CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources)
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CROERA es un sistema que agrega OERs procedentes de diversos repositorios, los cuales organizan los OERs de acuerdo a sus propias taxonomías. CROERA clasifica de forma automática cada recurso según cada una de las taxonomías de los repositorios agregados, permitiendo la realización de búsquedas exploratorias en el sistema utilizando la taxonomía deseada.
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- 1. CROERA Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator Marcos Antonio Mouriño García Grupo GIST - Universidade de Vigo http://croera.gist.det.uvigo.es
- 2. Introducción • Definición OER • Principal preocupación: acceso a los OER • Plataformas de acceso o VLE o Portales temáticos o Comunidades virtuales o Wikis o Revistas abiertas o Redes sociales o Repositorios o Etc. 2CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
- 3. • Plataforma más extendida o Preservación o Reutilización o Acceso permanente o Facilidad de búsqueda y recuperación • Variedad de repositorios o OERCommons o MERLOT o Open Stax CNX o Edna o Lornet • Diferentes estándares o esquemas de metadatos o IEEE LOM o ISO/IEC MLR o Dublin Core Repositorio 3CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
- 4. • Intercambio • Reutilización • Gran variedad o ARIADNE o MACE o GLOBE o Open Discovery Space o LRE o Etc. • Principal reto: Interoperabilidad o Acceso unificado e integrado a los recursos de interés o Principal técnica • Metadata Mapping o Problema: Carencia equivalencias exactas Agregadores 4CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
- 5. • Recuperación información o Búsqueda simple (Simple Search) o Búsqueda avanzada (Advanced Search) o Búsqueda exploratoria (Browsing) • Browsing o Característica deseable o No implementado por todos los agregadores o Recursos clasificados según una taxonomía o Problema: Heterogeneidad taxonomías o Soluciones: • Definición nueva taxonomía • Mapeado entre taxonomías Agregadores 5CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
- 6. • Agregador de repositorios o Independiente de la taxonomía o Clasificación automática según cada taxonomía • Aprendizaje máquina o Support Vector Machines • Ventajas o Eliminación problema heterogeneidad taxonomías • Sin realizar ningún tipo de mapeado. o Búsquedas exploratorias • Utilizando cualquier taxonomía o Eliminación clasificación manual CROERA 6CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
- 7. 7
- 8. 8
- 9. 9
- 10. Arquitectura • Aplicación web o Ruby on Rails • Almacenamiento o MySQL • Índice o Apache Solr • Web scrapers o OERCommons o MERLOT o OpenStax CNX 10CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
- 11. • Categorías comunes a las tres taxonomías o Seleccionar categorías comunes • Arts, Business, Humanities, Mathematics and Statistics, Science and Technology, Social Sciences o Seleccionar recursos clasificados bajo las anteriores categorías o Entrenamiento y clasificación algoritmo Evaluación (I) Entrenamiento Test Rendimiento OERCommons OERCommons 82,8% OpenStax CNX 56,9% MERLOT 41,1% MERLOT MERLOT 59,4% OERCommons 49,0% OpenStax CNX 46,8% OpenStax CNX OpenStax CNX 74,3% OERCommons 44,2% MERLOT 35,2% 11CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
- 12. • Jueces humanos o 68 participantes o 647 recursos o Verdad base evaluación rendimiento CROERA. • Calidad clasificación jueces humanos o Comparando clasificación realizada con clasificación original o Idea de la calidad de clasificación de los participantes o Variable o Grupos participantes en función de la calidad de clasificación realizada Evaluación (II) Rendimiento participantes > 0,80 0,75 0,70 0,65 0,60 0,55 0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 OERCommons 60,9 64,9 60,5 61,2 55,3 54,7 52,1 48,5 47,5 47,3 46,8 46,8 46,8 46,8 46,5 46,5 46,5 MERLOT 74,1 69,6 67,7 67,7 66,5 67,8 64,0 59,6 57,2 57,2 57,2 57,2 57,2 57,2 56,1 56,1 56,1 Open Stax CNX 90,3 89,6 88,5 85,8 82,2 83,9 83,9 82,3 81,5 81,1 81,1 81,1 81,1 81,1 81,1 81,1 81,1 12CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
- 13. 13
- 14. Evaluación (II): Rendimiento CROERA 14
- 15. GRACIAS http://croera.gist.det.uvigo.es ¿Preguntas? Marcos Antonio Mouriño García marcosmourino@gmail.com CROERA (Cross-Repository Open Educational Resources Aggregator)
Notes de l'éditeur
- Acceso a los OER: No sirve de nada que existan recursos de elevada calidad e interés si no podemos acceder a ellos o no sabemos como. VLE (Entornos Virtuales Aprendizaje) Podemos ver que Repositorios está destacado. Esto es así, porque los repositorios de recursos educativos son la plataforma
- Son la plataforma más extendida para la distribución de los OERs. Son la plataforma más extendida debido a que ofrecen diferentes características como: Preservación y reutilización del contenido Acceso permanente y Facilidad de búsqueda y recuperación de los recursos. Existe una gran cantidad y variedad de repositorios, como OERCommons, MERLOT, etc cada uno de los cuales mantiene la información de acuerdo a diferentes estándares o esquemas de metadatos como IEEE LOM, Dublin Core etc.
