| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : A match-making system for learners and learning objects (PDF, 685 Kio)
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| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.1108/17415650580000042 |
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| Auteur | Rechercher : Boley, Harold; Rechercher : Bhavsar, Virenda; Rechercher : Hirtle, D.; Rechercher : Singh, A.; Rechercher : Sun, Z.; Rechercher : Yang, L. |
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| Format | Texte, Article |
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| Sujet | AgentMatcher; CanLOM; affaires électroniques; apprentissage électronique; objets d'apprentissage; concordance; métadonnées; générateur de métadonnées; RuleML |
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| Résumé | Nous avons proposé et implanté AgentMatcher, une architecture d'établissement de concordances dans les applications d'affaires électroniques. Cette architecture utilise des arborescences étiquetées et pondérées par arc pour faire concorder les acheteurs et les vendeurs grâce à notre nouvel algorithme de similitudes. Ce document adapte l'architecture pour la concordance entre les apprenants et les objets d'apprentissage (LO). Il utilise le dépôt de métadonnées d'objets d'apprentissage canadiens du projet eduSource e-Learning. Grâce à la nouvelle composante d'indexation AgentMatcher, connue sous le nom de Learning Object Metadata Generator (LOMGen), les métadonnées sont extraites des LO HTML pour être utilisées dans CanLOM. LOMGen génère de manière semi-automatique les métadonnées des LO en combinant un compte de fréquence des mots et une consultation de dictionnaire. Un sous-ensemble de ces termes de métadonnées peut être sélectionné dans une interface d'interrogation, ce qui permet l'ajustement des poids exprimant les préférences de l'utilisateur. Le préfiltrage Web est ensuite effectué pour les métadonnées CanLOM conservées dans une base de données relationnelles. À l'aide d'un convertisseur XSLT (Extensible Stylesheet Language Transformations), le résultat préfiltré est transformé en représentation XML, appelée Weighted Object-Oriented (WOO) RuleML (Rule Markup Language). Ce résultat est comparé à la représentation WOO RuleML obtenue de l'interface d'interrogation par le moteur de similitudes centrales d'AgentMatcher. Le résultat final est présenté sous la forme d'une liste de LO classés par rang avec un seuil précisé par l'utilisateur. |
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| Date de publication | 2005-08-31 |
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| Maison d’édition | Emerald |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 48538 |
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| Numéro NPARC | 5763443 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 8db0bd01-e3ac-4df3-8316-5f2eb719c395 |
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| Enregistrement créé | 2009-03-29 |
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| Enregistrement modifié | 2020-10-09 |
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