Tag Archives: Tablas Informáticas

Evalúan repositorios digitales

 
Facebooktwittergoogle_plusmail

repositoriosdigitalesManizales, may. 06 de 2014 – Agencia de Noticias UN- Ante la carencia de modelos o estándares que permitieran definir si los recursos y objetos de aprendizaje cumplen con criterios de calidad, un estudio de la U.N. en Manizales propuso un modelo de evaluación para tal fin.

Se trata del trabajo de Valentina Tabares Morales, administradora en Sistemas Informáticos de la Universidad Nacional de Colombia en Manizales, a través del cual busca determinar la mejor estrategia para mejorar los repositorios que tienen las universidades y diferentes instituciones.

En dichos repositorios o bancos de aprendizaje se almacenan recursos digitales que están orientados a un objetivo educativo y buscan apoyar un proceso de enseñanza e ilustración.

Con la tesis de Tabares se desarrolló un proceso de revisión en el que se encontró que había problemas con los recursos, los cuales se asocian a la calidad en cuanto al contenido y a los metadatos (descripción del contenido que permite buscar objetos en los repositorios y hacer tareas con ellos).

El modelo

El modelo consta de elementos que se denominaron como capas, dimensiones y métricas, los cuales se cruzan de acuerdo con las características de los repositorios y objetos de aprendizaje, de modo que haya flexibilidad para evaluar cualquiera de estos.

“Cada entidad y universidad tiene su propio repositorio y es difícil proponer algo común que permita abarcar todas las definiciones. La idea era que fuera genérico y se adaptara a las necesidades para evaluar cada institución o administrador de los repositorios”, agregó Tabares.

Como parte de la evaluación también se propone la revisión por parte de expertos y a través de la percepción de los usuarios. La implementación la haría la Federación Colombiana de Objetos de Aprendizaje con el apoyo del Grupo de Ambientes Inteligentes Adaptativos de la Sede Manizales.

“En este proceso se usa un sistema de agentes inteligentes para aprovechar las características de inteligencia artificial, con las cuales se puede distribuir el trabajo. Esto mejora el rendimiento del sistema, ya que cada agente desarrolla unas tareas e informa sobre el avance de estas, y finalmente saca los resultados”, puntualizó Tabares.

Créditos: UNAL-727-2014