sistemas de conumicaciones y control i

sistemas de conumicaciones y control i

WEB SEMÁNTICA APLICADA AL REGISTRO ACADÉMICO INSTITUCIONAL
HECTOR FLOREZ FERNANDEZ
UNIVERSIDAD KONRAD LORENZ
FACULTAD DE INGENIERIA
GRUPO DE INVESTIGACION PROMENTE
BOGOTA
4 DE OCTUBRE DE 2006
1
TABLA DE CONTENIDO
1
MARCO CONCEPTUAL .................................................................................................................... 5
1.1
WEB SEMANTICA .................................................................................................................... 5
1.2
SERVICIOS WEB SEMANTICOS............................................................................................. 7
1.2.1 Orquestación ............................................................................................................................ 8
1.2.2 Coreografía .............................................................................................................................. 9
1.3
ONTOLOGIAS .......................................................................................................................... 10
1.4
ONTOLOGY INFERENCE LAYER OIL ............................................................................... 11
1.5
ONTOLOGY WEB LANGUAGE (OWL)............................................................................... 12
1.6
RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK (RDF) ............................................................ 13
1.7
RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK SCHEMA (RDF-S) ....................................... 13
1.8
OWL-S ....................................................................................................................................... 13
1.9
PROTÉGÉ ................................................................................................................................. 14
1.9.1 Arquitectura del plugin OWL ................................................................................................ 14
1.9.2 Metamodelo del plugin OWL ................................................................................................ 15
1.10
UML........................................................................................................................................... 15
1.10.1
Arquitectura del Software ................................................................................................. 16
1.10.2
Ciclo de Vida Del Desarrollo De Software ....................................................................... 16
1.11
UML COMO LENGUAJE DE DEFINICIÓN DE ONTOLOGÍAS ......................................... 17
1.11.1
Integración de ontologías .................................................................................................. 18
1.12
PROGRAMAS DE EDUCACIÓN VIRTUAL EN COLOMBIA ............................................. 20
1.12.1
Universidad Nacional de Colombia .................................................................................. 20
1.12.2
Universidad del Valle ........................................................................................................ 20
1.12.3
Universidad de Antioquia.................................................................................................. 21
1.12.4
Universidad Industrial de Santander ................................................................................. 21
1.12.5
Universidad Manuela Beltrán............................................................................................ 22
1.12.6
Pontificia Universidad Javeriana ....................................................................................... 22
1.12.7
Escuela Colombiana de Ingenieria .................................................................................... 22
1.12.8
Universidad Externado de Colombia ................................................................................ 22
1.12.9
Universidad de Los Andes ................................................................................................ 23
1.12.10 Fundación Universidad Católica del Norte ....................................................................... 23
1.13
NORMAS PARA PROGRAMAS DE EDUCACIÓN VIRTUAL ............................................ 23
1.13.1
Normas en Colombia ......................................................................................................... 23
1.13.2
El Icfes y La Educación Virtual ........................................................................................ 24
1.13.3
Reglamentación de los Programas en Colombia ............................................................... 25
1.13.4
Estándares Internacionales ................................................................................................ 25
2
ESTADO DEL ARTE ........................................................................................................................ 26
2.1
CREACIÓN DE UNA ONTOLOGÍA PARA DEPARTAMENTOS UNIVERSITARIOS DE
COMPUTACIÓN EN CHILE ................................................................................................................ 26
2.1.1 Ontología Para Departamentos De Computación (ODC) ...................................................... 27
2.2
APLICACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE LA WEB SEMÁNTICA A LA GESTIÓN DE
INFORMACIÓN FINANCIERA Y ECONÓMICA .............................................................................. 27
2.2.1 Aplicación De Tecnologías De La Web Semántica A La Gestión De Información .............. 28
2.2.2 Propuesta de Proyecto ANICETO ......................................................................................... 28
2.2.3 Arquitectura de ANICETO .................................................................................................... 28
2.2.4 Definición y gestión de ontologías ........................................................................................ 29
3
ANALISIS .......................................................................................................................................... 30
4
DESARROLLO .................................................................................................................................. 33
4.1
DESCRIPCION ......................................................................................................................... 33
4.2
DISEÑO DETALLADO ............................................................................................................ 34
2
4.2.1 Descripción del Problema ...................................................................................................... 34
4.2.2 Actores del Sistema ............................................................................................................... 34
4.2.3 Reglas del Negocio ................................................................................................................ 34
4.2.4 Diagramas de Casos de Uso .................................................................................................. 35
4.2.5 Documentacion de Casos de Uso .......................................................................................... 37
4.3
DIAGRAMA DE CLASES ....................................................................................................... 41
4.4
MODELO RELACIONAL ........................................................................................................ 42
4.5
ONTOLOGÍA ............................................................................................................................ 43
5
BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................................ 50
LISTA DE FIGURAS
Web Actual, Web semántica ................................................................................................... 6
Figura 1.
Figura 2.
Estructura de Web semántica .................................................................................................. 7
Figura 3.
Orquestación de Servicios [4].................................................................................................. 9
Figura 4.
Coreografía de Servicios [4] .................................................................................................... 9
Figura 5.
Ejemplo de ontología [3] ....................................................................................................... 11
Figura 6.
Interfaz de protege 3.1 ........................................................................................................... 14
Figura 7.
Arquitectura de la extensión de OWL [15]............................................................................ 15
Figura 8.
Modelado de la Arquitectura de un sistema [16] ................................................................... 16
Figura 9.
