SOAF: un sistema de indexado semántico de OA basado en las anotaciones colaborativas

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SOAF: un sistema de indexado semántico de OA basado en las anotaciones colaborativas
                                            !        "#     $%&' Abstract.  Actualmente, la producción de OA (Objetos de Aprendizaje) y materiales educativos en formato digital, así como su almacenamiento en repositorios cada vez más extensos, es una práctica generalizada en todas las instituciones dedicadas a la formación. Sin embargo, las herramientas de búsqueda y localización efectiva de dichos contenidos, en base a su etiquetado, todavía no poseen una gran consistencia. Este artículo propone una arquitectura para un sistema capaz de indexar semánticamente los OA de un repositorio, SOAF (Semántica de OA basada en Folksonomías ), la cual combina las técnicas de extracción automática de información con las tecnologías de etiquetado colaborativo. De modo que, la meta-información de los OA, así obtenida, aporte el valor añadido derivado de la práctica de las comunidades de usuarios, capaces de compartir sus experiencias a través de anotaciones específicas que sirven para identificar cada OA y contribuyen a optimizar su reusabilidad en nuevos contextos de aprendizaje. Keywords:  Indexado semántico, Gap  semántico, Objetos de Aprendizaje, anotaciones de los usuarios, aprendizaje colaborativo,  folksonomías . 1 Introducción Para garantizar la reutilización de los objetos y recursos educativos en nuevos contextos de aprendizaje se precisa desarrollar sistemas, cada vez más sofisticados y basados en el uso de semántica, con objeto de facilitar la gestión y categorización de las extensas colecciones de OA y recursos de aprendizaje contenidos en la multiplicidad de repositorios que existen, tomando como punto de partida las descripciones cualitativas estimadas por los usuarios, para que respondan con mayor fiabilidad a lo que en realidad quieren referirse.           Sin embargo, la disponibilidad de tecnologías para la descripción de los recursos Web  basada en conceptos se encuentra todavía en un estado poco avanzado. La pluralidad de formatos de recursos de aprendizaje exige técnicas específicas que hagan posible su descripción detallada. Si bien, el análisis de recursos de carácter textual puede llevarse a cabo a través de la asignación consensuada de  palabras claves  para facilitar sus búsquedas posteriores [31] en el caso de los recursos multimedia, se percibe un gran desajuste, llamado gap semántico , entre las características de bajo nivel extraídas de forma automática (como parámetros de color, texturas, contornos,…) y la descripción de su contenido basada en conceptos o características de alto nivel. Por esta razón, es necesario recurrir a nuevos métodos de indexado semántico más apropiados para este tipo de recursos. Existen numerosos intentos para añadir descripción semántica a los recursos multimedia [22,30]. Una de las primeras incursiones para utilizar el formato MPEG-7 con la finalidad de almacenar metadatos fue realizada por Hunter en 2001 [15], que desarrolló inicilmente una ontología RDFS enriquecida con DML-OIL, más tarde enriquecida con OWL. Como una parte del proyecto aceMedia [6], se desarrolló una ontología para descriptores visuales de características de bajo nivel. Estas características fueron incorporadas en la parte visual de MPEG-7. Algunas técnicas propuestas para la extracción automática de semántica parten de la división de una imagen en regiones y la asignación de una etiqueta a cada una de las regiones utilizando métodos estadísticos [10,27], algoritmos EM[ 9,27]o recientes modelos probabilísticos como Cross Relevance Model[16] Por otra parte, algunos sitios Web como Amazon [19], implementaron algoritmos de filtrado colaborativo que tienen en cuenta la semejanza entre usuarios para ofrecer recomendaciones de productos. Otros sitios Web permiten a sus usuarios el etiquetado colaborativo de los distintos tipos de recursos, método que ha adquirido gran popularidad recientemente como sistema de categorización [7,20]. Entre las fórmulas que apuestan por un tipo de etiquetado colaborativo se encuentran aplicaciones de internet como  Del.icio.us, Tecnocrati y Flickr [20]  ,  las cuales permiten a los usuarios la anotación de un recurso concreto como una página web , un blog post  , una imagen, etc., a partir de un conjunto de palabras libremente elegidas (“ tags” ), lo cual facilita su reutilización y uso compartido. Recientemente se ha propuesto una combinación entre el trabajo colaborativo y la recuperación y clasificación de imágenes, introduciendo el concepto de  Navigation  Map [1,2], que vincula usuarios, etiquetas y datos. Este sistema es capaza de dotar de distintos significados a la misma etiqueta haciendo uso de características visuales extraídas de forma automática de una imagen. En el presente artículo, se propone una arquitectura para un sistema SOAF que integra las anotaciones colaborativas de los usuarios en la descripción semántica de los OA y  ()*    +          de los recursos de aprendizaje que los componen, mejorando de este modo la semántica emergente de estos recursos. SOAF se define como un sistema que combina las técnicas de recuperación de información basadas en la extracción automática de semántica, con las anotaciones específicas realizadas por los diferentes usuarios que componen las comunidades de aprendizaje que los usan. 2 Redes sociales dentro de la Web Semántica Las redes sociales son representaciones de las relaciones que existen entre individuos y grupos de individuos dentro de una comunidad. El análisis de los vínculos sociales y las estructuras que se crean ha encontrado aplicaciones en distintos dominios científicos como sociología, psicología, informática, etc. El concepto de red social designa una estructura de nodos, generalmente personas u organizaciones (llamados también actore s), y aristas que indican el tipo y el rango de la conexión que existe entre ellos [4]. Las aplicaciones basadas en Internet que utilizan las redes sociales, conocidas como redes sociales virtuales, proporcionan nuevas formas de socialización para encontrar amigos, socios de negocios o, simplemente, poner en contacto a personas con aficiones comunes. Ese es el caso de Friendster, una red social que utiliza las técnicas propias de los Círculos de Amigos generados dentro de las comunidades virtuales, la cual pretende demostrar que todas las personas del mundo pueden estar relacionadas entre sí a través de una cadena social de conocidos relativamente corta. Fig. 1.  