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大数据环境下学习资源元模型的研究与应用

发布时间:2019-02-22 13:00
【摘要】:为解决大数据环境下学习资源的描述困难,文章提出了基于元模型的学习资源描述体系,即在资源库平台中建立一套既符合学习资源著录标准的、又具有可扩展性的元数据模型定义模式。通过向通用元模型元素集引用或映射,获取各类资源的元数据模型的元素,以此实现不同元数据模型之间的相互兼容。元模型支持在实际应用中逐渐形成一套约束和推理规范,以实现元模型的自我建设和自我完善。论述了学习资源元模型的基本原理、创建过程、运行流程和存储方法,并对其实际应用的情况做了介绍和分析。
[Abstract]:In order to solve the difficulty of describing learning resources under big data environment, this paper puts forward a meta-model-based description system of learning resources, that is, to establish a set of learning resources description standards in the platform of resource base. It also has extensible metadata model definition pattern. By referencing or mapping to the common metamodel element set, the elements of the metadata model of all kinds of resources are obtained, so that the mutual compatibility of different metadata models can be realized. Metamodel supports the formation of a set of constraints and reasoning specifications in practical applications to achieve self-construction and self-improvement of metamodel. This paper discusses the basic principle, creating process, running flow and storage method of learning resource metamodel, and introduces and analyzes its practical application.
【作者单位】: 浙江广播电视大学;
【基金】:浙江省自然科学基金项目“大数据背景下基于元模型的资源描述体系研究”(项目编号:LY14F020039)研究成果
【分类号】:G434

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:2428253


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