e-learning

Komentarze

Transkrypt

e-learning
ROK XXXV
1/2009(11)
ISSN 0209-1593
E-LEARNING
Wyzwania e-learningu i œrodowiskowe bariery
PRACE NAUKOWE BADAWCZE INSTYTUTU MASZYN MATEMATYCZNYCH
SERIA ABC.IT
ROK XXXIII, NR 11, 2009
ISSN 0209-1593
INSTYTUT MASZYN MATEMATYCZNYCH
02-078 WARSZAWA, UL. L.KRZYWICKIEGO 34
Zespół Redakcyjny:
- dr inż. Jolanta Brzostek-Pawłowska - redaktor naczelny,
- dr inż. Wojciech Nowakowski,
- mgr inż. Małgorzata Rubin - sekretarz.
UL. L. KRZYWICKIEGO 34
02-078 WARSZAWA
TEL. 0 22 625 59 95, (22) 621 84 41 W. 454, 0 22 433 40 95
E-MAIL: [email protected], http://bi.imm.org.pl
Copyright © by Instytut Maszyn Matematycznych, Warszawa, 2009
ISSN 0209-1593
Nakład 100 egz.
Półrocznik
Druk: Oficyna Wydawniczo-Poligraficzna „Adam”, 02-729 Warszawa, ul.Rolna 191/193
2
PRACE NAUKOWE BADAWCZE INSTYTUTU MASZYN MATEMATYCZNYCH
SERIA ABC.IT
Rok XXXV
Nr 11
2009
SPIS TREŚCI
WYKORZYSTANIE IDEI CHATBOTÓW W TWORZENIU PROFILÓW
OSOBOWYCH KURSANTÓW NA PRZYKŁADZIE ŚRODOWISKA
TELEEDUTM ......................................................................................................... 5
1
2
3
4
5
6
7
CHATBOTY ...................................................................................................................... 5
MODUŁY DIALOGOWE ..................................................................................................... 6
SYSTEMY UCZĄCE ........................................................................................................... 7
MODUŁY DIALOGOWE W TELEEDUTM ............................................................................. 9
PRZYKŁAD TWORZENIA PROFILU ................................................................................... 13
REPOZYTORIA ............................................................................................................... 16
PODSUMOWANIE ........................................................................................................... 18
STANDARDY METADANYCH W ZASTOSOWANIACH
ROZPROSZONYCH REPOZYTORIÓW.......................................................... 21
1
2
WSTĘP – KTO KORZYSTA Z METADANYCH? ................................................................... 22
RAMY, W KTÓRE TRZEBA SIĘ WPASOWAĆ – ŚWIATOWE STANDARDY METADANYCH ..... 22
2.1
IEEE LOM / IMS Learning Resources Meta-data, czyli co mówi SCORM ......... 23
2.1.1
2.1.2
2.2
2.2.1
2.2.2
2.3
2.3.1
3
Interoperacyjność i Dublin Core, czyli co wymuszają z zewnątrz? ..................... 24
Dublin Core .............................................................................................................................. 25
OAI-PMH ................................................................................................................................. 26
Problemy komunikacji .......................................................................................... 26
Mapowanie Dublin Core – IEEE LOM .................................................................................... 27
TREŚCI, KTÓRYMI TRZEBA WYPEŁNIĆ RAMY – AKWIZYCJA METADANYCH. ................... 28
3.1
Social tagging / folksonomy ................................................................................. 28
3.1.1
3.1.2
4
Standard IEEE LOM ................................................................................................................ 23
IEEE LOM w SCORMie ........................................................................................................... 24
Tagowanie otwarte ................................................................................................................... 30
Tagowanie zamknięte ............................................................................................................... 31
PODSUMOWANIE ........................................................................................................... 31
RAPID ELEARNING – TRWAŁA TENDENCJA CZY EFEMERYDA? ....... 33
1
2
3
4
5
TYTUŁEM WSTĘPU: CO TO JEST „RAPID ELEARNING”? .................................................. 34
PROCES TWORZENIA ELEKTRONICZNEGO KURSU: TRADYCJA KONTRA RAPID ELEARNING
35
ZALETY I „WADY” RAPID ELEARNINGU ........................................................................ 38
NARZĘDZA AUTORSKIE DLA RAPID ELEARNINGU .......................................................... 39
PODSUMOWANIE ........................................................................................................... 39
3
OCENA MOŻLIWOŚCI WDRAŻANIA E-LEARNINGU W POLSKIM
SEKTORZE MSP NA PRZYKŁADZIE WYBRANEJ GRUPY
- SYNTEZA DOŚWIADCZEŃ .......................................................................... 41
1
2
3
WSTĘP ........................................................................................................................... 42
POTRZEBY SZKOLENIOWE POLSKICH MSP .................................................................... 42
MOŻLIWOŚCI I BARIERY WDROŻENIA E-LEARNINGU W WARUNKACH MSP ................... 44
3.1
Trudności związane ze szkoleniami e-learningowymi w MSP ............................. 45
3.2
Warunki organizacyjno – techniczne ................................................................... 45
3.3
Skąd czerpać szkolenia e-learningowe? ............................................................... 46
3.4
Sposoby udostępniania szkoleń zdalnych ............................................................. 47
3.5
Współpraca pomiędzy przedsiębiorstwami większą szansą na wdrożenie........... 48
4
WNIOSKI I REKOMENDACJE ........................................................................................... 50
Z DOŚWIADCZEŃ IMM: PRAKTYCZNE ASPEKTY ADAPTACJI
PLATFORMY MOODLE................................................................................... 53
1
2
3
4
WSTĘP ........................................................................................................................... 53
MODYFIKACJA FUNKCJONALNOŚCI ............................................................................... 55
MODYFIKACJA PAKIETU JĘZYKOWEGO .......................................................................... 56
MODYFIKACJA KOMPOZYCJI TEMATYCZNEJ .................................................................. 59
4.1
Metody .................................................................................................................. 59
4.2
Problemy .............................................................................................................. 61
4.2.1
4.2.2
4.2.3
4.3
4.3.1
4.3.2
4.3.3
5
4
Pliki definicji stylów ................................................................................................................. 61
Niespójność w nazewnictwie elementów .................................................................................. 62
Zagnieżdżanie elementów i dziedziczenie stylów ...................................................................... 62
Narzędzia pomocne przy modyfikacji kompozycji tematycznej ............................ 63
Czego potrzebujemy?................................................................................................................ 63
Rozszerzenia przeglądarki – narzędzia twórców witryn internetowych ................................... 64
Definiowanie kolorystyki kompozycji ....................................................................................... 67
PODSUMOWANIE ........................................................................................................... 67
WOJCIECH PRZYŁUSKI
Instytut Maszyn Matematycznych, Warszawa
Wykorzystanie idei chatbotów
w tworzeniu profilów osobowych
kursantów na przykładzie środowiska
TeleEduTM
Application of the idea of chatterbots in creation of
student personal profile on example of TeleEduTM LMS
environment
Streszczenie
Artykuł stanowi kontynuację rozważań dotyczących wykorzystywania mechanizmów
sztucznej inteligencji w kursach e-learningowych tworzonych w środowisku TeleEduTM LMS.
Pokazuje rolę, jaką m.in. w tworzeniu profilów osób szkolonych może odegrać dialog
prowadzony z kursantem w języku naturalnym.
Abstract
The paper is intended to be a continuation of considerations on AI methods application in
e-courses created in TeleEduTM LMS environment. The role of dialogue in natural language in
student personal profile creation is discussed.
1 Chatboty
Chatbot (ang. chatterbot) to nazwa programu komputerowego symulującego człowieka,
z którym za pomocą interfejsu tekstowego można prowadzić dialog w języku naturalnym.
Podstawowym zadaniem chatbota jest takie prowadzenie dialogu, aby rozmawiająca z nim
osoba była przekonana, że prowadzi dialog z żywym, inteligentnym człowiekiem.
Początki chatbotów sięgają roku 1950, kiedy to Alan Turing zaproponował test
określający zdolność maszyny do posługiwania się językiem naturalnym. Zaliczenie tego
testu (zwanego Testem Turinga) miało w jakimś sensie dowodzić opanowania przez maszynę
umiejętności myślenia w sposób podobny do ludzkiego. Mówiąc najogólniej Test Turinga
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
polega na tym, że człowiek (arbiter) prowadzi dialog w języku naturalnym z kilkoma
partnerami. Jeśli dla partnera (maszyny) arbiter nie jest w stanie określić, czy jest on maszyną
czy człowiekiem, wtedy stwierdza się, że dana maszyna przeszła test. Do tej pory żaden
komputer nie zaliczył testu Turinga. Jednak powstało wiele chatbotów, które w ramach
różnych konkursów próbują zaliczyć ten test (najbardziej znany to konkurs o Nagrodę
Loebnera, przyznawaną najlepszym programom próbującym zaliczyć Test Turinga). Jednym
z najpopularniejszych chatbotów jest program ELIZA opracowany w 1966 roku w MIT przez
J. Weizenbauma i symulujący lekarza psychoanalityka. Warto jeszcze wymienić program
ALICE (projekt rozpoczęty w 1995 roku), który trzykrotnie wygrał wspomniany konkurs
o Nagrodę Loebnera oraz program Jabberwacky, który wygrał ten konkurs w roku 2005
i 2006.
Poza naukowymi eksperymentami oraz zastosowaniami rozrywkowymi chatboty są
wykorzystywane np. jako wirtualni przewodnicy po serwisach internetowych. Oczywiście
w tej sytuacji spełniają one rolę inteligentnych wyszukiwarek, a użytkownik wie doskonale,
że współdziała z maszyną, a nie z człowiekiem. Często takie programy wyposażone są przy
tym w animowany awatar (reprezentant świata wirtualnego), który obrazując różne stany
emocjonalne czyni prowadzony dialog bardziej dowcipnym i przyciąga uwagę użytkownika.
Chatboty, jak to wyżej wspomnieliśmy, to na ogół samodzielne programy komputerowe, ale
nas interesuje zagadnienie, w jaki sposób można je wykorzystać w e-learningu, czyli wtedy,
gdy są one często tylko małym fragmentem e-kursu. Dla ustalenia uwagi będziemy je wtedy
nazywali modułami dialogowymi.
2 Moduły dialogowe
Czy w e-kursach chatboty mogą odegrać ważną rolę? Wydaje się, że główny powód,
który może na to wpłynąć wskazują tendencje rozwoju e-learningu. W pracy [1]
o problemach i trendach zdalnego nauczania możemy między innymi przeczytać następującą
diagnozę (fragment): „Personalizacja procesu kształcenia, czy to przez adaptacyjny przebieg
e-kursu, czy też przez możliwość budowania z dostępnego kontentu własnego programu
szkolenia „self paced”, musi obejmować monitorowanie i ocenę poziomu nabywanej lub
nabytej wiedzy. Wraz z oceną skutków szkolenia, ocenie (ewaluacji) musi podlegać kontent
oraz organizacja procesu zdalnego kształcenia. Wydaje się, że dominującym nurtem we
współczesnym e-learningu jest troska o jakość i skuteczność zdalnego kształcenia oraz
o wiarygodność oceniania, zwłaszcza w tych instytucjach i organizacjach, które wydają
certyfikaty i dyplomy.”
W tym kontekście wydaje się, że rola modułów dialogowych w e-kursach może być
dwojaka: emocjonalna (psychologiczna) i merytoryczna. Emocjonalna oznacza, że właściwie
przygotowane moduły dialogowe umieszczone w odpowiednich miejscach w e-kursie
i uruchomione w stosownym czasie mogą sprawić, że kursant poczuje się dowartościowany
faktem traktowania go w sposób indywidualny. Będzie miał świadomość, że „ścieżka”, którą
podąża w e-kursie jest unikalna i specjalnie dla niego dobrana. Merytoryczna oznacza,
6
Wojciech Przyłuski, Wykorzystanie idei chatbotów …
że celem działania modułów dialogowych jest określenie profilów osobowości i stanu wiedzy
kursantów oraz przechowanie tych informacji w systemie tak, aby mogły być wykorzystane
do doboru najlepszej metody nauczania i oceny kursanta. Ta baza wiedzy dotycząca profilu
użytkownika może też być wykorzystana do konstruowania kolejnych bloków dialogowych
danego e-kursu.
Kurs e-learningowy jest prawie zawsze przeznaczony dla szerokiej rzeszy odbiorców.
Musi więc być uniwersalny i jeśli ma dobrze wypełnić swoje zadania edukacyjne powinien
uwzględniać różnice intelektualne i rozmaite predyspozycje poszczególnych kursantów.
Te różnice pomiędzy kursantami nie powinny utrudnić, ale wręcz przeciwnie ułatwić proces
kształcenia. Warto tu może przytoczyć słowa Stevena Levy, wielokrotnego zdobywcy tytułu
„nauczyciel roku” w USA: słowo „edukacja” wywodzi się od „educere”, co znaczy
„wyciągnąć, wydobywać”. Uczeń nie jest zatem pustym naczyniem, COŚ już w nim jest
i czeka na odkrycie.
Głównym rezultatem użycia modułów dialogowych jest określenie profilu kursanta, w tym
ocena skutków szkolenia (cząstkowa i końcowa), a rezultatem ubocznym jest utwierdzenie
w świadomości kursanta faktu, że jest unikalnym podmiotem procesu kształcenia.
Warto podkreślić, że nie należy tu w żadnym wypadku lekceważyć emocjonalnej roli
modułów dialogowych. Jest rzeczą znaną, że uczeń potraktowany indywidualnie często
osiąga bardzo dobre wyniki w nauce, mimo iż przedtem anonimowo w grupie uczył się
miernie. Z drugiej strony w e-learningu nie zależy nam specjalnie na tym, aby dialog systemu
wykonawczego z kursantem symulował w sposób możliwie doskonały dialog z żywym
człowiekiem. Kursant wie, że rozmawia z programem sterującym i ważne jest jedynie, by ten
dialog podtrzymał jego zainteresowanie e-kursem, a jednocześnie pomógł osiągnąć twórcom
kursu zamierzone cele. A jeśli tak, to dialog z kursantem nie musi się odbywać wyłącznie
w języku naturalnym i można go swobodnie przeplatać różnorodnymi typowymi pytaniami
testowymi (np. wielokrotnego wyboru czy też typu hotspot lub drag&drop). W takim właśnie
sensie będziemy dalej mówić o modułach dialogowych.
Opracowanie modułów dialogowych i odpowiednie ich wkomponowanie w e-kurs nie
jest rzeczą łatwą. Przede wszystkim twórca szkolenia musi dysponować odpowiednim
środowiskiem e-learningowym, które umożliwia tworzenie i wykonywanie takich konstrukcji
edukacyjnych. Jako jedno z nielicznych środowisko TeleEduTM e-Learning Suite (w skrócie
TeleEduTM) daje nam spore możliwości w tym zakresie. Więcej informacji na ten temat,
a w tym również porównanie możliwości tworzenia inteligentnych e-kursów w środowiskach
Moodle i TeleEduTM, znajdzie czytelnik w pracy [2].
3 Systemy uczące
W pracy [3], w której poruszono wiele ciekawych aspektów dotyczących
indywidualizacji procesu nauczania, autorzy proponują wizję pewnej struktury (modelu)
systemu, która umożliwia zgromadzenie informacji, dotyczących predyspozycji
7
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
psychologicznych kursanta, daje możliwość ich analizy, a w konsekwencji możliwość
wyboru, a wreszcie realizacji najefektywniejszej w jego przypadku metody nauczania.
Oto schemat tej struktury:
moduł
gromadzenia
wiedzy o uczniu
moduł
rozpoznawania
i klasyfikacji
moduł
nauczający
Rys.1 Schemat struktury systemu uczącego
Źródło: własne
Jak piszą autorzy jest to system z jednokierunkowym przepływem sygnałów, ale dla badań
i eksperymentów warto dopuścić także możliwość sprzężeń zwrotnych.
Moduł gromadzenia wiedzy o uczniu – zawiera zestaw pytań i testów, których zadaniem
jest zebranie informacji o osobie uczącej się, w kontekście jej indywidualnych preferencji,
upodobań i przyzwyczajeń, związanych z procesem uczenia.
Moduł rozpoznawania i klasyfikacji – dokonuje analizy danych zebranych w części
pierwszej i podejmuje decyzję o tym, jaka metoda nauczania będzie najbardziej odpowiednia
dla danego ucznia.
Moduł nauczający – zawiera bogatą bazę wiedzy z danej dziedziny oraz zaprogramowane
różne algorytmy przekazu tej wiedzy. W zależności od wprowadzonej bazy wiedzy możliwe
jest nauczanie różnych przedmiotów, bądź różnych treści w obrębie tego samego przedmiotu.
Przedstawiony model można łatwo zrealizować w środowisku TeleEduTM, ale można również
wyobrazić sobie realizację w tym środowisku innego modelu.
Oto w drzewiastej strukturze e-kursu usytuowanych jest wiele modułów dialogowych
i dydaktycznych, a pomiędzy wszystkimi tymi modułami mamy dwukierunkowy przepływ
informacji. Definicje tych nowych modułów są następujące:
Moduły dialogowe (moduły gromadzenia wiedzy o uczniu) – zawierają zestawy pytań
i testów, których zadaniem jest zebranie informacji o osobie uczącej się, w kontekście jej
indywidualnych preferencji, upodobań i przyzwyczajeń, związanych z aktualnym stanem
procesu uczenia. Ponadto moduły służą do zebrania informacji o aktualnym stanie wiedzy
ucznia oraz o wszelkich trudnościach związanych z procesem nauczania. Informacje te tworzą
aktualny (dynamicznie zmieniający się) wspólny dla danego szkolenia profil kursanta.
8
Wojciech Przyłuski, Wykorzystanie idei chatbotów …
Moduły dydaktyczne (moduły rozpoznawania i klasyfikacji oraz nauczające) – analizują
i modyfikują aktualny profil kursanta oraz wykorzystują go do wyboru i realizacji najlepszej
w danym momencie ścieżki edukacyjnej. Czyli m.in. najlepszej metody nauczania oraz
najodpowiedniejszych treści szkoleniowych.
Warto zwrócić uwagę na istotne różnice pomiędzy przedstawionymi modelami struktur
systemów uczących.
W modelu przedstawionym w [3] sugerowana jest pewna sekwencyjność działań: najpierw
gromadzi się wiedzę o uczniu tworząc jego profil, a później na podstawie tego profilu dobiera
się metodę nauczania, aby według niej przekazywać odpowiednie treści szkoleniowe.
Istotą modelu drugiego jest zmultiplikowanie i rozproszenie w szkoleniu rozważanych
modułów. Profil kursanta ma z założenia dynamiczny charakter. Tworzenie profilu
i fragmenty nauczania przeplatają się ze sobą i mogą wpływać nawzajem na siebie.
Elementem porządkującym ten układ jest jedynie drzewiasta struktura projektu całego
szkolenia, w której moduły dialogowe umieszcza się w newralgicznych z dydaktycznego
punktu widzenia punktach, a moduły dydaktyczne reprezentują te fragmenty szkolenia, które
można realizować w różny spersonalizowany sposób. Warto zwrócić uwagę, że profil
moglibyśmy też uzyskać proponując kursantowi wypełnienie na początku kursu specjalnej
ankiety. Jednak byłby to profil statyczny (niezmienny) ustalany na początku kursu. Moduły
dialogowe i profil kursanta mają charakter dynamiczny. W wyniku dialogu, który może się
przewijać przez cały okres trwania szkolenia profil kursanta może być stale aktualizowany
(w tym mogą być weryfikowane niektóre ze złożonych przez kursanta deklaracji). Zupełnie
inną kwestią jest jak często, i w jakich miejscach szkolenia zechcemy z tego dynamicznego
profilu skorzystać.
