Proposta de algoritmo de conversão de metadados para indivíduos
Rodrigo RibeiroTiago PrimoRosa Viccari
Sumário
● Introdução e Motivação
● Definições
● A proposta de algoritmo
– Visão Geral
– Coleta de metadados
– Manipulação da ontologia
– Análise e classificação
– Formação dos indivíduos
– Armazenamento● Conclusão e trabalhos futuros
Introdução e Motivação
● Esse trabalho está dentro do projeto OBAA;
● Objetivo: propor um algoritmo para converter automaticamente objetos de aprendizagem que estão em um repositório, baseado em um banco de dados relacional, para um repositório baseado em triplas;
● Repositórios de triplas armazenam as triplas RDF que é uma das recomendações da W3C para a web semântica;
● A conversão manual dos metadados para indivíduos se torna inviável na medida que o número de metadados por objeto de aprendizagem aumenta.
Definições
● OBAA:
– Padrão de metadados educacional;
– Interoperabilidade entre a Web, TV Digital e dispositivos móveis;
– Baseado nos padrões LOM e IMS AccessForAll;● Ontologia:
– “Define-se ontologia como sendo uma especificação formal explícita de uma conceitualização compartilhada” [Borst, 1997].
– Utilizada a linguagem OWL.
– Classes, subclasses, relações e indivíduos.
– Relações: Propriedades de dados e de objetos.
– Indivíduos: instâncias das classes.
A proposta de algoritmo
● Mapear metadados para propriedades de dados, ou propriedades de objetos de uma ontologia.
● Utilizar a mesma estrutura de representação da ontologia para representar um indivíduo.
● Divisão em 5 etapas: Coleta de metadados, Manipulação da ontologia, Análise e classificação, Formação dos indivíduos e Armazenamento.
Coleta de metadados
● Metadados são coletados de uma base de dados relacional;
● Utilização de alguma interface de comunicação (REST, OAI-PMH,….);
● Agregação dos metadados por objeto de aprendizagem
● Alocação em estruturas internas do algoritmo
Coleta de metadados
Manipulação da Ontologia
● Carregar ontologia para uma estrutura que facilite a pesquisa, mantendo a hierarquia das classes.
● Árvore n-ária
● Cada nodo da árvore representa uma classe
● Cada classe pode conter n subclasses, n propriedade de objetos e n propriedades de dados
Manipulação da ontologia
Manipulação da Ontologia
PrimaryPD: nullPO: nullSubClasses:
Equivalent ResourcePD: PO: nullSubClasses:null
EarlPD: nullPO: SubClasses:
equivalentResource
hasEarl
Ontologia do padrão de metadados
Análise e Classificação
● Metadados são utilizados para obter um caminho na árvore até uma propriedade de dado;
● No meio desse caminho podem existir outras propriedades de dados e de objetos;
● Cada um desses caminhos passam por uma etapa de “merge”;
● No final dessa etapa há uma árvore n-ária que representa um indivíduo;
Análise e classificação
Análise e Classificação
Ramo que representa Metadado B
+merge
=
Árvore resultante do merge entre os Metadados A e B
Metadado A Metadado B
Ramo que representa Metadado A
Formação dos indivíduos e armazenamento
● Transformação da árvore que representa o indivíduo em uma ontologia;
– Transformação inversa à árvore n-ária;
● Armazenamento em uma triple store;
– API OpenRDF;
Formação dos indivíduos
Indivíduo baseado em triplas
Armazenamento
Conclusão e trabalhos futuros
● Convertidos 1000 objetos de aprendizagem para indivíduos. ( http://gia.inf.ufrgs.br/Rodrigo/OAv2.0/ )
● Com os indivíduos gerados foi possível identificar inconsistências na implementação do esquema no repositório;
● Publicação: Ribeiro, R.; Primo, T. Proposta para um algoritmo de conversão de metadados em indivíduos de ontologias. WebMedia 2013 WSEDU. A ser publicado.
● Como trabalho futuro é previsto explorar sistemas de recomendação que apoiados por axiomas sobre as ontologias realizarão sugestões de conteúdos educacionais.
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