Ciclo de vida del software. [16]............................................................................................. 17
Figura 10. Aproximaciones de emparejamiento de esquemas [17] ........................................................ 19
Figura 11. Selección de ontología para el departamento universitario de Chile [19] ............................. 26
Figura 12. Sección de la ontología para información de contacto y áreas de investigación de la
ontología para el departamento universitario de Chile [19] ........................................................................ 27
Figura 13. Módulos de ANICETO [23] .................................................................................................. 29
Figura 14. Elementos principales de la ontología del proyecto ANICETO [23] .................................... 29
Figura 15. Modelo Plataforma Virtual .................................................................................................... 33
Figura 16. Modelo Subsistema de Registro Académico ......................................................................... 34
Figura 17. Diagrama de Casos de Uso de Administrador ....................................................................... 35
Figura 18. Diagrama de Casos de Uso de Administrador ....................................................................... 36
Figura 19. Diagrama de Casos de Uso de Estudiante ............................................................................. 36
Figura 20. Diagrama de Casos de Uso de Docente ................................................................................. 37
Figura 21. Diagrama de Clases ............................................................................................................... 42
Figura 22. Modelo Relacional ................................................................................................................. 43
Figura 23. Ontología Jerarquía Original ................................................................................................. 45
Figura 24. Propiedades de objetos de la ontología. ................................................................................. 46
Figura 25. Propiedades de datos de la ontología. .................................................................................... 46
Figura 26. Ontología con jerarquía de inferencia.................................................................................... 47
Figura 27. Ontología con jerarquía original vista en OWL Viz .............................................................. 48
Figura 28. Ontología con jerarquía de inferencia vista en OWL Viz ..................................................... 48
Figura 29. Ontología vista en OntoViz ................................................................................................... 49
LISTA DE TABLAS
Tabla 1.
Tabla 2.
Tabla 3.
Tabla 4.
Tabla 5.
Tabla 6.
Comparación Web Actual y Web Semántica .......................................................................... 6
Caso de uso “Insertar Usuario”.............................................................................................. 37
Caso de uso “Consultar Administrador”................................................................................ 38
Caso de uso “Actualizar Administrador” .............................................................................. 38
Caso de uso “Eliminar Administrador” ................................................................................. 38
Caso de uso “Modificar Perfil”.............................................................................................. 39
3
Tabla 7.
Tabla 8.
Tabla 9.
Tabla 10.
Caso de uso “Cambiar Contraseña” ....................................................................................... 40
Caso de uso “Capturar Notas” ............................................................................................... 40
Caso de uso “Consultar Notas” ............................................................................................. 41
Caso de uso “Agregar Inscripción” ....................................................................................... 41
4
1
1.1
MARCO CONCEPTUAL
WEB SEMANTICA
La aparición de Internet se sitúa en 1989, cuando Tim Berners-Lee presentó su proyecto de “World Wide
Web” en el CERN (Suiza), con las características esenciales que perduran en estos días. Berners-Lee
completó en 1990 el primer servidor Web y el primer cliente, y un año más tarde publicó el primer
borrador de las especificaciones de HTML y HTTP. [1]
El lanzamiento en 1993 de Mosaic, el primer navegador de dominio público, compatible
con Unix, Windows, y Macintosh, por el National Center for Supercomputing Applications (NCSA),
marca el momento en que la Web se da a conocer al mundo, extendiéndose primero en universidades y
laboratorios, y en cuestión de meses al público en general, iniciando el que sería su vertiginoso
crecimiento. [1]
En la actualidad se estima que unos 109 usuarios utilizan la Web, y que ésta contiene del orden de 4 * 109
documentos. Hoy casi todo está representado de una u otra forma en la Web, y con la ayuda de un
buscador, se puede encontrar información sobre casi cualquier tema necesitado.
La eficacia de los buscadores actuales tiene también sus límites. Por ejemplo, si se quiere conocer la
historia de Netscape, los resultados de una consulta como “Netscape history”, arroja cientos de resultados
de herramientas que trabajan bajo este navegador pero no arroja información contundente sobre el origen
y evolución de Netscape. Si se busca un “artículo sobre García Márquez”, se puede encontrar muchos
artículos de García Márquez, pero ninguno que trate sobre el autor. Estos ejemplos son el síntoma de una
causa común que es la falta de capacidad de las representaciones en que se basa la Web actual para
expresar significados.
Los contenidos y servicios en la Web se presentan en formatos como HTML e interfaces como
formularios comprensibles por personas, pero no por máquinas.
La Web semántica propone superar las limitaciones de la Web actual mediante la introducción de
descripciones explícitas del significado, la estructura interna y la estructura global de los contenidos y
servicios disponibles en la Web. Frente a la semántica implícita, el crecimiento caótico de recursos, y la
ausencia de una organización clara de la Web actual, la Web semántica intenta clasificar, dotar de
estructura y anotar los recursos con semántica explícita procesable por máquinas.
La Web semántica ayuda a las maquinas a entender las fuentes que se encuentran en la Web en donde la
información puede estar compartida y procesada por herramientas automatizadas, como maquinas de
búsqueda y usuarios humanos. [5]
Compartir información entre diferentes agentes requiere marcas semánticas como anotación en la misma
pagina Web con la información que esta contiene para ser comprendida por los agentes de búsqueda sobre
la Web. Dichas marcas son dadas con alguna estandarización, lenguaje expresivo y hace uso de términos
con certeza. Para estar seguros de que los diferentes agentes tienen un entendimiento común sobre los
términos, se hace necesario el uso de ontologías. La ontología es un conjunto de definiciones de conceptos
y su significado se presenta por la interpretación de los agentes, la cual debe ser común para todos los
agentes sobre la misma ontología.
Actualmente la Web se asemeja a un grafo formado por nodos del mismo tipo, y arcos igualmente
indiferenciados. Por ejemplo, no se hace distinción entre la página personal de un profesor y el portal de
una tienda on-line. Por el contrario en la Web semántica cada nodo (recurso) tiene un tipo (profesor,
5
tienda, pintor, libro), y los arcos representan relaciones explícitamente diferenciadas (pintor – obra,
profesor – departamento, libro – editorial).