Ponieważ jak wspomnieliśmy TeleEduTM umożliwia realizację zarówno pierwszego jak
i drugiego modelu dlatego można podjąć interesujące prace (postulowane zresztą we
wspomnianym już artykule [3]) zmierzające do porównania wyników nauczania w zależności
od stopnia rozbudowania i sposobu wykorzystywania w procesie szkoleniowym profilu
ucznia.
4 Moduły dialogowe w TeleEduTM
Więcej informacji na temat tworzenia w TeleEduTM inteligentnych systemów uczących
znajdzie czytelnik w artykułach [4], [5], teraz skupimy się głównie na modułach
dialogowych. Jeśli chcemy w TeleEduTM tworzyć takie moduły, musimy przede wszystkim
posłużyć się testami.
Prowadzenie dialogu w języku naturalnym umożliwiają nam w testach dwa mechanizmy:
ƒ pytania typu fill in blank wraz z odpowiednim systemem słów kluczowych,
oraz
ƒ specjalna strategia zadawania pytań – tzw. pytania powiązane logicznie.
9
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Po wybranych fragmentach dialogu realizowanych przez test można w TeleEduTM tworzyć
(wirtualnie bądź realnie) bazę faktów, w której gromadzone są informacje istotne dla profilu
kursanta, przydatne w danym e-kursie. Ta baza faktów tworzona jest za pomocą mechanizmu
kompetencji (patrz [6]) i ma charakter wirtualny. Może być realna wtedy, gdy zdecydujemy,
aby specjalnie wybrane wierzchołki drzewa e-kursu (jednostki szkoleniowe) spełniały rolę pól
danych.
Zestaw atrybutów (cech) profilu kursanta, to podstawowy wyznacznik działania modułów
dialogowych danego kursu. Ustalając bowiem zestaw atrybutów powinniśmy zadbać o to, aby
w ramach dialogu, jeśli zajdzie taka potrzeba, można było nadać tym atrybutom odpowiednie
wartości.
Atrybuty można w zasadzie podzielić na trzy różne kategorie. Pierwsza kategoria to
predyspozycje psychologiczne. Druga kategoria to aktualny stan wiedzy z zakresu dziedziny
szkolenia oraz wiedzy ogólnej. Trzecia kategoria to preferencje, świadome wybory, postulaty,
dane osobowe i organizacyjne.
Jeśli na przykład e-kurs jest przeznaczony dla studentów historii i dotyczy historii Europy, to
fragment zestawu atrybutów tworzonego profilu i ich przykładowych wartości mógłby być
następujący:
ATRYBUTY PROFILU
Preferowany styl uczenia się
Styl myślenia
Samodzielność
Ocena stanu wiedzy z zakresu historii powszechnej
Ocena stanu wiedzy z zakresu historii Europy
Kategoria najczęstszych błędów
Poznane osobiście kraje europejskie
Znajomość języków obcych (bierna)
Dodatkowe kierunki studiów
Ulubiony temat historyczny
Wady wzroku
Hobby
WARTOŚCI ATRYBUTÓW
wzrokowy
analityczny
duża
5
3
datowanie wydarzeń
Włochy, Francja
francuski, angielski
architektura
historia Francji
słabowidzenie
brak
Tabela 1. Fragment profilu kursanta. Odcieniami szarości zaznaczono różne kategorie
atrybutów.
Jest widoczne, że ta przykładowa tabela profilu kursanta ułatwiłaby dobranie adekwatnej
ścieżki edukacyjnej. Na przykład, gdy kursant nie zna języka niemieckiego trzeba, przy
prezentowaniu treści źródłowych materiałów w języku niemieckim dotyczących II wojny
światowej, zadbać o ich tłumaczenie.
10
Wojciech Przyłuski, Wykorzystanie idei chatbotów …
Z drugiej strony tabela ta stanowi dobry punkt wyjścia do zadawania kursantowi dalszych
precyzujących jego profil pytań. Nasuwa się na przykład pytanie związane z ulubionym
tematem historycznym, które precyzowałoby aspekty historii Francji szczególnie fascynujące
kursanta.
Przygotowując szkolenie jego twórcy projektują wirtualną (wejściową, nadmiarową)
strukturę profilu kursanta. Zawiera ona wszystkie możliwe atrybuty, które mogą ich
zainteresować. W myśl zasady, że warto uzyskać tylko takie informacje o kursancie, które
można wykorzystać przy dobieraniu dla niego najlepszej ścieżki edukacyjnej. Tabela 2
pokazuje fragment takiej nadmiarowej struktury.
ATRYBUTY PROFILU
Ulubiony temat historyczny
brak
historia Francji
prezentacja
Marsylianki
prezentacja
Luwru
prezentacja
napoleonianów
historia Niemiec
historia Włoch
powstanie Unii Europejskiej
Wady wzroku
brak
daltonizm
niedowidzenie
Hobby
brak
malarstwo
batalistyczne
historyczne
inne
fotografia
numizmatyka
filatelistyka
WARTOŚCI ATRYBUTÓW
historia Francji
<nieokreślone>
tak
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
niedowidzenie
nie
<nieokreślone>
tak
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
<nieokreślone>
Tabela 2. Fragment (częściowo wypełnionej) wejściowej struktury profilu kursanta
W trakcie szkolenia, w ramach modułów dialogowych, struktura profilu kursanta jest
stopniowo zapełniana treścią (wartościami atrybutów). W zależności od przebiegu tego
11
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
dialogu może się jednak okazać, że pewne fragmenty struktury przestają twórców szkolenia
interesować. Na przykład, jeśli atrybut <Hobby> uzyska wartość <brak>, wtedy
doprecyzowanie rodzajów hobby nie ma już sensu i ten przygotowany fragment profilu (jeśli
był zaprojektowany) pozostanie niewykorzystany (wartość: <nieokreślone>). W ten sposób
wypełniony treścią będzie na ogół jedynie pewien podzbiór struktury wejściowej profilu
kursanta.
To zapełnianie treścią struktury profilu kursanta może się odbywać także w inny sposób.
W modułach dydaktycznych systemu uczącego mogą zostać umieszczone lokalne systemy
eksperckie (rozumiane tu, jako specyficzne systemy wspomagania podejmowania decyzji),
których głównym celem jest dobór najlepszej ścieżki szkoleniowej. Dobór tych ścieżek
poprzedza analiza aktualnego profilu kursanta i modyfikacja tego profilu w myśl reguł
wnioskowania (reguł produkcji) danego systemu eksperckiego. Działanie takich reguł będzie
przedstawione przy omawianiu przykładu dotyczącego tworzenia profilu kursanta.
Modyfikacja profilu obejmować może zarówno zmianę wartości pewnych atrybutów jak
i nadanie wartości dotychczas niewykorzystywanym atrybutom. Możliwość wbudowywania
w e-kursy systemów eksperckich, czyni z TeleEduTM wyjątkowo wyrafinowane narzędzie
do tworzenia inteligentnych szkoleń. Więcej informacji na ten temat wraz z opisem
przykładowego systemu eksperckiego „Czworokąty” znajdzie czytelnik w artykule [5].
Powróćmy teraz do przebiegu dialogu w języku naturalnym. Idea takiego dialogu polega
na tym, że tworzymy pytanie umożliwiające swobodną odpowiedź kursantowi. Z pytaniem
wiążemy układ (listę zestawów) słów kluczowych, który służy do analizy wypowiedzi
kursanta. W wyniku tej analizy próbę identyfikacji sensu odpowiedzi kursanta uznajemy:
ƒ za pomyślną i zgodnie z tym sensem dobierane jest kolejne pytanie odpowiednio
powiązane logicznie pogłębiające wątek dialogu,
albo
ƒ za niepomyślną i wtedy zwracamy się do kursanta z prośbą o zmianę formy swojej
wypowiedzi.
Metoda słów kluczowych wydaje się wystarczająca, choćby z tego względu, że w konkretnym
e-kursie zakres prowadzenia dialogu jest ograniczony np. przez tematykę kursu. Ponadto
inicjatywa w prowadzeniu dialogu jest po stronie programu wykonawczego. Tak więc
wszelkie dygresje kursanta możemy po prostu zignorować. Tu między innymi widać różnicę
pomiędzy klasycznymi chatbotami, a opisywanymi tu modułami dialogowymi. W przypadku
chatbotów wszelkie dygresje rozmówcy warto starannie analizować, aby we właściwym
momencie wykorzystać je umiejętnie w celu podtrzymania dialogu. W przypadku modułów
dialogowych nie możemy sobie pozwolić na taki luksus, bowiem celem nie jest tu dialog sam
w sobie, ale zdobycie konkretnych przydatnych w procesie nauczania informacji.
12
Wojciech Przyłuski, Wykorzystanie idei chatbotów …
5 Przykład tworzenia profilu
Przedstawimy teraz rozważania dotyczące tworzenia w TeleEduTM pewnego fragmentu
profilu kursanta. Postaramy się przy tym ograniczyć do minimum szczegóły techniczne i tam,
gdzie to możliwe, wprowadzić tylko poglądowe opisy.
Załóżmy, że chcemy na potrzeby budowanego profilu kursanta uzyskać informację o jego
biernej znajomości języków obcych. Interesuje nas przy tym jedynie określona pula tych
języków, bowiem tylko w zakresie tej puli mamy przygotowane wielojęzykowe materiały
szkoleniowe. Niech ta pula obejmuje trzy języki: angielski, francuski i niemiecki. Omówimy
dwa rozwiązania.
Pierwsze rozwiązanie
Najprostszym rozwiązaniem byłoby zadanie kursantowi pytania wielokrotnego wyboru np.
takiego:
Pytanie:
Zaznacz te języki, w których swobodnie czytasz oraz rozumiesz czytany tekst
1.
Angielski
2.
Francuski
3.
Niemiecki
Punktacja:
ƒ za zaznaczenie wszystkich opcji - 7 punktów,
ƒ za zaznaczenie opcji 1 i 2 - 6 punktów,
ƒ za zaznaczenie opcji 2 i 3 - 5 punktów,
ƒ za zaznaczenie opcji 1 i 3 - 4 punkty,
ƒ za zaznaczenie opcji 3 - 3 punkty,
ƒ za zaznaczenie opcji 2 - 2 punkty,
ƒ za zaznaczenie opcji 1 - 1 punkty,
ƒ za niezaznaczenie żadnej opcji – 0 punktów.
Punkty zdobyte przez kursanta za ten test z jednym pytaniem jednoznacznie określają
interesujące nas dane o znajomości języków. Na przykład 6 punktów oznacza wartość
atrybutu językowego identyczną z podaną wcześniej w tabeli 1. W tym wypadku wielkości
liczb przyznanych punktów za poszczególne odpowiedzi kursanta nie mają znaczenia,
bowiem służą one jedynie do rozróżnienia między sobą tych odpowiedzi.
Drugie rozwiązanie
Jeśli chcemy uzyskać informację dotyczącą znajomości języków, jako efekt dialogu
prowadzonego w języku naturalnym, możemy postąpić następująco.
Zadajemy kursantowi pytanie typu fill in blank (umożliwiające swobodną wypowiedź
pisemną kursanta):
13
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Pytanie:
Napisz, w których językach (angielski, francuski, niemiecki) swobodnie czytasz
oraz rozumiesz czytany tekst.
W TeleEduTM oceniając to pytanie mamy możliwość przyporządkowania mu całej listy
możliwych (potencjalnych) odpowiedzi. Każda z odpowiedzi z tej listy zawiera pewien układ
oczekiwanych słów kluczowych oraz wskaźnik liczbowy mówiący, ile słów z układu musi
w danej odpowiedzi wystąpić. Przykładowo lista taka może być postaci:
%angielsk%francusk%niemieck%%3%
%angielsk%francusk%%2%
%angielsk%niemieck%%2%
%francusk%niemieck%%2%
%angielsk%
%francusk%
%niemieck%
Pozostałe przypadki
Znaki % oddzielają słowa kluczowe oraz parametry liczbowe. Używamy przy tym, jako słów
kluczowych, tematów wyrazów np. „francusk”, ponieważ spodziewać się możemy
odpowiedzi typu: Dobrze czytam po francusku, albo Znam biernie język francuski.
Po udzieleniu odpowiedzi przez kursanta system wykonawczy próbuje dopasować do niej
kolejno odpowiedzi z przedstawionej listy. Niedopasowanie kolejnych siedmiu pozycji
oznacza, że dopasowana jest ósma opcja „Pozostałe przypadki”, czyli uznajemy, że kursant
nie zna biernie żadnego z wymienionych języków. Natomiast dopasowanie odpowiedzi
sugeruje poprawne zinterpretowanie odpowiedzi kursanta, ale tylko z pewnym
prawdopodobieństwem. Prawdopodobieństwo prawidłowej interpretacji wypowiedzi kursanta
zależy od stopnia komplikacji stosowanych układów słów kluczowych.
W przedstawionym tu prostym przykładzie prawdopodobieństwo to nie jest zbyt duże.
Przecież bardzo możliwa jest odpowiedź kursanta typu:
Nie znam języka francuskiego ani angielskiego, natomiast trzeci z wymienionych znam
znakomicie.
Taka odpowiedź kursanta wprowadzi w błąd system wykonawczy. Dlatego, aby mieć
całkowitą pewność odnośnie przyjętej interpretacji odpowiedzi, wiążemy teraz z naszym
pytaniem cały układ kolejnych pytań w ten sposób, że z każdą z potencjalnych odpowiedzi
wiążemy odpowiadające jej kolejne pytanie dialogu.
14
Wojciech Przyłuski, Wykorzystanie idei chatbotów …
Na przykład z odpowiedzią:
%angielsk%francusk%%2%
możemy związać pytanie jednokrotnego wyboru:
Pytanie:
Przyjmuję zatem, że znasz biernie język angielski i francuski? Czy to potwierdzasz?
Tak
Nie
Jeśli kursant wybierze pierwszą opcję, można uznać fragment dialogu dotyczący informacji
językowej za zakończony. Natomiast wybór opcji drugiej albo niewybranie żadnej z nich
interpretujemy, jako brak zgody kursanta na przedstawioną interpretację jego stanowiska.
Prezentujemy kursantowi komentarz np. postaci:
Widocznie źle Cię zrozumiałem. Bardzo proszę odpowiedz ponownie na pytanie dotyczące
języków, ale spróbuj inaczej sformułować swoją wypowiedź.
Następnie uruchamiamy mechanizm pętli, czyli powracamy ponownie do pierwszego
głównego pytania tego fragmentu dialogowego.
Dalsze rozbudowywanie profilu
Zarysowany powyżej układ pytań może odgrywać rolę małego modułu dialogowego. Można
wyobrazić sobie dalszą jego rozbudowę, gdy, przykładowo, wejściowa struktura profilu
kursanta przewiduje potrzebę obiektywizowanej oceny znajomości języków obcych.
Do każdego wątku dialogu, który kończy się deklaracją biernej znajomości jednego, dwu albo
trzech języków, dodajemy odpowiedni zestaw testów językowych. W ten sposób w części
językowej profilu kursanta pojawią się dodatkowo liczbowe oceny obiektywnie opisujące
stopień opanowania przez kursanta deklarowanych przez niego języków. Przy okazji również
uzyskujemy dodatkową informację o trafności samooceny kursanta w zakresie jego zdolności
językowych.
O tej ewentualnej rozbieżności pomiędzy samooceną, a oceną systemu dalej można
rozmawiać z kursantem i dociekać na przykład przyczyn tej rozbieżności. Pamiętajmy jednak,
że projektując szkolenie e-learningowe twórcy muszą zakładać pewien cel swoich działań
(dydaktyczny, ekonomiczny, marketingowy itp.). Nie jest raczej celem szkolenia samym
w sobie prowadzenie wielowątkowych dialogów z kursantem. Prowadzimy dialog w z góry
ograniczonym zakresie (wejściowy profil kursanta), aby uzyskać tylko te informacje, które
można wykorzystać dla zwiększenia efektywności procesu nauczania.
Jak już wspomnieliśmy, do rozbudowy profilu mogą przyczynić się reguły wnioskowania
systemów eksperckich z modułów dydaktycznych.
Jeśli na przykład wśród materiałów szkoleniowych naszego kursu mamy szczegółowe
opracowanie dotyczące genezy, historii i analizy tekstu hymnu francuskiego (Marsylianki),
wtedy w określonych warunkach możemy wybranym (odpowiednio przygotowanym)
15
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
kursantom ten materiał zaprezentować. W odpowiednim module dydaktycznym może zostać
umieszczony niewielki system ekspercki, a wśród reguł wnioskowania możemy na przykład
umieścić regułę, której schemat działania byłby następujący:
Jeśli
<Ulubiony temat historyczny> = <historia Francji> i
<Znajomość języków obcych (bierna)> =
<{angielski, francuski, niemiecki} albo
{angielski, francuski} albo
{francuski, niemiecki} albo
{francuski}> i
<Ocena znajomości języka francuskiego> >= 4
wtedy
<prezentacja Marsylianki> = <tak>
W efekcie działania tej reguły może się zdarzyć, że w profilu kursanta nieokreślony
dotychczas atrybut <prezentacja Marsylianki> uzyska wartość <tak>. Wtedy w odpowiednim
module dydaktycznym, analiza aktualnego profilu kursanta spowoduje dobranie ścieżki
szkoleniowej zawierającej szczegółowy wykład dotyczący hymnu francuskiego.
6 Repozytoria
W wielu rozwiązaniach e-learningowych pod koniec e-kursów ich twórcy umieszczają
ankiety, które służą do zebrania opinii kursanta np. na temat jakości szkolenia, czy stopnia
spełnienia oczekiwań z nim związanych. Twórcy szkoleń analizują później te informacje
i mogą na ich podstawie zmodyfikować swoje szkolenia tworząc ich kolejne wersje.
Zauważmy jednak, że z punktu widzenia kursanta, który ukończył już dany e-kurs, jest to
przysłowiowa „musztarda po obiedzie”.
Istnieje więc potrzeba modyfikowalności e-kursów w każdej z faz ich wykonywania.
W fazie początkowej, po uzyskaniu podstawowych informacji o kursancie (ankieta, moduł
dialogowy), można dobrać sensowną w danej chwili ścieżkę edukacyjną. W trakcie szkolenia
może się okazać (testy cząstkowe, moduły dialogowe), że przyjęta ścieżka wymaga
odpowiedniej korekty. Zaś na zakończenie szkolenia (testy końcowe, moduły dialogowe)
może się okazać, że przyjęta koncepcja nauczania nie spełniła swojej roli i warto powtórzyć
w innej wersji fragmenty czy może nawet cały proces szkoleniowy.
Jeśli konieczna jest modyfikacja e-kursu, to powstaje pytanie, gdzie należy przechowywać
alternatywne zasoby szkoleniowe?
