.

3.1. Estadsticas generales

Las estadsticas que se muestran responden a cada una de las nueve categoras quecomponen el estndar LOM mostrndose los diferentes errores contemplados, omi-sin del valor de un atributo, error sintctico y error semntico.

Fig. 7.Errores cometidos en la categora General


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Fig. 8. Errores en categora de Ciclo de Vida Fig. 9. Errores en la categora deMetadatos

Fig. 10. Errores en la categoraTcnica

Fig. 11.Errores en la categoraEducativa


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Fig. 12. Errores en losDerechosdel recurso Fig. 13. Errores en la categoraRelaciones

Fig. 14. Errores en la categora deAnota-ciones

Fig. 15. Errores en la categora deClasificacin


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3.2. Tipos de errores ms relevantes

El principal error detectado se corresponde con la identificacin tanto del objeto deaprendizaje como del registro de metadatos asociado a dicho objeto. Tanto en unocomo en otro se suelen producir los mismos tipos de errores, tanto sintcticos comosemnticos.

Respecto a la identificacin del objeto de aprendizaje, el error sintctico se corres-ponde al catlogo utilizado, en algunos casos no figura, en otros sin embargo figurancatlogos no suficientemente referenciados o conocidos, as como en el identificadornico del objeto utilizndose trminos errneos, 4-23-11 por ejemplo. El errorsemntico se produce en algunos casos cuando se utiliza un identificador incompati-

ble con el catlogo indicado como ISBN http://....

Respecto a la identificacin del registro de metadatos asociado al objeto se producenlos mismos errores que en el caso anterior. En ste en particular generalmente seintroducen los mismos datos que en el anterior, es decir, la identificacin del objetode aprendizaje y la identificacin de su registro de metadatos resulta ser la misma.

4 ConclusionesEl estudio parece indicar una cierta falta de madurez del estndar IEEE LOM quecontiene atributos de difcil aplicacin. Si bien los alumnos participantes han intenta-

do completar todos los atributos del estndar, muchos de ellos, como se ha compro-bado en este estudio, se han quedado incompletos o, en su defecto, su interpretacinha sido errnea. Una de las razones por las cuales se ha producido este efecto ha sidola existencia de campos irrelevantes, campos cuya informacin es de difcil identifi-cacin o bien su importancia no es muy alta a la hora de describir un recurso educati-vo, coincidiendo en los resultados con otros estudios como el de Farance (2003).

Una idea que se plantea es la conveniencia de trabajar con perfiles de aplicacin es-pecficos identificndose claramente los atributos que seran necesarios para definirde manera explcita los recursos educativos. Se puede estar hablando de perfiles de undeterminado nivel educativo o de una determinada temtica.

No obstante, se trata, de un estudio exploratorio y en cierto modo preliminar, inicio

de estudios ms amplios y profundos sobre el tema.


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Referencias

Comit de Estandarizacin de Tecnologas Educativas del IEEE. Estndar para metadatos deobjetos educativos LOM

Neven, F. and Duval, E. (2002). Reusable learning objects: a survey of LOM basedrepositories. In Proceedings of the tenth ACM international conference on Multimedia (pp291294). ACM Press.

Currier, S. and Barton, J. and O'Beirne, R. and Ryan, B. (2004). Quality assurance for digitallearning object repositories: issues for the metadata creation process. (on line)

Friesen, Norm (2004). International LOM Survey: Report. (on line)

Soto, J ., Garca, E. and Snchez-Alonso, S. (2007) Semantic learning object repositories'.International Journal of Continuing Engineering Education and Life-Long Learning. (inpress)

Snchez-Alonso, S., Soto, J. and Sicilia, M.A. (2007). Designing Flexible Learning ObjectRepositories: Balancing Flexibility and Delegation in Ontological Characterizations. InHarman, K. and Koohan, A. (Eds.), Learning Objects: standards, metadata, repositories, &LCMs (pp. 221-253). Santa Rosa, California: Informing Science press.

Farance, F. (2003). IEEE LOM Standard Not Yet Ready For Prime Time. IEEE LTTFLearning Technology newsletter, 5 (1), 21-23. (on line)

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