Nachdem bereits in zwei vorhergehenden Posts( https://jointly.info/2020/03/30/kontrollierte-vokabulare-wieso-weshalb-warum/, https://jointly.info/2020/04/27/erste-vokabulare-veroeffentlicht/)┬á ├╝ber kontrollierte Vokabulare gesprochen wurde, soll diese Reihe nun mit einem Bericht ├╝ber weitere Einsatzm├Âglichkeiten von kontrollierten Vokabularen fortgesetzt werden.

J├Âran Muu├č-Merholz hat bereits auf mehreren OER-Veranstaltungen darauf hingewiesen, dass freie Bildungsmaterialien kein Qualit├Ątsproblem, sondern eher ein Auffindbarkeitsproblem haben. Wie ist das gemeint? Freie Bildungsmaterialien sind auf vielen verschiedenen Plattformen verstreut. Sie werden von sehr engagierten Menschen mit viel Sorgfalt erstellt und unter einer freien Lizenz zur Verf├╝gung gestellt, jedoch sind sie dann meist nur auf der Plattform, auf der sie erstellt wurden zug├Ąnglich. Dieses Problem wird von der Plattform http://wirlernenonline.de bearbeitet, indem die Metadaten der Materialien auf der Plattform durch Crawler eingesammelt werden und in einer ├╝bergreifenden Suche zur Verf├╝gung gestellt werden.

Die bisher hinzugef├╝gten Vokabulare haben dabei vor allem dem Zweck gedient, einerseits Repositoriumsbetreiber:innen zuk├╝nftig Wertelisten an die Hand zu geben, die sie bei der Bereitstellung ihrer Metadaten ber├╝cksichtigen k├Ânnen, andererseits wird Maschinen geholfen variierende Attributwerte eindeutig zuordnen zu k├Ânnen. Die Qualit├Ąt der Metadaten wird also entweder vor dem Einlesen durch Crawler oder aber beim Einlesen verbessert.

Nachgelagerte Qualit├Ątsverbesserung durch Sachgebiets- und Schlagwortsystematiken

Verbessert werden kann aber nur, was ├╝berhaupt ausgef├╝llt wurde. Leider weisen jedoch viele Materialien wenig bis keine Metadaten au├čer dem Titel des Dokuments, ein paar Schlagw├Ârtern oder einer Beschreibung auf. Mit so wenig Daten ist eine gute Materialsuche schwierig zu gestalten. Im Rahmen eines gemeinsamen Brainstormings mit dem wirlernenonline-Team wurden dazu m├Âgliche L├Âsungskonzepte erarbeitet. Dabei hat sich herausgestellt, dass die Vokabulare auch f├╝r eine nachgelagerte Qualit├Ątsverbesserung genutzt werden k├Ânnen. Konkret heisst dies, dass die vorhandenen Daten mit den Vokabularwerten abgeglichen werden, um eine Qualit├Ątsverbesserung zu erzielen. Wird beispielsweise „├ťbungsblatt“ in dem Titel oder den Schlagworten┬á gefunden, kann daraus geschlossen werden, dass es sich beim sogenannten „Learning Resource Type“ (LRT, Art der Lernressource) um ein ├ťbungsblatt handelt, da dieser Wert als Begriff in den kontrollierten Vokabularen vorkommt.

Da Lernmaterial oft ├╝ber das Schulfach gesucht wird, ist auch die Verbesserung der Fachzuordnung w├╝nschenswert. Hierbei kann ein ├Ąhnlicher Ansatz wie bei dem Learning Resource Type verfolgt werden, jedoch werden hier schnell Grenzen erreicht. Ein Material mit dem Titel „Quiz Biologie“ ist schnell dem LRT „Quiz“ und dem Fach „Biologie“ zugeordnet, jedoch sind die Materialien meist themenspezifischeer betitelt (was auch w├╝nschenswert ist, da die Betitelung sonst doch recht allgemein w├Ąre). So ist es aber schwierig aus dem Titel „Quiz Laubb├Ąume“, das Fach Biologie zu schlie├čen.

Um das zu erm├Âglichen, wurden Schlagwort- und Sachgebietssystematiken, die im Rahmen der AG MUD (Arbeitsgruppe der L├Ąnderkonferenz Medienbildung) entstanden sind in SKOS modelliert und stehen somit als kontrollierte Vokabulare zur Verf├╝gung. Die Systematiken, die urspr├╝nglich nur als rtf-Dateien oder Excel-Tabellen auf der Seite zum Download bereitstanden, wurden dazu konvertiert und in gut nachnutzbare sowie maschinenlesbare Turtle-Files umgewandelt. Mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) Methoden, kann somit aus „B├Ąume“ der Singular „Baum“ geschlossen und das Wort „Laubbaum“ dem „Fach“ Biologie zugeordnet werden.

Diese Art der nachgelagerten Qualit├Ątsverbesserung durch den Einsatz von kontrollierten Vokabularen soll in einem Proof-Of-Concept in wirlernenonline erprobt werden. Jointly freut sich, dass es durch sein Know-How die n├Âtigen Vokabulare befreien, konvertieren und maschinenlesbar zur Verf├╝gung stellen konnte.

 

Qualit├Ątsverbesserung von Metadaten durch kontrollierte Vokabulare
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