Figura 1. Web Actual, Web semántica
La Web semántica mantiene los principios de descentralización, compartición, compatibilidad, máxima
facilidad de acceso y contribución. En este contexto un problema clave es alcanzar un entendimiento entre
las partes que han de intervenir en la construcción y explotación de la Web como son: usuarios,
desarrolladores y programas de diverso perfil. La Web semántica rescata la noción de ontología del campo
de la Inteligencia Artificial como medio para cumplir este objetivo.
En la siguiente tabla se presentan las principales diferencias entre la Web actual y la semántica:
Tabla 1. Comparación Web Actual y Web Semántica
CARACTERISTICA
Lenguaje principal
Forma y estructura
Semántica
WEB ACTUAL
HTML
Documentos
estructurados
Semántica implícita
WEB SEMANTICA
XML
no Documentos estructurados
Etiquetado
explícito
(metadatos)
Relación
entre HTML = fusión de forma y Estructura en capas de forma y
contenido y forma
contenido
contenido (XML, PDF y otros)
Editabilidad
Documentos estáticos
Documentos dinámicos
Audiencias
Para consumo humano
Para consumo de humanos y
computadores
Control
de Centralizado
Descentralizado
producción
La Web semántica debe estar formada por una red de nodos tipificados e interconectados mediante clases
y relaciones definidas por una ontología compartida por sus distintos autores. La adopción de ontologías
comunes es clave para que todos los que participen de la Web semántica, contribuyendo o consumiendo
recursos, puedan trabajar de forma autónoma con la garantía de que las piezas se ubiquen correctamente.
Por otra parte los servicios Web semánticos son una línea importante de la Web semántica, que propone
describir no sólo información sino definir ontologías de funcionalidad y procedimientos para describir
6
servicios Web: sus entradas y salidas, las condiciones necesarias para que se puedan ejecutar, los efectos
que producen, o los pasos a seguir cuando se trata de un servicio compuesto. Estas descripciones
procesables por máquinas permitirían automatizar el descubrimiento, la composición, y la ejecución de
servicios, así como la comunicación entre unos y otros.
La tecnología que se ha creado para hacer posible la Web semántica incluye lenguajes para la
representación de ontologías, parsers, lenguajes de consulta, entornos de desarrollo, módulos de gestión de
ontologías, módulos de visualización, conversión de ontologías y librerías.
El primer lenguaje para la construcción de la Web semántica fue SHOE. Desde entonces se han definido
otros lenguajes y estándares con finalidad similar, como XML, RDF, DAML+OIL, y OWL, entre otros.
XML representa una primera aproximación a la Web semántica, y aunque no está expresamente pensado
para definir ontologías, es el estándar más extendido hoy día en las aplicaciones de esta línea de Web
semántica. XML permite estructurar datos y documentos en forma de árboles de etiquetas con atributos.
Con XML Schema (XMLS) se pueden acordar de antemano las estructuras que se van a utilizar, así como
manejar tipos de datos primitivos y derivados. Con el estándar XSLT se pueden definir plantillas
asociadas a las estructuras XML, que describen cómo generar código HTML para visualizar los
contenidos en un navegador. [1].
En 1999 se publicó la primera versión de RDF (Resource Description Framework), un lenguaje para la
definición de ontologías y metadatos en la Web. RDF es hoy el estándar más popular y extendido en la
comunidad de la Web semántica. El elemento de construcción básica consiste en dos nodos (sujeto y
objeto) unidos por un arco (predicado), donde los nodos representan recursos, y los arcos propiedades.
Con RDF Schema (RDFS) se pueden definir jerarquías de clases de recursos, especificando las
propiedades y relaciones que se admiten entre ellas. En RDF las clases, relaciones, y las propias sentencias
son también recursos, y por lo tanto se pueden examinar y recorrer como parte del grafo, o incluso acertar
sentencias sobre ellas. Se han definido diferentes formas sintácticas para la formulación escrita de RDF,
pero quizás la más extendida es la basada en XML. En el siguiente esquema se muestran las diferentes
capas que conforman la Web semántica:
Figura 2. Estructura de Web semántica
1.2
SERVICIOS WEB SEMANTICOS
Los servicios Web semánticas es un nuevo paradigma en la investigación, que esta definido como
argumento de los servicios Web generales con descripciones de la Web semántica, para facilitar mas alta
automatización en el descubrimiento de servicios, composición, invocación, y monitoreo en ambientes
irregulares [7].
7
La relación entre la Web semántica y la arquitectura de los servicios Web actuales, dependen del punto de
vista del diseño. El desarrollo de servicios Web es crítico y las técnicas de Web semántica pueden reforzar
la actual arquitectura de servicios. Igualmente la visión de la Web semántica, llega a ser más interesante
con los servicios Web ofreciendo una infraestructura la cual construya la siguiente generación de
desarrollo de sistemas multiagente.
Los servicios Web semánticos proponen extender estas tecnologías, en vías de consolidación, con
ontologías y semántica que permitan la selección, integración e invocación dinámica de servicios,
dotándoles así mismo de la capacidad de reconfigurarse dinámicamente para adaptarse a los cambios sin
intervención humana.
La iniciativa más tangible en este sentido, DAML-S (DAML for Services) y su sucesor OWL-S, ha
propuesto una ontología para la descripción de la semántica de servicios, pero aún no han dado lugar a una
implementación de las plataformas y motores necesarios para la ejecución de los servicios.
Los servicios Web semánticos son una línea importante de la Web semántica, que propone describir no
sólo la información de acceso a un servicio, sino definir vocabularios de funcionalidad y procedimientos
para describir servicios Web. Tal descripción abarca aspectos como entradas, salidas, procesos,
condiciones necesarias para que se puedan ejecutar, los efectos que producen y la información para
localizarlos.
