A user profile definition in context of recommendation of open educational resources. An approach based on linked open vocabularies

Open Educational Resources include a diverse range of materials making it the most representative icon arisen within the Open Content movement. Users who access and use OERs could be classified into one of these three groups: instructor, student and self-learner. To provide personalized lists of OERs according to the user profile and personal preferences, the user should be characterized by an open and scalable model. In this paper, an open linked vocabulary is proposed to describe user profiles of the open educational resources, which take into account the challenges and opportunities that an open and extensible platform as the Web can provide to learn about the OER users, and from this knowledge, offer the most appropriate resource

Using linked open data to improve the search of open educational resources for engineering students

In this paper, authors apply the Linked Data Design Issues to describe and retrieve information that is semantically related to open educational resources related to the Engineering Education, that are accessible via the OCW Higher Institutions. Linked data have the potential of create bridges between OCW data silos. To assess the impact of Linked Data in OCW, the authors present an interface of faceted search for open educational content. The authors demonstrate that OCW resource metadata related to engineering open courses can be consumed and enriched using datasets hosted by the LinkedOpenData cloud

Design study of OER-CC ontology: a semantic web approach to describe open educational resources

Through the application of semantic technologies to describe Open Educational Resources, any agent (human or software-based) could process and understand its contents; therefore, the agent could perform tasks autonomously or in a more effective way. In this paper, we describe the design and validation of the OER-CC ontology, which models the domain knowledge of educational resources licensed under Creative Commons Licenses. One of the most important contributions of this work is that we implement different rules and axioms to identify inconsistencies between rights provided by a licensed on an learning material and particular uses that are performed on it

Towards a learning analytics approach for supporting discovery and reuse of OER: an approach based on Social Networks Analysis and Linked Open Data

The OER movement poses challenges inherent to discovering and reuse digital educational materials from highly heterogeneous and distributed digital repositories. Search engines on today?s Web of documents are based on keyword queries. Search engines don?t provide a sufficiently comprehensive solution to answer a query that permits personalization of open educational materials. To find OER on the Web today, users must first be well informed of which OER repositories potentially contain the data they want and what data model describes these datasets, before using this information to create structured queries. Learning analytics requires not only to retrieve the useful information and knowledge about educational resources, learning processes and relations among learning agents, but also to transform the data gathered in actionable e interoperable information. Linked Data is considered as one of the most effective alternatives for creating global shared information spaces, it has become an interesting approach for discovering and enriching open educational resources data, as well as achieving semantic interoperability and re-use between multiple OER repositories. In this work, an approach based on Semantic Web technologies, the Linked Data guidelines, and Social Network Analysis methods are proposed as a fundamental way to describing, analyzing and visualizing knowledge sharing on OER initiatives

An approach for description of Open Educational Resources based on semantic technologies

Open Educational Resources are accessed through the web, whose real setting shows an explosion in the use and development of tools and services based on Social Software. However, the growth of this data repository makes it difficult to find information of value, and reduces the possibilities of sharing and exchanging resources. Using semantic technologies to describe educational resources enables any agent (human or software-based) to process and understand its content (applying inference rules on more structured knowledge). Metadata standards can be used to annotate educational resources; they facilitate their interoperability and discovery. In this work, we propose, OER-CC ontology, for the description of Open Educational Resources under Creative Commons Licenses. This approach is based on standard technology and metadata standards. The ontology could be utilized in higher education institutions (and organizations) to facilitate sharing and discovery of their digital content. This electronic document is a "live" template. The various components of your paper [title, text, heads, etc.] are already defined on the style sheet, as illustrated by the portions given in this documen

Un enfoque basado en Linked Data para soportar la Búsqueda Personalizada de Recursos Educativos Abiertos

