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Abstract
This paper presents results of research aimed at developing a visual language to represent parameters and metadata for learning objects in a synthetic-imagetic manner, in order to facilitate the process of their evaluation and selection by educators. The research was based on principles of NURBS theory and database logic by Manovich (2001, 2010), and the concepts of learning object (LO), metadata and recommendation systems. The inquiry revealed a possibility of fruitful transformation of subjective culture on data through the proposition of categorizations that take into account qualitative variables in the analysis of LOs from the perspective of learning theories applied to instructional design and standardized features used in their organization and cataloging in digital repositories.
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