Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017) — различия между версиями

Материал из 0x1.tv

Целью работы является разработка архитектуры, позволяющей объединить автоматизированное извлечение метаданных с методами на основе правил для улучшения совместного использования разнородных ООР. Разработанная архитектура позволяет синхронизировать метаданные целевого репозитория и разнородных ООР в интернет. 

При этом в основе предложенного подхода лежит процесс «извлечение-преобразование-загрузка». Экспериментально подтверждено улучшение производительности при обработке разнородных метаданных ООР на основе разработанной архитектуры. Архитектура на основе правил позволяет автоматизировать извлечение и классификацию метаданных для ряда предопределенных категорий. Результаты в форме семейства категорий доступны в интернет посредством портала.
</blockquote>

{{VideoSection}}
{{vimeoembed|240324862|800|450}}

{{youtubelink|PdbIaZednfI}}


{{SlidesSection}}
[[File:Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf|left|page=-|300px]]

{{----}}
{{LinksSection}}
* [http://2017.secr.ru/program/submitted-presentations/architecting-the-open-education Страничка доклада на сайте конференции]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->

<references/>





<!-- topub -->


{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2018-02-14T16:52:57.141148|vimeo_comments=0|vimeo_plays=11|youtube_plays=0}}

[[Категория:SECR-2017]]

Версия 10:12, 28 февраля 2018

Докладчик
Сергей Зыков.jpg
Сергей Зыков

Исследование посвящено разработке интегрированного подхода к построению хранилищ метаданных для открытых образовательных ресурсов (ООР).

Целью работы является разработка архитектуры, позволяющей объединить автоматизированное извлечение метаданных с методами на основе правил для улучшения совместного использования разнородных ООР. Разработанная архитектура позволяет синхронизировать метаданные целевого репозитория и разнородных ООР в интернет.

При этом в основе предложенного подхода лежит процесс «извлечение-преобразование-загрузка». Экспериментально подтверждено улучшение производительности при обработке разнородных метаданных ООР на основе разработанной архитектуры. Архитектура на основе правил позволяет автоматизировать извлечение и классификацию метаданных для ряда предопределенных категорий. Результаты в форме семейства категорий доступны в интернет посредством портала.

Видео

on youtube

Презентация

Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017).pdf

Примечания и ссылки





Plays:11   Comments:0