- Debido a la gran cantidad de repositorios existentes y a los diferentes estándares de metadatos utilizados surgen los agregadores, cuyo objetivo principales es fomentar el intercambio y reutilización de los recursos educativos. En la actualidad existen una gran cantidad de agregadores, como pueden ser ARIADNE, MACE, GLOBE, etc. El principal reto de los agregadores es facilitar la interoperabilidad, es decir, proporcionar un acceso unificado e integrado a aquellos recursos de interés. Como hemos dicho, cada repositorio mantiene un esquema de metadatos diferente, de manera que para conseguir dicha interoperabilidad es necesario obtener una equivalencia o mapping entre los distintos esquemas de metadatos. Encontrándonos como principal problema la carencia de equivalencias o mappings exactos entre los distintos esquemas existentes.
- Por otra parte, los agregadores de recursos educativos proporcionan diferentes maneras de acceder a la información: - búsqueda simple, dónde los recursos se devuelven en función de las palabras clave introducidas, -búsqueda avanzada, que permite filtrar los materiales a través de la especificación de ciertos valores. -búsqueda exploratoria o browsing, que nos permite navegar entre el contenido del agregador. La búsqueda exploratoria o browsing, a pesar de ser una característica deseable, no es implementada por todos los agregadores. Esto es debido a que para implementar el browsing, los recursos han de estar clasificados bajo una misma taxonomía, y por lo general esto no es así , pues cada repositorio utiliza una taxonomía diferente a la de los demás. Para solucionar esto se han propuesto algunas métodos, como son la definición de una nueva taxonomía, y el mapeo de cada una de las taxonomías a esta, o bien el mapeo entre las diferentes taxonomías.
- Para evitar la realización de ningún tipo de mapping entre esquemas de metadatos o de taxonomías, proponemos CROERA. Se trata de un agregador de repositorios de recursos educativos, independientemente de la taxonomía que utilicen, pues cada uno de los recursos se encuentra clasificadoo de forma automática según cada una de las taxonomías de los repositorios agregados. De esta manera, el sistema cuenta con una serie de ventajas claras, pues elimina el problema de la heterogeneidad de taxonomías sin realizar ningún tipo de mapeado, permite la realización de búsquedas exploratorias, utilizando cualquier taxonomía, y elimina el problema de la clasificación manual de los recursos, pues como ya hemos dicho, esta se realiza de forma automática.
- Aquí podemos ver un ejemplo de una búsqueda exploratoria realizada en CROERA.
- La aplicación web está construída en Ruby on Rails, para el almacenamiento de los datos se ha empleado una base de datos relacional MySQL, para el mantenimiento del índice se hace uso de Apache Solr, y por último tenemos los scrapers, que son los programas encargados de extraer los recursos educativos de las diferentes fuentes. En este caso se han programado 3, uno por cada uno de los repositorios integrados.
- Para realizar la evaluación del sistema se han empleado dos técnicas complementarias. La primera de ellas consiste en seleccionar aquellos recursos clasificados bajo las categorías comunes a los tres repositorios, se ha entrenado el algoritmo con elementos de cada uno de los repositi
- La segunda técnica consiste en la utilización de jueces humanos. Para ello, se han utilizado como verdad base para la evaluación de nuestro sistema 647 recursos clasificados de forma manual por 68 participantes. En primer lugar se ha realizado una evaluación de la calidad clasificadora de los jueces humanos, para ello, se ha comparado la clasificación realizada con la clasificación original del recurso en el repositorio, lo que nos da una idea de la calidad clasificadora de los jueces humanos. Como vemos en la tabla, esta es variable, pues a medida que se van