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

 

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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Aggiornamento pagina 10 maggio 2017