Il social tagging è un metodo abbastanza diffuso nel Web per estrarre, rappresentare (folksonomy vs ontology) e condividere la conoscenza informale tra un grande numero di utenti. Anche i sistemi di bookmarking condiviso fanno parte della grande ondata di rinnovamento che percorre il web, e che si dirige verso una concezione di “uso” come authoring leggero più che come semplice navigazione-lettura. Negli ambienti di apprendimento online, in cui di solito il numero degli utenti è molto più basso, questo meccanismo è poco usato. D'altra parte, la semplice marcatura, per di più libera, sembrerebbe poco significativa su spazi di contenuti con un ordine di grandezza < 100 e per gruppi di utenti < 25. Le probabilità che due corsisti marchino liberamente in maniera simile due unità di contenuto sono piuttosto basse. Alcuni autori hanno infatti utilizzato un sistema di categorie predefinite (thinking types) per marcare gli interventi nel forum associato ad un corso online riducendo così la scelta e aumentandone la significatività. Sembra in ogni caso fondamentale – in un contesto di apprendimento e non solo di collaborazione/comunicazione - avere delle informazioni più ricche, cioè attribuire valore alle etichette non (solo) sulla base del numero di utenti che le hanno proposte, ma anche sulla base della rilevanza attribuita ai loro autori. Rilevanza qui ha un senso particolare, trattandosi di un corso: i marcatori usati da un corsista posso essere utili all’intero gruppo di apprendimento solo se aiutano il gruppo a costruire una propria concettualizzazione dei contenuti del corso, che non è semplicemente la somma delle concettualizzazioni di ciascun corsista. L’aspetto che abbiamo scelto di esplorare è quello della costruzione di un piano di concettualizzazione condiviso nel gruppo di apprendimento online (parallelo a quello originario costruito dall’autore del corso), che è organizzato attraverso il tracciamento di sottinsiemi di etichette basati sulla somiglianza dei loro autori calcolata dal sistema. La soluzione che abbiamo implementato come prima approssimazione all’interno di una piattaforma opensource, ADA, poggia da un lato sull’uso dei bookmark interni come meccanismo di marcatura personale e condivisibile nel gruppo, e dall’altro su di un'analisi automatica semplificata degli stili generali di interazione nell'ambiente da parte dei corsisti che tiene conto di tre dimensioni: il grado adesione al patto formativo, il grado di partecipazione e quello di competenze acquisite.