面向价值发现的学习资源描述方案:以LRMI元数据为例

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随着信息技术和开放理念在资源领域的发展,如何构建良好资源生态,挖掘潜在价值成为资源建设与应用中一个研究热点。从强调"内容为王"到关注"情境为上帝"业已成为数字化资源的价值取向。在教育资源领域,应用元数据标记以实现资源在网络中的可发现性,追求"价值发现"已经成为教育资源库建设的新目标,期望从"人找资源"变为"资源随人"。LRMI元数据是面向价值发现的学习资源描述方案的典范,它对三大搜索引擎巨头Google、Yahoo、Bing发起的Schema.org元数据词汇框架进行拓展,以提供符合教育特定需求的术语,同时增加资源在网络中的可发现性,优化资源的搜索结果。该文论述了当前学习资源价值的新诉求,以LRMI案例作为代表,总结了当前资源搜索的现实需求,分析了LRMI元数据的工作机制和当前学习资源库建设中的元数据描述方案。在LRMI中,元数据实现了对资源的基本描述,而伴生数据则通过提供额外的情境信息,与元数据相互补充共同完成了对资源的完整表示。同时,连通利益相关者、学习资源、学习注册中心、情境信息构成一个良好生态系统,也为未来学习分析和开放教育资源发展提供了潜在的解决方案。
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