Sistema híbrido para la búsqueda de objetos de aprendizaje textuales en repositorios, basado en metadatos y contenido

Abstract

El vertiginoso avance de la Web ha promovido el desarrollo de la educación a distancia. En este sentido, numerosas organizaciones ofrecen y comparten recursos educativos en diferentes formatos a los alumnos a nivel local y global. Algunos de estos recursos se denominan objetos de aprendizaje (LO) y generalmente se almacenan en repositorios. Además, LO se pueden etiquetar a través de metadatos para facilitar su búsqueda y recuperación. Estas actividades se basan principalmente en metadatos. En otros contextos web, se utilizan búsquedas de texto completo. Además, según la revisión de la literatura realizada para apoyar esta investigación, las búsquedas de metadatos y texto completo en repositorios presentan varias problemáticas que persisten y producen una baja precisión en los resultados de búsqueda de objetos de aprendizaje en repositorios. Por ello, para intentar superar este problema planteado anteriormente, ha ido ganando importancia el uso de métodos híbridos, en los que se integran varios métodos para conseguir mejores resultados de búsqueda. A partir de la investigación realizada para el desarrollo de esta tesis, fue posible demostrar que, al integrar el texto completo y los metadatos en las búsquedas de objetos de aprendizaje en un sistema híbrido, se logran mejoras significativas en los resultados de búsqueda. Adicionalmente, el modelo híbrido propuesto para la búsqueda de objetos de aprendizaje en repositorios puede ser implementado en otros contextos de isoformas, como gestores bibliográficos. En este sentido, puede convertirse en una herramienta adicional que ayude a los investigadores a explorar su documentación, que, con el tiempo, crece en gran medida.

The vertiginous advance of the Web has promoted the development of distance education. In this sense, numerous organizations offer and share educational resources in different formats to learners locally and globally. Some of these resources are called learning objects (LO) and are usually stored in repositories. Additionally, LO can be tagged through metadata to facilitate their search and retrieval. These activities are mainly based on metadata. In other web contexts, full-text searches are used. Furthermore, according to the literature review carried out to support this research, metadata and full-text searches in repositories present several problematics that persist and produce a low precision in the search results of learning objects in repositories. Therefore, to try to overcome this problem raised above, the use of hybrid methods has been gaining importance, in which several methods are integrated to achieve better search results. Based on the research carried out for the development of this thesis, it was possible to demonstrate that, by integrating the full-text and the metadata in the searches for learning objects in a hybrid system, significant improvements are achieved in the search results. Additionally, the hybrid model proposed for the search for learning objects in repositories can be implemented in other isoform contexts, such as bibliographic managers. In this sense, it can become an additional tool that helps researchers to explore their documentation, which, over time, grows to a great extent.