Información cualitativa sobre el uso de los objetos de aprendizaje

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1 Información cualitativa sobre el uso de los objetos de aprendizaje Núria Ferran Ferrer 1 Julià Minguillón 2 1 Estudios de Información y Comunicación 2 Estudios de Informática y Multimedia Universitat Oberta de Catalunya Av. Tibidabo 39-43, Barcelona, Spain Tel. (+34) {nferranf,jminguillona}@uoc.edu Resumen. En este artículo proponemos los metadatos necesarios que tendrían que establecerse entre los repositorios de objetos de aprendizaje y las bibliotecas digitales en un campus virtual, para facilitar la generación de información de calidad sobre el uso de un objeto concreto. El principal objetivo del proyecto es evaluar la calidad de un objeto de aprendizaje a través de la navegación y búsqueda, para dar soporte a educadores potenciales en la toma de decisiones sobre la incorporación de los objetos didácticos en una experiencia de aprendizaje. Con esta propuesta se persigue facilitar la reutilización de los objetos de aprendizaje. 1 Introducción Los profesores y estudiantes necesitan recursos de información para sus funciones de docencia y aprendizaje. Recientemente se han estado realizando esfuerzos para establecer metadatos y herramientas que ayuden a los usuarios de los objetos de aprendizaje a encontrar el mejor objeto para cada necesidad. Algunos metadatos habituales son las especificaciones de metadatos IMS [1] en el sector del e-learning, y el Dublin Core [2] en las bibliotecas. Pero tener los objetos de aprendizaje accesibles en formatos estándares no asegura la interoperabilidad entre estos objetos ni su reutilización [3]. Aún falta utilizar información de calidad sobre los objetos de aprendizaje, aunque ya existan iniciativas en esta línea. La gran mayoría de estas iniciativas de evaluación de objetos de aprendizaje requieren valoraciones explicitas de estos recursos por parte de los usuarios. Learning Object Rating Instrument (LORI) [4] presenta 9 campos a rellenar con una puntuación. En esta línea, MERLOT [5] utiliza un sistema similar al peer review de las publicaciones

2 académicas pero puede ser demasiado restrictivo ya que está limitado por la velocidad de evaluación de los expertos para cada nuevo objeto. En este sentido, el sistema de evaluación debe tener en cuenta el número de objetos a evaluar versus la calidad de la evaluación y su mantenimiento futuro. Se están utilizando diferentes técnicas para guiar y proporcionar recomendaciones a los usuarios sobre recursos de información; entre ellas, el collaborative filtering [6] es una de las que tiene mayor éxito. Esta técnica selecciona el contenido basándose en las preferencias de usuarios con intereses similares, básicamente a través de fusionar y ordenar las opiniones (o experiencias de uso) en cada área temática. En otras palabras, hay un sistema automático que recoge la información de las acciones de los usuarios (explícitas, como votar o contestar una pregunta; o implícitas, como ver que enlaces se han visitados y cuales no, y durante cuanto tiempo) y determina la importancia de cada contenido comparándola con el resto de información recogida a partir del uso de todos los usuarios. En el escenario de uso de una biblioteca digital se dan las dos técnicas de navegación: implícita a través de búsquedas simples a partir de un término o búsquedas avanzadas combinando diferentes campos, pero también implícitamente se puede proporcionar información a partir de la navegación en un directorio de enlaces con categorías predefinidas. La idea básica de este artículo es que la opinión implícita de un individuo sobre un objeto de aprendizaje, expresada a través de la interacción con dicho objeto, puede almacenarse de forma estructurada y luego ser compartida con usuarios futuros con necesidades similares. Y más aún, si la búsqueda o navegación combina diferentes recursos web con diferentes enfoques (diferentes mecanismos de acceso, lenguajes de interrogación e interfícies, etc.), es importante describir una estrategia [7] común para minimizar los esfuerzos necesarios para evitar la duplicación (y por tanto cualquier posible inconsistencia). Este artículo se estructura con una segunda sección que describe el método para evaluar objetos de aprendizaje y aspectos relacionados con la privacidad y los beneficios que supone para la catalogación de los objetos. Finalmente, en la tercera sección, se aportan las conclusiones y direcciones para futuras investigaciones. 2 Evaluación de los objetos de aprendizaje a través de la búsqueda y la navegación Los objetos de aprendizaje pueden definirse como cualquier entidad, digital o no digital, que puede ser utilizada, reutilizada o referenciada durante una experiencia de aprendizaje soportada por la tecnología [8]. En este artículo proponemos un método para valorar los objetos de aprendizaje, tanto digitales como no digitales, puesto que los dos tipos de recursos son accesibles desde un campus virtual. Por ejemplo, un libro en soporte de papel puede ser buscado en un catálogo en línea y se puede solicitar el préstamo y el envío a domicilio. No obstante, el rango de acciones posibles sobre un objeto de aprendizaje es mayor si éste se encuentra en formato digital.

