Проектируем открытое образование — интегрированное хранилище метаданных (Сергей Зыков, SECR-2017) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «;{{SpeakerInfo}}: {{Speaker|Сергей Зыков}} <blockquote> Исследование посвящено разработке интегрированног…») |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
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|}} --> {{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 --> [[Категория:SECR-2017]] [[Категория:Draft]] |
Версия 22:08, 12 ноября 2017
- Докладчик
- 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
Презентация
Примечания и ссылки