Jednym z rozwiązań, które warto tu wskazać, jest idea tworzenia Obiektów Wiedzy
wielokrotnego użycia – RLO (Reusable Learning Objects), które przechowywane
w odpowiednich bibliotekach (zwanych repozytoriami) mogłyby służyć, jako „cegiełki”
do budowy i modyfikacji różnorodnych kursów. Powstaje tu problem właściwego opisu tych
obiektów, który umożliwi łatwe ich składanie w większą całość. Ciekawy opis struktury
16
Wojciech Przyłuski, Wykorzystanie idei chatbotów …
repozytorium, która pozwala na tworzenie kursów spełniających indywidualne preferencje
uczących się, znajdzie czytelnik w artykule [7]. Głównym celem repozytorium jest ułatwienie
twórcom szkoleń budowania całkowicie nowych kursów. Repozytorium daje im wygodę
polegającą na tym, że nie muszą budowy swojego e-kursu „zaczynać od zera”. Repozytorium
to baza różnorodnych zasobów edukacyjnych, z których można wybierać elementy, służące
budowie i modyfikacji już istniejących gotowych kursów.
Weźmy pod uwagę proces tworzenia e-kursu w środowisku TeleEduTM. Twórcy e-kursu
przygotowując materiały szkoleniowe opracowują ich różne wersje, mając na uwadze różne
metody dydaktyczne oraz wejściową (nadmiarową) strukturę profilu kursanta.
W newralgicznych miejscach e-kursu umieszczają moduły dialogowe, które wpływają
na zmianę (zapełnianie) tego profilu, a w konsekwencji na tok nauczania. Moduły dialogowe
są więc rodzajem czujników kontrolujących „stan pacjenta”, którym w tym przypadku jest
kursant.
W miarę postępu procesu nauczania w danym e-kursie, system wykonawczy „mądrzeje”
modyfikując i zapełniając profil kursanta. Mają więc szansę zadziałać pewne reguły, których
przesłanki wcześniej nie były spełnione. Tak więc, im bardziej proces szkolenia zbliża się
do końca, tym bardziej rosną możliwości jego innej lepszej realizacji. W tym momencie
w TeleEduTM można zastosować następujące rozwiązanie. Po wejściu szkolenia w fazę
końcową można uruchomić specjalne moduły dialogowe i dydaktyczne, w których dokona się
m.in.:
ƒ oceny stanu wiedzy kursanta,
ƒ oceny stopnia satysfakcji kursanta z dotychczasowego przebiegu szkolenia,
ƒ oceny zakresu możliwych modyfikacji procesu nauczania,
ƒ rozpoznania preferencji kursanta w zakresie kontynuowania danego szkolenia.
W efekcie możliwa jest na przykład faza kontynuacji szkolenia poprzez prezentację
odpowiednich materiałów uzupełniających albo wręcz poprzez powtórzenie całego szkolenia.
Ta ewentualna powtórka odbywałaby się już w innej sytuacji niż poprzednio, ponieważ inny
jest aktualny profil kursanta.
Ktoś mógłby zauważyć, że taki kurs mógłby nigdy się nie skończyć, ale tak nie jest, ponieważ
barierę stanowi skończona i niezmienna wejściowa struktura profilu kursanta.
Porównując to rozwiązanie z wcześniej opisaną ideą repozytorium, można zauważyć,
że w TeleEduTM repozytorium jest „zaszyte” w samym e-kursie. Przy czym jest to
repozytorium dotyczące tylko wąskiego zakresu wiedzy związanej z tematyką konkretnego
szkolenia. Ponadto „cegiełkami” wiedzy są w tym wypadku dość duże obiekty, a mianowicie
ścieżki edukacyjne.
17
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
7 Podsumowanie
Na zakończenie, w związku z przedstawionym tu w zarysie, realizowanym w TeleEduTM
procesem nauczania, warto sformułować odnośnie tego środowiska trzy postulaty.
Pierwszy z nich wiąże się z faktem, że profil jest strukturą, którą można wykorzystać
tylko w ramach pojedynczej sesji szkoleniowej danego kursanta. Sesja szkoleniowa związana
jest z udostępnieniem danemu kursantowi konkretnego szkolenia na platformie. Każde nowe
otwarcie tego szkolenia nawet po dłuższej przerwie, to ta sama sesja szkoleniowa.
Jeśli jednak ten sam kursant otworzy na platformie inne szkolenie, to jego profil jest
dla systemu wykonawczego zupełnie nieznany. Wszystkie bowiem informacje z profilu
kursanta zebrane w innym kursie, które być może byłyby ważne również dla tego nowego
szkolenia, są niedostępne. Jednym z kierunków rozwoju TeleEduTM jest stworzenie powiązań
profilu kursanta z platformą, aby w ten sposób nie wiązać struktury profilu jedynie
z pojedynczą sesją szkoleniową.
Drugi postulat (mniej związany z poruszanymi w tym artykule zagadnieniami)
dotyczy autokorekty szkoleń, czyli wbudowanego w szkolenie mechanizmu, który
automatycznie je modyfikuje wykorzystując doświadczenia zebrane podczas sesji
szkoleniowych. W tej chwili wszelkie autokorekty działania systemu wykonawczego
związane z procesem nauczania dotyczą jednej konkretnej sesji szkoleniowej. Są więc one
oczywiście tymczasowe. Warto pomyśleć o ich trwałej modyfikacji, która następowałaby
w wyniku analizy wielu sesji szkoleniowych przeprowadzonych dla większej grupy
użytkowników.
Trzeci postulat - to wzbogacenie środowiska TeleEduTM e-Learning Suite o
repozytorium. I tym samym częściowe przynajmniej odciążenie poszczególnych e-kursów od
wielu alternatywnych materiałów szkoleniowych.
Realizacja tych postulatów zmieniłaby nieco „filozofię” działania TeleEduTM. Techniki
sztucznej inteligencji, które do tej pory związane były tylko z poszczególnymi kursami teraz
pojawiłyby się również na poziomie zarządzającej kursami platformy.
Bibliografia
[1]
Jolanta Brzostek-Pawłowska – E-learning 2008: Problemy i trendy w zdalnym nauczaniu,
technologiach i standardach. „Prace Naukowo-Badawcze Instytutu Maszyn Matematycznych”
z serii ABC.IT zeszytów e-learningowych, Zeszyt nr 2/2008 (10).
[2] Andrzej Abramowicz - Porównanie platform utworzonych na bazie modeli SCORM i IMS QTI
w aspekcie realizacji adaptowalnych e-kursów: Moodle CMS vs. TeleEduTM LMS.
„Elektronika” nr 12/2008, ss. 154-158.
18
Wojciech Przyłuski, Wykorzystanie idei chatbotów …
[3] Zając M., Wójcik K.: „Wykorzystanie technik sztucznej inteligencji do indywidualizacji procesu
nauczania”. „Informatyka Teoretyczna i Stosowana”, nr 4, 2003.
[4] Wojciech Przyłuski - „Wirtualny nauczyciel poszukiwany, czyli dlaczego warto korzystać
z TeleEdu.” („Prace Naukowo-Badawcze Instytutu Maszyn Matematycznych” z serii ABC.IT
zeszytów e-learningowych, Zeszyt nr 2/2007(8) )
[5] Wojciech Przyłuski - „TeleEdu – krok w kierunku sztucznej inteligencji (kapsuła edukacyjna:
repozytorium i e-kurs ekspertowy).” („Prace Naukowo-Badawcze Instytutu Maszyn
Matematycznych”
z
serii
ABC.IT
zeszytów
e-learningowych,
Zeszyt nr 2/2006(6) )
[6] Wojciech Przyłuski – „Inteligentne szkolenia i testy w środowisku e-learningowym TeleEduTM „
Monografia. Warszawa 2008, IMM.
[7] Zając M.: „Środowisko tworzenia personalizowanych kursów online – repozytorium obiektów
wiedzy”. „E-mentor”, nr 1, 2009.
19
MONIKA BISKUPSKA
Instytut Maszyn Matematycznych, Warszawa
Standardy metadanych
w zastosowaniach rozproszonych
repozytoriów
Metadata standards in distributed repositories
Streszczenie
Każde repozytorium dowolnych materiałów, nie tylko e-learningowych, pracuje
z opisami przechowywanych danych. By repozytoria te były chociażby w minimalny sposób
interoperacyjne, muszą zachowywać standardy wymiany informacji na temat danych, którymi
dysponują. Istnieje kilka szeroko rozpowszechnionych standardów metadanych, służących do
opisu różnego typu materiałów. Twórca repozytorium lub meta-wyszukiwarki (systemu
integrującego kilka repozytoriów) staje przed problemem synchronizacji tych standardów, zaś
twórca treści boryka się z zadaniem uzupełnienia rekordu metadanych, wymaganych przez
repozytorium.
Artykuł jest rozwinięciem tematu zaznaczonego w poprzednim artykule autorki
(ABC.IT nr 10) i skupia się na problemach kompatybilności metadanych pochodzących
z różnych źródeł oraz rozważa możliwości i sposoby przygotowania maksymalnie
wyczerpującego zestawu metadanych na potrzeby różnych kontekstów, w których może być
umieszczona treść.
Abstract
Every repository containing any materials, not only e-learning courses, uses
descriptions of contained data. For the repository to maintain some degree of interoperability
it has to adhere to standards concerning exchange of information on available materials. There
are a few recognized standards for describing various data types. Creator of the repository, or
a meta-search engine (a system for integration of more than one repository) faces the problem
of synchronization of those standards. On the other hand, the content author has to fill the
metadata records needed by repository.
This paper expands the subject briefly noted in a previous paper of the author (ABC.IT
#10) and concerns problems of compatibility of metadata from various sources and puts in
consideration methods and opportunities to create a wide, robust metadata set for various
contexts of e-learning content.
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
1 Wstęp – kto korzysta z metadanych?
Metadane to informacje opisujące obiekty treści. W kontekście zdalnego nauczania
przeważnie zakłada się, że te obiekty treści, to kursy e-learningowe. Inne możliwe typy obiektów stosowane w zdalnym nauczaniu to cyfrowe książki, artykuły, linki i inne bardziej heterogeniczne materiały, zawierające ogólnie pojętą wiedzę. By mogły być stosowane przez
szersze grono niż tylko autor i jego bezpośredni współpracownicy, wszystkie materiały
służące do nauczania muszą być dokładnie opisane w sposób umożliwiający ich odnalezienie
i prawidłowe użycie. Do tego właśnie służą meta dane - informacje opisujące informacje.
Podstawowym celem wykorzystania metadanych jest umożliwienie wyszukania interesującego materiału. Materiały te przechowywane są w różnych zasobnikach w sieci – m.in.
w repozytoriach e-learningowych, na platformach LMS czy w katalogach bibliotek
cyfrowych. Zasobniki takie najczęściej udostępniają mechanizmy wyszukiwania wśród
własnych zasobów – można odnaleźć moduł kursu w repozytorium, kurs na platformie LMS
czy książkę w bibliotece. Problem pojawia się, gdy zadaniem jest odnaleźć możliwie wiele
materiałów o zadanych parametrach, w możliwie wielu zasobnikach danych.
Do zautomatyzowania takiego procesu wymagana jest współpraca, czyli interoperacyjność
repozytoriów, platform, bibliotek i innych źródeł danych. Może ona być realizowana przy
pomocy zewnętrznego narzędzia – meta-wyszukiwarki lub harvestera metadanych (serwisu
periodycznie zbierającego metadane ze znanych sobie źródeł treści), lub przy pomocy
wewnętrznego modułu repozytorium. Narzędzia te komunikują się z różnymi źródłami
danych i przeprowadzają operacje na metadanych.
Operację wyszukiwania w zdalnym źródle można przeprowadzić na dwa sposoby:
ƒ korzystając ze zgromadzonych lokalnie metadanych pobranych wcześniej ze źródła,
jak działają harvestery metadanych;
ƒ wykorzystując mechanizm wyszukiwania natywny dla danego źródła, jak działają
meta-wyszukiwarki.
Niezależnie od sposobu przeprowadzania tej operacji, w pewnym momencie zawsze pojawia
się zestaw metadanych wynikowych, które należy przedstawić w formacie źródłowym.
I tu pojawia się problem.
2 Ramy, w które trzeba się wpasować – światowe
standardy metadanych
Repozytoria danych mogą opisywać przechowywane obiekty na różne sposoby. Istnieje
kilka światowych standardów metadanych. W zależności od zastosowania repozytorium, od
typu przechowywanych obiektów i od potrzeb ich twórców, wchodzą w rachubę różne
standardy.
22
Monika Biskupska, Standardy metadanych …
2.1 IEEE LOM / IMS Learning Resources Meta-data, czyli co
mówi SCORM
W przypadku treści e-learningowych najpopularniejszym formatem danych jest
SCORM1. Standard SCORM przewiduje sekcję metadanych w ramach manifestu, podstawowego pliku opisującego materiał e-learningowy. Co więcej, taka sekcja metadanych może być
dodana nie tylko do materiału, jako całości (kurs e-learningowy), ale do dowolnej jego składowej (lekcja w ramach kursu). Ponieważ struktura kursu SCORMowego jest hierarchiczna,
a metadanymi można opisać dowolny element tej hierarchii, jest to bardzo potężne narzędzie
szczegółowego opisu materiałów.
W specyfikacji, na której bazuje SCORM, czyli IMS2 CP3, przy opisie sekcji
metadanych można znaleźć sformułowanie: „Implementers are free to choose from any of the
meta-data elements defined in the IMS Meta-Data specification or other meta-data
standards” („Osoby implementujące mogą wybrać dowolne elementy zdefiniowane
w specyfikacji IMS Meta-Data, albo dowolnego innego standardu metadanych”). Oznacza to
pozostawienie swobody wyboru standardu metadanych, ale ze wskazaniem na standard IMS
LRM4, natomiast sekcja metadanych w specyfikacji SCORM bazuje na standardzie IEEE5
1484.12.1-2002 Learning Object Metadata (IEEE LOM). Kapsuły SCORM muszą
zachowywać zgodność zapisu metadanych ze standardem IEEE LOM, jednak mogą
dodatkowo zawierać metadane w dowolnym innym formacie. Standard IMS LRM jest bardzo
mocno powiązany z IEEE LOM (jest jego rozszerzeniem / implementacją).
2.1.1 Standard IEEE LOM
Standard IEEE LOM wyróżnia dziewięć kategorii, na które dzieli przechowywane informacje:
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
General – dane ogólne na temat opisywanego obiektu;
LifeCycle – informacje dotyczące powstania obiektu i jego obecnego statusu;
Meta-metadata – opisy dotyczące samych metadanych;
Technical – informacje dotyczące wymagań technicznych obiektu;
Educational – klasyfikacja edukacyjna i pedagogiczna obiektu;
Rights – informacje dotyczące praw autorskich i warunków użycia treści;
Relation – informacje dotyczące innych obiektów i relacji z nimi;
Annotation – komentarze na temat obiektu;
Classification – pozycja obiektu w słownikach klasyfikacji.
1
SCORM, Sharable Content Object Reference Model, http://www.adlnet.org/Technologies/SCORM
IMS, Instructional Management System, Global Learning Consortium, http://www.imsglobal.org/
3
IMS CP, IMS Content Packaging, http://www.imsglobal.org/content/packaging
4
IMS LRM, IMS Learning Resource Meta-data, http://www.imsglobal.org/metadata
5
IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers, http://www.ieee.org/portal/site
2
23
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Każda z tych dziewięciu kategorii zawiera przypisane sobie informacje, często zgrupowane jeszcze w podkategorie lub podzielone na drobniejsze elementy składowe. Wedle specyfikacji, każda zawarta w metadanych informacja jest opcjonalna. Oznacza to, że twórca
może wybrać z oferowanej listy pól tylko te, które go interesują, i opisać obiekt w sposób
najbardziej mu odpowiadający.
W naturalny sposób hierarchia ta odzwierciedla się w nakazanym przez standard zapisie
metadanych w postaci plików XMLowych.
2.1.2 IEEE LOM w SCORMie
W specyfikacji SCROM pozycja „metadane” pojawia się przy kilku typach obiektów:
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
manifest – metadane umieszczone tutaj opisują cały pakiet SCORM;
organization – metadane dotyczą jednej organizacji („drzewa kursu”);
item – metadane dotyczą jednej lekcji lub zbioru lekcji – elementy typu item można
dowolnie w sobie zagnieżdżać, grupując jednostki szkoleniowe i opatrując je
metadanymi na dowolnym poziomie;
resource – metadane dotyczą zasobu;
file – metadane dotyczą konkretnego pliku zasobu dołączonego do kursu.
Wszystkie klucze dotyczące metadanych mają podobną strukturę. Mogą zawierać albo
odniesienie do zewnętrznego pliku zawierającego poprawnie skonstruowane metadane, albo
bezpośrednio te metadane (inline metadata).
Jedynie klucz metadanych dotyczący całego manifestu jest obowiązkowy dla pakietu
SCORM. Dodatkowo, klucz ten musi zawierać dwa wyróżnione klucze identyfikujące
manifest jako część pakietu SCORM (<schema>ADL
SCORM</schema>
i <schemaversion>2004 3rd Edition</schemaversion>), a pozostałe klucze
bezpośrednio wynikające z IEEE LOM są, jak mówi specyfikacja LOM, opcjonalne.
2.2 Interoperacyjność i Dublin Core, czyli co wymuszają
z zewnątrz?
Poprawnie opisane kapsuły SCORM w dobie e-learningu 2.0 to jednak nie wszystko.
By zapewnić możliwie szeroki wachlarz elementów szkoleniowych, obecnie panuje tendencja
nazywania dowolnego materiału cyfrowego treścią dla nauczania zdalnego. Wszystkie zbiory
danych, które można wykorzystać do zdalnego nauczania, powinny być interoperacyjne
i umożliwiać nauczycielom i słuchaczom dostęp do treści szkoleniowych. W ten sposób repozytorium lub platforma e-learningowa stają się jedynie fragmentem większej sieci dostawców
danych, która to sieć musi współpracować ze sobą przynajmniej za pośrednictwem wyspecjalizowanych serwisów integracyjnych (metawyszukiwarek i harvesterów metadanych).
W efekcie metadane w standardzie IEEE LOM, wprawdzie bardzo wyczerpujące i bogate,
stają się kompletnie nieprzydatne przy wymianie informacji ze światem zewnętrznym.
Największym zbiorem cyfrowych materiałów służących nauczaniu są biblioteki cyfrowe.
Podstawowym formatem metadanych wykorzystywanym przez polskie biblioteki cyfrowe
24
Monika Biskupska, Standardy metadanych …
spięte systemem dLibra6 jest Dublin Core7 (standard ISO 15836, standard NISO Z39.852007).
2.2.1 Dublin Core
W przeciwieństwie do standardu IEEE, standard Dublin Core służy do opisu
dowolnych zasobów cyfrowych. Również inaczej niż LOM, Dublin Core nie musi być
zapisywany jako XML, jednak jest to najczęściej spotykany format wymiany danych (XML
lub RDF/XML).