Esquema de la estructura de una red social  ,        , 2.1 Tecnologías de la Web Semántica La Web Semántica surge como una visión de futuro de la Web que implica dotar de significado los recursos publicados para que sus contenidos puedan ser leídos por los ordenadores, no sólo para su presentación sino también para la automatización de tareas, integración y reutilización a través de varias aplicaciones [5]. Actualmente, la información publicada en Internet está concebida para el entendimiento humano, los navegadores siendo capaces de reconocer el lenguaje de marcado HTML para visualizar el contenido de los recursos Web en pantalla. Pero la interpretación del contenido de estos recursos y su gestión queda una tarea muy difícil de automatizar. La Web Semántica implica la creación de tecnologías para la descripción de los datos contenidos dentro de las páginas Web. Un vocabulario propuesto es el RDF, que habilita la descripción de los recursos y de las relaciones que existen entre ellos. Ejemplo: código RDF para la descripción semántica de un OA sobre Geometría Fractal: <rdf:RDF xmlns:rdf=”...” ... > <rdf:Description rdf:about="http://.../geofractal/estruFractal"> <rdf:type rdf:resource="http://...#Introduction"/> <dc:title>Introducción a la Estructura Fractal</dc:title> <dc:creator> <lom:entity> <vCard:FN>J. Garrido</vCard:FN></lom:entity> </dc:creator> </rdf:Description> </rdf:RDF> Otra tecnología clave en el desarrollo de la Web Semántica es la asociada a la representación del conocimiento de un dominio concreto, es decir, la definición de los conceptos y sus relaciones. OWL se ha desarrollado para proporcionar un lenguaje común para la definición de las ontologías y está basada en la lógica descriptiva. El desarrollo descentralizado de ontologías facilitará la integración de datos de muy diversas proveniencias y distintos tipos de aplicaciones. Mediante OWL es posible declarar, por ejemplo que una explicación (  Introduction ) es un tipo de Lección ( lecture)  y que puede contener varios ejercicios:   http://...#Introduction ⊆  http://...#Lecture http://...#Introduction ⊆   ∃  http://...#contains http://...#Exercise   ()*    +         - 2.2 Sistemas de etiquetado colaborativo:  folksonomías Las  folksonomías  se definen como sistemas colaborativos para la categorización no  jerárquica de los recursos de Internet a través de etiquetas compartidas por una comunidad o red social. Al realizar una  folksonomía , varios usuarios colaboran en la descripción de un espacio informativo para establecer una lista de palabras clave, o un vocabulario “no controlado”, que puede servir para categorizar o etiquetar determinados recursos. La diferencia entre una taxonomía convencional y una  folksonomía  estriba en que esta última se realiza a partir del intercambio de opiniones y matizaciones de varios usuarios no de un único experto, con el consiguiente enriquecimiento en la descripción del objeto del que se trate. El social tagging  (de tag , marca o etiqueta social) genera una navegación basada en la exploración que realizan los usuarios al interactuar con determinados recursos u objetos de aprendizaje. Los social tags  asignados a los recursos sirven para clasificarlos, ordenarlos, buscarlos y encontrar información de distinto tipo vinculada a ellos. Este sistema habilita a los diferentes usuarios para añadir palabras clave, -suficientemente descriptivas-, a recursos de internet como páginas web , imágenes, vídeos,…y, en particular, a recursos de aprendizaje, para que puedan ser reutilizados y compartidos por otros. Desde este punto de vista, la utilización de etiquetas colaborativas, generadas por los usuarios de una misma comunidad virtual, mejora la gestión de los recursos debido a la estructura social que se crea, al tiempo que se producen nuevas modalidades de comunicación social, intercambio y oportunidades de minería de datos. Los sistemas de etiquetado colaborativo permiten que los usuarios compartan las etiquetas de los recursos y, a su vez, cada etiqueta puede enlazar a nuevos recursos adicionales que otros usuarios hayan etiquetado de la misma forma [20]. Así pues, estos sistemas se van construyendo sobre unas estructuras sociales emergentes que comparten los mismos parámetros conceptuales y lingüísticos de la comunidad de usuarios a la que pertenecen. En este sentido, las etiquetas adoptadas por los usuarios establecen un vínculo entre éstos y los recursos. Paralelamente, los recursos pueden estar conectados entre sí a través de enlaces (sus propias etiquetas sirven de enlace con otros recursos etiquetados del mismo modo) y, a su vez, los usuarios pueden responder a ciertas afiliaciones sociales, al proceder de comunidades virtuales que comparten los mismos intereses… Esta compleja red de relaciones se va incrementando a partir de los nuevos nexos que surgen al compartir recursos y etiquetas. La siguiente figura pretende ser la representación conceptual de una  folksonomía , donde los usuarios asignan etiquetas a recursos concretos y donde pueden establecerse todo tipo de asociaciones.
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