The huge quantity of data, media, applications, and services - in one word, resources - that are accumulating day after day on the Web makes it more and more difficult to search the network in an effective and helpful way. We usually spend a lot of the time trying to “filter out” what we consider “noise” added to the “good information” for which we are looking. Whatever the search domain, this messy and discouraging situation cannot be handled by general search engine, such as Google. We also face similar problems in the instructional domain. In this paper we focus on the need for creating tools that can help classifying and retrieving digital Web resources for Computer-Aided Instruction processes. We propose a strong, but simple and flexible, classification scheme, which can be easily and profitably used by a Web community (of teachers, learners, and others) to create a database of references to digital instructional resources. Our classification scheme uses a blended top-down/bottom-up approach with a Delicious-like annotation

La grande quantità di dati, media, applicazioni e servizi - in una parola, risorse - che si accumulano giorno per giorno sul Web, rende sempre più difficile eseguire ricerche in rete utili ed efficaci. Solitamente si perde molto tempo a cercare di “filtrare” quello che si considera “rumore”, sovrapposto alle “informazioni buone” che si stanno cercando. Qualunque sia l’ambito della ricerca che stiamo svolgendo, i motori di ricerca di tipo generale, alla Google, non sono in grado di gestire questa complessa e scoraggiante situazione. Anche nel campo della didattica si ha lo stesso tipo di problemi. In questo articolo focalizziamo la nostra attenzione sulla necessità di creare degli strumenti di supporto alla catalogazione e ricerca di risorse Web utilizzabili nella didattica assistita da computer (Computer-Aided Instruction, CAI). In particolare, proponiamo un robusto ma semplice schema di classificazione, che possa essere utilizzato in modo facile e proficuo da una comunità Web (principalmente di insegnanti e studenti) per creare un database di riferimenti.

Web resources for Computer-Aided Instruction: a blended classification scheme

BRUNI, Filippo;
2011-01-01

Abstract

The huge quantity of data, media, applications, and services - in one word, resources - that are accumulating day after day on the Web makes it more and more difficult to search the network in an effective and helpful way. We usually spend a lot of the time trying to “filter out” what we consider “noise” added to the “good information” for which we are looking. Whatever the search domain, this messy and discouraging situation cannot be handled by general search engine, such as Google. We also face similar problems in the instructional domain. In this paper we focus on the need for creating tools that can help classifying and retrieving digital Web resources for Computer-Aided Instruction processes. We propose a strong, but simple and flexible, classification scheme, which can be easily and profitably used by a Web community (of teachers, learners, and others) to create a database of references to digital instructional resources. Our classification scheme uses a blended top-down/bottom-up approach with a Delicious-like annotation
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