Tarımsal Öğrenme Kaynaklarında Üstveri Tamlığına İlişkin Bir Değerlendirme

Üstveriler sayısal kaynakların yönetiminde kullanılan tanımlayıcı bilgilerdir. IEEE’nin Öğrenme Nesneleri Üstverisi (LOM) standardı ve buna bağlı olarak geliştirilen çeşitli uygulama profilleri öğrenme kaynaklarının tanımlanmasında yoğun olarak kullanılmaktadır. LOM 9 ana kategori altında 77 üstveri elemanından oluşmaktadır. Veri girişinde ihtiyaç duyulan zaman ve deneyim gereksinimi nedeniyle önemli bir bölümü kullanılmamaktadır. Bu çalışmada, Organic-Edunet federasyonunda yer alan 4 öğrenme platformunda üstveri kullanım durumu üzerine yapılan bir kalite değerlendirme çalışmasının sonuçları ortaya konmaktadır. Yapılan kalitatif değerlendirmelere göre başlık, anahtar sözcük, tür, format ve kimlik elemanlarının sıkça kullanıldığı anlaşılmaktadır. İlişki, Açıklama ve Sınıflama kategorilerine ait eleman kullanımının oldukça düşük; Yaşam Döngüsü ve Üstveri-Üstverisi kategorilerinin ise beklenenin aksine oldukça yüksek kullanım oranlarına sahip oldukları görülmektedir. Organic-Edunet’in revize edilmiş sürümündeki deneyimler akıllı yazarlık araçlarının geliştirilmesi, üstveri tasarımını açıklayan kılavuzların hazırlanması ve otomatik kalite kontrolü uygulamaları üstveri tamlığını arttırabileceğini göstermektedir.

Metadata are descriptive information which is used to organize and access the digital resources in an efficient way. IEEE Learning Objects Metadata (LOM) Standard and the related application profiles are being intensively used to describe metadata of learning resources in many repositories. LOM defines 77 individual metadata elements under 9 main categories. In practice, a high proportion of these elements are left blank because of lack of users experiences in enough level and long time required in creating and editing relevant metadata. The results obtained on sampled metadata from 4 learning repositories federated into Organic-Edunet were discussed in this study. According to the results from the quality assessment, the metadata for title, keywords, type, format and identifiers of the learning resources were only complete for every learning resource. For a comparison, Life Cycle and Meta-Metadata were the categories which have been highly completed while Relation, Annotation and Classification were the categories which have mainly been incomplete or complete in a lower rate. According to the experiences in revised version of Organic-Edunet, developing intelligent authoring tools, publishing metadata guidelines, and applying automated quality control processes will increase the completeness of agricultural metadata in learning repositories.