Evaluación de OAs

Es necesario evaluar los objetos de aprendizaje para determinar si el proceso de creación de los mismos y su uso es realmente efectivo. Existen varias iniciativas de evaluación de OAs que requieren valoraciones explícitas de estos recursos por parte de los usuarios, además de por parte de sus propios creadores y de otros expertos (Ferrán y Minguillón, 2005). Algunas de estas posibles formas de evaluación podrían ser:

• Learning Object Review Instrument (LORI): dispone de 9 campos a rellenar con una puntuación. El sistema de evaluación debe tener en cuenta el número de objetos a evaluar frente a la calidad de la evaluación y su mantenimiento futuro.
• MERLOT (2001): utiliza un sistema similar al peer review (revisión del OA por parte de varios expertos en la materia) de las publicaciones académicas, pero puede ser demasiado restrictivo, ya que está limitado por la velocidad de evaluación de los expertos para cada nuevo objeto.
• Collaborative Filtering.(Herlocker et al., 2004): se trata de un sistema automático que recoge la información de las acciones de los usuarios (explícitas, como votar o contestar una pregunta; o implícitas, como ver que enlaces se han visitados y cuáles no, y durante cuánto tiempo) y determina la importancia de cada contenido comparándola con el resto de información recogida a partir del uso de todos los usuarios.

Existen algunas herramientas de evaluación integrada en los LMS, según los métodos considerados anteriormente, como puede ser HEODAR, que implementa el método de evaluación dirigida por metadatos.