Paradata (аналитика учебных ресурсов) - Paradata (learning resource analytics)

Эта статья посвящена контекстуальным данным об использовании ресурсов цифрового обучения. Для получения информации о сборе данных опроса см. Paradata.

Как общее определение, Paradata представляют собой данные об использовании учебных ресурсов, которые включают не только количественные показатели (например, сколько раз был получен доступ к части контента), но и педагогический контекст, который определяется действиями преподавателей и учащихся. Параданные могут быть реализованы как особый тип метаданные, однако конструкция отличается от традиционных описательных метаданных, которые классифицируют свойства самого учебного ресурса, и вместо этого включает сбор - и открытый повторный обмен - информации на месте о действиях онлайн-пользователей, связанных с ресурсом.[1] Параданные учебных ресурсов генерируются посредством пользовательских процессов поиска контента, выявления интереса для последующего использования, соотнесения ресурсов с конкретными учебными целями или стандартами и интеграции контента в образовательные практики. Параданные могут включать индивидуальные или совокупные взаимодействия с пользователем, такие как просмотр, загрузка, совместное использование с другими пользователями, добавление в избранное и встраивание повторно используемого контента в производные работы, а также контекстуальные действия, такие как приведение контента в соответствие с образовательными стандартами, добавление тегов и включение ресурсов в учебную программу. . Контекст о пользователях также представляет интерес как параданные, включая уровень обучения или преподаваемый предмет, уровень опыта или географическое положение - как и информация об актуальности учебной программы, аудитории, методологиях и учебных условиях использования в качестве ресурса, принимается практиками. Параданные обычно анонимизируются и / или объединяются на уровне сообщества для защиты конфиденциальности отдельных пользователей, поскольку данные распределяются между обучающимися сообществами. Параданные могут быть выражены в потоковой передаче данных в реальном времени по мере того, как происходят действия пользователя, или в виде периодических отчетов о действиях пользователя за определенный промежуток времени.[2]

Связанные понятия включают контекстуализированные метаданные внимания,[3] потоки активности, маркировка и другие социальные метаданные,[4] и пользователь аннотации.

История

В 2010 году срок Paradata был принят Национальная научная цифровая библиотека (NSDL) [5] ссылаться на данные о взаимодействии пользователей с цифровыми учебные объекты в рамках инициативы NSDL STEM Exchange.[6] С тех пор эта конструкция была принята другими организациями, участвующими в проектах цифровых библиотек и цифровых учебных ресурсов, включая Learning Registry. [7] инициатива, инициированная Управлением образовательных технологий Министерства образования США. [8] и Инициатива передового распределенного обучения Министерства обороны.[9]

Технические рамки для обмена параданными учебных ресурсов

В феврале 2011 года NSDL выпустила открытый исходный код. XML платформа paradata с версией NSDL comm_para1.0,[10] структура которых аналогична аналогичным схемам для метаданных, так что она может взаимодействовать с Дублинское ядро схемы на основе, включая nsdl-dc.[11]

В октябре 2011 года группа разработчиков Learning Registry выпустила спецификацию Paradata версии 1.0 [[12] это детализирует схемы JSON объекты для представления параданных учебных ресурсов. В 2016 году Департамент Эда США и другие опубликовали спецификацию для различных компаний, чтобы они помещали свои параданные в Реестр обучения.[13] Это означало бы, что различные библиотеки ресурсов могли бы собирать данные об образовательных ресурсах в одном месте. В качестве примера, OpenEd, Google, Microsoft а другие распространяли данные о том, сколько раз обучающее видео использовалось учителями, чтобы ранжировать их по популярности.

Рекомендации

  1. ^ "Что такое Парадата?". NSDL / UCAR.
  2. ^ «Парадата за 20 минут или меньше». Реестр обучения.
  3. ^ Наджар, Джехад; Мартин Вольперс; Эрик Дюваль (сентябрь – октябрь 2007 г.). «Контекстуализированные метаданные внимания: персонализированный доступ к цифровым ресурсам». Журнал D-Lib. 13 (9/10).
  4. ^ Смит-Йошимура, Карен; Синди Шейн (сентябрь 2011 г.). Социальные метаданные для библиотек, архивов и музеев. Часть 1. Обзоры сайтов. (PDF). OCLC Research.
  5. ^ «Национальная научная электронная библиотека». NSDL / UCAR. Архивировано из оригинал на 2011-01-17. Получено 2020-04-30.
  6. ^ "STEM Exchange". NSDL / UCAR.
  7. ^ «Реестр обучения».
  8. ^ «Управление образовательных технологий».
  9. ^ «Расширенное распределенное обучение».
  10. ^ "Спецификация NSDL Comm_Para 1.00". NSDL / UCAR.
  11. ^ «Добавление Paradata (данных об использовании) в NSDL». NSDL / UCAR.
  12. ^ "Спецификация Paradata реестра обучения V1.0". Реестр обучения.
  13. ^ https://github.com/learningtapestry/metadataregistry/blob/master/docs/04_paradata.md

внешняя ссылка