Reutilization, in e-learning context, leads immediately to the concept of learning object and it is always associated with the objects reutilization among platforms or among educational systems, nevertheless digital objects allows the reutilization both of the resources and its metadata, even with systems not directly linked with education but useful as resources to support learning. Due to languages and databases with open technologies and the use of metadata standards this interchange is possible. In this document is explained the experience of share a collection of digital objects that uses Dublin Core metadata standard with a library of learning resources that uses IMS metadata standard.
Clara López Guzmán1, Francisco García Peñalvo2 1Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, Universidad Nacional Autónoma de México 2 Facultad de Informática y Automática, Universidad de Salamanca 1,2Instituto Universitario de Ciencias de la Educación, Universidad de Salamanca 1clara@servidor.unam.mx, 2fgarcia@usal.es Resumen: En el contexto e-learning hablar de reutilización lleva de inmediato al concepto de objeto de aprendizaje y se asocia siempre a la reutilización de objetos entre plataformas o entre sistemas educativos, sin embargo las bondades de los objetos digitales permiten la reutilización tanto de los recursos como de sus metadatos, incluso con sistemas no directamente vinculados con la educación pero que sirven como recursos de apoyo para la enseñanza. Gracias a lenguajes y bases de datos con tecnología abierta y al uso de estándares de metadatos este intercambio es posible. En este documento se expone la experiencia del vaciado de datos de una colección de objetos digitales que hace uso del estándar de metadatos Dublin Core hacia una biblioteca de recursos de aprendizaje que utiliza el estándar de metadatos IMS.
El máximo aprovechamiento de la gran cantidad de recursos disponibles en Internet se logrará cuando la ubicuidad sea su principal características, cuando los sistemas se intercomuniquen sin importar su campo de aplicación y cuando las tecnologías sean transparentes para los usuarios. Hacia esto apunta lo que se conoce como Web Semántica1 con la que se pretende formar una infraestructura común y de cooperación que permita compartir y reutilizar los datos a través de aplicaciones, empresas y comunidades. A pesar de estas iniciativas tan amplias, actualmente, se distingue que cada sector trabaja en el desarrollo de sus propios estándares para la interoperabilidad de sus sistemas. Este es el caso del sector bibliotecario, que promueve el uso de publicaciones electrónicas y desarrolla sus bibliotecas digitales y, por otra parte, el sector educativo que desarrolla objetos de aprendizaje y forma repositorios de ellos, ambos en búsqueda de facilitar a sus agremiados el acceso, uso y reutilización de los recursos disponibles. Sin embargo hay una línea muy delgada entre ambos tipos de repositorios y la falta de recursos digitales que apoyen y complementen los sistemas e-learning los está llevando a comunicarse y compartir recursos. 1 http://www.w3c.org/2001/sw/
Con el interés de compartir recursos y para su reutilización en el ámbito educativo
ha surgido el concepto de “objeto de aprendizaje”, aplicado a materiales digitales
creados como pequeñas piezas de contenido o de información [
Un componente importante para la reutilización de un objeto es que esté
adecuadamente descrito, a través de sus correspondientes metadatos [
El propósito de este trabajo es exponer la experiencia de cómo se han reutilizado los metadatos de la biblioteca digital Colecciones Mexicanas para alimentar la Biblioteca Universia de Recursos de Aprendizaje, para ello, primero se introduce a los conceptos referentes a bibliotecas digitales y repositorios de objetos de aprendizaje, para después exponer el caso práctico de cómo se llevo a cabo el vaciado de datos entre ambos sistemas.
El Web puede ser considerado como una gran colección de objetos digitales. Se pueden encontrar recursos de diferentes formatos y para aplicaciones de todo tipo y sobre cualquier tema. Sin embargo, el problema es que esta colección no tiene un orden, la búsqueda es compleja entre tanta información dispar y la permanencia de la información es impredecible. Para que los recursos de información disponibles en el Web sean verdaderamente explotables se han dado iniciativas y tecnologías para la organización de los recursos. Específicamente para el sector educativo se habla de estos sistemas de organización como bibliotecas digitales y en los últimos años se habla de las bibliotecas o repositorios de objetos de aprendizaje.
