Ontologie nell'e-Learning - Cenni sul Semantic Web - Learning Objects e Metadata
Nostri Articoli pubblicati su altri siti web: |
Web semantico di Mario Varini |
Sandra Troia, Piano Nazionale di Scuola Digitale |
Cenni sul Semantic Web (pubblicato
nel sito della Regione Emilia Romagna ScuolaER, 2005 - non più attivo) |
Learning Objects e Metadata (Articolo
pubblicato sul portale Elearningtouch.it, non più attivo) |
Citazioni libro
eLearning in altre pubblicazioni |
E-Learning: una soluzione ontologica
documento
di Cristina Coulleri, Gilson Da Silva Leite - Università degli Studi di Trento, Facoltà di Economia, Laurea Specialistica in Net-Economy Modelli di Rappresentazione della Conoscenza. Docente: Paolo Bouquet |
Interoperatività
e Intercreatività In rete: dall'uso della semantica alla costruzione
di conoscenza condivisa, Tesi di
Laurea in Filosofia della Scienza, Laura Landi Università di
Salerno 2004/2005 |
Da Socrate all'Università in un click,
di Serena Ferrara e Daria Pavoni |
Qualità di Learning Object Repository.
Valutazione degli aspetti strutturali,
Tesi di Laurea in Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Università
degli Studi di Bari sede di Taranto, di Serena Lanzolla 2005/2006
(Tecnologie Informatiche per la Formazione a Distanza) |
Citati in altre pubblicazioni:
|
Guida dello studente Università di Chieti-Pescara Facoltà di SCIENZE MANAGERIALI a.a. 2008-2009
CL
in Economia e Management Web content management and e-learning
(Prof. Fabio Fioravanti) |
Giovanni Ditto, Università telematica Internazionale UniNettuno Facoltà di Psicologia Corso di Laurea in Processi Cognitivi e Tecnologie:
Apprendimento online: processi cognitivi ed affettivi. Un’analisi esplorativa attraverso gli ambienti interattivi a.a. 2016-2017 |
Sara De Lorenzis, ISPRA: Istituto Superiore per la Protezione e Ricerca Ambientale:
STUDIO PER LA REALIZZAZIONE DI UN CORSO DI FORMAZIONE AMBIENTALE ATTRAVERSO LA PIATTAFORMA E-LEARNING MOODLE |
Francesco Ficetola, Semantica: un sistema per l’indicizzazione, il retrieval semantico di learning objects e la generazione automatica di corsi didattici (a.a. 207/2008):
Università degli Studi di Napoli
“Federico II” Facoltà di Ingegneria Corso di Studi in Ingegneria Informatica Specialistica |
Daniela Meo, tesi dottorato di ricerca, università degli studi di Palermo facoltà di lettere e filosofia, Dipartimento di Scienze Filologiche e Linguistiche. Dottorato di Ricerca in Linguistica Sincronica e Diacronica
Settore scientifico disciplinare L-LIN/02):
Web 2.0 e FaD per la
didattica delle lingue: nuovi scenari e nuovi attori in ambito universitario
.
Esperienze di tutorship e creazione del Catalogo Online di TDL dell’Università di Palermo |
Giuliano Vivanet (tesi dottorato di ricerca, università degli studi
di Genova, Scuola di Dottorato in Nuove Tecnologie
per le Scienze Umane e Sociali):
Progettazione Logico-Concettuale di percorsi e contenuti didattici:
proposta di un modello (febbraio 2009) |
Maurizio Mariani, Università degli studi di Roma: "E-learning
- Costruzione personalizzata di percorsi didattici" a.a.
(2006/2007) |
Da Socrate all'Università in un click,
di Serena Ferrara e Daria Pavoni |
articolo:
Wikipedia: un esempio di fallimento del “Cooperative Learning”
di Domenico Capano |
|
Download del libro:
"E-Learning: un esperimento via web su corsi di Fondamenti di Informatica. Progettare in modalità elearning con focus sul discente:”
di Domenico Capano |
Ontologie nell'e-Learning (
Ontologies in the eLearning )
L’e-Learning consente la
personalizzazione del percorso didattico, sulle
esigenze/preferenze dei singoli discenti, se si utilizzano
strumenti software che consentano di rendere dinamico il corso e
quindi modificabile sia dai docenti, sia dai tutors e sia dai
discenti in linea con la teoria costruttivista.
Vi sono delle problematiche che emergono nel far ciò e per
risolverle necessita l’utilizzo di ontologie nella costruzione e
fruizione di corsi in modalità e-Learning.
