Klassifikation von Lernressourcen - Hildebrandt, Barbara
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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Lebenslanges Lernen ist zu einem festen Bestandteil unseres beruflichen All tags geworden. Lernressourcen im Internet lösen dabei zunehmend klassische Me thoden der Aus- und Weiterbildung ab. Es bedarf geeigneter Mecha nis men, um in der Informationsfülle des Internets passende Bil dungs maß nah men auffinden zu können. Hierzu müssen Lernressourcen mit Hilfe von Meta daten charakterisiert werden, damit ein Finden (Retrieval) und Wieder ver wen den von diesen in verschiedenen Kontexten möglich wird. Die Autorin stellt zu nächst generelle Methoden des…mehr

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Produktbeschreibung
Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Lebenslanges Lernen ist zu einem festen Bestandteil unseres beruflichen All tags geworden. Lernressourcen im Internet lösen dabei zunehmend klassische Me thoden der Aus- und Weiterbildung ab. Es bedarf geeigneter Mecha nis men, um in der Informationsfülle des Internets passende Bil dungs maß nah men auffinden zu können. Hierzu müssen Lernressourcen mit Hilfe von Meta daten charakterisiert werden, damit ein Finden (Retrieval) und Wieder ver wen den von diesen in verschiedenen Kontexten möglich wird. Die Autorin stellt zu nächst generelle Methoden des Information Retrieval (In dexie rungs ver fah ren und Recherchemöglichkeiten) vor. Hierbei stellt sie auch grund sätzliche Klas sifikationsmethoden (Universalklassifikationen, fach spe zi fi sche und selbst ent wickelte Themenhierarchien, Thesauri, Ontologien) und im Kon text von Lern ressourcen bedeutsame Metadatensysteme wie Learning Ob ject Me tadata (LOM) und Dublin Core (DC) vor. Anschließend zeigt sie am Beispiel des Online-Studiengangs VAWi wie eigene Klassi fikationssysteme unter Bezugnahme auf existierende Meta da ten schemen entwickelt und in der Praxis angewendet werden können. Das Buch richtet sich an alle, die sich mit E-Learning beschäftigen, ins be son de re an Autoren, Tutoren, Dozenten und Lernende.
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Autorenporträt
Industriekauffr. & Dipl.-WirtschaftsinformatikerinStudium d. Wirtschaftsinformatik an d. Univ. Essen, wiss. Mitabeiterin am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Produktionsunternehmen der Univ. Duisburg-Essen, Forschung in diversen nationalen und internationalen Projekten zum Thema E-Learning und Qualität