Al agrupar o concentrar recursos digitales de información se obtienen colecciones
digitales, de las cuales encontramos un sinnúmero en Internet de muy diversos tipos y
temas. Cuando estas colecciones se organizan con un sistema descriptivo a través de
metadatos (catalogación) y se les asocian algunas facilidades para la búsqueda y uso
de la información (servicios), se conocen entonces como bibliotecas digitales [
Un registro de metadatos consiste en un conjunto de atributos o elementos necesarios para describir el recurso en cuestión. El concepto de metadato existe antes de la aparición de Internet, pero en los últimos años se ha popularizado mucho dada la necesidad que hay de organizar la información en el Web y para la estandarización con vistas a la interoperabilidad de los sistemas de información.
Entre los estándares de catalogación o de metadatos más comúnmente utilizados en las bibliotecas digitales se encuentra la Iniciativa de Metadatos Dublin Core (DCMI), desarrollada para la descripción de un amplio universo de recursos en red ya que su aplicación es de carácter muy general. La propuesta más sencilla de esta Iniciativa, que se conoce como DCMI Simple, está conformado por 15 elementos2: título editor fuente creador fecha idioma materia tipo de recurso relación descripción formato cobertura colaborador identificador derechos
Para una especificación semántica más precisa algunos elementos hacen uso de
refinamientos (llamados también calificativos) a fin de facilitar la búsqueda y
recuperación de los recursos. Cuando se hace uso de refinamientos y/o del elemento adicional
audiencia se conoce entonces como DCMI Qualified [
Gracias a su simplicidad, DCMI es compatible con otros sistemas de catalogación y puede ser fácilmente implementado en bases de datos o en ficheros XML3 (eXtended Markup Language).
Los objetos de aprendizaje son agrupados y almacenados en repositorios de objetos de
aprendizaje. De éstos, se identifican dos tipos [
Regularmente los repositorios de objetos de aprendizaje operan de forma independiente, aunque es común que los LMS (Learning Management System) tengan asociado un repositorio que en la mayoría de los casos es sólo para su uso dentro de la misma plataforma.
Los repositorios de objetos de aprendizaje apuntan a la utilización del sistema de
metadatos específicamente orientados al campo educativo, como el propuesto por
IMS que se basa en el estándar LOM (Learning Object Metadata) [
3.
El trabajo realizado fue el intercambio de datos de una colección o biblioteca digital hacia una biblioteca de objetos de aprendizaje. Extrayendo del primero las fichas descriptivas en el estándar Dublin Core (DC) e incorporándolas en el segundo como registros IMS.
Colecciones Mexicanas (CM) es una biblioteca de documentos digitales sobre la historia de México, con documentos del siglo XVII al siglo XIX, con un total de 8876 registros, de tres colecciones diferentes: Primeros Españoles en México, Literatura Mexicana del Siglo XIX y El Archivo Franciscano. Cada registro, que corresponde a un documento digitalizado, tiene una ficha descriptiva en DC.
La Biblioteca Universia de Recursos de Aprendizaje4 (BURA) es un repositorio de metadatos de objetos de aprendizaje. Ésta contaba ya con 10,234 registros, también de documentos antiguos principalmente del ámbito literario. BURA utiliza IMS como estándar de metadatos y los registros se encuentran en XML.
Aunque las tecnologías de ambos proyectos era diferente, el haber utilizado sistemas de metadatos estándares permitió el intercambio, siguiendo los siguiendo el siguiente procedimiento: a) Análisis del modelo IMS de BURA b) Análisis de los metadatos de CM c) Análisis de los datos de CM vs. BURA d) Vaciado de datos e) Verificación de consistencia y compatibilidad.