E’ d’interesse, quindi, comprendere il concetto di ontologia; il
termine ontologia è stato inizialmente utilizzato nelle scienze
filosofiche in cui assumeva il significato di “studio
dell’essere in quanto tale”; oggi tale termine è stato
riadattato in altre discipline come l’Intelligenza Artificiale.
Esistono numerose definizioni di ontologia e sicuramente una
definizione fra le maggiormente citate in letteratura è quella
data da Tom Gruber nel 1993.
Secondo Gruber un’ontologia è una esplicita
specificazione di una concettualizzazione.
Una concettualizzazione è l’insieme di oggetti, concetti ed
altre entità che si può assumere esistere in una certa area di
interesse e delle relazioni che esistono tra essi.
Gruber ha anche definito una ontologia come una quintupla
composta di classi, istanze, funzioni, relazioni ed assiomi.
Le classi corrispondono alle entità del dominio, le istanze sono
gli oggetti contenuti nel dominio, funzioni e relazioni
collegano le entità al dominio; gli assiomi circoscrivono il
senso e l’utilizzo delle classi, delle istanze, delle funzioni e
delle relazioni.
Secondo Borst una ontologia è una formale
specificazione di una concettualizzazione condivisa.
Secondo Guarino una ontologia è un insieme di assiomi
logici progettati per considerare il senso di un vocabolario.
Una ontologia rappresenta una concettualizzazione condivisa di
un certo dominio; essa contiene l’insieme dei concetti (entità,
processi, attributi et. altro), le definizioni e le relazioni
fra concetti.
Nei corsi in modalità e-Learning contenenti RLO(1)
si esprime quindi il loro contenuto semantico attraverso
concetti appartenenti ad una ontologia che descriva il dominio
del corso.
Costruita l’ontologia su di essa si basa la ricerca semantica
dei learning objects.
Possiamo pensare l’ontologia come la mappa dei percorsi che
portano da un L.O. ad un altro od anche che tenga traccia dei
percorsi didattici di un utente.
Ad esempio la piattaforma IWT (Intelligent Web Teacher) utilizza
nel modello della conoscenza, anch’essa ontologie; in IWT le
ontologie sono strutture a grafo che consentono di descrivere
formalmente un dominio didattico attraverso la specificazione di
un vocabolario di concetti e l’identificazione delle relazioni
intercorrenti fra essi(2).
Rispettano gli standard SHOE (Simple HTML Ontology
Extension, University of Maryland) e DAML+OIL (DARPA
Agent Markup Language + Ontology Interchange Language)(3)
e supportano le seguenti relazioni: B (Belongs to), R
(Required) e SO (Suggested Order). B utilizzata per
implementare una gerarchia di concetti. cBd significa che
il concetto c è parte del concetto d.
R utilizzata per implementare la propedeuticità. cRd
significa che d è un concetto pre-requisito per apprendere il
concetto c.
SO utilizzata per implementare una propedeuticità più
soft; cSOd significa che se è necessario apprendere sia c
che d è conveniente apprendere prima c e poi d.
Con la relazione implicita E (Explained by), mantenuta
nei metadati, è possibile infine collegare ciascun concetto ai
learning objects che spiegano tale concetto. cEl
significa che il concetto c è spiegato nel learning object l.
In IWT è il docente a creare l’ontologia ossia una mappa
concettuale per rappresentare il flusso dei concetti obiettivo
di un corso.
Costruire ontologie per un dominio di conoscenza non è problema
banale; oggigiorno esistono dei tools che aiutano nella
modellazione/costruzione fornendo, fra le altre cose, anche una
visualizzazione grafica dell’ontologia.
Un tool o ambiente di supporto di tal tipo per la modellazione
di schemi ontologici è Protègè 2000 molto diffuso ed
affidabile.
(1) Reusable Learning Object;
rappresenta una unità di apprendimento erogabile a distanza,
portabile, accessibile e
riutilizzabile, in quanto realizzata in conformità con gli
standard internazionali di riferimento [Vercelli 2003]
(2) Nicola Capuano, IWT: Una Piattaforma Innovativa per la
didattica Intelligente su Web
http://www.crmpa.it/intraserv/documents/AIxIA_2003.pdf
(3) DAML - progetto DARPA (Defence Advanced Research Project
Agency) OIL (Ontology Interchange Language) –
progetto europeo IST (OntoKnowledge) DAML+OIL – W3C. DAML+OIL
nasce dall’unione delle due iniziative. Estensione
del “DL subset” di RDF (Resoruce Description Framework).