Los Recursos Educativos Abiertos tienen el potencial de fomentar el autoaprendizaje y el aprendizaje continuo. Dada la gran cantidad de recursos educativos dispersos en la Web, los usuarios, tanto profesores como aprendices, pueden requerir ayuda para localizar los contenidos abiertos más pertinentes y elegir aquellos materiales que puedan ser adaptados a su propio entorno o requerimientos de aprendizaje. La poca disponibilidad de herramientas especializadas que apoyen el descubrimiento de este tipo de material se convierte en una limitante para empoderar a los aprendices y sean ellos quienes dirijan su propio proceso de aprendizaje. En entornos con sobrecarga de información, y de forma específica en la Web, dos tipos de sistemas son utilizados por la gente para encontrar contenido de interés, los motores de búsqueda Web y los sistemas de recomendación. Los sistemas de búsqueda son muy fáciles de utilizar pero no son muy efectivos pues producen una gran cantidad de resultados irrelevantes. A diferencia de los motores de búsqueda, un sistema recomendador, decide si un documento resultará relevante o útil para un determinado usuario, aplicando métodos de filtrado en función de la información disponible. Los sistemas clásicos de recomendación requieren analizar una gran cantidad de datos antes de predecir los recursos más relevantes para un usuario específico. En corpus cerrados de material o en entornos virtuales de aprendizaje en línea, éste requerimiento podría ser alcanzado extrayendo los datos desde los repositorios institucionales. Sin embargo, la Web, la plataforma abierta donde se despliegan los OERs, es de naturaleza distribuida, el contenido es menos estructurado y es más heterogéneo, esto dificulta conseguir la cantidad suficiente de datos como para generar las recomendaciones. Por otra parte, en la Web co-existen entornos de formación menos tradicionales, como la formación informal y continua, las propuestas de recomendación revisadas se enfocan en el contexto del aprendizaje formal. Por tanto, la escalabilidad, la flexibilidad y la efectividad de la recomendación no están aseguradas en escenarios menos estructurados y poco convencionales que son inherentes a los OERs. En función de la problemática descrita, en esta investigación se ha detectado la necesidad de diseñar un marco apropiado que haga frente al problema de encontrar recursos educativos abiertos. En los últimos años, los sistemas de recuperación de información y los sistemas recomendadores están incorporando capacidades semánticas con el fin de reducir los problemas asociados al significado del texto y aumentar su rendimiento. Las tecnologías semánticas y los datos enlazados permiten diseñar una nueva generación de herramientas para la búsqueda y clasificación de recursos Web. En la presente investigación, se propone el diseño de un framework para la localización personalizada de OERs a través de un método de filtrado basado en conocimiento. La propuesta se basa en un ciclo de recomendación basado en Datos Enlazados y se fundamenta en un proceso de gestión de recursos RDF descritos mediante modelos de datos que facilitan la interoperabilidad y el reuso de los datos de los materiales de aprendizaje y de los usuarios y ofrecen el medio para conectar ambas representaciones y así soportar diferentes mecanismos de filtrado de información. Por la naturaleza de la propuesta, el componente central del framework es una base de conocimiento creada a partir de un tesauro formal enriquecido con conceptos descritos en fuentes de conocimiento social. El nuevo conjunto de datos se utiliza para clasificar y organizar los recursos de acuerdo a diferentes niveles de áreas y sub-disciplinas de conocimiento. Más adelante, el proceso de filtrado de datos, basado en un motor de consultas, se encarga de seleccionar el material que podría ser interesante para un usuario de acuerdo a su perfil. Con el objetivo de comprobar la capacidad del sistema para ofrecer conjuntos personalizados de OERs de acuerdo al perfil del usuario, las funciones principales de la propuesta fueron evaluadas a partir de perfiles de usuarios prefabricados. Se realizó la experimentación de tres escenarios de recomendación distintos, para ello, ciertas funciones del ciclo de procesamiento fueron implementadas como serviciosWeb independientes, más adelante, cada función podría ser integrada en soluciones hibridas de recuperación o filtrado de información. A partir de los resultados preliminares obtenidos en cada escenario de validación, los principales hallazgos son discutidos en función de las hipótesis de investigación planteadas. Una vez que ha concluido el trabajo, se puede afirmar que en el contexto de los OERs, dada la presencia de escenarios contrarios, escasez de datos o bien grandes cantidades de datos heterogéneos, la explotación de bases de conocimiento es una vía para mejorar la búsqueda personalizada de recursos educativos abiertos