El primer análisis se hizo sobre el modelo utilizado en BURA para la estructuración
de sus metadatos. Se utiliza el grupo completo de metadatos, es decir, los nueve
grupos con todos los elementos que cada grupo contiene [
La implementación del modelo de metadatos está basada en la especificación de
IMS [
Elemento <general> <lifecycle> <metametadata> <technical> <educational> <rights> <relation> <annotation> <classification>
del objeto de aprendizaje y de aquellos que han afectado a éste objeto durante su evolución. Contiene 6 subelementos. Agrupa información sobre los mismos metadatos, no sobre el objeto de aprendizaje que se está describiendo. Contiene 10 subelementos.
Agrupa los requerimientos y características técnicas del objeto de aprendizaje. Contiene 11 subelementos.
Condiciones del uso educativo del recurso. Contiene 11 subelementos.
Condiciones de uso para la explotación del recurso. Contiene 3 subelementos Define la relación del recurso descrito con otros objetos de aprendizaje. Contiene 7 subelementos.
Comentarios sobre el uso educativo del objeto de aprendizaje. Contiene 3 subelementos.
Descripción temática del recurso en algún sistema de clasificación. Contiene 8 subelementos.
Tabla 1. Grupos principales de metadatos
Colecciones Mexicanas utiliza una base de datos en postgres5 en donde se definió la estructura de los metadatos de DC con refinamientos. Además de los quince campos originales que DC propone se agregaron tres elementos más: URL, palabras clave y audiencia, quedando un total de 18 elementos como metadatos descriptores de cada objeto de la colección. Por tanto, comparando los metadatos de CM y de BURA, se encontró que había 18 elementos que debían ser integrados a un sistema de metadatos que contiene cerca de 80 elementos.
Además se identifico que habría que extraer la información de los metadatos de CM de la base de datos a un formato que permitiera convertirlos fácilmente a XML. Así que se propuso extraer los datos en tres archivos, uno por colección, a los que se identificó como: “F” para Archivo Franciscano “L” para Revistas Literarias del siglo XIX, y “E” para Primeros Españoles en México.
Aunque en la guía de implementación de IMS [
Las reglas adoptadas para la correspondencia de los metadatos de DC y las deducciones hechas para cada grupo de metadatos LOM, se explican en los siguientes apartados.
3.3.1
Hay etiquetas que tienen un comportamiento consistente aunque se asocien a grupos de metadatos diferentes, por lo cual se hicieron reglas generales para estas etiquetas, llegando a las siguientes consideraciones: La etiqueta <identifier> IMS la reserva para una estandarización futura, así que se ha quedado vacío en todos los grupos en los que aparece, al igual que los elementos que son raíz de otros que también quedan vacíos (p.e. <general> y <catalogentry>).
En los casos en que la especificación indica que el elemento utiliza un vocabulario
controlado se han tomado los valores que para caso se proponen en el Modelo de
Información de Metadatos IMS [
3.3.2
En búsqueda de concordancia de los metadatos de CM con los de BURA, se llevó a cabo un análisis de cada grupo, obteniéndose para cada de ellos una descripción de las decisiones de llenado así como una tabla con los datos que cada elemento debe contener, como resultado del análisis y decisiones hechas. A continuación se muestra el caso del primer grupo: Para el grupo <general> se encontró contenido para todos los elementos. <title>, <entry>, <keyword> y <coverage> tuvieron correspondencia con los campos utilizados en CM. En el caso <keyword> se incluyo tanto el contenido de <palabras_clave> como de <tema> de CM ya que BURA se apega a la clasificación UNESCO para la clasificación por temas (en el grupo 9) y no hubo compatibilidad con los temas de CM, así que para conservar la información <tema> se agregó a este elemento. <catalog> tomó el valor de la colección, según el caso; <structure> y <aggregationlevel> se llenaron en base al vocabulario controlado de IMS para esos elementos;. <language> tenía su equivalente en CM pero en inglés (Sp-mx) así que se tomo el valor en español (Es-mx) para mantener consistencia con los datos de BURA.