A los servicios Web semánticas se agrega semántica explicita a la descripción de los mismos, por medio
de la adición de metadatos, utilizando ontologías. Aunque la especificación actual de servicios Web
contiene metadatos en su descripción, éstos no son considerados como semánticos puesto que no están
relacionados con ontologías.
Componer servicios significa establecer mecanismos que permitan a dos o más de ellos cooperar entre sí
para resolver requisitos que van más allá del alcance de sus capacidades individuales. Actualmente es
posible crear en forma programática procesos compuestos por interacciones con múltiples servicios Web,
o usar algunas soluciones propietarias. [4]
Los dos términos comúnmente usados para referirse a la colaboración entre varios servicios Web son
orquestación y coreografía. Ambos están relacionados directamente con la composición de servicios pero
se enfocan en aspectos complementarios de la interacción entre servicios Web.
1.2.1
Orquestación
Un proceso Web es de orquestación de servicios cuando es controlado totalmente por una única entidad.
Éste define completamente las interacciones con los servicios componentes, y la lógica requerida para
conducir correctamente esas interacciones. Este tipo de proceso puede entenderse como privado y
ejecutable. Privado porque la definición de la lógica del proceso es hecha enteramente por un participante
en la interacción y ejecutable porque tiene un comportamiento de conversión de entradas en salidas y tiene
efectos en el mundo real [4].
La siguiente figura se muestra dos procesos de orquestación de servicios. Se supone un escenario donde
participan una Entidad Compradora y una Entidad Proveedora. Cada una de ellas cuenta con un sistema
ERP (Enterprise Resource Planning) para la gestión de recursos y utiliza servicios Web para interactuar
con su contraparte.
En la Entidad Compradora el sistema ERP nota que el inventario de algún producto ha bajado y notifica al
proceso de orquestación de servicios. Éste genera una orden de compra (OC), la envía a la Entidad
Proveedora y queda a la espera de una confirmación de recepción de la orden (COC). Una vez recibida la
8
confirmación, el proceso queda a la espera de la respuesta a la orden de compra, la cual es la Factura de
Compra (FC), para ser retornada finalmente al sistema ERP.
Figura 3. Orquestación de Servicios [4]
En el otro lado, el proceso de orquestación de la Entidad Proveedora se comunica con su propio sistema
ERP para efectuar la compra. En este lado, el proceso inicia recibiendo una orden de compra,
respondiendo con una confirmación de recepción al tiempo que envía la orden al sistema interno y
quedando a la espera de la respuesta a la orden para ser reenviada a la Entidad Compradora. Cada
organización participante en la interacción ajusta un proceso que usa servicios Web para interactuar con su
contraparte. Cada entidad implementa y controla su propio proceso al tiempo que ignora totalmente cómo
está implementado el proceso en el otro extremo.
1.2.2
Coreografía
Un proceso Web es de coreografía de servicios cuando define las colaboraciones entre cualquier tipo de
aplicaciones componentes, independientemente del lenguaje de programación o de la plataforma de
soporte de cada una de ellas. Un proceso de coreografía no es controlado por uno solo de los participantes
de la interacción. La coreografía puede entenderse como un proceso público y no ejecutable. Público
porque define el comportamiento común y globalmente visible entre los diferentes participantes en una
interacción, por otro lado es no ejecutable porque no está pensado para ser llevado a cabo, sino para actuar
como un protocolo de negocio que dicta reglas de interacción que deben ser cumplidas por las entidades
participantes. La siguiente figura ilustra la interacción entre dos entidades que soportan parte de su lógica
de negocio con un proceso Web, resaltando la parte privada de la interacción para cada una de ellas.
Figura 4. Coreografía de Servicios [4]
La interacción entre estas dos entidades sigue un modelo. Primero se envía la orden de compra en un
sentido, luego se envía una confirmación a la orden y finalmente se envía una factura de compra, estas
últimas en el otro sentido. Con base en este modelo y la representación de datos requerida para cada
mensaje, cualquier otra entidad compradora podría comunicarse con la entidad proveedora. El orden en el
flujo de la información se constituye en un contrato que dicta premisas a las entidades que deseen
9
participar en una interacción de negocio. En la coreografía no es relevante la forma en la cual cada entidad
implementa su participación, simplemente exige que se rija por ella.
1.3
ONTOLOGIAS
Una ontología es una jerarquía de conceptos con atributos y relaciones, que define una terminología
consensuada para definir redes semánticas de unidades de información interrelacionadas. Una ontología
proporciona un vocabulario de clases y relaciones para describir un dominio, poniendo el acento en la
compartición del conocimiento y el consenso en la representación de éste.
Una ontología debe ser capaz de proveer un buen entendimiento del dominio que esta representa. Esto
incluye relaciones de términos y conceptos, sus definiciones o significados, sus relaciones con cada uno de
ellos y las características del dominio. Esto ayuda en la solución de las diferencias entre los modelos y el
dominio usado por las fuentes disponibles. Esto se hace mapeando los datos disponibles de todos los
recursos para todos los dominios desde el modelo local usado por la fuente para el modelo especificado
por medio de la ontología. [3].
Las ontologías proveen una comprensión compartida y concensuada del conocimiento de un dominio que
puede ser comunicada entre personas y sistemas heterogéneos. Fueron desarrolladas en el área de
Inteligencia Artificial (IA) para facilitar el intercambio y reuso del conocimiento. [6]
En referencia a las ontologías, se describe el modelo ontológico OIL, concebido para la Web. Algunos
problemas surgen cuando se trata con grandes cantidades de información semiestructurada. Los actuales
buscadores basados en palabras clave suelen devolver información irrelevante que usa una cierta palabra
con un significado diferente del que se pretende en la búsqueda, y pierden información cuando no
reconocen palabras diferentes pero con el mismo significado que la buscada.