W swojej podstawowej wersji, Dublin Core wyróżnia piętnaście cech obiektu:
ƒ title – tytuł zasobu;
ƒ creator – twórca zasobu;
ƒ subject – temat zasobu, sugerowane tu jest umieszczanie słów kluczowych lub
wartości z zamkniętego słownika (nie zdefiniowanego w ramach standardu);
ƒ description – opis zasobu;
ƒ publisher – osoba lub instytucja udostępniająca zasób;
ƒ contributor – inne niż creator osoby lub instytucje biorące udział w procesie tworzenia zasobu;
ƒ date – data skojarzona z zasobem, o dowolnej dokładności;
ƒ type – typ lub gatunek zasobu, tu również sugeruje się wykorzystanie zamkniętych
słowników jak DCMI Type Vocabulary;
ƒ format – fizyczny format zasobu, czy to typ pliku, czy też na przykład wymiary, tu
również sugeruje się wykorzystanie zamkniętych słowników jak MIME;
ƒ identifier – łańcuch znaków pozwalający jednoznacznie zidentyfikować obiekt
w zadanym kontekście;
ƒ source – obiekt macierzysty, którego bieżący zasób jest potomkiem, częścią lub jest
z nim w innej relacji podrzędnej;
ƒ language – język zasobu, sugerowane jest użycie zamkniętego słownika jak RFC
4646;
ƒ relation – obiekt, z którym bieżący zasób jest w relacji zależności;
ƒ coverage – przestrzenny lub czasowy zasięg zasobu;
ƒ rights – informacja o osobie lub instytucji posiadającej prawa do zasobu.
Wszystkie te cechy mogą wystąpić w metadanych zasobu zero lub więcej razy, co między
innymi oznacza, że są opcjonalne.
6
7
dLibra, Digital Library Framework, http://dlibra.psnc.pl/
Dublin Core Metadata Initiative, http://dublincore.org/
25
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
2.2.2 OAI-PMH
Metadane w formacie Dublin Core, z powodu swojej ogólności, braku dostosowania
do potrzeb materiałów e-learningowych oraz mniejszej niż IEEE LOM możliwości zawarcia
informacji, nie byłyby niezbędne w świecie nauczania zdalnego złożonego tylko kapsuł
SCORM. Stanowią one jednak podstawowe narzędzie opisu zasobów w zbiorach danych
zgodnych z OAI-PMH8, do których należą między innymi biblioteki cyfrowe.
OAI-PMH to standard Open Archives Initiative, organizacji zajmującej się tworzeniem standardów treści cyfrowych. Został stworzony z myślą wyłącznie o przeszukiwaniu metadanych
składowanych w zgodnych z tym standardem repozytoriach. Zakłada on komunikację przez
standardowy protokół HTTP, za pomocą listy słów kluczowych i parametrów określających
żądaną funkcjonalność:
ƒ GetRecord – pobierz metadane konkretnego obiektu;
ƒ Identify – zidentyfikuj repozytorium;
ƒ ListIdentifiers / ListRecords – podaj listę identyfikatorów / rekordów;
ƒ ListMetadataFormats – podaj listę wspieranych formatów metadanych – i tu właśnie
obowiązkowo występuje Dublin Core;
ƒ ListSets – podaj listę kategorii, po których można zawężać wyszukiwanie.
Standard ten bazuje na architekturze klient-serwer, gdzie istnieje centralna wyszukiwarka
i seria odpowiadających na jej pytania klientów. By system ten działał efektywnie, wymagane
jest zarejestrowanie repozytorium w centralnej bazie.
2.3 Problemy komunikacji
Standardy metadanych dają się konwertować między sobą. Repozytorium obiektów
e-learningowych może wykorzystać ten fakt, pozwalając na dodawanie obiektów (lub linków)
opisanych metadanymi w różnym standardzie, a potem np. automatycznie konwertować je do
swojego preferowanego standardu. Składowane metadane wykorzystywane są do przeszukiwania zasobów repozytoriów, więc preferowany standard metadanych jednoznacznie
definiuje możliwości wyszukiwarki.
Zakładając, że repozytorium obiektów e-learningowych służy jako metawyszukiwarka
zasobów szkoleniowych, musi ono przeprowadzać operacje na zewnętrznych zbiorach metadanych. Nawet zakładając, że zbiory te są w tym samym formacie, jaki jest natywny dla poszukującego repozytorium, należy pamiętać, że wszystkie informacje, jakie można zamieścić
w metadanych, są opcjonalne. Sprawia to, że jest bardzo wysokie prawdopodobieństwo, że
otrzymane z zewnętrznego źródła dane będą opisane w sposób niespójny z danymi z samego
repozytorium, albo z dowolnego innego zewnętrznego źródła.
W celu utrzymania interoperacyjności repozytorium, musi ono być wyposażone
w metody obsługi metadanych w formacie IEEE LOM (ponieważ trudno zrezygnować
z podstawowej metody opisu materiałów e-learningowych) oraz Dublin Core (w celu umożliwienia integracji ze źródłami danych zgodnymi z tym standardem). Dodatkowo, konwersja
pomiędzy tymi standardami powinna być automatyczna – co w wielu przypadkach jest nie-
8
OAI-PMH, Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting, http://www.openarchives.org/
26
Monika Biskupska, Standardy metadanych …
wykonalne. O ile konwersja z IEEE LOM na Dublin Core jest możliwa, chociaż ze stratami,
o tyle wypełnienie hierarchii LOMowej danymi pobranymi z formatu Dublin Core bez ingerencji człowieka jest praktycznie niemożliwe poza trywialnymi przypadkami (tytuł, autor,
opis itp.). Poza tym, repozytorium nie może zakładać istnienia konkretnej informacji
w zestawie metadanych, jako że wszystkie elementy są opcjonalne. Tak więc, nawet na
potrzeby interfejsu użytkownika, należy być przygotowanym na puste lub nieistniejące
elementy odpowiadające za tytuł czy opis zasobu.
2.3.1 Mapowanie Dublin Core – IEEE LOM
IMS Global w jednej z wersji swojej specyfikacji IMS LRM zaproponował
mapowanie elementów między Dublin Core a IEEE LOM, zauważając, że samo istnienie
takiego mapowania nie oznacza, że elementy są semantycznie lub strukturalnie sobie
odpowiadające.
Dublin Core
Title
Creator
IEEE LOM
General:Title
Lifecycle:Contribute, przy
Lifecycle:Contribute:Role = „Author”
Subject
Description
Publisher
General:Keywords
General:Description
Lifecycle:Contribute, przy
Lifecycle:Contribute:Role = „Publisher”
Contributor
Lifecycle:Contribute przy
Lifecycle:Contribute:Role wypełnionym
w inny sposób
Lifecycle:Contribute:Date przy
Lifecycle:Contribute:Role = “Publisher”
Educational:LearningResourceType
Technical:Format
General:CatalogEntry
Relation:Resource przy Relation.Kind =
“IsBasedOn”
General:Language
Date
Type
Format
Identifier
Source
Language
Relation
Coverage
Relation:Resource przy Relation.Kind
wypełnionym w inny sposób
General:Coverage
Rights
Rights:Description
Opis
Nazwa zasobu
Twórca lub organizacja odpowiedzialna za stworzenie merytorycznej treści zasobu
Temat zasobu
Opis zawartości zasobu
Osoba lub organizacja odpowiedzialna za udostępnienie zasobu
w jego obecnej formie
Inne osoby lub organizacje zaangażowane w proces tworzenia zasobu.
Data opublikowania zasobu
Typ zasobu
Format zasobu
Identyfikator zasobu
Zasób, z którego bieżący zasób się
wywodzi
Język zawartości merytorycznej
zasobu
Relacja zasobu z innymi zasobami
Zakres merytorycznej zawartości
zasobu
Informacje o zasadach dostępu do
zasobu
Tabela 1. Mapowanie między IEEE LOM a Dublin Core proponowane przez IMS
Źródło: IMS Learning Resource Meta-Data Best Practice and Implementation Guide, Version 1.2.1
Final Specification
27
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
3 Treści, którymi trzeba wypełnić ramy –
akwizycja metadanych.
Kursy e-learningowe tworzone są przez zespoły producenckie składające się ze specjalistów z różnych dziedzin. W skład takiego zespołu produkcyjnego najczęściej wchodzą:
ƒ ekspert dziedzinowy – specjalista z tematyki kursu, odpowiadający za zawartość
merytoryczną;
ƒ dydaktyk medialny – twórca scenariusza kursu oraz drzewa lekcji, odpowiadający za
przetworzenie wiedzy dostarczonej przez eksperta i doprowadzenie jej do
odpowiedniej postaci i struktury wynikającej ze specyfiki e-learningu oraz wymagań
stawianych produktowi końcowemu;
ƒ grafik – specjalista od multimediów, odpowiadający za materiały audio,
filmy/animacje i ilustracje treści kursu oraz za jego szeroko pojętą oprawę graficzną.
Zespół tego typu jest w stanie przygotować bogaty w treści, interesujący i estetyczny kurs.
Powinien on także być zaopatrzony w wyczerpujący zestaw metadanych (najlepiej
w przynajmniej dwóch formatach). Metadane IEEE LOM powinny zawierać dane opisujące
treści pod różnymi kątami – jej charakterystyki merytoryczne, edukacyjne, techniczne, słowa
kluczowe z różnych słowników i inne. Różne pozycje LOM należą do dziedzin kompetencji
różnych członków zespołu projektowego.
W praktyce, tak samo jak zdarza się, że wszystkie zadania zespołu wykonuje jedna osoba,
metadane też najczęściej tworzy jedna osoba. Może to być enigmatyczny twórca kursu
(główny dydaktyk medialny zespołu), albo zewnętrzny dla kursu specjalista od metadanych.
Wyjściowe metadane zawierają informacje podstawowe dla docelowego zastosowania kursu
(na przykład, jeśli kurs ma być umieszczony na platformie LMS, która ma opcję
prezentowania użytkownikowi tylko kursów zgodne z jego przeglądarką internetową, bazując
na kategorii LOM:Technical, kategoria ta będzie wypełniana przez twórców kursów, którzy
wiedzą o takiej funkcjonalności platformy), jednak rzadko prezentują sobą kompletną hierarchię LOM, ponieważ nie ma takiej potrzeby. Natomiast z punktu widzenia repozytorium lub
dowolnej metawyszukiwarki, metadane powinny zawierać jak najwięcej treści.
3.1 Social tagging / folksonomy
Ani autor, ani komputer nie są w stanie dostarczyć wszystkich możliwych (i prawidłowych) informacji na temat materiału e-learningowego. Na szczęście, obecny trend Web 2.0
udostępnia nowe źródło wiedzy na temat informacji – społeczność.
Wykorzystanie przy tworzeniu metadanych obiektów szkoleniowych społeczności osób,
które tych obiektów używają, daje nieporównywalnie większe możliwości niż odgórne
narzucanie opisów przez autorów i specjalistów. Wymaga jednak starannego przygotowania
i pieczołowitej obsługi.
D. Dahl i G. Vossen podzielili klucze IEEE LOM na kilka grup, bazując na czasie ich
tworzenia i potencjalnym autorze zawartości:
28
Monika Biskupska, Standardy metadanych …
Kto
Autor kursu
Kiedy
Na początku
Jak
Narzędzie edycji
metadanych
Platforma LMS
Na początku
Analiza struktury
Analiza treści
Analiza kontekstu
Użytkownicy
Podczas użytkowania
Tagi, notatki, linki
Klucz LOM
General:Title
General:Coverage
Lifecycle:Contribute
Lifecycle:Version
Lifecycle:Status
Educational:Description
Rights:Description
Rights:Costs
Rights:Copyright
Relation:Kind
Relation:Resource
Educational:Description
Rights:Description
Rights:Costs
Rights:Copyrights
General:Language
Technical:Format
Technical:Size
Technical:Location
Technical:Requirement
Technical:InstalationRemarks
Technical:PlatformRequirements
Technical:Duration
Educational:InteractivityType
Educational:InteractivityLevel
Educational:ResourceType
General:Identifier
General:Structure
General:AggregationLevel
Lifecycle:Contribute
Lifecycle:Date
MetaMetadata:Identifier
MetaMetadata:Contribute
MetaMetadata:Schema
MetaMetadata:Language
Educational:Context
General:Keywords
General:Description
Relation:Resource
Educational:Difficulty
Annotation:Description
Classification:Purpose
Classification:TaxonPath
Classification:Keyword
Classification:Description
29
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Platforma LMS
Podczas użytkowania
Analiza kontekstu
Analiza użycia
Annotation:Entity
Annotation:Date
Educational:SemanticDensity
Educational:EndUserRole
Educational:AgeRange
Educational:LearningTime
Educational:Language
Tabela 2. Klasyfikacja elementów metadanych
Źródło: D. Dahl, G. Vossen, "Learning Object Metadata Generation in the Web 2.0 Era"
Optymalny w takim przypadku proces tworzenia metadanych wygląda następująco:
ƒ Autor metadanych (twórca kursu, dedykowany autor metadanych, ekspert dziedzinowy lub dowolna inna osoba do tej pory odpowiedzialna za opisywanie
materiałów szkoleniowych) zapewnia zestaw podstawowych informacji o kursie,
zawierający jego tytuł, opis, dziedzinę i prawa użytkowania oraz (być może
automatycznie) zostawia informację o sobie w cyklu życia kursu.
ƒ Platforma e-learningowa przeprowadza analizę struktury, treści i kontekstu kursu,
uzupełniając dane możliwe do wygenerowania automatycznie, na przykład
identyfikatory lub wymagania techniczne.
ƒ Kurs uznawany za gotowy jest udostępniany użytkownikom, razem z narzędziami
znanymi z sieci społecznych – umożliwiającymi robienie notatek i nadawanie etykiet.
ƒ Po pewnym czasie, na podstawie analizy informacji zebranych od użytkowników,
można uzupełnić metadane dotyczące słów kluczowych, dokładniejszych opisów,
miejsca w klasyfikacji czy relacji z innymi obiektami. Dodatkowo, na podstawie
analizy przypadków użycia kursu, można wysnuć wnioski dotyczące poziomu
zaawansowania użytkowników, wieku, średniego czasu spędzanego w kursie
i trudności kursu.
W ten sposób proces tworzenia metadanych wydłuża się, być może znacznie, jednak
efektem są bogate i użyteczne metadane, stworzone przez użytkowników końcowych.
Z sieci socjalnych znane są dwa odrębne podejścia do tagowania i tworzenia socjalnych
taksonomii (folksonomii) – model otwarty i model zamknięty. Oba można zastosować
w zbieraniu informacji na potrzeby opisów treści.
3.1.1 Tagowanie otwarte
W tym modelu (znanym na przykład z serwisu Flickr9 służącego do prezentacji
obrazów lub z radia internetowego last.fm10), każdy użytkownik ma dostęp do listy tagów
danego obiektu, może dodać dowolny tag lub wykorzystać już istniejące, by lepiej opisać
dany obiekt. Efektem jest lista tagów opisujących obiekt, podobna do listy słów kluczowych
w metadanych.
9
http://www.flickr.com
http://last.fm
10
30
Monika Biskupska, Standardy metadanych …
3.1.2 Tagowanie zamknięte
W tym modelu (znanym na przykład z serwisu do składowania linków del.icio.us11),
użytkownik nie ma dostępu do skonsolidowanej listy tagów dotyczących danego obiektu.
Opisując dany obiekt, nie jest kierowany sugestiami innych użytkowników, w efekcie czego
powstaje bardziej osobista lista tagów, przypisana jednocześnie do użytkownika i obiektu.
W efekcie powstaje wielowymiarowa lista tagów, nieco bardziej skomplikowana niż płaska
lista słów kluczowych w metadanych. By skorzystać z informacji zebranych w takim trybie
do uzupełnienia metadanych obiektu, analiza nie może być w pełni automatyczna i musi być
wsparta przez człowieka. W efekcie możliwe jest otrzymanie listy słów kluczowych użytych
przez największą ilość osób (czyli najprawdopodobniej najbardziej trafnych), oraz słów kluczowych nie związanych z tematyką obiektu, a z jego odbiorem przez użytkownika – np.
„trudne” albo „niejasne”. Model ten daje więcej możliwości opisu obiektu, jednak wymaga
też większego nakładu pracy przez ostatecznego moderatora metadanych.
4 Podsumowanie
Nowoczesny świat wygenerował ogromną liczbę materiałów cyfrowych przydatnych
w alternatywnych procesach zdobywania wiedzy. Konsorcja pracujące nad standaryzacją
przepływu informacji w globalnej sieci bardzo wiele uwagi poświęcają ponownemu
wykorzystaniu raz stworzonych materiałów. Jednym z narzędzi stworzonych właśnie w tym
celu jest koncepcja interoperacyjnych repozytoriów cyfrowych materiałów dydaktycznych.
Najbardziej podstawowym zastosowaniem takich repozytoriów jest przeszukiwanie ich zawartości, w czym pomagają metadane opisujące zasoby. W e-learningu epoki Web 2.0 treściami służącymi przekazywaniu wiedzy nie są tylko szkolenia e-learningowe, lecz cała gama
innych zasobów, począwszy od cyfrowych bibliotek, na stronach wikipedii skończywszy.
Wszystkie te materiały powinny być dostępne dla ucznia w przynajmniej pozornie jednolity
sposób. Koncepcja integracji zasobów z różnych źródeł nastręcza problemy integracji różnych
formatów opisu tych zasobów, czyli metadanych, jednak jednocześnie oferuje potężne narzędzie gromadzenia wiedzy na temat zasobów, czyli społeczność z nich korzystającą.
Bibliografia
[1] J. Brzostek-Pawłowska, „Rola metadanych w upublicznianiu, promocji i interoperacyjności
e−kontentu”, III konferencja z cyklu Rozwój e-edukacji w ekonomicznym szkolnictwie wyższym,
Kraków 2006
[2] D. Dahl, G. Vossen, „Evolution of learning folksonomies: social tagging in e-learning
repositories”, Int. J. Technology Enhanced Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, 2008
11
http://delicious.com
31
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
[3] D. Dahl, G. Vossen, „Learning Object Metadata Generation in the Web 2.0 Era”, International
Journal of Information and Communication Technology Education Volume 4 Issue 3, USA 2008
[4] B. Przyborowska, „Rola metadanych w procesie zarządzania treściami e-learningowymi”, ABC.IT
1/2005 (3), Warszawa 2005
[5] C. Qu, W. Nejdl, „Searching SCORM Metadata in a RDF-based E-Learning P2P Network Using
XQuery and Query by Example”, 3rd IEEE International Conference on Advanced Learning
Technologies, Grecja 2003
[6] B. Simon, D. Massart, F. Assche, S. Ternier, E. Duval, S. Brantner, D. Olmedilla, Z. Miklós, „A
Simple Query Interface for Interoperable Learning Repositories”, Fourteenth International World
Wide Web Conference, Japan 2005
Netografia
[7]Dublin Core Metadata Element Set, http://www.dublincore.org/documents/dces/
[8]IMS LRM, IEEE LOM, http://www.imsglobal.org/metadata/index.html
[9]OAI-PMH, http://www.openarchives.org/OAI/openarchivesprotocol.html
[10]SCORM® 2004 4th Edition, http://www.adlnet.gov/ Technologies/
SCORM/SCORMSDocuments/ 2004%204th%20Edition/ Documentation.aspx
32
WOJCIECH KUBERA
Instytut Maszyn Matematycznych, Warszawa
Rapid eLearning – trwała tendencja
czy efemeryda?
Rapid eLearning - established tendency or an
ephemera?
Streszczenie
Artykuł poświęcony jest stosunkowo nowej metodzie tworzenia elektronicznych materiałów
dydaktycznych, jaką jest przyspieszone opracowanie (ang. Rapid eLearning). Podjęto próbę
identyfikacji charakterystycznych cech samej metody i otrzymywanych tą metodą rezultatów.
Omówione zostały też charakterystyczne cechy narzędzi realizujących tę metodę i procesy
opracowania elektronicznych kursów, wykorzystujące te narzędzia.
