OBAA-LEME : um editor de conteúdo de metadados para objetos de aprendizagem a partir de ontologias e perfis de aplicação

Abstract

Atualmente, grande parte das atividades ligadas à educação está diretamente atrelada a meios digitais. A Web vem se firmando dentre as alternativas para que estudantes venham a obter ambientes mais ricos de aprendizagem. Progressivamente, a Web vem sendo estendida pela Web Semântica, com o objetivo das máquinas poderem ter um comportamento mais ativo, assim como os humanos. Dentre as tecnologias que disponibilizam uma interoperabilidade de máquinas, podemos citar as recomendações da W3C: Extensible Markup Language (XML), Resource Description Framework (RDF) e Web Ontology Language (OWL). A OWL é a linguagem mais forte e com a maior possibilidade de ser interpretada por máquinas dentre elas. Deste modo, o presente trabalho vem a utilizar a OWL para propor um editor de metadados para objetos de aprendizagem utilizados para educação e descrevê-los em forma de ontologias. O objetivo central é tanto a adaptação de objetos de aprendizagem já existentes quanto novos a este novo contexto da Web Semântica. Esta descrição dos metadados de objetos de aprendizagem se dá a partir dos Padrões OBAA e Videoaula@RNP de Metadados. A partir deles, a semântica dos metadados é extraída para a elaboração de ontologias para a descrição de metadados dos objetos. Com isso, estes podem ser descritos como indivíduos de ontologias. A partir desta descrição pode-se realizar inferências e verificar a consistência de dados. O editor proposto objetiva abstrair a gerência de ontologias para o usuário. Além disso, ele vem a se utilizar de perfis de aplicação como meio de facilitar o carregamento e o preenchimento dos metadados.

Nowadays, the major part of the educational activities is directly linked to digital ways. The Web is playing an important role as an alternative to students get a richer learning environment. Gradually, the Web has been extended by the Semantic Web, aiming that machines can be a more active behavior, like humans. Among technologies that provide interoperability to machines, the W3C recommendations can be cited: Extensible Markup Language (XML), Resource Description Framework (RDF) and Ontology Web Language (OWL). OWL is the strongest and with greater possibility to be interpreted among them. In this way, the present work is going to use OWL to propose a metadata content editor to learning objects used in education and describe them as ontologies. The main objective is both to adapt existing learning objects as new ones to this new Semantic Web context. This metadata description of learning objects is made through the OBAA and Videoaula@RNP Metadata Standards. The metadata semantic is extracted from them to create ontologies to describe the object metadata. Therewith, it can be described as ontology individuals. Through this description, inference and data consistency verification can be made. The propose editor aims to abstract the ontologies management to the user. Furthermore, it uses application profiles in the way to facilitate the metadata loading and filling.