Actualmente se requiere lectura humana para extraer información relevante de un origen, desde que
agentes automáticos no tienen el sentido común requerido para reconocer dicha información en
representación textual. Mantener orígenes textuales débilmente estructurados representa una tarea difícil, y
consumidora de tiempo cuando tales orígenes aumentan considerablemente de tamaño. Mantener esas
colecciones consistentes y al día requiere de representación interpretable por computador, de semántica
que ayude a detectar anomalías automáticamente. La utilidad de sitios Web adaptativos que permitan su
reconfiguración dinámica de acuerdo al perfil del usuario u otros aspectos relevantes, requiere una
representación computable de la semántica involucrada.
En general, se dispone de dos estrategias complementarias para resolver estos problemas. Se pueden
enriquecer los orígenes de información de manera declarativa, con comentarios que provean de su
semántica de manera interpretable para un computador, y se pueden escribir programas tales como filtros,
wrappers y programas de extracción que proceduralmente extraigan la semántica de los recursos Web.
El usuario puede crear una clasificación del mundo real y representarlo por medio de un sistema de
ontologías. Esta clasificación es basada de la percepción humana del mundo. La representación de una
ontología compromete a los términos relacionados, que se ubican en la jerarquía del dominio, reglas del
dominio y dependencias funcionales.
La ontología de un subdominio se dice que hereda las características del dominio padre. Una ontología
hija hereda todos los atributos, reglas de dominio y dependencias funcionales de la ontología padre.
La siguiente figura es un ejemplo de ontología en donde se representa una clasificación en el dominio de
desastres.
10
Para desarrollar aplicaciones basadas en RDF, OWL o lenguajes similares se precisan librerías para leer y
procesar las ontologías definidas en estos lenguajes. Existe una herramienta que actúa como parser de
RDF y OWL que es Jena, desarrollado por Hewlett Packard, que permite leer, recorrer y modificar grafos
tanto RDF como OWL desde un programa Java. Jena permite además guardar las ontologías tanto en RDF
textual como en formato de base de datos, lo que es importante para grafos muy grandes. Otra librería
muy conocida de similares características para RDF y OWL es Sesame, desarrollado en el proyecto
europeo Ontoknowledge. Jena incluye además un motor de consultas para RDQL, y Sesame ofrece lo
propio para RQL y SeRQL. Las últimas versiones de Jena y Sesame han incorporado también motores de
razonamiento para las expresiones lógicas de OWL.
Figura 5. Ejemplo de ontología [3]
Escribir en lenguajes como RDF y OWL resulta sumamente difícil y propenso a errores. Afortunadamente
se pueden utilizar entornos gráficos para visualizar y construir ontologías de forma mucho más razonable,
como Kaon, WebODE o Protégé. De todas ellas Protégé, desarrollada por el Stanford Medical Informatics
de la Universidad de Stanford, es la herramienta de construcción de ontologías que más usada
actualmente. Con ella se puede fácilmente crear clases y jerarquías, declarar propiedades para las clases,
crear instancias e introducir valores, todo ello en un entorno grafico fácil de usar.
Protégé tiene su propio lenguaje interno para definir ontologías, pero permite también trabajar con RDF y
OWL de modo transparente. Protégé es un entorno abierto y fácil de extender en forma de plug-ins.
1.4
ONTOLOGY INFERENCE LAYER OIL
Ontology Inference Layer (OIL) es uno de los lenguajes que permite expresar y representar ontologías.
OIL provee un modelado de primitivas que son comúnmente utilizadas en alternativas basadas en frames
para la ingeniería de ontologías (conceptos, taxonomías de conceptos, relaciones y otros), la semántica
formal y el soporte a razonamiento. OIL unifica tres criterios importantes provistos por diferentes
comunidades:
La semántica formal y el soporte eficiente para razonamiento, como las provistas en descripciones lógicas.
El enriquecimiento epistemológico de las primitivas, como el provisto por los frames
Una propuesta estándar para notaciones de intercambio sintáctico como la provista por la comunidad del
Internet.
11
OIL es un lenguaje que permite expresar ontologías, el cual consiste de una lista de definiciones de clases
class-def, definiciones de expresiones class-expression que pueden estar conformados por un nombre de
clase, una restricción o una combinación lógica de clases. Una restricción slot-constraint especificará una
lista de una o más restricciones aplicadas al slot, y por último se tiene una definición slot-def que es
asociada a un nombre y a una descripción del slot. [10]
1.5
ONTOLOGY WEB LANGUAGE (OWL)
OWL es otro de los lenguajes recomendados por la organización W3C que incorpora lecciones aprendidas
en el diseño y aplicación del lenguaje DAML+OIL. AL igual que los anteriores lenguajes es usado cuando
la información contenida en los documentos necesita ser procesada por las aplicaciones. Este lenguaje
provee un mayor conjunto de primitivas para representar el significado de los elementos y sus relaciones
con otros elementos en una ontología.
Ontology Web Language es un lenguaje que permite definir las ontologías. OWL está especificado en 6
documentos del W3C:
• OWL Overview
• OWL Semantics and Abstract Syntax
• OWL Use Cases and Requirements
• OWL Test Cases
• OWL Guide
• OWL Reference
OWL se puede formular en RDF, por lo que se suele considerar una extensión de éste. OWL incluye toda
la capacidad expresiva de RDF y la extiende con la posibilidad de utilizar expresiones lógicas. Permite la
creación de clases y permite atribuir ciertas propiedades a las relaciones, como cardinalidad, simetría,
transitividad, o relaciones inversas.