Abstract
The paper presents the relatively new method of electronic learning content creation - Rapid
eLearning. An attempt of a characteristic features identification of the method itself and its
results is undertaken. Also, some characteristic features of rapid eLearning authoring tools
and their application to electronic courses design and development process are considered.
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
1 Tytułem wstępu: co to jest „Rapid eLearning”?
Jak się wydaje, termin “Rapid eLearning”, czyli przyspieszone tworzenie
elektronicznych kursów został ukuty przez analogię do terminu “Rapid Application
Development” (Przyspieszone Tworzenie Aplikacji – oprogramowania komputerowego),
który wszedł do słownika informatycznego na początku ostatniej dekady ubiegłego stulecia
i oznacza pewne - nowe wówczas - podejście do technologii tworzenia oprogramowania.
Tradycyjnie obowiązujące zasady przygotowania produkcji wszelkiego rodzaju wyrobów
zakładały przechodzenie przez kolejne, ściśle określone etapy i opierały się na zasadzie
„najpierw przygotuj wszystko na papierze, a potem bierz się do roboty”. W praktyce
sprowadzało się to do tego, że najpierw tworzony był projekt koncepcyjny, niepewne
rozwiązania sprawdzane na modelach, potem opracowywano kompletną dokumentację
prototypu, wykonywano prototyp, poddawano go próbom i badaniom, następnie
wprowadzano poprawki do dokumentacji i dopiero potem uruchamiano produkcję – najpierw
próbną, potem docelową. Wadą takiego podejścia jest stosunkowo długi okres, w którym
tworzy się projekt. Prototyp wykonuje się dopiero, gdy odpowiednia dokumentacja jest
kompletna. Negatywnym tego skutkiem jest konieczność wprowadzania dużej liczby korekt
po wykonaniu prototypu, ponieważ wielu błędów nie da się wychwycić przed wykonaniem
prototypu. Takie podejście było uzasadnione wtedy, kiedy wykonanie prototypu i jego
modyfikacja wymagało przygotowania specjalnych przyrządów, form, narzędzi i w rezultacie
było bardzo drogie. Sytuacja zmieniła się, gdy do przemysłu trafiły nowoczesne maszyny,
takie jak sterowane numerycznie obrabiarki. Analogiczna sytuacja miała miejsce w dziedzinie
produkcji oprogramowania, zwłaszcza od chwili, gdy rozpowszechniły się aplikacje
z interfejsem graficznym, który sam w sobie jest złożony i ma decydujący wpływ na wygodę,
ergonomię i sprawność użytkowania aplikacji. Struktura i logika interfejsu, hierarchia poleceń
w menu, rozmieszczenie i dostępność elementów sterujących na formularzach, a także
względy estetyczne, mogą przesądzić o rynkowym sukcesie produktu programowego.
Budowanie aplikacji od podstaw powodowało, że ocena takich „szczegółów” jak interfejs
graficzny, następowała na bardzo późnym etapie opracowania aplikacji, kiedy wprowadzanie
zmian mogło zburzyć całą jej misterną konstrukcję. Wyjściem z sytuacji stało się właśnie
Przyspieszone Tworzenie Aplikacji (PAT).
PAT polega na odwróceniu kolejności realizacji interfejsu i wnętrza aplikacji:
pierwszym realizowanym elementem jest właśnie interfejs. Powstaje prototyp aplikacji.
Oczywiście na początku jest on niepełny, brak w nim wielu istotnych elementów, większość
funkcji nie można wywołać, bo nie zostały zaimplementowane i nawet, jeśli widoczne są
elementy menu, czy inne elementy sterujące, które powinny je uruchamiać, to wywoływane
są, tak zwane „zaślepki”. Prototyp, chociaż nie działa w pełni jak opracowywana aplikacja, to
wygląda prawie tak samo. Zaletą tego podejścia jest dostępna od samego początku
opracowania, możliwość sprawdzania, choć ułomnie, ale jednak działającej aplikacji
i w rezultacie uchwycenia i skorygowania błędów w jej interfejsie. W procesie tworzenia
aplikacji, do prototypu dodawane są wciąż nowe elementy, aż do uzyskania pełnej
funkcjonalności. Realizacja tego podejścia stała się możliwa od momentu powstania
graficznych systemów programowania, w których wygląd interfejsu określa się po prostu
34
Wojciech Kubera, Rapid e-Learning …
rysując wygląd okien i rozmieszczając w nich (metodą przeciągnij i upuść) elementy
sterujące, a implementacja w zasadzie nie wymaga „ręcznego” pisania kodu, który jest
generowany automatycznie.
U podstaw pomysłu na Rapid eLearning legły bardzo podobne idee: chodzi
o uproszczenie procesu tworzenia elektronicznych kursów, stworzenie nowych narzędzi
autorskich, które umożliwiają tworzenie kursów elektronicznych w podobny sposób, jak
tworzony jest interfejs w graficznych systemach programowania. Dodatkowym celem jest
ułatwienie i uproszczenie tworzenia elektronicznych treści, tak, żeby nie wymagało to
specjalistycznego przygotowania, a opracowanie elektronicznego szkolenia trwało krócej
i kosztowało mniej.
2 Proces tworzenia elektronicznego kursu:
tradycja kontra Rapid eLearning
Klasyczny proces tworzenia kursu elektronicznego, przedstawiony na Rys. 1, opiera
się na tak zwanym modelu ADDIE (akronim utworzony z pierwszych liter angielskich nazw
kolejnych etapów procesu (Analysis --> Design --> Development --> Implementation --> Evaluation)
([01], [09], [12], [08]) i składa się z pięciu etapów:
• Analiza potrzeb, opracowanie koncepcji kursu,
• Projektowanie (szczegółowe) kursu,
• Opracowanie kursu,
• Wdrożenie.
• Ewaluacja, ocena rezultatów.
Rezultatem etapu ewaluacji są wytyczne do modyfikacji produktu, które stanowią
materiał do powtórnej analizy, rozpoczynającej kolejny cykl procesu.
Powyższy tradycyjny model ma bezsprzeczne zalety, pozwala otrzymać dokładnie
takie rezultaty jakie były założone, zoptymalizowane do potrzeb użytkownika, gwarantuje też
należytą jakość produktu końcowego. Z drugiej strony, jest często krytykowany [04], jako
zbyt usystematyzowany, stwarzający ograniczenia, zbyt sztywny, angażujący stosunkowo
duże zespoły specjalistów i pochłaniający dużo czasu. Stąd poszukiwania innych, szybszych
modeli opracowywania elektronicznych szkoleń. Jednym z rezultatów takich poszukiwań jest
właśnie model charakterystyczny dla Rapid eLearningu.
35
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Rys 1. Przebieg tradycyjnego procesu opracowywania kursu elektronicznego według modelu ADDIE
Typowy proces opracowania elektronicznego kursu w modelu Rapid eLearning [11]
przedstawiony jest na Rysunku 2. W tym modelu poszczególne stadia opracowania kursu
elektronicznego również powtarzają się cyklicznie. Proces rozpoczyna się od etapu
projektowania. Jednak nie opracowuje się projektu do końca – w pierwszym podejściu
przygotowuje się tylko część projektu, bądź tylko fragment treści, bądź tylko niektóre
elementy kursu (na przykład nie projektuje się testów). Zaprojektowana część jest od razu
wykonywana – powstaje prototyp kursu elektronicznego, będący implementacją
zaprojektowanej części. Prototyp podlega ocenie zespołu opracowującego, konsultantów,
przyszłych użytkowników. Rezultaty oceny zostają uwzględnione na kolejnym etapie
projektowania. Jednocześnie doprojektowuje się kolejne brakujące części, czy też funkcje
kursu i rozpoczyna się kolejny cykl opracowania. Ostateczna wersja kursu powstaje więc
metodą addytywną: kolejne wersje prototypu zawierają coraz więcej treści i realizują coraz
więcej funkcji i są coraz bliższe docelowemu produktowi. Cały proces jest szybszy ponieważ
możliwe jest zrównoleglenie pewnych prac i więcej błędów i niedoskonałości eliminowanych
jest na wczesnych stadiach opracowania.
36
Wojciech Kubera, Rapid e-Learning …
Rys 2. Przebieg procesu opracowania kursu elektronicznego według metodyki Rapid eLearning
W praktyce realizacja szkolenia metodą Rapid eLearning wygląda następująco.
Inicjatorem opracowania kursu i jego autorem jest ekspert dziedzinowy. On też odpowiada
zarówno za treść jak i stronę metodyczną (scenariusz) kursu. Ekspertem dziedzinowym autorem kursu, jest najczęściej wykładowca, nauczyciel, czy instruktor prowadzący zajęcia
szkoleniowe metodą tradycyjną. Założeniem metody Rapid eLearning jest możliwie szerokie
wykorzystanie istniejących, tradycyjnych materiałów szkoleniowych, tak żeby ekspert
dziedzinowy mógł w maksymalnym stopniu wykorzystać własne zasoby i nie musiał
opanowywać skomplikowanych narzędzi autorskich. Typową sytuacja w Rapid eLearningu
jest użycie jako materiałów źródłowych prezentacji wykonanych za pomocą programu
Microsoft PowerPoint. Jest to powszechnie stosowane narzędzie, o dość bogatych
możliwościach. Wszystkie narzędzia autorskie Rapid eLearningu potrafią zaimportować
slajdy lub całe prezentacje PowerPoint jako treść kursu elektronicznego. Możliwe jest też
dołączenie innych materiałów jak teksty, ilustracje, animacje (flash), nagrania dźwiękowe
i filmy. Pakiety oprogramowania autorskiego do Rapid eLearningu zwykle pozwalają też
wykorzystać gotowe szablony pozwalające ujednolicić i upiększyć zaimportowany materiał.
Kolejnym typowym etapem opracowania kursu jest wzbogacenie skonwertowanej
prezentacji o komentarz słowny – prezentacje wykorzystywane podczas typowych wykładów
nie zawierają wszystkich potrzebnych informacji. Oprogramowanie autorskie Rapid
eLearningu umożliwia nagranie takiego komentarza i zsynchronizowanie go z okazem
ekranów kursu.
Bogatsze, rozwinięte pakiety oprogramowania dają możliwość uzupełnienia
powstałego kursu o testy, możliwość rozgałęzień w scenariuszu kursu, elementy gier,
symulacji i inne elementy interakcji użytkownika z kursem.
37
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Ekspert dziedzinowy z założenia wykonuje samodzielnie całość pracy nad kursem.
Dla ułatwienia, może w swej pracy korzystać z gotowych wzorców i szablonów. Nie korzysta
jednak z pomocy innych specjalistów od eLearningu, takich jak dydaktyk medialny, czy
programista.
Opisany powyżej model Rapid eLearningu jest modelem typowym. Możliwe są, oczywiście,
inne warianty wdrożenia tej metody [06] wszystkie jednak opierają się na samodzielnej pracy
eksperta dziedzinowego i addytywnym sposobie tworzenia kursu drogą kolejnych
modyfikacji prototypu.
3 Zalety i „wady” Rapid eLearningu
Metoda Rapid eLearning zdobywa coraz szerszą popularność. Mogą o tym
świadczyć [12] opublikowane dane o zainteresowaniu przedsiębiorstw rozwiązaniami typu
Rapid eLearning, które wskazują, że wśród badanych firm, udział firm zainteresowanych
takimi rozwiązaniami, wzrósł z 72 do 82 % w okresie 2005 i 2006 roku.
W publikacjach poświęconych tematowi Rapid eLearning wskazuje się na wiele
bardzo istotnyh zalet tej metody ([11], [05]) . Jako najważniejsze można wymienić:
• Znaczne obniżenie kosztów opracowania. W tworzeniu kursów metodą
Rapid eLearning bierze udział mniejszy zespół specjalistów niż w przypadku
metody klasycznej. W skład zespołu pracującego metodą tradycyjną wchodzą
zwykle eksperci dziedzinowi, dydaktycy medialni, redaktorzy, graficy,
testerzy, czasami programiści. Zespół pracujący metodą Rapid eLearning
składa się czasami tylko z eksperta dziedzinowego-projektanta i może być
rozszerzony o testerów i ewentualnie grafików. Mniejszym zespołem łatwiej
jest zarządzać, a komunikacja pomiędzy członkami w mniejszym zespole jest
znacznie łatwiejsza. Zmniejszenie liczebności zespołu i czasu opracowania
powoduje istotną redukcję kosztów w stosunku do tradycyjnych metod.
• Zmniejszenie czasu opracowania. Metoda Rapid eLearning szybciej generuje
rezultat, który daje się zastosować w praktyce. Przeciętny kurs metodą
tradycyjną opracowuje się kilka tygodni, metodą przyspieszoną - kilka dni.
• Mniejsza inercyjność zespołu. Orientując się na metodę Rapid eLearning
można szybciej uruchomić prace i szybciej je prowadzić. Umożliwia to
wykonanie kursu elektronicznego na niespodziewane, pilne zamówienie.
• Zwiększenie roli ekspertów dziedzinowych i ich wpływu na ostateczny
kształt kursu. W metodzie tradycyjnej ekspert dziedzinowy po opracowaniu
materiałów źródłowych i uzgodnieniu ogólnej koncepcji metodycznej tylko
sporadycznie bierze udział w opracowaniu kursu – jako konsultant.
W metodzie Rapid eLearning rola ekspertów dziedzinowych jest decydująca.
Specjalista dziedzinowy ma pełną kontrolę nad zawartością kursu przez cały
czas jego opracowywania. W związku z tym poziom merytoryczny
i poprawność merytoryczna takich kursów jest wyższa niż opracowywanych
metodą tradycyjną.
• Łatwość modyfikacji. Narzędzia autorskie dla metody Rapid eLearning
zwykle umożliwiają łatwiejsze uaktualnianie i modyfikacje kursów
elektronicznych niż tradycyjne. Jest to związane z inną strukturą kursów
wynikowych. Możliwa jest w szczególności, zdalna edycja kursów.
38
Wojciech Kubera, Rapid e-Learning …
O wadach metody Rapid eLearning już wspomniano wcześniej. Spełnienie bardzo
wysokich wymagań jakościowych, na przykład konieczność zastosowania złożonego,
dynamicznego scenariusza, czasami może być zbyt trudne w metodzie przyspieszonej. Takie
przypadki jednak zdarzają się rzadko.
Jednym z często podnoszonych problemów związanych z jakością kursów tworzonych
metodą przyspieszoną jest trudność w uzyskaniu profesjonalnego wyglądu: kurs mało różni
się od typowej, siermiężnej prezentacji PowerPointowej. Nie jest to słuszny zarzut. Wszystko
zależy od umiejętności posługiwania się oprogramowaniem do tworzenia prezentacji.
Nieprzekonanych czytelników odsyłam do bardzo zabawnej prezentacji [10], która pokazuje,
że w PowerPoincie drzemią naprawdę wielkie możliwości.
4 Narzędza autorskie dla Rapid eLearningu
Opisując proces tworzenia kursów metodą przyspieszoną wskazano pewne
charakterystyczne cechy narzędzi autorskich przeznaczonych do tworzenia kursów metodą
Rapid eLearningu. Teraz wymienimy te cechy w sposób usystematyzowany [07]:
• Możliwość importu prezentacji PowerPoint, grafiki, animacji i innych dokumentów
w ogólnie stosowanych (to znaczy nie specyficznych dla zastosowań
eLearningowych) formatach jako materiałów wyjściowych do kursu.
• Możliwość nagrania, włączenia do kursu i zsynchronizowania komentarza słownego
z animacjami występującymi w kursie.
• Możliwość włączenia w kurs gotowych animacji, filmów i interakcji (skryptów),
w standardowych formatach, przede wszystkim flash.
• Możliwość stworzenia pytań testowych, testów i quizów dla różnorodnych typów
pytań, możliwość losowania pytań z puli, możliwość reakcji na odpowiedź
(komunikat dla użytkownika, rozgałęzienie w scenariuszu kursu). Tworzenie testów
powinno być łatwe i opierać się o gotowe wzorce.
• Możliwość wyszukiwania pełnotekstowego w kursie.
• Możliwość eksportu opracowanego kursu do różnych formatów. Preferowany jest
format flash, ze względu na to, że odtwarzacze animacji zapisanych w tym formacie są
łatwo dostępne (darmowe) i integrują się z przeglądarka internetową. Konieczny jest
także eksport do formatów akceptowanych przez platformy e-learningowe (SCORM
1.2, SCORM 2004, AICC). Pożądana jest też możliwość eksportu do innych
formatów, automatyczna generacja dokumentacji kursu i materiałów pomocniczych.
5 Podsumowanie
Z wielu definicji Rapid eLearningu najlepiej ujmuje istotę rzeczy następujące
określenie [02]: “Szybkie tworzenie kursów elektronicznych przez osoby bez
doświadczenia w posługiwaniu się klasycznymi narzędziami autorskimi, szczególnie
przez ekspertów dziedzinowych”. Jaką ta metoda ma przyszłość? Uzyskiwane wyniki są na
tyle obiecujące, że metody przyspieszone na pewno znajdą sobie trwałe miejsce w praktyce
tworzenia elektronicznych kursów, tym bardziej, że powstaje coraz więcej narzędzi
autorskich spełniających wymagania tych metod, w tym aplikacje sieciowe.
39
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Nie oznacza to, że metody klasyczne odejdą w zapomnienie. W zastosowaniach
wymagających wysokiej jakości wykonania, dbałości o finezję metodyczną i tam gdzie
wyższe koszty są uzasadnione (na przykład w oświacie) metody klasyczne nadal będą
niezastąpione.
Bibliografia i netografia
[01]
[02]
[03]
[04]
[05]
[06]
[07]
[08]
[09]
[10]
[11]
[12]
Grafinger Deborah J. – „Basics of Instructional Systems Development”. INFO-LINE, Issue
8803, 1988, Alexandria VA: American Society for Training and Development
Karrer Tony - What is Rapid eLearning?
http://elearningtech.blogspot.com/2006/06/what-is-rapid-elearning_13.html
Kozłowski Michał – „MS PowerPoint i MS Producer w zastosowaniach e-learningowych”.
Prace Badawcze Instytutu Maszyn Matematycznych, seria ABC IT, rok XXXIV, nr 1/2008
(9), str. 21 – 26
Kruse Kevin – “Introduction to Instructional Design and the ADDIE Model”.
http://www.e-learningguru.com/articles/art2_1.htm
Lenkiewicz Janusz – „Jak podnieść skuteczność szkoleń za pomocą rapid e-learningu?”
http://mediakursy.pl/rapid%20e-learning.pdf
Makhlouf Jack – “4 Rapid eLearning Development Models”
http://rapidbydesign.blogspot.com
Makhlouf
Jack – „You Might be a Rapid eLearning Tool if”.
http://rapidbydesign.blogspot.com
Molenda Michael – “In Search of the Elusive ADDIE Model”. Indiana University
http://www.indiana.edu/~molpage/In%20Search%20of%20Elusive%20ADDIE.pdf#search=%
22ADDIE%20Model%20%2Bhistory%22
Oklahoma State University Institute of Teaching and Learning Excellence – “Introduction to
Instructional
Design”,
http://www.google.pl/imgres?imgurl=http://itle.okstate.edu/FD/online_teaching/images/addie.
png&imgrefurl=http://itle.okstate.edu/FD/online_teaching/intro_to_id.html&h=596&w=800&
sz=58&tbnid=yrkhiA7WKQcQM:&tbnh=107&tbnw=143&prev=/images%3Fq%3DADDIE&hl=pl&usg=__YunIqqix
O6XcGmHdlEA0diVOZ6o=&ei=CYEnStGUFtSxsgbgroDbBQ&sa=X&oi=image_result&res
num=6&ct=image
Schaefer Sara – „PowerPoint Ballad”. Prezentacja pokazująca możliwości programu
Microsoft PowerPoint
http://vids.myspace.com/index.cfm?fuseaction=vids.individual&videoid=2020299882
Rayson Steve - „Rapid E-Learning Tools and Techniques”. Prezentacja.
http://www.slideshare.net/steverayson/modv02
West Elizabeth – “Rapid E-Learning: Maturing Technology Brings Balance and Possibilities”.
http://kissaneasylum.typepad.com/workforce_development/Rapid_eLearning.pdf
40
ANNA BOBER, GRZEGORZ MAZURKIEWICZ
Instytut Maszyn Matematycznych, Warszawa
Ocena możliwości wdrażania
e-learningu w polskim sektorze MSP
na przykładzie wybranej grupy
- synteza doświadczeń
Evaluation of e-learning implementation options in the
Polish SME sector on the example of selected group.
