| Başlık | Tarımsal Öğrenme Kaynaklarında Üstveri Tamlığına İlişkin Bir Değerlendirme |
| Öğrenci | Hayır |
| 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 Kelimeler | öğrenme kaynağı, üstveri, LOM, organic-edunet, tarım |
| Özet | Üstveriler 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 |
 |