OWL tienen los siguientes niveles:
OWL Full: Unión de sintaxis OWL y RDF (sin restricciones). No se garantiza la eficiencia ni siquiera la
decidibilidad.
OWL DL (Description Logics): Limita la expresividad intentando conseguir decidibilidad, máxima
expresividad manteniendo completitud y computabilidad. Restricciones para asegurar la existencia de un
procedimiento de razonamiento decidible. No puede haber restricciones de cardinalidad (locales ni
globales) en propiedades transitivas, ni sus inversas, ni sus superpropiedades. No pueden faltar
definiciones. Los axiomas de (des)igualdad sólo se pueden aplicar a instancias con nombre
OWL Lite: Subconjunto de OWL DL más fácil de implementar (y se espera que más eficiente), tiene
restricciones simples (cardinalidad sólo 0 ó 1), facilita compatibilidad con otros modelos/paradigmas,
facilita desarrollo de herramientas de autor. Razonamiento eficiente, facilita desarrollo de herramientas,
compatibilidad con otros modelos.
Los niveles de OWL frente a RDF explican que OWL Lite esta “contenido” en OWL DL y este esta
contenido en OWL Full, OWL se expresa con primitivas RDF, de manera que todo documento valido
OWL es un documento válido RDF. RDF esta “contenido” en OWL Full (este último es una extensión de
RDF) de manera que un documento valido RDF es un documento valido OWL Full.
RDF no esta “contenido” ni en OWL DL ni OWL Lite, estos dos son extensiones de una versión
restringida de RDF, de modo que no todo documento válido RDF es un documento válido en OWL DL u
OWL Lite.
12
Las herramientas para trabajar OWL son: OILED, Protege, CWM, Euler, SWISH (Semantic Web
Inference System in Haskell), JENA, MetaLog, RACER.
1.6
RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK (RDF)
XML provee información semántica como un subproducto de definir la estructura del documento, ya que
define una estructura en árbol para un documento de manera que las hojas del mismo contienen la
información. Se puede observar entonces que la estructura y la semántica de un documento XML están
entrelazadas.
El Resource Description Framework RDF provee un medio de agregar semántica a un documento sin
referirse a su estructura. RDF es una aplicación XML recomendada como estándar por la W3C. El modelo
de datos de RDF provee tres tipos de objetos: recursos, propiedades y sentencias.
Un recurso es una entidad que puede ser referenciada por un Identificador Único de Recursos (URI).
Una propiedad define una relación binaria entre recursos y/o valores atómicos de los tipos de datos
primitivos provistos por XML.
Una sentencia especifica un valor en una propiedad para un determinado recurso.
Resource Description Framework (RDF) es uno de los lenguajes desarrollados por el World Wide Web
Consortium (W3C), que permite la representación de metadatos de los recursos de Internet, el cual
facilitará la interoperatibilidad entre aplicaciones que intercambian información en forma entendible entre
las máquinas.
Este lenguaje puede ser utilizado en diferentes aplicaciones, tales como: búsquedas, recuperación de
recursos, catalogación, bibliotecas digitales y agentes inteligentes. RDF tiene un modelo de datos, el cual
nos permite representar expresiones basadas en un modelo
Todo lo expresable en RDF, es expresable en sintaxis lineal de XML. La razón de que RDF sea necesario
es que RDF provee un modo estándar de representar metadatos en XML. Usando directamente XML para
representar metadatos, podrían obtenerse varias representaciones diferentes. El modelo de datos RDF
ofrece el recurso predefinido rdf: statement y las propiedades predefinidas rdf: subject, rdf: predicate, y
rdf: object para verificar una sentencia como un recurso.
1.7
RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK SCHEMA (RDF-S)
Resource Description Framework Schema provee mecanismos para definir un vocabulario para datos
RDF. A través de RDF-S se podrán definir atributos, los cuales identificarán las características de los
recursos, y las relaciones entre los recursos. Se podrán definir las clases de recursos que serán usados,
restringir posibles combinaciones de clases, relaciones y detectar violaciones a las restricciones. RDF-S
tiene un conjunto de términos los cuales nos permitirán construir las expresiones RDF-S válidas. Así, se
tienen los términos Class, subClassOf y Property que permitirán expresar expresiones acerca de los
recursos (clases), representar sus propiedades y a la vez representar una jerarquía de recursos. Los objetos
podrán ser instanciados a partir de las clases usando la propiedad type. Las restricciones de las
propiedades podrán ser especificadas usando domain y range.
1.8
OWL-S
La Web semántica deberá permitir el mayor acceso no sólo para contenido sino también para servicios en
la Web. Usuarios y agentes programadores deberán ser capaces de descubrir, invocar, componer y
monitorear los recursos Web que ofrecen los servicios particulares y que tienen propiedades particulares.
OWL-S (anteriormente DAML-S), hace posibles estas funcionalidades.
13
La estructura total de la ontología tiene 3 partes principales: el perfil de servicio para publicidad y
servicios de descubrimiento; el modelo del proceso, el cual da una detallada descripción de una operación
de servicio y la conexión, la cual provee detalles sobre como interoperar con un servicio, vía mensajes.
1.9
PROTÉGÉ
Protégé es una herramienta open source desarrollada en Stanford medical informatics. Como muchas otras
herramientas de modelamiento, protege se encuentra separada entre una parte de modelo y una parte de
vista. El modelo de protege es el mecanismo de representación interna de ontologías y bases de
conocimiento. Los componentes de la vista de protege provee al usuario una interfase para visualizar y
manipular el modelo [15].
El modelo de protege esta basado en un simple metamodelo el cual es comparable con sistemas orientados
a objetos y sistemas basados en marcos. Estos básicamente pueden representar ontologías que consisten en
clases, propiedades, características de propiedades e instancias. La ventaja de protege es que el
metamodelo de protege mismo es una ontología protege. La estructura del metamodelo de protege habilita
fácilmente la extensión y adaptación a otras representaciones.
