Tamanho da fonte: 

Desde a sua criação, a Web tem crescido a um ritmo sem precedentes, situação esta que exigiu mudanças na forma como a sociedade busca e tem acesso à informação. O incremento informacional foi observado em todas as áreas do conhecimento e, desde então, problemas relacionados à recuperação de informação são investigados. O objetivo deste trabalho é propor a unificação da representação dos objetos de aprendizagem disponibilizados em diferentes repositórios e permitir que o usuário realize buscas qualificadas para encontrar os recursos educacionais adequados para sua necessidade de informação, por meio de uma arquitetura para recuperação de metadados de objetos de aprendizagem. Esta pesquisa é classificada como qualitativa e de natureza aplicada, uma vez que se relaciona com o problema prático de recuperação de metadados de objetos de aprendizagem disponíveis em repositórios da Web. Os procedimentos metodológicos consistiram em uma análise exploratória, descritiva e aplicada sobre os padrões e os instrumentos que orientam o desenvolvimento dos sistemas de recuperação de informação, auxiliando na compreensão do problema proposto e na concepção dos requisitos para a proposição da arquitetura para recuperação de metadados de objetos de aprendizagem baseado no princípio de relevance feedback. O principal diferencial desta proposta foi de valorizar a inferência do usuário no processo de recuperação de informação, por meio do processo de relevance feedback. Neste processo, o usuário estabelece um diálogo com o sistema de recuperação de informação realizando refinamentos nos resultados que lhe foram retornados. Como esse processo é cíclico, ele pode ser executado até que o usuário esteja satisfeito com os resultados que lhe foram retornados. Conclui-se que um sistema de recuperação de informação é mais eficiente quando amplia seu escopo de recuperação a partir de diferentes fontes de dados e permite a inferência do usuário no julgamento da informação que lhe foi retornada.

Recuperação de Informação; Objetos de Aprendizagem; Metadados; Agentes; Realimentação por relevância