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

Coleta de Metadados

Metadado: general.keywordValor: “Tipo de Algoritmo”

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.