Sharing Knowledge: Scientific Communication - SSOAR

Integration von digitalen Bibliotheken in Learning-Management-Systeme 153
Lernmaterialien aus existierenden Fragmenten (z.B. Texten, Bildern oder Videos).
Das Connexions-Projekt dient der Erstellung von Lerninhalten sowie der
Entwicklung einer Infrastruktur hierfür (z.B. durch entsprechende Tools). Dazu
wird die eigens entwickelte Beschreibungssprache CNXML benutzt [27]. Im
Gegensatz zu LEBONED gehen diese beiden Projekte jedoch von einer vollständigen
Neuerstellung der Lernmaterialien aus.
Auf dem Gebiet der (semi-)automatischen Dokumentenanalyse gibt es zahlreiche
Ansätze, die im Gegensatz zu den bei uns angewandten Algorithmen jedoch
oftmals auf der Analyse von Bildern eines Dokuments bestehen (z.B. einem
Bitmap der Seite eines PDF-Dokuments). Ein Überblick über Algorithmen
zur Erkennung von Dokumentenlayouts aus solchen Bitmaps gibt [28], während
die Erkennung logischer Strukturen von Dokumenten aus Bitmaps in [29]
beschrieben wird. Als Ansatz für die Dokumentenanalyse basierend auf einer
Seitenbeschreibungssprache sei AIDAS genannt, das sich mit der Erkennung
logischer Strukturen in PDF-Dokumenten befasst [30].
5 Zusammenfassung und Ausblick
In diesem Papier wurden Forschungsergebnisse des Projektes LEBONED präsentiert,
dessen Ziel die Entwicklung einer möglichst allgemeingültigen Lösung
für die Integration digitaler Bibliotheken in webbasierte LMS darstellt. Auf
recht abstrakter Ebene wurde dazu zunächst beschrieben, welche Modifikationen
an einer Standardarchitektur für herkömmliche LMS vorgenommen werden
müssen. Das anschließend beschriebene Modell für den Import und die Weiterverarbeitung
von Dokumenten und zugehörigen Metadaten stellt einen bedeutsamen
Ausschnitt dieser Architektur dar. Insbesondere die Entwicklung des
Metadatenformats lxSCORM ist hierbei ein wichtiges Forschungsergebnis, da
dieses die besonderen Anforderungen bei der Beschreibung und Verwendung
von Dokumenten aus digitalen Bibliotheken in LMS berücksichtigt.
Die vorgestellten Softwarewerkzeuge Learning Object Creator und Learning
Object Composer zur Fragmentierung monolithischer Dokumente in kleinere
Lernobjekte und zur Komposition solcher Lernobjekte ermöglichen die effiziente
und flexible Erstellung neuer Lernmaterialien auf Basis existierender Dokumente.
Sie bilden deshalb wesentliche Bausteine für die angemessene (Wieder-)
Verwendung importierter Materialien und runden die hier präsentierte Gesamtinfrastruktur
somit sinnvoll ab.