3 Los metadatos proporcionan descripciones controladas y estructuradas de los objetos a través de diferentes puntos de acceso como título, autor, fecha, localización, descripción, palabras clave. Estos metadatos son los llamados autoritativos. Pero los metadatos pueden también aportar información interpretativa sobre la aplicación potencial de los recursos o incluir información descriptiva sobre las relaciones entre los recursos [9]. Este último tipo de metadatos, los no-autoritativos [10], son los que podrán obtenerse a través del registro de las acciones de navegación y búsqueda por parte de los usuarios finales evaluando así su calidad y facilitando una futura reutilización, de forma totalmente implícita. Esta evolución en la descripción de los objetos de aprendizaje permite aumentar su accesibilidad, interoperabilidad, reutilización, consistencia y facilidad en el mantenimiento de los repositorios. En la evaluación se pueden tener en cuenta dos elementos, el perfil del usuario y su comportamiento con los objetos de aprendizaje. Esta información podría ayudar al usuario a mejorar sus búsquedas a través de obtener información adicional cuando busca o navega. Es remarcable que esta información sea validada por una ontología [11], y que no esté sesgada por ningún objetivo no académico (como los sistemas de recomendación de sites comerciales como Google o Amazon, por ejemplo). La Tabla 1 muestra los atributos básicos disponibles sobre un usuario y el impacto que tienen en el proceso de evaluación. Tabla 1. Atributos básicos de un usuario e impacto en el nivel de evaluación. Atributos Perfiles de usuario involucrados Impacto en la evaluación en la evaluación Registro académico actual Estudiante * Registro académico anterior Estudiante * Área de conocimientos Profesor, investigador, profesorconsultor * Histórico de navegación Estudiante, profesor, investigador, profesor-consultor Perfil sociodemográfico Estudiante, profesor, investigador, profesor-consultor * Historial académico Estudiante 2.1. Utilización de los objetos de aprendizaje en una biblioteca digital Los estudiantes de un entorno e-learning tienen acceso a un repositorio de recursos de información, que forman parte del proceso de aprendizaje diseñado por los profesores y accesible desde la Biblioteca o desde las bibliotecas a medida de cada aula. Además, estos estudiantes necesitan objetos adicionales para conseguir sus objetivos, por tanto hay la necesidad de proporcionar los mecanismos de acceso a estos recursos de una forma estructurada [12]. Por otro lado, los investigadores y profesores en un entorno e-learning son también consumidores habituales de los servicios ofrecidos por las bibliotecas universitarias, aunque desde un punto de vista completamente diferente a los estudiantes.

