Designing a social learning content management system based on learning objects

2012 ◽  
Vol 64 (2) ◽  
pp. 423-437 ◽  
Author(s):  
Kyung Rog Kim ◽  
Nam Mee Moon
Author(s):  
Salvatore Valenti ◽  
Carla Falsetti ◽  
Sulmana Ramazzotti ◽  
Tommaso Leo

This paper is aimed to re-discuss the organization of Learning Objects in the realm of current research on metacognition. After a discussion on the structure of Learning Objects in the light of current standardization initiatives, a new model is proposed that explicitly introduces the representation of the Learning Design, expressed in terms of Metacognitive Framework and of Navigational Aids. Then, an example of the proposed structure put in practice is discussed, by showing the metacognitive framework for a Learning Object devoted to the fan-plate system (a basic experiment in a course on Automatic Controls). In the last section, a Learning Content Management System currently under development, which natively implements our model of Learning Object, is presented.


10.28945/2911 ◽  
2005 ◽  
Author(s):  
Nizam Omar ◽  
Pollyana Notargiacomo Mustaro ◽  
Ismar Frango Silveira ◽  
Daniel Arndt Alves

Learning objects are constructed and used by a community during an undefined period of time and formatted as digital entities on diverse document types to be used, reused or referenced during a technology-mediated learning process. A Learning Content Management System (LCMS) is needed to their storage and retrieval. Electronic document management, data warehouse and data mining techniques will be presented. Effective management of a really big repository of Learning Objects by a community on a large network needs a system that facilitates the right access to the right document by its content and not only by title, author or other usual indexing fields. Learning Objects must be found by their full content and indexed and customized according to each user or user groups’ necessities. The main indexing and retrieving techniques will be discussed and a solution will be presented. Different learning objects can be stored on a common repository and duplication must be avoided. To fulfill this requirement the system needs to implement smart strategies that can be constructed based on AI techniques. Considering the diversity of users, machines and operating systems, the LCMS must be platform independent and manage portable resources, thus giving access to any user from any machine. LCMS must be scalable enough in order to avoid abrupt changes from small applications to big ones, without losing performance. A multiplatform distributed LCMS architecture is presented, and it is composed by: Interface server, data server, parser server, index server and repository server. These servers can run on a single machine or on a cluster of machines according to the needs of the application.


Author(s):  
Sérgio André Ferreira ◽  
António Andrade

A utilização de plataformas tecnológicas com base de funcionamento online, com destaque para os Learning Content Management System(LCMS), tem ganho uma importância crescente nas Instituições de Ensino Superior (IES). Da atividade dos alunos e professores nestas plataformas resulta um imenso trilho de cliques, que se traduz no registo de um enorme volume de dados – Big Data – no sistema. A ideia do Learning Analytics (LA) é simples e tem associado um potencial transformativo muito elevado: o aproveitamento destes dados permite um processo de tomada de decisão mais informada, abrindo as portas a um novo modelo na gestão das IES nos campos pedagógico e da eficiência organizacional. Contudo, a abordagem à temática dos LA ainda está na infância e a operacionalização eficaz exige respostas a grandes desafios no domínio tecnológico, educacional e das políticas. O trabalho aqui apresentado insere-se neste contexto. Na Universidade Católica Portuguesa -Porto está em curso o desenvolvimento de um sistema LA alimentado com dados do LCMS institucional - Blackboard – que tem como objetivo posicionar cada unidade curricular (UC) e faculdade numa matriz de cinco níveis de integração do LCMS no processo formativo. A matriz foi construída com base em modelos internacionais e considerou-se as funcionalidades oferecidas pelo LCMS. Para dar resposta aos requisitos desta matriz, desenhou-se todo o backoffice do sistema de extração e análise de dados no LCMS. Adicionalmente, foi construída e validada uma escala que contempla as mesmas dimensões, para aferição da opinião dos estudantes sobre a integração e a importância do LCMS no seu processo de ensino e aprendizagem. Depois de concluída a construção deste LA é objetivo articular esta informação comos resultados académicos dos estudantes (Sistema de Gestão Académica) e avaliação dos docentes/ disciplinas (SIGIQ) - dando-se passos na construção de um Academic Analytics.


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