Extraktion semantischer Informationen aus Web 2.0-Daten im Kontext von E-Lectures.

Autor/in	Grünewald, Franka
Titel	Extraktion semantischer Informationen aus Web 2.0-Daten im Kontext von E-Lectures.
Quelle	Aus: Aßmann, Sandra (Hrsg.); Bettinger, Patrick (Hrsg.); Bücker, Diana (Hrsg.); Hofhues, Sandra (Hrsg.); Lucke, Ulrike (Hrsg.); Schiefner-Rohs, Mandy (Hrsg.); Schramm, Christin (Hrsg.); Schumann, Marlen (Hrsg.); Treeck, Timo van (Hrsg.): Lern- und Bildungsprozesse gestalten. Junges Forum Medien und Hochschulentwicklung (JFMH13). Münster; New York: Waxmann (2016) S. 81-89 PDF als Volltext kostenfreie Datei Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	Medien in der Wissenschaft. 70
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Sammelwerksbeitrag
ISSN	1434-3436
ISBN	978-3-8309-3397-7; 978-3-8309-8397-2
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-167766
Schlagwörter	Evaluation; Aktivität; Selbstständiges Lernen; Lernplattform; Algorithmus; Virtuelle Lehre; E-Learning; Annotation; Extraktion; Tool; Nutzer; Student; Online
Abstract	In diesem Beitrag wird das für das E-Learning und insbesondere das Tele-Teaching wesentliche Thema Wie können Studierende online aktiviert werden? Untersucht, um daraufhin technische Lösungen dafür vorzuschlagen. Die kollaborative Annotation von Vorlesungsaufzeichnungen ist eine Möglichkeit, die Aktivität von Studierenden in E-Lecture-Portalen zu verbessern. Der Nutzen für die Studierenden kann durch die zusätzliche Bereitstellung von semantischen Informationen zu diesen digtalen Mitschriften erhöht werden. Es wird gezeigt, wie Schlüsselwörter aus nutzergenerierten Annotationen mit Entitäten des Semantic Web verknüpft werden. Die Darstellung der Verbindungen mit verwandten Schlüsselwörtern in einer semantischen Topic Map wird anschließend erklärt. Evaluationsergebnisse, sowohl des User Interfaces als auch der extrahierten Daten, werden vorgestellt. (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2020/1