Synthesis of experience.
Streszczenie
W artykule przedstawiono wyniki badań ankietowych dotyczących organizacji i wdrażania
szkoleń e-learningowych, ze szczególnym uwzględnieniem specyficznych warunków,
charakterystycznych dla przedsiębiorstw małych i średnich. Autorzy starali się wskazać
potrzeby szkoleniowe, bariery na drodze wdrażania zdalnych szkoleń, a także czynniki
przemawiające za wprowadzeniem e-learningu w MSP.
Abstract
The paper presents the results of survey study concerning organization and implementation of
e-learning, with particular attention to the specific conditions, characteristic for small and
medium enterprises (SME). The authors sought to identify the most important training needs,
main barriers, as well as the factors that support the implementation of e-learning in SMEs.
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
1 Wstęp
W ramach niniejszego artykułu autorzy postarają się odpowiedzieć na pytanie,
w jakim stopniu polski sektor MSP gotowy jest na wdrożenie nowoczesnych form szkoleń
e-learningowych oraz jakie są główne bariery realizacji takiego przedsięwzięcia. Artykuł
w znacznej części oparto na wynikach badań ankietowych, dotyczących organizacji,
wdrażania i prowadzenia szkoleń e-learningowych w polskim sektorze małych i średnich
przedsiębiorstw. Sondaż wykonany został w ramach zadania badawczego, przeprowadzonego
przez Zakład Systemów Informacyjnych Instytutu Maszyn Matematycznych12. Badania
przeprowadzono na wyselekcjonowanej, reprezentatywnej grupie MSP, świadomej
możliwości wykorzystania technologii e-learningu w szkoleniach pracowników. Sondaż
realizowano w formie ankiet bezpośrednich oraz ankiet e-mailowych wspartych
pogłębionymi wywiadami indywidualnymi.
2 Potrzeby szkoleniowe polskich MSP
Współczesne przedsiębiorstwa funkcjonują w warunkach permanentnie zmieniającego
się otoczenia, nacechowanego silną konkurencją oraz rosnącymi wymaganiami ze strony
klientów w zakresie jakości oferowanych produktów i usług, a co się z tym wiąże koniecznością wprowadzania zmian i innowacji we własnej działalności. Tylko elastycznie
reagujące na zmiany rynkowe, zdolne do przestrojenia profilu i stosujące nowoczesne
technologie przedsiębiorstwa mogą odnieść sukces rynkowy. To wymusza zmiany
w systemach wartości i poziomie wykształcenia ludzi. Nieodzownym działaniem firm musi
stać się zatem rozwój zawodowy ich pracowników. Z przeprowadzonych przez IMM badań13
wynika, że przeważająca większość przedsiębiorców sektora MSP (ponad ¾ ankietowanych)
szkoli swoich pracowników lub kieruje ich na szkolenia Okazało się ponadto, że ponad
połowa przedstawicieli MSP – 57% wyraziła zainteresowanie szkoleniami prowadzonymi
w trybie zdalnym z wykorzystaniem komputera i sieci Internet.. Może to świadczyć
o wysokiej świadomości korzyści wynikających z inwestycji w kapitał ludzki u polskich
przedsiębiorców. Jednak, aby w pełni zbadać świadomość ww. grupy przyjrzano się, jakimi
szkoleniami zainteresowane były badane firmy.
Okazało się, że sektor MSP korzysta głównie ze szkoleń obowiązkowych oraz
okresowych (np. bhp). Rzadziej inwestuje się w dokształcenie nowozatrudnionych
pracowników, szkolenia produktowe, szkolenia z zakresu specjalistycznych programów
komputerowych oraz obsługi komputera. Szczegółowe wyniki analizy zaprezentowano na
Wykresie 1.
12
Badania przeprowadzono w ramach zadania badawczego pn. „Metodyka organizacji, wdrażania oraz oceny
efektywności technologii e-learningu w MSP oraz opracowanie materiałów multimedialnych dla e-szkoleń”,
SP-5 „Rozwój doskonalenia zawodowego w zakresie zaawansowanych technologii produkcji i eksploatacji”,
Program Wieloletni PW-004/ITE/2004.
13
Ibidem.
42
A.Bober, G. Mazurkiewicz, Ocena możliwości wdrażania …
Szkolenia obowiązkowe, okresowe (np . bhp )
60%
49%
Szkolenia dla nowo zatrudniony ch p racowników
Szkolenia p roduktowe
40%
Szkolenia z zakresu obsługi sp ecjalisty czny ch
p rogramów komp uterowy ch
34%
Szkolenia z zakresu obsługi komp utera
29%
Szkolenia p rawne i organizacy jne (p rzep isy ,
regulaminy )
23%
Rozwój umiejętności „miękkich” (np . szkol.
sp rzedażowe, negocjacje, zarządzanie czasem)
23%
Inne
6%
0%
10% 20%
30% 40%
50% 60%
70%
Wykres 1. Typy szkoleń, z których korzystają małe i średnie przedsiębiorstwa
Źródło: własne
Przedsiębiorcom, którzy udzielili odpowiedzi, iż nie korzystają z żadnego rodzaju
szkoleń (ok. ¼ respondentów), zadano pytanie o przyczyny takiego postępowania. Okazało
się, że w 50% przypadków jest to niemożność oddelegowania pracownika na szkolenie ze
względu na ograniczone zasoby kadrowe. W MSP, a szczególnie mikroprzedsiębiorstwach,
nieobecność nawet jednej osoby może powodować dezorganizację pracy całej firmy. Dopiero
na kolejnych miejscach badani wskazali brak odpowiedniej oferty szkoleń na rynku (30%)
oraz wysoki koszt szkoleń (20%). Najbardziej niepokojący jest jednak fakt, że aż 20%
przedsiębiorstw za główny powód rezygnacji z udziału w szkoleniach uznało brak
jakichkolwiek potrzeb szkoleniowych. Oznacza to niewątpliwie, że spora grupa
przedsiębiorców, nie jest jeszcze w pełni świadoma korzyści wynikających z posiadania
wykwalifikowanej kadry oraz konieczności nieustannej inwestycji w kapitał ludzki. Inną
przyczyną jest obawa pracodawców przed odejściem wyszkolonych pracowników do
konkurencyjnych firm. Omówione wyniki zaprezentowano na Wykresie 2.
43
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Niemożność oddelegowania p racownika na szkolenie ze
względu na ograniczone zasoby kadrowe
50%
Brak odp owiedniej oferty szkoleń na ry nku
30%
Inne (np . brak budżetu na szkolenia)
30%
Wy soki koszt szkoleń
20%
Brak p otrzeb szkoleniowy ch
20%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Wykres 2. Przyczyny rezygnacji ze szkoleń wśród małych i średnich przedsiębiorstw
Źródło: własne
3 Możliwości i bariery wdrożenia e-learningu
w warunkach MSP
Nauczanie na odległość (e-learning) na trwałe wpisało się w praktykę szkoleniową
uczelni, szkół oraz dużych przedsiębiorstw. Metoda ta posiada wiele zalet, a do
najważniejszych zaliczają się:
ƒ możliwość jednoczesnego przeszkolenia dużej liczby pracowników,
ƒ swoboda miejsca i czasu szkolenia,
ƒ łatwa aktualizacja treści szkoleniowych,
ƒ jednolita dla wszystkich uczestników treść szkolenia i sposób jego prowadzenia,
ƒ łatwa i całościowa kontrola postępów w nauce (wyniki testów, czas nauki),
ƒ redukcja kosztów delegacji i zastępstw.
Zalety te wydają się oczywiste dla dużych przedsiębiorstw czy korporacji, gdzie nakłady
inwestycyjne związane z wdrożeniem systemu e-learningowego zwracają się dość szybko.
Związane jest to z faktem szkolenia wielu pracowników zarówno nowo zatrudnianych, jak
i tych, którzy muszą na bieżąco doskonalić swoją wiedzę i umiejętności. Firmowe zasoby
e-learningowe mogą być wykorzystywane wielokrotnie, bez konieczności organizacji
kosztownych szkoleń stacjonarnych i odrywania pracowników na długi okres czasu od
stanowisk pracy. Nasuwa się zatem pytanie: czy zalety e-larningu znajdą również
zastosowanie w specyficznych warunkach małych i średnich przedsiębiorstw?
44
A.Bober, G. Mazurkiewicz, Ocena możliwości wdrażania …
Aby zmaksymalizować prawdopodobieństwo sukcesu związane z planowanym wdrożeniem
e-learningu w MSP należy rozważyć kilka problemów, z jakimi przyjdzie nam się zmierzyć.
3.1 Trudności związane ze szkoleniami e-learningowymi
w MSP
Pierwszym krokiem powinno być zidentyfikowanie trudności, jakich można
spodziewać się przy wdrażaniu szkoleń zdalnych. W ramach badań prowadzonych przez
IMM przedsiębiorcy poproszeni zostali o podanie głównych przyczyn, dla których większość
z nich nie zdecydowała się na wdrożenie we własnej działalności szkoleniowej e-learningu.
Wyniki badań przedstawiono na Wykresie 3. Na ich podstawie wnioskować można, że
główną przyczyną braku zainteresowania tego typu szkoleniami jest brak wykwalifikowanego
personelu przygotowanego do wdrożenia i prowadzenia szkoleń oraz preferencje w stosunku
do tradycyjnego modelu nauczania (szkoleń stacjonarnych). Mniej istotnymi powodami są
odpowiednio: brak infrastruktury technicznej w firmie, brak kursów o odpowiedniej tematyce,
ale również, co ciekawe, zbyt wysokie koszty oraz brak odpowiednich kwalifikacji
pracowników w zakresie korzystania z komputera.
Brak personelu do nadzorowania szkoleń
35%
Preferencje odnośnie tradycyjnych metod nauki (szkoleń
stacjonarnych)
30%
Brak odpowiedniej infrastruktury technicznej w firmie
20%
Brak kursów o odpowiedniej tematyce
15%
Zbyt wysokie koszty
10%
Brak odpowiednich kwalifikacji pracowników w zakresie
korzystania z komputera
5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
Wykres 3. Główne przyczyny braku zainteresowania MSP szkoleniami prowadzonymi
w trybie zdalnym
Źródło: własne
3.2 Warunki organizacyjno – techniczne
Z doświadczeń IMM oraz przeprowadzonych badań wynika, że e-learning wśród
małych i średnich przedsiębiorców jest często postrzegany jako skomplikowane
przedsięwzięcie informatyczne. Mówiąc o jego wdrożeniu w przedsiębiorstwie, najczęściej
45
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
podkreśla się znaczenie wymiaru technicznego. Jednak w dzisiejszych czasach większość
przedsiębiorstw spełnia przynajmniej minimalne wymagania techniczne, niezbędne
do wdrożenia szkoleń zdalnych (sprzęt komputerowy, dostęp do Internetu). Zdecydowana
większość – 93% ankietowanych stwierdziła, iż spełnia warunek postawiony w pytaniu.
Ponad 80% badanych posiada stały dostęp do Internetu o wystarczającej przepustowości,
a odpowiednią infrastrukturę techniczną, sieć lokalną i serwer posiada dwie trzecie
ankietowanych przedsiębiorców. Niestety, tylko nieliczni posiadają specjalnie wydzielone
pomieszczenia laboratoryjne wyposażone w komputery. Z jednej strony, może to stanowić
pewne utrudnienie w korzystaniu ze szkoleń przez pracowników, którzy nie posiadają
komputera na stanowisku pracy, z drugiej jednak w dzisiejszych realiach brak komputera na
stanowisku pracy wydaje się być raczej marginalny.
Dostęp do Internetu swobodny
84%
Odp owiednia infrastruktura techniczna, sieć lokalna i serwer
67%
Komp utery na niektóry ch stanowiskach p racy nie p ołączone w sieć
7%
5%
Pomieszczenie laboratory jne wy p osażone w komp utery
Dostęp do Internetu utrudniony
0%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
Wykres 4. Warunki organizacyjno-techniczne, jakimi dysponują małe i średnie przedsiębiorstwa
Źródło: własne
W trakcie wywiadów pogłębionych przeprowadzonych z przedstawicielami MSP
okazało się również, że często marginalizowana jest jednak, równie istotna jak wybór
technologii czy stworzenie niezbędnej infrastruktury, strategia szkoleniowa firmy, wybór
odpowiednich programów nauczania oraz konkretne cele, jakie mają być osiągnięte. Wydaje
się, że jest to podstawowy warunek organizacyjny, jaki powinien zostać spełniony na etapie
wdrażania szkoleń, zanim przedsiębiorca zdecyduje o wyborze danego systemu
e-learningowego.
3.3 Skąd czerpać szkolenia e-learningowe?
Takie pytanie zadają sobie wszyscy przedsiębiorcy, podejmujący decyzję o wdrożeniu
szkoleń zdalnych w swojej firmie. Jak powszechnie wiadomo, istnieje kilka rozwiązań w tym
zakresie. Najprostszą, intuicyjną metodą, szczególnie wskazaną dla MSP ze względu na
ograniczone zasoby kadrowe, jest zamówienie e-kursu w firmie zewnętrznej lub skorzystanie
z oferty gotowych kursów dostępnych na rynku. Alternatywą dla tego rozwiązania jest
46
A.Bober, G. Mazurkiewicz, Ocena możliwości wdrażania …
tworzenie kursów e-learningowych we własnym zakresie, przy pomocy zewnętrznych
konsultantów – specjalistów ds. dydaktyki medialnej. Tego typu rozwiązanie byłoby
szczególnie wskazane w przypadku firm zainteresowanych szkoleniem swoich pracowników
w zakresie wykorzystania np. chronionego know-how, czy wprowadzania nowych rozwiązań
na rynek. Proponowane rozwiązania potwierdzają zbadani przedsiębiorcy. Wyniki dotyczące
preferowanego sposobu pozyskiwania szkoleń zdalnych przedstawiono na Wykresie 5.
Korzystanie przede wszystkim z oferty gotowych
kursów dostępnych na rynku
66%
Zamawianie w firmie zewnętrznej wykonanie kursu
dostosowanego do rzeczywistych potrzeb firmy
21%
Tworzenie kursów we własnym zakresie, na podstawie
posiadanych materiałów merytorycznych, przy
współpracy z zewnętrznymi konsultantami
Inne
17%
0%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Wykres 5. Preferowany przez MSP sposób pozyskiwania szkoleń zdalnych
Źródło: własne
Jak widać, zdecydowana większość badanych przedsiębiorców (w sumie 87%)
zdecydowałaby się na korzystanie z gotowych kursów oraz wybrałaby zamówienie
wykonania e-kursu przez firmę zewnętrzną. Najmniejszym powodzeniem cieszyłaby się opcja
tworzenia szkoleń zdalnych we własnym zakresie.
3.4 Sposoby udostępniania szkoleń zdalnych
Kolejnym krokiem, jaki należy zaplanować, jest sposób udostępniania szkolenia
e-learningowego. W przeprowadzonym sondażu (Wykres 6) przedsiębiorcy opowiedzieli się
w większości (60% ankietowanych) za udostępnieniem szkoleń zdalnych on-line. Istnieje
jednak spora grupa opowiadających się za szkoleniami dystrybuowanymi na płytach CD lub
nośnikach pendrive. Jest to zaskakujące, zważywszy na fakt, że większość przedsiębiorstw,
jak już pisano wcześniej, dysponuje odpowiednim zapleczem technicznym do korzystania ze
szkoleń on-line.
47
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Na płytach CD lub
nośnikach pendrive
47%
Przez Internet (intranet) z
wykorzystaniem
własnego, zakupionego
sprzętu i oprogramowania
32%
Przez Internet z
wykorzystaniem
wynajętego sprzętu i
oprogramowania
28%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
Wykres 6. Preferowany przez przedsiębiorców sposób udostępniania szkoleń zdalnych
Źródło: własne
3.5 Współpraca pomiędzy przedsiębiorstwami większą szansą
na wdrożenie
Ostatnim elementem, jaki należałoby rekomendować MSP, jest możliwość nawiązania
współpracy pomiędzy przedsiębiorcami w zakresie korzystania ze szkoleń e-learningowych.
Tego typu współpraca mogłaby przyczynić się do znacznego obniżenia kosztów wdrożenia
szkoleń e-learningowych. Najbardziej naturalną byłaby współpraca w różnego rodzaju
stowarzyszeniach przedsiębiorstw branżowych, bądź izbach gospodarczych. Nie jest to jednak
element konieczny, ponieważ bardzo łatwo można wyobrazić sobie współpracę w obszarze
szkoleń obowiązkowych, gdzie przynależność branżowa odgrywa znikomą rolę. Traktowanie
małych i średnich przedsiębiorców, jako części większych struktur a nie jako jednostek
indywidualnych, przyczyniłoby się do rozproszenia nakładów finansowych związanych
z zakupem bądź dzierżawą wspólnej platformy LMS bądź tworzeniem szkoleń zdalnych.
Wyniki badań w tym zakresie przedstawiają się niestety niezbyt obiecująco. Tylko nieco
ponad połowa ankietowanych otwarta jest na współpracę, natomiast 48% przedstawicieli
MSP jest przeciwnego zdania. Przedsiębiorcy, którzy odpowiedzieli twierdząco, zostali
poproszeni o określenie możliwych obszarów tej współpracy. Większość ankietowanych
(58%) dostrzega możliwość współpracy w zakresie korzystania z kursów elektronicznych na
wspólnie użytkowanej platformie, a 42% przedsiębiorców dostrzega perspektywę wspólnej
organizacji szkoleń. Jedna trzecia badanych widzi możliwość współpracy w obszarze
tworzenia kursów elektronicznych dla wspólnego użytku. Otrzymane wyniki przedstawiono
na Wykresie 7.
48
A.Bober, G. Mazurkiewicz, Ocena możliwości wdrażania …
48%
Prze dsię biorstwa
dostrze gające
możliwość
współpracy z innymi
firmami o podobnym
profilu
Prze dsię biorstwa
nie dostrze gające
możliwości
współpracy z innymi
firmami o podobnym
profilu
52%
Możliwość współpracy w zakresie:
Korzy stania z kursów
elektroniczny ch na
wsp ólnie uży tkowanej
p latformie
58%
Wsp ólnej organizacji
szkoleń
42%
Tworzenia kursów
elektroniczny ch (do
wsp ólnego uży tku)
33%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Wykres 7. Procent przedsiębiorstw dostrzegających możliwość współpracy z innymi firmami oraz
zakres tej współpracy
Źródło: własne
49
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
4 Wnioski i rekomendacje
Z przeprowadzonych badań wynika, że polski sektor MSP, liczący ok. 1 700 tys.
aktywnie działających przedsiębiorstw14, jest atrakcyjnym, niezagospodarowanym gruntem
dla wdrożenia nowoczesnych form szkoleń, w tym szkoleń zdalnych i mieszanych.