Usando las vistas de la interfase de usuario de protege, los diseñadores de ontologías básicamente crean
clases, asignan propiedades a las clases. Usando el resulting ontologies, protege es capaz de generar
automáticamente interfases de usuario que soporten la creación de instancias. Para cada clase de la
ontología el sistema crea un formulario con componentes de edición para cada propiedad de la clase.
Figura 6. Interfaz de protege 3.1
Protege actualmente puede ser usado para cargar, editar y salvar ontologías en varios formatos como
CLIPS, RDF, XML, UML, OWL. Las ontologías tienen un papel importante en las aplicaciones de Web
semántica. Las extensiones de protege pueden beneficiar desde los servicios generales proveídos de la
plataforma núcleo, como un mecanismo de evento, capacidades de deshacer y mecanismos de plugin.
Basado en el plugin OWL de protege se puede permitir que mucha gente edite la misma ontología en el
mimo tiempo. Protege también provee una base de datos altamente escalable lo que permite que los
usuarios creen ontologías con muchas clases.
1.9.1
ARQUITECTURA DEL PLUGIN OWL
14
El plugin OWL es una extensión compleja que puede ser usada para editar archivo OWL y bases de datos.
El plugin incluye una colección de características para los componentes denominados witgets y provee
acceso a servicios basado en clasificación, chequeo consistente y pruebas.
1.9.2
METAMODELO DEL PLUGIN OWL
El plugin OWL extiende el modelo de protege y es un API con clases para representar la especificación
OWL. Soporta RDF, RDF-S, OWL Lite, OWL DL, OWL Full.
OWL es una extensión de RDF-S. RDF tiene un modelo simple el cual frecuentemente puede ser editado
desde la herramienta. RDF Schema extiende con un metamodelo de clases y propiedades los cuales
pueden ser mapeados dentro del metamodelo de protege. Además esta extensión ha sido exitosamente
implementada para el plugin OWL, aunque no todos los aspectos del metamodelo puedan ser mapeados
trivialmente.
Otros aspectos de OWL es que requiere trabajo para mantener la compatibilidad con las aplicaciones
tradicionales de protege. Existe una diferencia entre la semántica de protege y OWL cuando múltiples
restricciones son definidas en el mismo tiempo. En particular las propiedades con múltiples clases pueden
tomar valores de instancias para todas las clases, mientras que en las propiedades OWL con múltiples
clases solamente pueden tomar valores de esas instancias para todas las clases al mismo tiempo.
Figura 7. Arquitectura de la extensión de OWL [15]
1.10 UML
Son las siglas del Unified Modeling Language o Lenguaje Unificado de Modelado. Es un lenguaje de
modelado visual que se usa para Especificar, Visualizar, Construir y Documentar artefactos de un sistema
de software. El lenguaje de modelado es la notación (principalmente gráfica) que usan los métodos para
expresar un modelo de software, proceso que indica los pasos que se deben seguir para llegar a un diseño.
UML, es un Lenguaje para: Visualizar, Especificar, Construir, Documentar Software. UML es un
Lenguaje: Porque proporciona el vocabulario y las reglas para combinar las palabras de ese vocabulario
para lograr la comunicación. UML es un lenguaje estándar para los planos de software.
UML es un Lenguaje para visualizar porque proporciona símbolo gráficos con una semántica bien
definida, la notación es la parte gráfica que se ve en los modelos y representa la sintaxis del lenguaje de
modelado. UML es un lenguaje para especificar es decir construye modelos no ambiguos y completos
para lograr un sistema con alta calidad. UML es un Lenguaje para construir porque establece
correspondencias entre diferentes lenguajes de programación permitiendo realizar Ingeniería directa es
15
decir generar código a partir de un modelo UML en un lenguaje de programación ó ingeniería inversa es
decir construir el modelo en UML partiendo del código implementado en un Lenguaje de Programación.
UML es un Lenguaje para documentar porque permite cubrir la documentación de todo el sistema desde
su concepción hasta su implementación y puesta en marcha del mismo pasando por los requisitos,
Arquitectura, Diseño, Código fuente, Planificación del proyecto, pruebas, prototipos y Versiones.
1.10.1 ARQUITECTURA DEL SOFTWARE
Muestra diferentes puntos de vista del modelo es un conjunto de vistas. Su objetivo es: Detallar o
especificar la estructura del sistema, Especificar como interactúan los componentes del sistema,
Especificar subsistemas, Documentar el proceso de diseño y desarrollo.
Figura 8. Modelado de la Arquitectura de un sistema [16]
Vista de Diseño: Las clases, diagramas de clases, colaboraciones, interfaces que atienden requisitos
funcionales.
Vista de Implementación: Comprenden diagramas de componentes y archivos que se utilizan.
Vista de despliegue: Como se debe montar la aplicación: .exe, .dll. Comprende el diagrama de despliegue
donde se indica como se debe instalarse y ejecutarse la aplicación.
Vista de Procesos: Similar a la vista de diseño pero centrada en los procesos, clases activas comprenden
varios hilos.
Vista de casos de uso: Primero los requerimientos que son las necesidades de los usuarios, segundo: caso
de uso y tercero: diagramas de casos de uso. Describe el comportamiento del sistema tal cual es percibido
por usuarios finales.
1.10.2 CICLO DE VIDA DEL DESARROLLO DE SOFTWARE
Dirigido a casos de usos: Significa que los casos de uso se utilizan como un artefacto básico para
establecer el comportamiento deseado del sistema, para verificar y validar la arquitectura del sistema, para
las pruebas y para la comunicación de las personas involucradas al proyecto.
