Resumen de Identificación de contenido en objetos de aprendizaje: metodología de recomendación automática de información para metadatos de recursos educativos abiertos
El año 2020 será conocido como el momento en que las prácticas educativas se virtualizaron de una manera nunca vista. La razón fue la pandemia no deseada del virus COVID-19, que impuso una dura cuarentena en todos los segmentos de la sociedad, incluida la educación. Entre los nuevos desafíos que impuso la pandemia se encontraba la necesidad de replantear los contenidos educativos y ponerlos a disposición de los estudiantes en plataformas digitales. La acción de publicar tiene como objetivo brindar a docentes y estudiantes la oportunidad de acceder a contenidos educativos de forma organizada y preferiblemente en el formato de Recursos Educativos Abiertos (REA), modelo que estamos considerando en esta investigación. Para colaborar en esta área, se propone el uso de la metodología de Reconocimiento Automático de Información de Metadatos Educativos (RAIME), que utiliza una base de conocimiento como fuente para reconocer la información pedagógica de un REA. La importancia de esta acción radica en la dificultad de los autores de REA para completar los metadatos solicitados por los repositorios, que en su mayoría no son obligatorios ni están validados en el momento de la publicación, por lo que no se llenan de manera sistemática, impactando negativamente en los resultados de los motores de búsqueda. Es necesaria una mirada crítica a este proceso, ya que promover el intercambio, la recuperación y el uso de estos recursos digitales está directamente relacionado con la eficiencia de su indexación. En teoría, se espera que la metodología RAIME y la base de conocimientos puedan ayudar al profesor autor en el proceso de publicación de sus REA, además de brindar a los motores de búsqueda información que pueda mejorar la indexación y recuperación de estos recursos, contribuyendo así a la democratización del conocimiento.