Dodatkowym bodźcem jest fakt, iż ponad ¾ przedsiębiorców inwestuje w rozwój (szkolenia)
swoich pracowników. Ponadto, większość MSP posiada odpowiednie warunki organizacyjnotechniczne do prowadzenia szkoleń zdalnych oraz wyraża zainteresowanie tą formą szkoleń.
Zastosowanie technologii e-learningu może przyczynić się do rozwiązania jednego
z problemów MSP, który wynika ze specyfiki ich działalności (zwłaszcza przedsiębiorstw
mikro i małych), czyli niemożności oddelegowania pracownika na szkolenie ze względu
na ograniczone zasoby kadrowe.
MSP korzystają głównie ze szkoleń obowiązkowych, okresowych (np. bhp), ale
również dokształcają nowozatrudnionych pracowników, biorą udział w szkoleniach
produktowych i tych z zakresu obsługi specjalistycznych programów komputerowych. Są to
zatem te typy szkoleń stacjonarnych, które w sposób stosunkowo łatwy dałoby się zastąpić
szkoleniami e-learningowymi bądź mieszanymi. Część z tych szkoleń, w szczególności
szkolenia obowiązkowe i okresowe, może być uniwersalna dla sektora MSP, zatem firmy
szkoleniowe powinny rozważyć możliwość opracowania kursów dla tej grupy, aby następnie
móc oferować gotowe rozwiązania, zwłaszcza, że duży procent MSP potwierdza chęć
korzystania z gotowych e-kursów. Małe i średnie przedsiębiorstwa nie posiadają
odpowiedniej kadry, która mogłaby poprowadzić kształcenie z wykorzystaniem e-learningu.
Dostawcy usług e-learningowych powinni zatem rozważyć możliwość świadczenia
kompleksowych usług szkoleniowych, dopasowanych do potrzeb MSP zarówno pod
względem merytorycznym jak i organizacyjno-technicznym.
Większość MSP posiada dostęp do Internetu, a także odpowiednią infrastrukturę
techniczną do prowadzenia szkoleń zdalnych w miejscu pracy. Widoczna jest stała tendencja
wzrostowa w zakresie informatyzacji sektora MSP. Fakt ten dodatkowo przemawia za
wprowadzaniem kolejnych nowoczesnych technologii, w tym e-learningu, do
przedsiębiorstw.
Większość przedsiębiorstw, zdecydowanych na wdrożenie e-learningu w swojej
działalności szkoleniowej, korzystałaby z już opracowanych szkoleń, natomiast tylko
nieliczni zdecydowaliby się na zamówienie e-kursu w firmie zewnętrznej, bądź tworzenie
szkoleń zdalnych we własnym zakresie. Może to świadczyć o chęci korzystania przez MSP ze
szkoleń e-learningowych m.in. na zasadzie outsourcingu. Pomimo posiadania przez
większość MSP odpowiednich warunków organizacyjno-technicznych, w tym przede
wszystkim infrastruktury sprzętowej oraz podłączenia do Internetu, prawie połowa
przedsiębiorców preferuje szkolenia zdalne udostępniane na płytach CD bądź nośnikach
Raport o stanie sektora małych i średnich przedsiębiorstw w Polsce w latach 2006 -2007, Polska Agencja
Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa 2008, s. 22.
14
50
A.Bober, G. Mazurkiewicz, Ocena możliwości wdrażania …
pendrive. Jak wiadomo, tego rodzaju mobilność szkoleniową oferują jedynie szkolenia
e-learningowe.
Współpraca grupowa MSP np. w ramach stowarzyszeń, organizacji branżowych
i innych, mogłaby przyczynić się do szerszego stosowania e-learningu wśród przedsiębiorstw,
ze względu na możliwość współdzielenia kosztów takiego przedsięwzięcia. Jednak tylko
połowa przedsiębiorstw sektora MSP dostrzega możliwość współpracy tego typu, głównie
w zakresie korzystania z kursów elektronicznych na wspólnie użytkowanej platformie LMS.
Najbardziej prawdopodobnym wytłumaczeniem tego zjawiska jest obawa przed przejęciem
przez konkurencyjne firmy know-how danego przedsiębiorstwa.
Reasumując, polski sektor MSP to niewątpliwie ogromny, niezagospodarowany
obszar dla szkoleń e-learningowych. Brak zainteresowania zdalną formą szkoleń wynika
raczej z niewiedzy środowiska MSP nt. korzyści oraz możliwości, jakie oferuje ta forma
szkoleń. Mniejszą rolę odgrywają w tym wypadku merytorycznie uzasadnione przesłanki
przemawiające np. za szkoleniami w formie tradycyjnej. Należałoby zatem położyć znaczny
nacisk na przeprowadzenie szeroko rozumianej kampanii informacyjno-promocyjnej w
formie wykładów, szkoleń, konferencji czy publikacji nt. e-learningu i jego potencjału
szkoleniowego. Ponieważ jest to ogromny rynek dla szeroko rozumianych producentów
szkoleń zdalnych, być może warto ukierunkować działania w większym niż dotychczas
stopniu na produkty e-learningowe zorientowane na potrzeby MSP. Tym bardziej, że stały
rozwój e-learningu pozwala na przygotowanie szkoleń coraz szybciej i taniej z zachowaniem
pełnej funkcjonalności i atrakcyjności, jaką oferuje ta forma nauki.
Bibliografia
[1] Bober A., Kubera W., Mazurkiewicz G., Przyborowska B., Rubin M., Metodyka organizacji,
wdrażania oraz oceny efektywności technologii e-learningu w MSP oraz opracowanie materiałów
multimedialnych dla e-szkoleń, Warszawa, listopad 2008;
[2] Jabłoński R., Kowalski G., Młodożeniec M.,,Potrzeby szkoleniowe małych i średnich
przedsiębiorstw - raport finalny z badania ilościowego przygotowany dla Polskiej Agencji Rozwoju
Przedsiębiorczości, Warszawa, lipiec 2006;
[3] Raport o stanie sektora małych i średnich przedsiębiorstw w Polsce w latach 2006 -2007, Polska
Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa 2008.
51
WIOLETA BORYSEWICZ, TOMASZ MARCINIAK
Instytut Maszyn Matematycznych, Warszawa
Z doświadczeń IMM: Praktyczne
aspekty adaptacji platformy Moodle
IMM’s case study: Making Moodle suit
your needs and expectations
Streszczenie
Platforma Moodle zdobywa coraz większą rzeszę użytkowników. W trakcie procesu jej
wdrażania często okazuje się, że pomimo swej uniwersalności zawiera elementy, które nie
spełniają naszych oczekiwań czy wymagań. Ponieważ jest to projekt otwarty – open source,
mamy możliwość modyfikacji platformy. Jak sobie poradzić z takim zadaniem? Jakie
niebezpieczeństwa na nas czyhają? Jak sobie ułatwiać pracę? Odpowiedzi na te i inne pytania
przedstawiamy w oparciu o własne doświadczenia z modyfikacji platformy Moodle.
Abstract
Moodle LMS is gathering a wider range of users. However despite of Moodle’s versatility
sometimes we find out that some functions do not meet our expectations and requirements. As
this is an open source project it is possible to modify unsatisfactory elements. How to deal
with this task? What problems may be encountered? How to make it easier? Answers to these
and other questions are presented based on our Moodle LMS modification experience.
1 Wstęp
Każdy użytkownik wdrażający system informatyczny stawia przed nim inne wymagania.
Dwa systemy o identycznym, zasadniczym przeznaczeniu mogą różnić się w szczegółach
realizacyjnych pewnych funkcjonalności. Dlatego też, bardzo trudno jest opracować
uniwersalny system, który zaspokoi potrzeby wszystkich potencjalnych użytkowników.
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Z platformą Moodle też nie jest inaczej. Niewątpliwie jej atutem jest to, że powstała na bazie
doświadczeń kadry dydaktycznej, a nie rozważań analityków. Nie można też powiedzieć
o Moodle, że jest systemem prostym. Przeciwnie, posiada bardzo rozbudowaną
funkcjonalność, której zazwyczaj nie wykorzystuje się w 100%.
Z naszych doświadczeń wynika, że platforma Moodle stanowi bardzo dobrą podstawę
do budowy własnego systemu. Bazując na niej, system docelowy można stworzyć przy
niewielkiej liczbie modyfikacji. Aby lepiej zrozumieć proces modyfikacji, należy najpierw
wyodrębnić obszary, w ramach których będą dokonywane zmiany. Zidentyfikowano trzy
takie płaszczyzny:
ƒ funkcjonalność,
ƒ wygląd (kompozycja tematyczna),
ƒ pakiet językowy.
Modyfikacja funkcjonalności wymaga ingerencji w kod PHP oraz - czasami - w strukturę
bazy danych. Niewątpliwie do tego rodzaju prac konieczna jest znajomość mechanizmów
działania platformy Moodle, aby zapobiec sytuacji, gdy wprowadzone zmiany spowodują
błędne funkcjonowanie istniejących elementów. Zazwyczaj, modyfikacja funkcjonalności
platformy jest wynikiem niezaspokojenia potrzeb klienta przez wersję podstawową, może
jednak być spowodowana także koniecznością dostosowania systemu do wymogów prawnych
(np. ustawa o ochronie danych osobowych).
Moodle w wersji dystrybuowanej posiada kilka szablonów wyglądu. Niestety, bardzo
często zestaw ten nie jest satysfakcjonujący. Wdrażana platforma musi być zazwyczaj
osadzona w ramach konkretnej organizacji, co wymaga jej przystosowania do zastanego
i obowiązującego schematu kolorystycznego, związanego z elementami wizerunku. Zdarza
się, że konieczne jest również dodanie drobnych elementów graficznych, takich jak: logo lub
grafiki elementów formatowania (wypunktowania). Czasami zachodzi też potrzeba zmiany
układu strony portalu.
Ostatnim obszarem wprowadzania zmian są paczki językowe. Moodle jest dostępny w
kilkudziesięciu językach, w tym także polskim. Konieczność modyfikacji paczki może
wynikać z faktu, iż dostarczona wersja nie jest do końca poprawna pod względem
gramatycznym. Innym powodem zmian może być potrzeba zamiany nazw niektórych
elementów portalu, np. „wątek” na „pytanie” itp.
Do wykonania prac związanych z adaptacją platformy Moodle niezbędny jest zestaw
narzędzi, które ułatwią tę pracę. W związku z tym, że wyznaczone zostały trzy różne obszary
modyfikacji, musimy dysponować kilkoma różnymi narzędziami. Z uwagi na to, że Moodle
jest darmową platformą warto do jej modyfikacji zastosować również darmowe narzędzia,
aby niepotrzebnie nie generować dodatkowych kosztów.
W niniejszym artykule opisujemy własne doświadczenia wdrożeniowe, związane z
adaptacją platformy Moodle, w szczególności problemy, które napotkaliśmy podczas tej
pracy, oraz narzędzia i metody pomocne przy ich rozwiązywaniu.
54
W.Borysewicz, T.Marciniak, Z praktyki IMM
2 Modyfikacja funkcjonalności
Do modyfikacji funkcjonalności platformy Moodle niezbędna jest znajomość podstaw
programowania, baz danych oraz PHP i SQL. Ponieważ ingerujemy w złożony projekt
programistyczny, chcielibyśmy mieć do dyspozycji zintegrowane środowisko
programistyczne. Dzięki temu, łatwiej nam będzie poruszać się po projekcie, znajdować
referencje i wszelkie, potrzebne definicje. Proponujemy do tego celu wykorzystać darmowe
środowisko Eclipse, rozszerzone o narzędzia do PHP - PDP (PHP Development Tools)
(Rys.1). Program ten można pobrać ze strony http://www.eclipse.org/pdt/.
Rys.1 Zintegrowane środowisko programistyczne – Eclipse
Źródło: własne
Jest to darmowe środowisko programistyczne, które oferuje pełne wsparcie dla projektów
PHP (w tym języku została stworzona platforma Moodle). Główną jego zaletą jest możliwość
nawigacji po projekcie, co z kolei umożliwia odszukiwanie definicji wybranych funkcji, a
także odnajdywanie referencji do nich w obrębie całego projektu. Jest to ogromną zaletą,
ponieważ kod Moodle’a jest rozlokowany w dużej liczbie plików, których przeglądanie jest
żmudne i czasochłonne. Dodatkowo Eclipse oferuje także możliwość integracji z Apach-em
w celu uzyskania bieżącego podglądu projektu.
W czasie naszych prac nad dostosowywaniem funkcjonalności platformy Moodle
zostały dodane lub zmodyfikowane następujące elementy:
ƒ mechanizm usuwania użytkowników,
ƒ wygaszanie haseł użytkowników po określonej liczbie dni,
ƒ wyświetlanie profili użytkowników przy użyciu loginu, a nie imienia i nazwiska.
55
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Należałoby przede wszystkim zwrócić uwagę na to, że wszystkie te modyfikacje
funkcjonalności związane były z ich niedostosowaniem do polskiej ustawy o ochronie danych
osobowych.
Moodle posiada domyślny mechanizm usuwania użytkowników, ale jest on niestety
niekompletny. Wynika to głównie z tego, że mimo, iż użytkownik skasuje swoje konto (lub
administrator serwisu usunie konto dowolnego użytkownika), to w bazie danych, z którą
współpracuje platforma, nadal pozostaje część informacji o użytkowniku – w szczególności
adres jego poczty elektronicznej. Naprawa tej sytuacji wymagała wprowadzenia pewnych
zmian bezpośrednio w kodzie Moodle’a, które pozwoliły na całkowite usunięcie danych
użytkownika.
Kolejnym problemem, z jakim spotkaliśmy się podczas wdrażania platformy, okazał się
termin ważności haseł oraz restrykcje związane z samym poziomem trudności haseł
użytkownika. Szczęśliwie, Moodle ma wbudowaną opcję przesyłania stron przy użyciu
protokołu https15 – w szczególności dotyczy to strony logowania. Ponadto same wymogi
odnośnie trudności haseł użytkownika również można ustawić bezpośrednio w opcjach
platformy, natomiast wygaszanie haseł wymagało ingerencji programistów. Należało
uruchomić skrypt, który wymusi na użytkowniku zmianę hasła po upływie określonego
terminu.
Kolejne zmiany związane były ze sposobem identyfikowania użytkownika na
platformie. Moodle jest bardzo „przywiązany” do imienia i nazwiska i za pomocą tych
danych opisuje choćby posty na forum. Zostało to zmienione na login użytkownika i dzięki
temu, w obrębie całej platformy, użytkownik mógł być przedstawiany za pomocą loginu.
3 Modyfikacja pakietu językowego
Dla platformy Moodle dostępne są różne pakiety językowe. Język, w jakim jest dostępna
platforma, zależy od administratora i od tego, jakie pakiety językowe zostaną przez niego
zainstalowane. Niestety, pakiet języka polskiego nie jest doskonały. Menu dostępne dla
administratora jest praktycznie w całości w języku angielskim (nie zostało przetłumaczone).
Jeśli chodzi o menu nauczycieli czy studentów, to sytuacja wygląda o wiele lepiej.
Praktycznie w całości jest ono poprawnie przetłumaczone. Powodem modyfikacji pakietu
językowego nie były błędy językowe, choć takie też zdarzają się, ale fakt zaistnienia
potrzeby, aby pewne opcje były inaczej nazwane.
Pakiet językowy przechowywany jest w plikach tekstowych. W trakcie modyfikacji
takiego pakietu należy zwracać szczególną uwagę na kodowanie plików. Zalecane kodowanie
to UTF-8 lub ewentualnie ANSI. W innym przypadku mogą pojawić się problemy
15
HTTPS (ang. HyperText Transfer Protocol Secure) – to szyfrowana wersja protokołu HTTP. W komunikacji
klient-serwer szyfruje tekst za pomocą technologii SSL. Zapobiega to przechwytywaniu i zmienianiu
przesyłanych danych.
56
W.Borysewicz, T.Marciniak, Z praktyki IMM
z poprawnym wyświetlaniem polskich znaków. Ponadto, trzeba pamiętać o odpowiednim
kodowaniu znaków końca linii, bo nieodpowiednie może powodować problemy
z wyszukiwaniem plików o określonej zawartości. Oznacza to, że jeśli pracujemy pod
systemem Windows, to starajmy się kodować końce linii tak, jak robi to ten system. Podobnie
dotyczy to systemów unixowych. Wszystkie te „kruczki” związane z plikami tekstowymi
pomogą opanować nam alternatywne wersje notatnika znanego z systemu Windows –
Notepad2 (Rys.2) lub Notepad++ (Rys.3). Dodatkowo, programy te oferują podświetlanie
składni (HTML, XML, JavaScript), łatwe wyszukiwanie w tekście, obsługę wyrażeń
regularnych i pozwalają edytować wiele dokumentów jednocześnie.
Rys.2 Notepad2 - alternatywa dla notatnika
Źródło: własne
57
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Rys.3 Notepad++ - kolejna alternatywa dla notatnika
Źródło: własne
Jeśli chodzi o wyszukiwanie plików, zawierających zadany ciąg znaków, zalecamy
stosowanie wyszukiwarki innej niż ta, wbudowana w system operacyjny Windows.
Wyszukiwarka systemowa nie radzi sobie z plikami tekstowymi, w których użyte jest
unixowe zakończenie linii, a tak w większości zakodowane są pliki platformy Moodle.
Proponujemy korzystać z mechanizmu wyszukiwania wbudowanego w program
FreeCommander (Rys.4). Aplikacja ta jest bardzo przydatna podczas modyfikacji pakietu
językowego, gdy nie udaje się w prosty sposób zlokalizować poszukiwanego wyrażenia.
58
W.Borysewicz, T.Marciniak, Z praktyki IMM
Rys.4 Okno wyszukiwania plików FreeCommander
Źródło: własne
4 Modyfikacja kompozycji tematycznej
Ostatnim obszarem dostosowywania platformy Moodle jest modyfikacja kompozycji
tematycznej (tzw. „skórka”). W tej części artykułu chcielibyśmy zwrócić uwagę na problemy,
jakie można napotkać w trakcie takich modyfikacji, a także podać kilka wskazówek, które
znacznie przyspieszą i ułatwią pracę nad dostosowaniem kompozycji. Zostaną też
przedstawione narzędzia, z których naszym zdaniem, warto skorzystać.
4.1 Metody
Kompozycję tematyczną platformy Moodle można dostosować do określonych potrzeb
użytkownika kilkoma metodami, które przedstawiamy poniżej.
Pierwszym, a zarazem najprostszym sposobem, jest wykorzystanie istniejących,
predefiniowanych przez platformę kompozycji. Jest to dość obszerny zbiór, który spełnia
podstawowe wymagania. Warto zwrócić uwagę, że takie zmiany może wprowadzić jedynie
osoba, posiadająca uprawnienia administratora platformy. Wystarczy skorzystać
z odpowiedniej opcji w menu Moodle, a następnie wyszukać kompozycję i potwierdzić chęć
dokonania zmian (Rys. 5).
