基于MASMDOA框架的数字医学集合中可重用学习对象的生成
计算与语言
2025-01-24 v1 人机交互
摘要
学习对象是一种广泛应用于多种教育情境中结构化教学材料的方法。本工作的主要目标是从定性角度分析Clavy生成可重用学习对象（RLOs）的过程。Clavy是一款可从多个医学知识来源检索数据并将其重新配置为多媒体结构和组织的工具。通过这些组织，Clavy能够生成可适应各种指令式医疗情境的学习对象，这些情境涉及多种用户档案和不同的学习需求。此外，Clavy提供将这些学习对象导出到教育标准规范（如SCORM、xAPI等）的能力，这提高了其可重用性。分析洞察强调了将可用数字医学集合中的知识转化为可通过最流行的电子学习平台轻便访问的学习对象的工具的重要性，这些学习对象对于医学生和医务人员具有实用价值。
引用
@article{arxiv.2501.13806,
title = {Generation of reusable learning objects from digital medical collections: An analysis based on the MASMDOA framework},
author = {Félix Buendía and Joaquín Gayoso-Cabada and José-Luis Sierra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.13806},
year = {2025}
}
备注
first submited