DAML+OIL sottomesso al W3C come base per la
standardizzazione, creato il gruppo Web-Ontology (WebOnt).
WebOnt crea il linguaggio OWL (Ontology Web Language)
basato su DAML+OIL unione di DAML-ONT e OIL.
Articolo tratto dal libro di Domenico Capano: "E-Learning: un
esperimento via web su corsi di Fondamenti di Informatica.
Progettare in modalità e-learning con focus sul discente"
Il download del libro è effettuabile da:
http://www.comunedasa.it/elearning/index.asp
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Cenni sul Semantic Web
Ogni giorno milioni di persone nel mondo accedono ai siti web
per cercare informazioni. Per la presenza, nei server della rete
delle reti (Internet), di miliardi di pagine web indicizzate
attraverso gli spider dei motori di ricerca, sta diventando
complicato ottenere in breve tempo e senza ambiguità le
informazioni cercate.
Il web attuale basato sull’HTML pone notevoli problemi di
“rumore”, quando si devono cercare informazioni nel web
attraverso i motori di ricerca, essendo notevole la quantità di
pagine create e visitabili attraverso la rete Internet, ed
ambiguo il significato di alcuni termini che utilizziamo per la
ricerca.
Ad esempio se volessimo cercare il termine “Aida” inteso come
l’aria del compositore Giuseppe Verdi, non vi è modo per i
motori di ricerca, (così come oggi sono organizzate le pagine
web e che in genere basano la ricerca su delle parole chiave da
confrontare con quelle introdotte nelle pagine web dai
progettisti), di effettuare tale ricerca in modo univoco.
In generale ci forniscono delle pagine non pertinenti (rumore)
in quanto le macchine non comprendono se ci si riferisce con
Aida ad un nome comune od all’opera del compositore Verdi o ad
altro.
Con il web semantico ci si propone principalmente di superare
tali problemi oltre che di avere dati sul web definiti e
collegati in modo che possano essere utilizzati per
l’automazione, l’integrazione ed il riutilizzo attraverso varie
applicazioni.
Tim Berners-Lee il creatore del web semantico lo definisce come
«un’estensione del web attuale in cui alle informazioni sono
date un senso, un significato ben definito, migliorando in
questo modo la cooperazione tra i computers e le persone (marzo
2001)».
Corrado Petrucco pensa al web semantico «come l’evoluzione di
Internet da semplice sistema di recupero di documenti, ad un
sistema “intelligente” in cui l’informazione sarà compresa da
specifici software in grado di assistere l’utente a localizzarla
e a rielaborarla in modo personalizzato e adattato alle proprie
esigenze. L’e-Learning ed anche la didattica tradizionale
dovranno necessariamente tenerne conto, proprio per i vantaggi
che questa flessibilità può fornire al processo
d’apprendimento».
Il web semantico deve avere tre livelli fondamentali; al livello
più basso vi sono i dati (“learning objects”), poi vi sono i
metadati che riportano questi dati ai concetti di uno schema
(schema che è l’ontologia), nell’ontologia si esprimono le
relazioni fra i concetti, che diventano classi di dati.
Per integrare la semantica nel web si utilizzano principalmente
le annotazioni.
Esse rappresentano un sistema per descrivere il contenuto di una
risorsa web, rappresentando un metodo per inserire od associare
metadati ad una risorsa.
Le annotazioni sono in grado di stabilire delle relazioni tra un
oggetto esistente e la classe di una ontologia, attraverso la
dichiarazione di triple (oggetto, concetto, attributi) in
linguaggi basati sullo XML (RDF: Resource Description Framework,
RDFschema, DAML+OIL, OWL: Web Ontology Language).
Prima di trattare brevemente dei linguaggi del semantic web,
rileviamo che un URI serve ad identificare univocamente gli oggetti e/o
risorse mentre la URL (Uniform Resource Locator) identifica e
localizza una risorsa.
In generale un URI non dà istruzioni al computer su come trovare
una risorsa dà ad esso maggiori informazioni su una risorsa.
Nella URI RFC1630 seguente notiamo come in essa è
inglobata la URL. Quindi un URI = URN + URL (dove l'URN è
Uniforme Resource Names)
[RFC1630]
"Universal Resource Identifiers
in WWW: A Unifying Syntax for the Expression of Names and
Addresses
of Objects on the Network
as used in the World-Wide Web", T. Berners-Lee, Giugno 1994.
Disponibile in
http://www.ietf.org/rfc/rfc1630.txt.
Ad esempio con http://www.comunedasa.it/mimc/index2.asp si
indica un URL che identifica e localizza la risorsa “home page
del mio sito web”.
