XVII. Akademik Bilisim Konferansi

BaşlıkTarımsal Öğrenme Kaynaklarında Üstveri Tamlığına İlişkin Bir Değerlendirme
ÖğrenciHayır
Yazar(lar) Yazar 1
Name: Zeynel Cebeci
Org: Çukurova Üniversitesi
Country: TR
E-mail: cebeciz_AT_gmail.com

Yazar 2
Name: Figen Yıldız
Org: Çukurova Üniversitesi
Country: TR
E-mail: fyildiz7891_AT_gmail.com

Yazar 3
Name: Diane Le Hénaff
Org: INRA, Paris
Country: FR
E-mail:
Anahtar Kelimeleröğrenme kaynağı, üstveri, LOM, organic-edunet, tarım
ÖzetÜstveriler sayısal kaynakların etkin yönetimi ve erişiminde kullanılan tanımlayıcı bilgilerdir. IEEE’nin Öğrenme Nesneleri Üstverisi (LOM) standardı ve buna bağlı olarak geliştirilen çeşitli uygulama profilleri öğrenme kaynaklarının tanımlanmasında yoğun olarak kullanılmaktadır. LOM 9 ana kategori altında 77 üstveri elemanından oluşmaktadır. Veri girişinde ihtiyaç duyulan zaman ve deneyim gereksinimi nedeniyle önemli bir bölümü kullanılmamaktadır. Bu çalışmada, Organic-Edunet federasyonunda yer alan 4 öğrenme platformunda üstveri kullanım durumu üzerine yapılan bir kalite değerlendirme çalışmasının sonuçları ortaya konmaktadır. Yapılan kalitatif değerlendirmelere göre başlık, anahtar sözcük, tür, format ve kimlik elemanlarının sıkça kullanıldığı anlaşılmaktadır. İlişki, Açıklama ve Sınıflama kategorilerine ait eleman kullanımının oldukça düşük; Yaşam Döngüsü ve Üstveri-Üstverisi kategorilerinin ise beklenenin aksine oldukça yüksek kullanım oranlarına sahip oldukları görülmektedir. Organic-Edunet’in revize edilmiş sürümündeki deneyimler akıllı yazarlık araçlarının geliştirilmesi, üstveri tasarımını açıklayan kılavuzların hazırlanması ve otomatik kalite kontrolü uygulamaları üstveri tamlığını arttırabileceğini göstermektedir.
Başlıklar AB-Bildiri
E-tarım, Tarımsal Bilişim
Web 3.0, Semantik Web ve Xml
Dosya  
 

 

Powered by OpenConf®
Copyright ©2002-2014 Zakon Group LLC