Öğrenme nesneleri, bir kuruma ait bina, araç, personel gibi diğer varlıkları kadar değerlidir. Bunların iyi bir şekilde yönetilmesi gerekir. Nesne yönetim sistemi kullanan paylaşılmış bir öğrenme nesnesi havuzu çeşitli oluşturma ve dağıtım imkanları sunar. Ancak bu yöntemin tek dezavantajı (eğer dezavantaj olarak görülürse) sisteme katılan her bir nesne ile ilgili tanımlayıcı bilgilerin girilmesi gerekliliğidir. Bütünleşik bir yönetim sunması ve daha az iş yükü gerektirmesi dolayısıyla nesne yönetim sistemlerinin getirdiği avantajlar aşağıdaki gibidir (Duncan, 2003).

Finansal (Financial): Öğrenme nesnesinin her kullanımı oluşturma maliyeti üzerinden artı kazanç artar (Duncan, 2003). Dijital öğrenme nesnelerinin asıl esprisi yeniden kullanılabilirlikte yatmaktadır. Uygun bir şekilde oluşturulmuş, akıllıca ambara yerleştirilmiş ve hatasız olarak kataloglanmış bir öğrenme nesnesi, kendi asıl hedef kitlesi ve öğretimsel bağlamın ötesinde bir kullanım imkanına sahip olacaktır. Bu yüzden iyi öğrenme nesnelerinin nispeten yüksek geliştirme maliyetine rağmen, öğrenme nesnesi ambarlarının tekrar kullanılabilirlik beklentisinden dolayı, üretim maliyetlerini amorti etmeye çalışan yayıncı ve yöneticilerin büyük ölçüde dikkatini çekmiştir (Richard ve diğer., 2003).
Kontrol ve güvenlik (Control): Yedekleme ortamları vasıtasıyla nesnelerin güvenliği sağlanabilir. Nesne ambarları sayesinde, kaynakların güvenli bir şekilde merkezi olarak yönetilmesi mümkün olur.
Nesne Sahipliği (Ownership): Hazırlanan nesneler iyi bir şekilde yönetildiği takdirde nesnenin kim tarafından hazırlandığı belli olur. Bu yüzden nesnelerin yönetimi, takımları nesne geliştirme ve sahiplenme konusunda teşvik eder ve öğrenme nesnelerinin paylaşımına özendirir.
Geleceğe uygunluk (Future-proofing): Farklı ortamlarda çalışabilirlik amacıyla uluslararası standartlara uygun olarak hazırlanmış sistemler, farklı sistemler arası nesne transferi gibi işlemleri rahatlıkla yapabilirler. Böylece ilerleyen zamanlarda ortaya çıkacak ihtiyaçlar için köklü değişliklere gerek kalmaz.

Bir öğrenme nesnesi ambarı, nesneler ve nesnelere ait metadata bilgilerini depolayan bölümler ile metadata bilgileri üzerinden, nesne yönetim sistemi vasıtasıyla arama yapılmasını sağlayan bileşenlerden oluşur (Cebeci, 2003b). Veri tabanındaki her bir nesne için metadata tanımlanır. Bu metadata, nesneye ilişkin özel tanımlamaların yanı sıra öğretim ortamlarında kullanımıyla ilgili bilgiler de içerir. Metadata sayesinde, çevrimiçi öğrenme sistemlerinin sadece ilgili nesnelere erişmesi mümkün olur (Downes, 2000).
Bu ambarların kullanıcıları genellikle öğretmenlerdir ve öğretmenler veri tabanlı ya da sınıf içi, yüz yüze ya da uzaktan, tüm bir ders ya da kısa bir kurs oluşturmak için kullanabilir. Dolayısıyla ambarlar nesnelerin pedagojik amaçlarına karşı tarafsız olmalıdır. Tıpkı kütüphanenin bir kitabın nerede ve nasıl okunduğuyla ilgilenmediği gibi nesne ambarları da nesnelerin nerede ve nasıl kullanıldığı üzerinde durmaz (Duncan, 2003). Ancak nesnelerin öğrenim amaçları doğrultusunda etkin ve doğru biçimde kullanıldığından emin olunması temel amaçtır. İşte bu nedenle, öğrenim nesnelerinin bir ders, bir ünite veya bireysel bir öğretim/öğrenim parçası oluşturmak amacıyla öğrenim amaçları doğrultusunda kullanılabilmesi için öğrenme nesnesi ambarlarının bulma, ön izleme, ödünç alma ve yayınlama gibi işlevleri sağlaması gereklidir (Cebeci, 2003b). Nesne ambarlarında, bulunabilecek bu işlevler aşağıda açıklanmıştır.
Arama (Search/Find): Nesne ambarı, bulunması istenilen öğrenme nesnesini kolay bir şekilde bulmaya imkan tanımalıdır.
Kalite Kontrolü (Quality Control): Sistem öğrenme nesnesinin teknik, pedagojik ve metadata gereksinimlerini karşıladığından emin olmalıdır.
Alma (Retrieve): İstenilen nesne, nesne ambarlarından alınabilmelidir.
Gönderme (Submit): Ambara nesne gönderilebilmelidir.
Saklama (Store): Nesneler, gönderilen nesneyi veritabanında daha sonra kullanılmasına imkan verecek şekilde barındırmalıdır.
Toplama (Gather): Diğer ambarlardan metadata bilgilerini toplayarak daha geniş arama imkanları sunabilir.
Yayınlama (Publish): Nesne ambarları, diğer ambarların kullanabilmesi için metadata bilgileri sunabilmelidir.
Sürdürme (Maintain): Nesne ambarları, versiyon kontrollerini yapabilmelidir.
Talep Etme (Request): Nesne ambarları, Farklı öğrenme nesneleri talebini ya da siparişini sağlayabilecek mekanizmalar içermelidir.