Il linguaggio XML, la cui prima bozza è del 1996, è un
linguaggio di Markup pensato per scambiare in modo semplice
documenti via web; consente a chiunque di progettare il proprio
formato dei documenti e di scrivere poi in quel formato.
Le componenti di XML sono: il contenuto (XML); le specifiche che
riguardano gli elementi ossia la struttura (DTD, Document Type
Definition o XMLSchema) e le specifiche che riguardano la
visualizzazione ossia lo stile (XSL eXtensible Style Language).
Vediamo a titolo esplicativo un esempio di contenuto XML:
<?xml version= “1.0”
<biblioteca>
<libro>
<titolo>titolo del libro</titolo>
<autore>nome dell’autore</autore>
<data>data pubblicazione</data>
<ISBN>codice libro</ISBN>
<editore>nome editore</editore>
</libro>
</biblioteca>
Un documento o contenuto XML è un insieme correttamente annidato
di tag aperti e chiusi (elementi): <titolo>titolo del
libro</titolo>.
In XML gli elementi possono avere un numero qualunque di coppie
attributo-valore: <titolo carattere= “incisione
argento”>Ricordanze della mia vita</titolo>.
Un documento XML che sia sintatticamente corretto è detto ben
formato. In XML il namespace è una collezione di nomi
identificati da URI.
Il W3C (World Wide Web Corsortium) attraverso il gruppo
Web-Ontololy (WebOnt) con una Reccomendation del 14 febbraio
2004 crea il linguaggio OWL (Web Ontology Language) basato sui
linguaggi DAML+OIL.
OWL è il linguaggio su cui sta convergendo la comunità
scientifica del settore per descrivere le ontologie in quanto si
propone adatto a superare i problemi dei precedenti linguaggi.
Articolo tratto dal libro di Domenico Capano: "E-Learning: un
esperimento via web su corsi di Fondamenti di Informatica.
Progettare in modalità e-learning con focus sul discente"
Il download del libro è effettuabile da:
http://www.comunedasa.it/elearning/index.asp
Aggiornamento articolo Cenni sul Semantic Web 7 settembre 2005 |
Learning Objects e
Metadata
I
Learning Objects
I learning objects sono “blocchi” autonomi tra loro
ed indipendenti dal contesto che possono essere assemblati (tra loro) in
ogni momento in cui ciò è richiesto ed in base alle esigenze del
discente[1]. In giro circolano tante definizioni dei Learning Objects, la
più accreditata è quella data da David Wiley che definisce i Learning
Object come “ogni risorsa digitale che può essere riutilizzata per
supportare l’apprendimento” [2] . In questa definizione è inclusa
qualsiasi cosa che possa essere resa disponibile on-line. Quindi i
learning objects li possiamo pensare come "atomi di conoscenza"
autoconsistenti. Oggigiorno i soggetti erogatori di formazione stanno
passando alla modalità di erogazione del materiale didattico basata
sull’approccio “Learning Object” per via del più alto livello qualitativo
riconosciuto ad esso rispetto ai metodi precedenti. Inoltre i Learning
Objects possono essere riusati se opportunamente specificati e
realizzati[3].
Caratteristiche dei Learning Objects
Le principali caratteristiche che debbono possedere i Learning Objects
sono due la combinazione e la granularità . Della combinazione si occupano
i “computer agent” che possono comporre in modo automatico ed in modo
dinamico le “lezioni”, personalizzandole per i singoli utenti. I Learning
Objects grazie al fatto di avere i metadata che li esplicitano (come una
specie di “dati di targa”), possono essere individuati, aggiornati e
ricomposti, dagli LCMS[4], per formare nuovi “moduli didattici”
rispondenti in modo innovativo agli obiettivi formativi dei learners
(percorso di apprendimento personalizzato e riadattabile dinamicamente
alle esigenze del learner), nel rispetto di alcuni vincoli imposti dalla
strategia di obiettivo formativo delle aziende, università ed enti cui il
learner “dipende”. La granularità è una caratteristica che esprime quali
dimensioni (quanto deve essere grande) debba avere un Learning Object. Vi
è abbastanza aleatorietà in ciò e possiamo affermare che una risorsa per
attribuire una dimensione al L.O. possa essere sicuramente il buon
senso[5] (Argomenti diversi hanno difficoltà diverse) dell’instructional
designer che è colui che immette i vincoli di selezione dei Learning
Objects all’interno del software LCMS nel rispetto degli obiettivi
didattico/formativi prefissati. Maggiore è la combinabilità e la
granularità dei L.O. definiti, migliore sarà la loro riusabilità in
diversi contesti didattici, più facile sarà la loro localizzabilità e più
agevole sarà il loro uso personalizzato alle caratteristiche dello
studente.
