Éditeurs de ressources éducatives : préparez-vous à indexer avec les microdonnées

Tout enseignant peut le constater : à moins d'avoir la référence précise d'une ressource en ligne, il perdra beaucoup de temps à chercher, parmi les millions de ressources éducatives, celles qui correspondront le mieux à sa leçon, à son cours ou aux besoins spécifiques de ses étudiants.  Il y en a trop. Pour vous en convaincre, si vous n'êtes pas enseignant, consultez le répertoire des objets d'apprentissage,

La Learning Resource Metadata Initiative (LRMI), qui est parrainée par l’AEP (Association of Educational Publishers) et Creative Commons, vise précisément à introduire des critères utiles aux enseignants dans des métadonnées qui seront utilisées par les éditeurs de contenus éducatifs.

Par exemple, la ressource est-elle destinée aux professeurs ou aux étudiants ? Est-ce un contenu, un devoir, un test ? S'il s'agit d'une séquence de formation, dure t-elle 10 minutes, 30 minutes, 2 semaines ? Est-elle destinée à des adultes ou des enfants de 10 ans ? Quels sont les droits qui y sont associés ? Qu’elles sont les références de crédibilité ?

En fait, il ne s’agit pas de métadonnées telles que nous les connaissons (tag Meta), mais bien de microdonnées que l’on insère dans les balises de contenu telles <span> <div> ou ou même <a href> ou <h1>.  En fait n’importe quelle balise peut accueillir les «items» selon les spécifications de Schema.org auxquelles elles sont intégrées.

En pratique

Plutôt que de vous retourner 10 000 résultats non classés, les moteurs de recherche pourront, grâce aux microdonnées, vous proposer d'opérer des choix appropriés à votre recherche. Par exemple, si on cherche des exercices de grammaire anglaise, le menu proposera les sous-classes les plus pertinentes : débutant, expert, avec différents choix de médias ou de méthodes.

Il s’agit essentiellement du système de Schema.org étendu aux besoins en éducation. Sachant que les plus importants éditeurs de matériel éducatif et les principaux moteurs de recherche  s’y sont impliqués en collaboration avec différentes autorités dont celles de l’éducation, il va de soi que les éditeurs universitaires, pédagogiques ou scientifiques ont intérêt à s’intéresser à ces standards d’intelligibilité pour les machines.

Cependant, à voir la structure proposée, on peut se poser des questions, même en comprenant qu’il s’agit d’une structure fondée sur les requêtes actuelles dans les moteurs de recherche.

Que vient faire «Diet» dans cette liste ?, Pourquoi tant de détails au niveau médical et si peu en sciences humaines ?  Il y aura sûrement bien d’autres développements mais alors, on risque de retomber dans la complexité initiale,  La créativité humaine est bien difficile à encadrer ! Au moins aurons-nous accès à des index plus standardisés.

Une présentation vidéo de la LRMI

Les spécifications du LRMI

Le cadre général de Schema.org

New spec could improve educational web searches