协作学习的虚拟社区:从元数据到语义

IF 3.4 Q2 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
J. I. Mayorga, C. Celorrio, E. Lorenzo, J. Vélez, B. Barros, M. Verdejo
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摘要

在本文中,我们提出了一个系统,允许虚拟协作学习社区通过学习对象存储库(LOR,能够存储使用不同工具在学习过程中生成的材料)共享和围绕一个共同的知识体系工作。一个虚拟社区提供工作场所学习使用户能够开展小组活动合作,以提供一个建立interaccion基础设施等一整套服务共享工作空间,会议室聊天或讨论论坛。学生开发产品(部分结果),以学习对象的形式存储,并在整个教学活动中通过连续的修改阐明协作。产品以学习对象(LO)的形式存储,元信息自动从上下文和用于操作它们的工具中提取。元数据通过抽象过程被整合到本体中,允许对系统的所有元素进行推理,特别是上下文信息,并允许复杂的语义搜索。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Comunidades Virtuales de Aprendizaje Colaborativo: de los Metadatos a la Semántica
En este articulo, se presenta un sistema que permite que comunidades virtuales de aprendizaje colaborativo compartan y trabajen en torno a un cuerpo de conocimiento comun a traves de un Repositorio de Objetos de Aprendizaje (LOR, capaz de almacenar material generado en el proceso de aprendizaje usando diferentes herramientas.) Se dispone de una comunidad virtual de aprendizaje que proporciona un lugar de trabajo en el que los usuarios pueden colaborar para llevar a cabo las actividades de grupo, para las que se ofrece una infraestructura de interaccion establecida sobre un conjunto de servicios tales como espacios de trabajo compartidos, salas de charla o foros de discusion. Los alumnos elaboran productos (resultados parciales) que se almacenan en forma de objetos de aprendizaje y articulan la colaboracion mediante sucesivas modificaciones a lo largo de las actividades instruccionales. Los productos se almacenan en la forma de objetos de aprendizaje (LO), con metainformacion extraida automaticamente del contexto y de las herramientas que se utilizan para manipularlos. Los metadatos se incorporan, mediante un proceso de abstraccion, a una ontologia que permite razonar sobre todos los elementos del sistema, en particular, sobre la informacion contextual, ademas de posibilitar busquedas semanticas complejas.
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期刊介绍: Inteligencia Artificial is a quarterly journal promoted and sponsored by the Spanish Association for Artificial Intelligence. The journal publishes high-quality original research papers reporting theoretical or applied advances in all branches of Artificial Intelligence. The journal publishes high-quality original research papers reporting theoretical or applied advances in all branches of Artificial Intelligence. Particularly, the Journal welcomes: New approaches, techniques or methods to solve AI problems, which should include demonstrations of effectiveness oor improvement over existing methods. These demonstrations must be reproducible. Integration of different technologies or approaches to solve wide problems or belonging different areas. AI applications, which should describe in detail the problem or the scenario and the proposed solution, emphasizing its novelty and present a evaluation of the AI techniques that are applied. In addition to rapid publication and dissemination of unsolicited contributions, the journal is also committed to producing monographs, surveys or special issues on topics, methods or techniques of special relevance to the AI community. Inteligencia Artificial welcomes submissions written in English, Spaninsh or Portuguese. But at least, a title, summary and keywords in english should be included in each contribution.
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