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首页> 外文期刊>International journal on Semantic Web and information systems >Exposing Social Data as Linked Data in Education
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Exposing Social Data as Linked Data in Education

机译：将社交数据暴露为教育中的链接数据

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According to recent studies, the social interactions of users such as sharing, rating, and reviewing can improve the value of digital learning objects and resources on the web. Linked data techniques, on the other hand, make different kinds of data available and reusable for other applications on the web. Exposing (meta)data, especially with a complex structure, as resource description framework (RDF) requires an ontology to bring all the data types under one umbrella. In this article, the authors propose an ontology in which social activities of users are exposed as linked data by reusing existing vocabularies. The proposed ontology has been implemented in a federated open educational resources (OER) portal, in which they published ratings, shares, comments, and other social activities assigned to around 1,000 OERs. This exposure allows other datasets, including harvested repositories, to explore the exposed social data related to e-learning objects according to the users' social engagement.
机译：根据最近的研究，诸如共享，评级和审查等用户的社交互动可以提高Web上数字学习对象和资源的价值。另一方面，链接数据技术使不同类型的数据可用，可重复使用Web上的其他应用程序。曝光（元）数据，尤其是具有复杂结构，作为资源描述框架（RDF）需要本体，以将所有数据类型带到一umbrella下。在本文中，作者提出了一个本体论，其中通过重用现有词汇表将用户的社交活动暴露为相关的数据。拟议的本体论已在联邦开放教育资源（OER）门户网站中实施，其中他们公布了分配到大约1000名Oers的评级，股票，评论和其他社会活动。此曝光允许根据用户的社交参与探索与电子学习对象相关的其他数据集，包括收获的存储库。

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