4 Pueden diferenciarse diferentes tipos de comportamientos en función del tipo de navegación del usuario, navegación exploratoria o navegación orientada a objetivos concretos. La navegación exploratoria puede orientarse principalmente a obtener una visión general de los recursos disponibles de la biblioteca. En el caso de la navegación orientada a objetivos concretos, normalmente el usuario busca un recurso. Estas búsquedas pueden clasificarse en diferentes casos de usuarios. Por ejemplo, en la situación de buscar por un autor, si el usuario es un estudiante, las recomendaciones asociadas a los resultados de búsqueda tendrían que orientarse al área de conocimiento de la asignatura que está cursando, teniendo en cuenta la navegación de otros estudiantes de la asignatura así como de los profesores. En cambio, si el usuario es un investigador, las recomendaciones se orientan de forma diferente dependiendo de las de las búsquedas realizadas por otros investigadores, o de las publicaciones periódicas, libros y conferencias donde un autor buscado ha publicado, entendiendo que estas publicaciones pueden contener otros recursos interesantes para el usuario. Cuando se utilizan fuentes de información procedentes de repositorios externos a la biblioteca (Internet, bases de datos académicas de proveedores externos, etc.) es de interés que se utilice la biblioteca digital como plataforma para acceder a ellos. Cuantos más usuarios accedan a los recursos desde el entorno donde actúa el sistema de recomendación (collaborative filtering), más aumenta la fiabilidad de las fuentes de información y de la evaluación. Por otro lado, sobre el contenido que la biblioteca suscribe a diferentes proveedores, el usuario entraría de forma transparente a las bases de datos externas. La Tabla 2 muestra las principales fuentes de información presentes en una biblioteca digital, las acciones básicas que pueden realizar los usuarios con estas fuentes y el valor de estas interacciones en el sistema de recomendación. Cuando un usuario utiliza un enlace de la biblioteca que le lleva a un proveedor externo el sistema de recomendación no funcionaría a no ser que tanto la biblioteca como el proveedor compartan la misma ontología. En este caso, aparece la necesidad de establecer un intercambio entre el proveedor y la biblioteca. La biblioteca debería almacenar el Identificador de Usuario y el proveedor debería proporcionar las siguientes tres etiquetas a la biblioteca: a) Dominio: un sistema de identificación formal de los recursos, b) Identificador del Recurso: es una etiqueta ya existente en Dublin Core que proporciona una referencia inequívoca de cada recurso en un contexto dado. Incluye entre otros Uniform Resource Identifier (URI), Uniform Resource Locator (URL), Digital Object Identifier (DOI) y el International Standard Book Number (ISBN); y c) Identificador de la Acción de navegación: que también sería una referencia inequívoca pero en este caso de las acciones que se realizan con el objeto, ya sea buscar, descargar, imprimir, realizar una petición de préstamo, etc. De esta forma se puede enlazar el perfil de usuario con cada objeto de aprendizaje utilizado y así valorarlo a través de las acciones realizadas con él.

5 Tabla 2. Acciones básicas en la interacción con los recursos de información y su valor en el sistema de recomendación. Recursos Objetos Acciones de navegación y Valor en el sist. de búsqueda recomendación Catálogo - Buscar documentos físicos o analógicos (libros, vídeos, etc.) * Repositorio interno - Libros - DVDs, VHS - CDs - Revistas en papel - y otros objetos en soporte analógico o papel - artículos electrónicos - leyes y jurisprudencia - e-journals - bases de datos a texto completo - webs - materiales didácticos en soporte web - y otros objetos en soporte electrónico - Consultar un registro bibliográfico - Mirar el resumen y la tabla de contenidos - Pedir un préstamo o una nueva adquisición - Navegar - Buscar - Descargar, imprimir, guardar búsqueda, enviar resultados por ,etc. - Recomendar un recurso de información electrónico * * Repositorios externos - contenidos exclusivos (bases de datos académicas de proveedores externos) - webs - y otros objetos en soporte electrónico de servidores externos - Navegar - Buscar - Descargar, imprimir, guardar búsqueda, enviar resultados por ,etc. * El esquema estructurado, por cada sesión, podría ser de la forma siguiente: <session> <user identifier> <resource> <domain/> <resource identifier/> <action identifier/> </resource> <resource> <domain/> <resource identifier/>