İnternet, öğretmenler için en iyi araştırma araçlarından biri haline gelmiştir. Ancak google gibi en güçlü arama motoru bile hemen her arama terimi için istenenin dışında çok fazla bilgi döndürmektedir. Bu durum, kaliteli öğrenme kaynaklarını ortaya çıkarmayı ve bunları tanımayı zorlaştırmaktadır. Öğrenme nesnesi ambarları bu bağlamda öğrenme nesnelerinin erişimini kolaylaştırır (Richard ve diğer., 2003). Aslında nesne ambarları, klasik kütüphanelere benzetilebilir ancak bu benzerlik kataloglama ve erişim noktasına kadardır. Farklılık ise bilgi yanında öğretim de sunmasıdır. (Mahadevan, 2002). Gerçekte kütüphane yerine ambar denmesinin nedeni çok sayıda kişi ya da kurumun öğrenme nesnelerine katkıda bulunabileceğini vurgulamaktır. Öğrenme nesnesi ambarları aslında yüzlerce hatta binlerce ayrı nesneyi içeren merkezi bir veri tabanıdır. Böyle bir veri tabanı, çok farklı işlevlerde kullanılabilir. Online derslerin oluşturulması bu işlevlerinden sadece bir tanesidir. Diğer kullanımları online gazete ya da dergi, kişisel web sayfası, bilgi yönetim sistemleri vb. uygulamalar olabilir (Downes, 2000). Benzer bir sistem gazetecilik alanında da mevcuttur. Reuters gibi haber ajansları I-syndicate, Individual.com ya da Netscape Netcenter gibi merkezlere belli bir formatta (XML, RSS) içerik sağlarlar. Bu merkezler içeriği bireylere ve kurumlara iletmek üzere işlerler. Böylece bireysel kullanıcılar için özelleştirilmiş bültenler oluşturulur (Downes, 2000). Nesne ambarları ise öğretim ortamlarına içerik sağlar. Ambarların öğretimi ve öğrenmeyi aşağıdaki noktalarda desteklediği söylenebilir (Duncan, 2003).
Kalite (Quality): Öğreticiler, büyük bir öğrenme nesnesi havuzu sayesinde yeni nesneler hazırlamak için daha az zaman harcarlar. Çünkü yapılmış şeylerin aynısını baştan yapmak için uğraşmaz. Öğretim etkinliklerini düzenlemek için daha çok zamanı olacağı için öğretimin kalitesi artar (Duncan, 2003). Ayrıca herkes en iyi kaynağa erişebileceği için öğretimin kalitesi artar (Richard ve diğer., 2003).
Verimlilik (Productivity): Nesne ambarları sayesinde, var olan nesneyi uyarlayarak yeni bir nesne oluşturmak oldukça kolaylaşır. Ayrıca nesneleri birleştirerek yeni içerikler oluşturma söz konusu olduğunda, hem çok sayıda nesne kullanma hem de bunların bir şablon dahilinde birleştirme imkanı üretkenliği daha da artıracaktır (Duncan, 2003). Nesne ambarları, materyallerin paylaşımı ve kullanımında zaman ve emek tasarrufu sağlar (Richard ve diğer., 2003).
Çeşitlilik (Diversity): Nesne yönetim sistemleri, öğrenme nesneleri türlerinden bağımsız olarak çalıştığı için nesnelerin yüklenmesi esnasında herhangi bir sınırlama getirmez. Dolayısıyla bu ambarlardan yararlanacak kullanıcılar, farklı ortamlarda kullanabileceği çeşitlilikte nesneler bulabilirler. Ayrıca paylaşılan bir nesne havuzu nesnelerin farklı amaçlarla çapraz kullanımına imkan tanıyarak çeşitliliği destekler. Böylece öğretim materyallerinin değeri de ortaya çıkar.
Nesne ambarlarının, bu avantajlarından dolayı ortaya çıkan öğretimsel işlevselliği, üç farklı seviyede incelenebilir. Birinci seviyede tıpkı kütüphanelerdeki gibi nesnelerin sadece paylaşımı mümkündür ve kullanıcılar nesneleri olduğu gibi kullanırlar. Ancak birçok eğitimci öğrenme içeriğini kendi bağlamında özelleştirmek ister. İkinci seviyede ise öğrenme içeriği nesnelerin farklı amaçlarla kullanılmasını destekler. Bunun için nesneler çok iyi yapılandırılmış ya da yeteri kadar küçük boyutlu olurlar. Üçüncü seviye ise öğrencilerin çeşitliliğini kabullenmesidir. Her öğrenicinin, öğrenme hedefleri, öğrenme hızları, öğrenme ilerlemeleri, motivasyonları ve geçmiş bilgileri öğrenme durumlarına etki eder. Bu seviyede ki kullanımlarda ise, sunumların ve kontrollerin öğrenme içeriklerinden bağımsız olmasına dayanır (Barrierfree, 2005).
Öğrenme nesnesi ambarları, öğreticilerin etkili nesne yönetimi, paylaşımı ve yeniden kullanımı kültürünü içeren iş anlayışı geliştirmelerini teşvik eder (Duncan, 2003).