59
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
Rys.5 Zmiana kompozycji tematycznej za pomocą opcji w menu administracyjnym
platformy Moodle
Źródło: własne.
Kolejnym sposobem modyfikacji wyglądu platformy jest napisanie własnej „skórki”. Aby
tego dokonać, należy wygenerować pliki z definicjami stylów tzw. CSS16. Można to zrobić na
dwa sposoby:
ƒ w przypadku, gdy wprowadzone będą niewielkie zmiany lub gdy chcemy ułatwić
sobie pracę, warto skorzystać z już istniejących na platformie plików i dostosować je
do naszych potrzeb,
ƒ drugą możliwością jest napisanie niezależnych plików CSS, bez korzystania
z istniejących.
Drugiej opcji raczej nie zalecamy, ponieważ tworzenie własnych plików CSS od podstaw
w przypadku platformy Moodle jest trudnym zadaniem. Dlaczego? Wyjaśnimy to w dalszej
części artykułu. Najprościej jest posłużyć się dowolnie wybraną, istniejącą kompozycją.
Najlepiej wykorzystać kopię takiego tematu – w przypadku, gdy nie chcemy go całkowicie
utracić. Aby dokonywać jakichkolwiek zmian w kaskadowych arkuszach stylów, niezbędna
jest znajomość ich budowy. Dla Czytelników nieposiadających takich umiejętności polecamy
16
Kaskadowe arkusze stylów (ang. Cascading Style Sheets, CSS) – to język służący do opisu formy prezentacji
(wyświetlania) stron WWW. CSS został opracowany przez organizację W3C w 1996 r.
60
W.Borysewicz, T.Marciniak, Z praktyki IMM
odwiedzenie strony organizacji W3C17 oraz zapoznanie się z podręcznikiem dostępnym pod
adresem: http://www.w3schools.com/css/.
Aby zatwierdzić jakiekolwiek zmiany, potrzebujemy dostępu do serwera, na którym
funkcjonuje nasza platforma Moodle. Powinniśmy mieć także prawa edycji umieszczonych
tam plików ze stylami.
4.2 Problemy
Opracowanie nowej kompozycji tematycznej jest niezwykle czasochłonne. W tej części
artykułu postaramy się przedstawić problemy, z jakimi można się spotkać w trakcie prób
modyfikacji kompozycji tematycznych platformy Moodle. Poszczególne trudności zostały
omówione w kolejnych podrozdziałach.
4.2.1 Pliki definicji stylów
Pierwszy z problemów, który napotykamy już na samym początku naszej mozolnej pracy,
to trudności z odnalezieniem miejsca, w którym należy wprowadzić zmiany. Wynika to
z tego, że platforma Moodle korzysta z kilku plików CSS, które są dość obszerne.
Przyzwyczajeni do tego, że zwykle mamy do czynienia z jednym plikiem CSS, w którym
zawarte są wszystkie style, możemy mieć problem ze zrozumieniem koncepcji twórców
platformy. Moodle korzysta z następujących plików CSS:
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
styles_layout.css – określa rozmieszczenie poszczególnych elementów18 na stronie
platformy,
styles_tabs.css – zawiera definicję stylów, dotyczących między innymi zakładek
pojawiających się na niektórych stronach Moodle’a,
styles_color.css – definiuje kolory wykorzystywane na stronach platformy,
styles_fonts.css – zawiera opis stosowanych czcionek.
W takiej sytuacji powstaje szereg wątpliwości np. gdzie odnaleźć informacje o kolorze
czcionki – w pliku z definicją kolorów, czy może w tym z opisami czcionek? Nasuwającą się
w pierwszej chwili odpowiedzią jest - zarówno w jednym, jak i w drugim… Z tych m.in.
powodów zlokalizowanie właściwego pliku, w którym należy wprowadzić pożądane zmiany,
jest czasochłonne.
17
World Wide Web Consortium (w skrócie W3C) – to organizacja, która zajmuje się ustanawianiem
standardów pisania i przesyłu stron WWW. Została założona w 1994 roku przez Tima Berners-Lee.
18
element – w artykule przez tą nazwę rozumiany jest każdy obiekt, jaki może występować na stronie WWW,
przykładowo: tabela, lista, nagłówek, paragraf, bloki (div) itp.
61
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
4.2.2 Niespójność w nazewnictwie elementów
Kolejny problem napotykamy, próbując zidentyfikować poszczególne elementy na
stronach. Jest to niezbędne, ponieważ musimy wiedzieć, z jakim elementem mamy
do czynienia, aby następnie móc go odnaleźć w pliku stylu i wprowadzić odpowiednie
zmiany. Niestety, nie jest to proste zadanie, a problemy związane z jego wykonaniem
wynikają głównie z niespójności, jakie wprowadzili twórcy kompozycji tematycznej
platformy Moodle. Trudności wynikają głównie z powodu niespójnego nazewnictwa
poszczególnych elementów na stronie (Rys.6). Mianowicie, mogą one mieć nadaną nazwę
(identyfikator) – przykładowo element „body” lub „div” pokazany na poniższym rysunku ma
zdefiniowany atrybut id oznaczający jego nazwę. Czasem podana jest klasa (z pliku CSS), z
której ma korzystać dany obiekt na stronie (przykładowo nagłówek h1 widoczny na rysunku).
Ponadto bywa też tak, że obydwie wymienione własności są podane (można to dostrzec na
rysunku) lub żadna z tych możliwości nie jest wykorzystana. W przypadku ostatniej sytuacji to, jak wygląda dany element, zależy od tego, jakie własności są przypisane wszystkich
obiektom tego typu, występującym na platformie.
Rys.6 Fragment kodu źródłowego strony głównej platformy Moodle
Źródło: własne
4.2.3 Zagnieżdżanie elementów i dziedziczenie stylów
Kiedy pomimo wprowadzonej zmiany w pliku ze stylem, nie zauważamy żadnej różnicy
w wyglądzie strony platformy, to zapewne mamy do czynienia z przesłanianiem definicji
stylów. Wynika to stąd, że elementy występujące na stronie są zagnieżdżone, a same style
podlegają dziedziczeniu. Jest to spory kłopot, szczególnie dla początkujących twórców
witryn.
Dużym utrudnieniem jest to, że elementy występujące na stronie bywają
zagnieżdżone. W zasadzie występują nieliczne przypadki, kiedy tak nie jest. Nie jest to
sytuacja nietypowa, a praktyka często stosowana przez twórców witryn. Należy o tym
pamiętać, podejmując próbę modyfikacji plików CSS. Zagnieżdżenie elementów można
zaobserwować na rysunku 2. Widać na nim przykładowo, że element blokowy o nazwie
„headermenu” jest zagnieżdżony w elemencie „header-home”, a ten z kolei znajduje się
wewnątrz elementu „page”. Bywają także elementy umieszczone w bardziej skomplikowany
sposób. W takich przypadkach należy szczególnie uważać, modyfikując plik ze stylem.
62
W.Borysewicz, T.Marciniak, Z praktyki IMM
Jeśli są zdefiniowane style dla elementów położonych na zewnątrz w stosunku do naszego
„headermenu”, to ten element w pierwszej kolejności będzie korzystał ze stylów elementów
nadrzędnych, a dopiero potem z tych dedykowanych dla niego.
Oprócz tego, że poszczególne elementy na stronie są zagnieżdżone i mamy kilka
plików typu CSS dotyczących jednej kompozycji tematycznej, to dodatkowo istnieje także
nadrzędny plik z definicjami stylów (main.css), z którego korzystają wszystkie tematy.
Ponadto, należy zwracać uwagę na to, w jakiej kolejności na stronie WWW są podawane pliki
ze stylami, bo to również ma wpływ na to, który z nich będzie przesłonięty. Powszechną
praktyką twórców platformy Moodle jest przesłanianie w plikach dotyczących konkretnego
tematu, stylów zdefiniowanych w głównym pliku. Wymaga to jednak pewnej wprawy.
Odradzamy wprowadzanie własnych modyfikacji w głównym pliku, ponieważ takie zmiany
mają swoje konsekwencje we wszystkich innych kompozycjach, które są dostępne na
platformie. W momencie, kiedy ten, zdefiniowany przez nas temat może okazać się
nietrafiony lub po prostu nam się znudził i postanowimy powrócić do którejś ze
standardowych kompozycji, możemy zostać zaskoczeni, gdyż nagle nic nie będzie wyglądać
tak, jakbyśmy tego oczekiwali.
Warto dodać, że definicje w plikach CSS odnoszą się zarówno do identyfikatorów
poszczególnych elementów, jak również można spotkać definicje wyglądu odnoszące się
do określonej klasy elementu. Należy na to zwrócić szczególną uwagę w sytuacji, gdy
element, którego wygląd chcemy zmienić, posiada zarówno zdefiniowaną nazwę, jak i klasę.
4.3 Narzędzia pomocne
tematycznej
przy
modyfikacji
kompozycji
W poprzednim rozdziale opisane zostały problemy, z którymi można się zetknąć w trakcie
modyfikacji kompozycji tematycznej platformy Moodle. Teraz postaramy się opisać, jak
sobie z nimi poradzić. Obecnie na rynku istnieje szereg narzędzi, które ułatwią nam to
zadanie, zatem nie należy się zniechęcać ewentualnymi trudnościami. Oczywiście, opisane
przez nas narzędzia są darmowe. Nie warto narażać się na dodatkowe koszty, skoro
korzystamy z platformy, która jest dostępna na warunkach licencji open source.
4.3.1 Czego potrzebujemy?
Oprócz dostępu i uprawnień do modyfikacji plików ze stylami, o których wspomniano
w jednym z poprzednich rozdziałów, potrzebujemy przede wszystkim kilku przeglądarek
internetowych (koniecznie opartych o różne silniki) oraz ewentualnie notatnika z możliwością
podświetlania składni. W przeglądarkach będziemy oglądać zmodyfikowane przez siebie
strony Moodle’a. Polecamy użycie kilku spośród następujących: Internet Explorer, Mozilla
Firefox, Opera, Google Chrome, Apple Safari. Są to przeglądarki popularne wśród
użytkowników na rodzimym rynku. Każda z nich ma wbudowany inny silnik i tym samym
różnie wyświetla poszczególne strony. Dobrą praktyką jest używanie w trakcie testowania
przynajmniej kilku różnych z uwagi na to, że czasem efekty w różnych przeglądarkach mogą
63
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
być diametralnie odmienne. Warto z tego korzystać od początku tworzenia kompozycji
tematycznej, żeby nie okazało się, że nasza dopracowana kompozycja wygląda w pożądany
sposób tylko w tej przeglądarce, z której sami korzystamy. Ponadto, warto też starannie
doczytać o różnych technikach pisania stylów w taki sposób, aby wyglądały podobnie w
każdej z dostępnych przeglądarek.
Polecanym przez nas narzędziem dodatkowym jest wspomniany już wcześniej
notatnik, który podświetla składnię plików źródłowych. Przykładem takiego narzędzia jest
Notepad2 lub Notepad++. Należy pamiętać, że zawsze możemy korzystać z wbudowanego
w system operacyjny notatnika (taki oferuje przykładowo system Microsoft Windows).
Niestety, zwykle takie aplikacje posiadają bardzo ograniczone funkcjonalności, dlatego
zalecamy korzystanie z notatników umożliwiających przynajmniej podświetlanie składni czy
możliwość zmiany kodowania plików (zalecany format to UTF-8), które były niezwykle
przydatne w trakcie prac nad kompozycją tematyczną.
4.3.2 Rozszerzenia przeglądarki – narzędzia twórców witryn internetowych
Oprócz aplikacji wymienionych wcześniej polecamy odpowiednią konfigurację domyślnej
przeglądarki. Poniżej zostaną podane dodatki do przeglądarki Mozilla Firefox, ale podobne
(a czasem wręcz o podobnych nazwach) są oferowane do większości przeglądarek
internetowych istniejących na rynku.
Szczególnie polecanym i wyjątkowo użytecznym jest dodatek Web Developer Toolbar19
z serii narzędzi twórców witryn internetowych. Po instalacji pojawia się, jako dodatkowy
pasek w przeglądarce (powyżej paska zakładek), w którym jest wiele dodatkowych opcji dla
projektantów stron internetowych (Rys.7).
Rys.7 Rozszerzenie Web Developer Toolbar dla Mozilla Firefox
(widoczne efekty Display Element Information).
Źródło: własne.
19
Rozszerzenie Web Developer Toolbar można pobrać ze strony:
https://addons.mozilla.org/pl/firefox/addon/60
64
W.Borysewicz, T.Marciniak, Z praktyki IMM
Dodatek przedstawiony na powyższym rysunku wydaje się być niezbędny dla twórców
witryn internetowych. Praktycznie, każda jego opcja okazuje się przydatna (w różnym
stopniu) w trakcie modyfikacji kompozycji tematycznej platformy Moodle. Poniżej
wymienione zostały te, które rozwiązują problemy opisane we wcześniejszym rozdziale.
To z nich korzystaliśmy najczęściej podczas prac nad kompozycją:
ƒ
Display Element Information – opcja umożliwia uzyskanie dodatkowych
informacji o poszczególnych elementach na stronie, przykładowo: nazwa
elementu, nazwa klasy, elementy, po których dziedziczy, czy też informacje o
rozmiarze elementu lub stylach, które są mu bezpośrednio przypisane (ta opcja
dotyczy stylów zdefiniowanych bezpośrednio w nagłówku elementu, a nie w
oddzielnym pliku CSS). Te informacje przedstawione są w żółto-pomarańczowym
menu widocznym na rysunku 7. Aby wybrać tę opcję, należy skorzystać z menu
Information zainstalowanego uprzednio rozszerzenia przeglądarki.
ƒ
View CSS oraz View Style Information – opcje te umożliwiają podgląd stylów
zdefiniowanych dla całej aktualnej strony WWW lub dla wybranego elementu tej
strony (Rys.8). Podgląd ten jest dostępny bezpośrednio w przeglądarce, dzięki
czemu nie jest wymagana instalacja żadnych dodatkowych aplikacji. W przypadku
platformy Moodle jest to ważna funkcjonalność, ponieważ korzysta ona z kilku
plików CSS i dzięki temu, oprócz informacji o zawartości pliku CSS, mamy także
informację, z których plików korzysta aktualnie otwarta strona platformy.
Rys.8 Efekty działania opcji View Style Information roszerzenia Web Developer Toolbar
Źródło: własne
65
Zeszyt ABC.IT nr 1/2009(11)
ƒ
View Image Information – opcja ta udostępnia podgląd rozmiarów obrazków oraz ich
lokalizację (ścieżki dostępu) na serwerze (Rys.9). W trakcie modyfikacji kompozycji
tematycznej opcja ta była przez nas wykorzystywana dość często. Moodle korzysta
z wielu obrazków, które są położone w różnych miejscach na serwerze. Zwykle takie
miejsca dość trudno jest zlokalizować. Do wyboru mamy:
o żmudną analizę kodu źródłowego,
o przeglądanie wszystkich katalogów i podkatalogów na serwerze,
o skorzystanie z opisywanej tu opcji.
Po kliknięciu na dowolny obrazek aktualnie oglądanej strony, pojawiają się wszelkie
informacje na jego temat, dostępne na nowej karcie przeglądarki. Niestety w naszym
przypadku nie udało się uniknąć modyfikacji niektórych obrazków na stałe. Wynika to
z tego, że część z nich była predefiniowana dla całej platformy Moodle (a nie dla
poszczególnych kompozycji).
Rys.9 Efekty działania opcji View Image Information roszerzenia Web Developer Toolbar
Źródło: własne
66
W.Borysewicz, T.Marciniak, Z praktyki IMM
4.3.3 Definiowanie kolorystyki kompozycji
Własna kompozycja tematyczna obejmuje również dobór odpowiedniej kolorystyki.
Niezależnie od metod, którymi posłużymy się przy tworzeniu takiego zestawu, na końcu
będziemy musieli wprowadzić te zmiany do plików CSS. I to może przysporzyć nam
pewnych trudności. Istnieje, co prawda, predefiniowany zbiór dostępnych kolorów
i gdybyśmy się zdecydowali na któryś z nich, wystarczy podać taki kolor słownie. Niestety,
zwykle taki zestaw nam nie wystarcza i potrzebujemy bardziej wyrafinowanych odcieni.
Te z kolei należy podać przy pomocy kodu heksadecymalnego20 lub ewentualnie kodu
RGB21. Z racji tego, że niewiele osób potrafi sprawnie podać kolor w taki sposób, warto
korzystać z narzędzi, które zrobią to za nas. Aktualnie na rynku dostępnych jest wiele
aplikacji oferujących taką funkcjonalność. Należy do nich niezależna, darmowa aplikacja
ColorPic22 lub ColorZilla23 - dodatek do Mozilla Firefox (inne przeglądarki dostępne na
rynku także oferują podobne rozszerzenie). Programy te umożliwią podgląd koloru na stronie
(ColorPic ponadto oferuje dostęp do koloru dowolnego elementu widocznego na ekranie
naszego komputera), a także wygenerują dla zadanego koloru kod heksadecymalny lub RGB,
który następnie będzie można wpisać w pliku CSS. Z uwagi na większą funkcjonalność,
podczas prac adaptacyjnych korzystaliśmy z aplikacji ColorPic.
5 Podsumowanie
Moodle jest potężnym i elastycznym systemem. Zalety te zostały osiągnięte m.in. poprzez
złożoną konfigurację. Aby osiągnąć oczekiwane efekty adaptacyjne, trzeba zapoznawać się
z wieloma formularzami konfiguracyjnymi, które niestety nie są intuicyjne. Decydując się na
wdrożenie Moodle’a musimy pamiętać o tym, że jest to przede wszystkim system klasy LMS
i nie należy spodziewać się w nim wyrafinowanych narzędzi do tworzenia treści
dydaktycznych. Jeżeli chcemy tworzyć atrakcyjne, multimedialne materiały dydaktyczne,
będziemy musieli skorzystać z dodatkowych, zewnętrznych narzędzi autorskich.
Warto podkreślić, że jeśli chcemy wprowadzić w Moodle określone modyfikacje
funkcjonalności lub wyglądu stron, musimy dysponować zespołem specjalistów z dziedziny
PHP i CSS, a nasza praktyka potwierdza, że jest to również zadanie czasochłonne.
20
kod heksadecymalny (ang. hex triplet) – składa się z sześciu cyfr szesnastkowych (trzech bajtów). Bajty
odpowiadają kolejno za barwę czerwoną, zieloną i niebieską. Każdy bajt może przyjąć wartość od 00 (0) do FF
(255), co oznacza, odpowiednio, najmniejszą i największą intensywność danej barwy.
21
kod RGB - nazwa powstała ze złożenia pierwszych liter angielskich nazw barw: R – red (czerwonej), G –
green (zielonej) i B – blue (niebieskiej). Najczęściej stosowany jest 24-bitowy zapis kolorów, w którym każda z
barw jest zapisana przy pomocy składowych, które przyjmują wartość z zakresu 0-255. W modelu RGB 0 (dla
każdej ze składowych) oznacza kolor czarny, natomiast 255 (analogicznie) kolor biały.
22
Program ColorPic można pobrać ze strony: http://iconico.com/colorpic/
23
Rozszerzenie ColorZilla można pobrać ze strony: https://addons.mozilla.org/pl/firefox/addon/271
67

Podobne dokumenty