6 <action identifier/> </resource> </session> 2.2 Aspectos relacionados con la privacidad Un aspecto muy importante que no puede ignorarse es el hecho que los usuarios están siempre controlados, en el sentido que todas las acciones que realizan están monitorizadas y registradas. Este hecho puede parecer intrusivo porque infringe la privacidad del usuario, y por lo tanto puede parecer, indeseable. No obstante, hay diferentes hechos remarcables que es necesario puntualizar, como que los usuarios del campus virtual conocen de antemano que en cualquier entorno web, todas las acciones están registradas o que la participación de cada usuario individual es anónima. Finalmente, es importante remarcar que la información recogida no se utilizará con fines comerciales, y que la biblioteca (una organización sin ánimo de lucro) utilizará los datos de forma racional y transparente. La privacidad también se debe tener en cuenta en el intercambio de información entre el proveedor externo de los recursos y la biblioteca. Actualmente hay proveedores como Google que ya almacenan un identificador para cada usuario, la dirección IP, los términos de búsqueda utilizados, la fecha y hora de conexión [13]. Por lo tanto, con el mínimo de información ya recogida se podría enlazar con el perfil de usuario del campus virtual y con las acciones de navegación realizadas con los objetos de aprendizaje. 2.3 Beneficios para la catalogación Aunque las bibliotecas realizan catalogación por copia o bien utilizan un servicio gratuito de catalogación realizado por las propias distribuidoras y con algunos datos customizados, los catalogadores siempre necesitan controlar los registros, monitorizar si éstos se adhieren a los estándares y escribir las especificaciones para personalizar el registro. Esta personalización de los registros de catalogación, se podría enriquecer con la información de calidad proporcionada por el uso e incorporada de forma automática a los objetos de aprendizaje. Así los costes de adaptación de los registros en la biblioteca bajarían y aumentaría la riqueza de información proporcionada a los usuarios. 3 Conclusiones En este artículo hemos propuesto un método de evaluación de los objetos de aprendizaje a partir del uso realizado en un entorno universitario virtual. Hemos propuesto un nuevo esquema de metadatos que se basa en los mínimos datos de la biblioteca para identificar el perfil de usuario y el recurso a que accede y en los datos de proveedores de repositorios externos que proporcionarían las acciones de navegación

7 realizadas por un usuario. Con estos datos básicos sería posible valorar automáticamente la calidad de los objetos de aprendizaje. El hecho de disponer de datos procedentes de centenares de usuarios (o incluso miles) sobre cada objeto de aprendizaje permitiría calcular información contrastada sobre visibilidad, satisfacción y rendimiento obtenido, información que puede ser usada por el equipo docente para evaluar la calidad de cada objeto y decidir, por ejemplo, la necesidad sobre añadir o modificar los metadatos del mismo. Esta propuesta se enmarca en el proyecto de creación de una biblioteca digital personalizada basada en el uso de ontologías, donde el escenario de uso de un repositorio de objetos de aprendizaje se describe mediante una representación formal de los elementos, los actores y sus roles, y las relaciones entre ellos, con el objetivo de establecer un sistema basado en collaborative filtering para dar soporte a los usuarios en su búsqueda y evaluación de recursos docentes. Actualmente se está en una fase de definición de los elementos que forman dicha ontología. Referencias 1. IMS Learning Resource Metadata: best practice and implementation guide, information model and binding specification, Powell, A. Guidelines for implementing Dublin Core in XML, [On-line] Haml, M. Beyond the LOM: a new generation of specifications. In C. M. Gynn, Acker, S. R. (ed.), Learning objects: context and connections: The Ohio State University, 2003, pp Nesbit, J. C., Belfer, K., & Vargo, J. (2002). A convergent participation model for evaluation of LOs. Canadian Journal of Learning and Technology, 28 (3), MERLOT. Tasting room: about the MERLOT peer review process (Version 3.0, 7/13/01, GLH and Editors). 6. Herlocker, J.L. et al. Evaluating collaborative filtering recommender systems, ACM Transactions on Information Systems, 2004, vol. 22, n. 1, pp Sadeh, T. and Walker, J. Library portals: toward the semantic web, New Library World, 2003, vol. 104, n. 1184/1185, pp LOM. Working draft v4.1 [On-line] Friesen, N. Semantic interoperability, communities of practice and the CanCore learning object metadata profile, Recker and Wiley, A non-authoritative educational metadata ontology for filtering and recommending learning objects. Journal of Interactive Learning Environments, Swets and Zeitlinger, The Netherlands, Sicilia, M.A.; Garcia, E. On the convergence of Formal Ontologies and Standarized e-learning, Journal of Distance Education Technologies, vol. 3. n.12, pp Ferran, N. et al Towards personalization in digital libraries through ontologies. Library Management Journal, 2005, vol. 26, n. 4/ Brand, D. Google libraries and privacy. In WebProNews. Lexington, ientry, 2005.