Öğrenme nesnesi ambarları bir kuruma ait (dahili) olan, birkaç kurum için ortak olarak geliştirilen ve kullanılan ya da herkese açık bir ambar niteliğinde olabilir. Örneğin, Kanada RRU (Royal Roads University) Üniversitesi’nde CEDAR adlı bir grup, dahili bir nesne ambarı ve bir ders oluşturma aracı geliştirmiştir (Muzido ve diğer., 2002). Diğer taraftan nesne ambarları genellikle, büyük maddi kaynaklarla desteklenen ve çok sayıda kurumsal katılımcının yer aldığı büyük projelerin ürünü olarak ortaya çıkmaktadır. Nesneler sayı, boyut ve dosya tipi açısından çeşitlilik göstereceği için tek bir merkezi nesne ambarının bütün öğrenme nesnelerini fiziksel olarak üzerinde bulundurması ve etkili bir şekilde sunması beklenemez (Hamilton, 2001). Bu yüzden, çeşitli öğrenme nesnesi ambarlarının birbirine bağlı olduğu dağıtılmış ya da dağıtık olarak adlandırılan model daha uygulanabilirdir. Bu modelde nesneler, İnternet teknolojileriyle birbirine bağlı olan farklı fiziksel alanlarda saklanır. Tek bir erişim noktası ya da portal üzerindeki basit bir web arayüzü ile bu dağıtıklığın kullanıcıya gösterilmemesi mümkündür. Özellikle farklı organizasyonların dahil olduğu bir ortamda, işleyişte muhtemelen teknik farklılıklar olacaktır, ancak portal erişim için uygun bir erişim noktası şarttır. Böylece ulusal ambarların esas başarısı ambarların birbirileri arasında bilgi paylaşımı, nesne ile ilgili kayıtların alış verişi ve nesnelerin kendilerine erişimi sağlamasına bağlıdır (Richard ve diğer., 2003). Bu yüzden nesne ambarları tek bir nesne ambarı olarak çalışabileceği gibi bir kaç nesne ambarının birlikte çalışması şeklinde ortaya çıkabilmektedir.

       Kaynak:
       Karaman, S. (2005). “Öğrenme Nesnelerine Dayalı Bir İçerik Geliştirme Sisteminin Hazırlanması ve Öğretmen Adaylarının Nesne Yaklaşımı İle İçerik Geliştirme Profillerinin Belirlenmesi”. Yayınlanmamış doktora tezi, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erzurum.