Mapeamento Relacional entre padrões de metadados educacionais

• Autor(a) principal: Vieira Pöttker, Luciana Maria
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: Ferneda, Edberto, Moreiro-González, José Antonio
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Perspectivas em Ciência da Informação (Online)
• Texto Completo: https://periodicos.ufmg.br/index.php/pci/article/view/22569
• topic: Metadados. Catalogação. Mapeamento. Indexação Automática. Objetos de Aprendizagem.

A diversidade de formatos utilizados para o desenvolvimento de objetos de aprendizagem contribui para que o processo de recuperação de informação relevante permaneça sendo um grande desafio para a Ciência da Informação e a Ciência da Computação. A adoção de metadados para a catalogação destes recursos vem sendo utilizada tanto em âmbito nacional quanto internacional. No entanto, não existe um consenso sobre qual é o melhor padrão de metadados. Tem como objetivo apresentar um mapeamento relacional entre principais padrões de metadados utilizados pelos repositórios de objetos de aprendizagem. A metodologia utilizada se fundamenta em análise exploratória e analítica de repositórios de objetos de aprendizagem para identificar os metadados de cada iniciativa e propor um modelo de correlação entre os padrões. Os resultados apontam que os padrões Dublin Core e LOM são referências para outros padrões de metadados. Assim, o mapeamento foi realizado a partir de uma correspondência entre esses padrões e para a validação foram analisados 140 objetos de aprendizagem disponíveis em repositórios na Web. Conclui-se que é possível estabelecer um modelo de correlação entre os metadados com um número significativo de elementos para colaborar com o processo de indexação automática e aprimorar a recuperação de informação.