I metadata
L'approccio basato sui "Learning Objects" è sempre più diffuso. Standard
internazionali come AICC[6], IMS[7] e SCORM .[8] stanno risolvendo il
problema della interoperabilità fra le diverse piattaforme di formazione a
distanza. Creare Learning Objects efficaci e realmente riutilizzabili,
però, non è solo un problema tecnologico: richiede una specifica
metodologia di progettazione e realizzazione, seguendo la quale, è
possibile realizzare in tempi rapidi e a costi contenuti L.O. di elevata
qualità. Per garantire che i learning objects siano aggregati, suddivisi e
riutilizzati è necessaria standardizzare la loro descrizione ovvero
definire quello che in gergo si chiama “set di metadati”
I meta-dati (o metadata) sono definiti come quei dati che non si
riferiscono direttamente ai contenuti concreti di un L.O., li
classificano, nel senso che rinviano ai contenuti di apprendimento del
L.O. Per esempio in una scheda di identificazione di un testo in una
biblioteca sono meta-dati i campi "autore" "titolo" etc. Essi rinviano ai
dati contenuti nei relativi campi per esempio "Settembrini" e "Ricordanze
della mia vita" questi direttamente connessi ad una determinata opera
letteraria. I metadata devono contenere il tipo di oggetto (testo, audio,
immagine, etc..), l’autore, il proprietario dell’oggetto, i termini di
distribuzione ed il formato. Un esempio di cosa deve contenere un metadata,
più completo è il seguente:
Nome – Etichetta assegnata al dato
Identificatore – Identificativo univoco assegnato al dato
Versione – Versione del dato
Registrazione di autorità – Entità autorizzata a registrare il dato
Lingua – Lingua nella quale il dato è indicato
Definizione – Indicazione che rappresenta chiaramente il concetto e la
natura essenziale del dato.
Obbligatorietà – Indica se il dato è richiesto sempre o solo in alcuni
casi (contiene un valore)
Tipo di dato – Indica la tipologia del dato che può essere rappresentato
nel valore del dato stesso
Occorrenza massima – Indica un limite alla ripetibilità del dato
Commento – Un’osservazione che concerne l’applicazione del dato.
Il set di metadati attualmente più noto è quello del progetto
Instructional Management Systems IMS pubblicato nel 1998.[9]
[1] Federica Bianchi Articolo tratto dalla tesi discussa da F. Bianchi nel
2002 presso l’Università degli Studi di Torino (relatore prof. Alessandro
Perisinotto).
[2] Whiley, David A., nel sito http://wiley.ed.usu.edu/index.html
[3] Per informazioni sui modi di etichettare i learning objects si veda il
sito del LOM Working Group al link: LOMWG IEEE, http://ltsc.ieee.org/wg12/
[4] Learning Content Management System
[5] I learning Objects non debbono superare la durata di 20 minuti
coincidente con il valore medio della curva di attenzione del learner, un
SottoModulo Lezione composto con combinazioni di Learning Objects deve
avere durata inferiore alle due ore, vedi Dalla FaD all’e-Learning: la
formazione a distanza non è più così distante, aut. Federica. Garbolino
http://www.isvor.it/aspasia.pdf , pag. 20.
[6] Aviation Industry CBT Committee
[7] Instructional Management Systems (IMS) è un consorzio tra patners
aziendali, accademici e governativi: nato nel 1997 dalla EduCom National
Learning Infrastructure, è oggi il punto di riferimento principale per la
definizione delle specifiche riguardanti l’e-Learning.
[8] Sharable Coourseware Object Reference Model assieme ad AICC
definiscono linee guida per lo sviluppo e la distribuzione di corsi
on-line.
[9] Per l’elenco del set di metadati di IMS vedere articolo di Paola Perino del 26 maggio 2003 al link:
http://www.blucomfort.com/internetime/tutto/pag_articolo.php?articolo_ID=cas_30 (non più attivo)
***
Domenico Capano, Articolo tratto dalla tesi di laurea discussa da Domenico
Capano, presso l'Università degli Studi di Roma, "La Sapienza", dicembre
2003 (relatore prof. Marco Temperini): "Open and Distance Learning via
web: un esperimento su corsi di Fondamenti di Informatica"
http://www.comunedasa.it/mimc/index2.asp
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