Estudio de las Características de los Repositorios de Objetos de

Aprendizaje

Xavier Ochoa, ESPOL, Ecuador

Erik Duval, KULeuven, Bélgica

Presentación en...

http://www.slideshare.net/xaoch

Agenda

• Que (no) sabemos

• Analisis Cuantitativos y sus Implicaciones– Tamaño– Crecimiento– Contribución– Reuso

• Conclusiones

Economía de Objetos de Aprendizaje

Creadores del Mercado

Productores Consumidores

Tomadores de Decisiones

MercadoMercado

Economía deObjetos de Aprendizaje

Creadores del Mercado

Productores Consumidores

Tomadores de Decisión

LOR(Mercado)

LOR(Mercado)

Economía deObjetos de Aprendizaje

Creadores del Mercado

Productores Consumidores

Tomadores de Decisión

LOR(Mercado)

LOR(Mercado)

¿Cuántos objetos son publicados?

¿Cómo crecen?

¿Qué porcentaje se reusa?

¿Cuánto publica un profesor?

¿La granularidad tiene efecto en el reuso?

Analisis Cuantitativo

• Que medimos (ejemplos)– Repositorios (ARIADNE)– Referatorios (MERLOT)– OpenCourseWare (MIT OCW)– Learning Management Systems (Moodle)– Repositorios Institucionales (Georgia Tech)

El tamaño es muy desigual

• Ley de Potencia Inversa

Tamaño de los LOR

Repository Referatory OCW LMS IR

Tamaño de LOR - Implicaciones

• La interoperabilidad es necesaria entre repositorios

• Los LMS / OCW son tan (o más grandes) que los LOR

• Un curso usa entre 10 a 50 objetos

# de Objetos crece linealmente

Crecimiento Objetos - Implicaciones

• La estrategia del repositorio no está funcionando

• Todos los repositorios crecen en 2 fases:– Initialmente despacio (1-3 primeros años)– En la Madurez crecimiento más rápido

• OCW y LMS crecen 1 curso por día

Crecimiento en Contribuyentes

• Algunos crecen exponencialmente !

Crecimiento de Contribuyentes Implicaciones

• No se están reteniendo a los contribuyentes

• LMS y OCW parece que atraen más a los contribuyentes

• Sitios con componenetes sociales parecen si funcionar

Objetos por Contribuyente

• Distribuciones con cola (no Normales)

LORP - LORFLotka

“cola gorda”

Objetos por Contribuyente

• Distribuciones con cola (no Normales)

OCW - LMSWeibull

“panza gorda”

Objetos por Contribuyente

• Distribuciones con cola (no Normales)

IRExtreme Lotka“cabeza gorda”

Objetos por Contribuyente

No existe un

“profesor promedio”

Bajo

Medio

Alto

Engancharlos es la clave

Engancharlos es la clave

LMSs son el mejor tipode Repositorio

LMSs son el mejor tipode Repositorio

Porcentaje de Reuso

• 3 collecciones de diferente granularidad:– Componentes de Diapositivas en ARIADNE– Modulos en Connexions– Cursos en ESPOL

• Comparado con:– Imagenes en artículos de Wikipedia– Librería de Software en Freshmeat– Web APIs en Mashups

Porcentaje de Reuso

20% of Objetos

son reusados al

menos una vez

Porcentaje de Reuso

20% of Objetos

son reusados al

menos una vez

(Sin importar su tamaño)

¿Que viene?

• Aplicar a otros Mercados de Objetos de Aprendizaje

• Continuar el análisis del reuso

• Otros aspectos: creación, adaptación, impacto

Conclusiones

• Podemos ganar mucho conocimiento si medimos lo que está pasando

• Este conocimiento beneficia a:– Creadores de Mercados– Tomadores de Decisión

• Llamamos a esta iniciativa “Learnometrica” o

• Medidas de (Objetos de) Aprendizaje

Gracias, ¿preguntas?

Xavier Ochoa – xavier@cti.espol.edu.ec

Erik Duval – Erik.Duval@cs.kuleuven.be