A learning object harvesting model and a sample application

Abstract

Bu tezin amacı web sayfalarına gömülmüş öğrenim nesnelerinin ayıklanmasına imkan veren bir model yaratmaktır. Aşılması gereken iki önemli problem belirlenmiştir, bunlar birlikte çalışabilirlik ve anlamsallıktır. Bu amaç için birlikte çalışabilirlik ve anlamsallık çerçevesinde XML, XSLT, RDF, ve SPARQL gibi çeşitli teknolojiler ve öğrenim nesnesi üstveri standartları bu modele uygunluk açısından incelenmiştir. Daha sonra öğrenim nesneleri için dar kapsamlı bir Microformat önerisi getirilmiştir. Ek olarak XSLT/GRDDL teknolojileri kullanılarak farklı web sayfalarından öğrenme nesnelerini ayıklayabilen ve bunların SPARQL sorgulama dili ile sorgulanabilmesini sağlayan bir SQI web servisi oluşturulmuştur. Son olarak bu servis üzerinden çalışarak öğrenme nesnelerinin aranmasını ve aktarımını sağlayan bir arama motoru oluşturulmuştur.

The aim of this thesis is to enable harvesting of Learning Objects which are embedded in web pages. Two main challenges have been identified which are interoperability and semantics. For this purpose, several learning object metadata standards such as XML, XSLT, RDF, SPARQL etc. and several Learning Object Metadata standards have been investigated for compatibility with this harvesting approach, and then a light weight Application Profile and Microformat for Learning Objects has been proposed. Additionally a web service has been created which uses XSLT/GRDDL to extract Learning Objects in different web pages, and uses SQI target for retrieval facility with a more complex query language called SPARQL. Final work is a sample application; a search client employing created SQI service for search and retrieval of Learning Objects.