En résumé ce projet a permis de développer une nouvelle version du moteur de recherche LOFAR. Celui-ci est plus générique puisqu'il permet d'utiliser, sans trop de développements, toutes données RDF décrivant des cours et des ressources.
De plus en ayant traduit en données RDF les métadonnées Sup Numérique et en choisissant de les utiliser, les ressources retournées par cette nouvelle version du moteur de recherche sont de meilleur qualité. Par exemple voici une comparaison, entre les deux versions du moteur de recherche, du nombre de ressources considérées comme pertinentes (sur les dix retournées) pour quelques cours proposés par le département ASI (du domaine de l'informatique). On remarque que dans six cas LOFARv2 retourne de meilleurs résultats, dans deux cas des résultats équivalents et dans seulement deux cas de moins bons résultats.
| Cours | LOFAR | LOFARv2 |
|---|---|---|
| Algorithmique et Bases de la Programmation | 6 | 7 |
| Bases de données relationnelle 1 | 8 | 10 |
| Document | 9 | 10 |
| Informatique répartie | 8 | 8 |
| Introduction à la compilation | 3 | 10 |
| Programmation avancée | 4 | 7 |
| Réseaux informatiques | 5 | 9 |
| Technologie du Web | 8 | 8 |
| Théorie des graphes et Recherche opérationnelle | 9 | 7 |
| UMLP et Design Pattern | 1 | 0 |
Bien entendu des évolutions sont envisageables afin par exemple :
- d'améliorer la qualité du classement des ressources (par exemple pour le cours UML et Design Pattern), peu de ressources pertinentes apparaissent dans les dix ressources proposées. Cela pourrait être réalisé en prenant en compte d'autres critères de classement;
- de permettre d'ajouter facilement d'autres dépôts de ressources, comme par exemple COMETE qui propose aussi une entrée SPARQL (http://comete-refrer.licef.ca/snorql). Cette fonctionnalité sera peut être développée avant fin 2017;
- d'utiliser certaines métadonnées pour filtrer les résultats (suivant les types pédagogiques par exemple);
- etc.