Resumen de Recuperación de objetos de aprendizaje en repositorios: Una aplicación con búsqueda semántica

Néstor Darío Duque Méndez, German A. Osorio Zuluaga

• español

  En los últimos años ha crecido el número de recursos educativos almacenados en repositorios de objetos de aprendizaje. Para su recuperación se usan generalmente métodos de búsqueda tradicionales de coincidencia de términos de consulta con los metadatos de los objetos de aprendizaje. La precisión en los resultados de búsqueda con estos métodos sigue siendo baja. En este sentido, este trabajo se enfocó en mejorar el indicador de precisión en las búsquedas, usando la técnica de Análisis Semántico Latente sobre los metadatos que describen el objeto de aprendizaje. Esta técnica permite aproximaciones por su significado. En el experimento realizado, se evidenció una mejora en la precisión en la búsqueda, a medida que se ingresaron más términos en la consulta. La implementación se puede extender a búsquedas de texto completo de objetos de aprendizaje textuales, si se tiene acceso al contenido textual completo del objeto de aprendizaje.PALABRAS CLAVES: Análisis Semántico Latente, LSA, objetos de aprendizaje, repositorios de objetos de aprendizaje, recuperación de información.

• English

  In recent years, the number of educational resources stored in repositories of learning objects has increased. For recover them, generally traditional methods searching query terms that match the metadata of the learning objects are used. Precision in search results with these methods remains low. In this sense, this work focused on improving the precision indicator by applying Latent Semantic Analysis technique (LSA) over metadata that describe to learning object. This technique allows approximations for its meaning. In the experiment, it is shown an improvement in precision in the search, as more terms are entered in the query. The implementation could be extended to full-text searches of textual learning objects, if we have access to the full text of the learning object content.KEYWORDS: Latent Semantic Analysis, LSA, learning objects, learning object repositories, information retrieval