En el grupo <lifecycle> el elemento <version> quedó vacío porque CM no maneja número de versión; <status> y <role> tomaron valores del vocabulario controlado y <entity> se extrajo de los valores de CM, así como <date> que sólo utilizó la fecha de creación del resto de fechas que manejaba CM. Tabla 2. Grupo de metadatos general
Comprendido el proceso de vaciado y establecidas las reglas a considerar en cada elemento, se extrajeron tres archivos .csv de la base de datos de CM. Un archivo por cada colección (F, L y E), a fin de hacer procesamientos independientes y tomar en cuenta las particularidades de cada grupo de datos.
Para la conversión automatizada de los registros se escribió una clase Java (todo BURA está programado en Java) que leía los archivos .csv y convertía cada fila en un archivo XML con esquema IMS. Aplicando a cada uno de los archivos las reglas y el programa de conversión, se obtuvieron las instancias XML del Schema de IMS.
Una vez obtenidas las instancias, se compararon con los registros previamente incorporados en BURA, a fin de corroborar la consistencia de los datos resultantes de las reglas aplicadas contra los datos que el proyecto ya contenía, y se comprobó que los datos eran consistentes entre ellos. Asimismo, se hizo una prueba de integrar un grupo de instancias a BURA para identificar alguna incompatibilidad no prevista, sin embargo los ficheros se integraron sin problema, pudiéndose listar y buscar en el sistema sin ningún inconveniente.
Del proceso de conversión de los ficheros se han obtenido un lote de 8876 instancias del XML Schema de IMS, que cumplen con las condiciones para ser integradas a cualquier sistema que admita el estándar de metadatos IMS, sea éste una plataforma de aprendizaje (LMS) o un repositorio de objetos de aprendizaje.
Aun cuando de inicio se contaban con sólo 18 posibles datos para ser incluidos en los metadatos de LOM, finalmente fue posible el llenado de aproximadamente el 70% (38 de 54) de los elementos, debido a los campos que se llenaron con el análisis por deducción o inferencia.
Finalmente, las instancias XML se han incorporado al catálogo de BURA. Ahora, después de la reutilización de los metadatos, puede accederse a los objetos, como objetos de información, a través del sitio de la colección en Colecciones Mexicanas o, como objetos de aprendizaje, a través de su referencia en el sitio de BURA, en donde a su vez los objetos incluidos podrán ser reutilizados (Figura 1).
Metadatos IMS de los Objetos de aprendizaje Biblioteca Universia de
Recursos de Aprendizaje El utilizar sistemas estándares, en este caso de metadatos, ha facilitado la conversión de los metadatos de un contexto sólo descriptivo y genérico, como el DCMI, hacia un sistema de metadatos de aplicación en el campo educativo, con fines descriptivos, administrativos y de evaluación, como es IMS. Aunque el proceso puede automatizarse, la intervención de personal calificado para el llenado de algunos campos sigue siendo requerido.
El que ambos sistemas hubieran sido desarrollados con tecnologías no propietarias facilitó el acceso a los códigos y a los datos, con lo cual se pudieron hacer las manipulaciones necesarias a los programas para obtener los resultados buscados en este caso.
El problema semántico es de considerable importancia en el vaciado de datos. Aunque la correspondencia entre etiquetas sea consistente, los datos contenidos no siempre guardan esa misma correspondencia, es importante entonces no perder de vista que aunque la tecnología permita el intercambio la semántica presenta casos especiales a analizar previo al ingreso de datos en un catálogo. Este problema semántico lleva a la necesidad de una investigación futura sobre el uso de ontologías en las colecciones digitales.
El impacto del idioma también es considerable ya que los vocabularios obligan a mantener datos en inglés pero la naturaleza de las colecciones tiene por su parte datos en español, así que la consistencia en el lenguaje es un problema que debe estudiarse.