Centrado en la arquitectura: Significa que la arquitectura del sistema se utiliza como un artefacto básico
para conceptuar, construir, gestionar y hacer evolucionar el sistema en desarrollo.
Iterativo e incremental: El proceso iterativo es aquel que involucra la gestión de un flujo de ejecutables del
sistema. Un proceso incremental es aquél que involucra la continua integración de la arquitectura del para
producir esos ejecutables, donde cada nuevo ejecutable incorpora mejoras increméntales sobre los otros.
El anterior proceso puede ser descompuesto en fases, una fase es definida como el intervalo de tiempo
entre dos etapas importantes del proceso, ya cumplidos los objetivos se procede a pasar a la siguiente fase.
Existen cuatro fases en el ciclo del desarrollo de software a saber:
La Iniciación: Es la primera fase del proceso y es el fundamento de la idea inicial
La elaboración es le segunda fase del proceso, cuando se define la visión del producto y la arquitectura.
Aquí es se expresan con claridad los requisitos del sistema.
16
La Elaboración: Se define la arquitectura. En esta fase se expresan con claridad los requisitos, los cuales
son priorizados con el fin de establecer una sólida base de la arquitectura. Se tiene en cuenta
fundamentalmente los requisitos, los cuales pueden variar de generales a precisos.
La Construcción: Es la tercera fase del proceso, cuando el software se lleva desde una base arquitectónica
ejecutable hasta su disponibilidad para la comunidad de usuarios. En esta fase no solo los requisitos sino
la evaluación son reexaminados.
La transición: Es la cuarta fase del proceso, aquí el software es entregado a la comunidad de usuarios. No
es una fase de finalización sino una fase de mejoramiento y evolución del software producido.
Figura 9. Ciclo de vida del software. [16]
1.11 UML COMO LENGUAJE DE DEFINICIÓN DE ONTOLOGÍAS
La aparición del Lenguaje de Modelado Unificado en el campo de la ingeniería del software ha supuesto
muchos beneficios al haberse normalizado una misma flotación y un conjunto de diagramas para los
procesos de modelado de programas informáticos. Por este motivo UML ha tenido una gran acogida
teniendo una amplia comunidad de usuarios. Por otro lado, los lenguajes actuales son escasamente
conocidos fuera del ámbito de la Inteligencia Artificial. De hecho se propone una integración entre el
modelado de software y de conocimiento utilizando UML. De esta manera. UML se presenta como una
posible alternativa a los lenguajes de definición de ontologías.
Un posible defecto de UML es que en su momento no se definió inicialmente con un lenguaje formal
puesto que las reglas que definían su metamodelo estaban escritas en inglés. Para solventar esta cuestión
se presentan los resultados del grupo de trabajo Precise UML (pUML UML preciso), que tratan de
redefinir la semántica del metamodelo de UML utilizando OCL (Object Constraint Language. Lenguaje
de Restricciones de Objetos), que es el lenguaje utilizado en UML para definir restricciones sobre los
modelos definidos. Al usar OCL para definir las reglas del metamodelo de UML se consigue:
•
•
•
•
Clarificar y hacer precisa la semántica de UML
Razonar con las propiedades de los modelos UML
Verificar la corrección de los diseños UML
Construir herramientas que soporten la aplicación rigurosa de UML
Las ideas propuestas por pUML se han ido incorporado a la especificación del lenguaje provocando que
gran parte de la semántica del metamodelo de UML se defina en la actualidad utilizando OCL
Por tanto, y según esto. UML puede ser un buen lenguaje para modelar ontologías. Permite definir clases,
atributos, jerarquías de herencia, ejemplares y el lenguaje OCL se puede utilizar también para definir
reglas de inferencia. Además. UML tiene otro conjunto de características que lo hacen una buena elección:
• UML es el resultado de muchos años de experiencia en el análisis y diseño de software por varias
compañías.
• UML está ampliamente adoptado por la industria y enseñado en muchas universidades y cursos de
formación
17
•
•
•
•
•
•
UML está soportado por herramientas CASE (Computer Aided Software Engieeriizg. Ingeniería
del Software Asistida por Ordenador) ya maduras. Por tanto. se pueden aprovechar estas
interfaces de usuario y tecnologías de comprobación de consistencia como herramientas de
ontologías.
UML es un estándar abierto mantenido por el Object Management Group (OMG). Hay un proceso
sistemático de evolución de UML de acceso público.
UML tiene un metamodelo documentado semánticamente. Restricciones explícitas guían el
desarrollo de modelos UML bien definidos.
UML tiene mecanismos de extensión. Se pueden definir subclases de elementos de UML
(estereotipos) y se pueden añadir nuevas propiedades a los elementos UML (valores marcados).
Se pueden aplicar restricciones definidas por los usuarios a los elementos de UML
UML se ha utilizado de manera efectiva para definir DTDs Document type Definitions,
Definiciones de Tipos de Documento) y esquemas XML. Los lenguajes de ontologías basados en
XML son una extensión de estos Dms y esquemas
Se ha definido una sintaxis XML neutra para UML conocida como XMI (XML Metadata
Inrerchange. Intercambio de Metadatos en XML). Esto permite una integración más fácil entre
distintas herramientas.
Existen actualmente múltiples esfuerzos encaminados al uso de UML para la definición de ontologías, y
en concreto su integración con DAML+OIL. De esta forma, el proyecto UBOT (UML Based Ontology
Toolset Herramientas de Ontologías Basadas en UML), dentro de la iniciativa DAML ha propuesto una
extensión de UML para poder representar ontologías escritas en DAML-OIL, teniendo en cuenta las
diferentes cuestiones que se pueden plantear. [17]
1.11.1 INTEGRACIÓN DE ONTOLOGÍAS
La existencia de múltiples ontologías definidas en distintos lenguajes ha supuesto el mismo problema de
interoperabilidad que el que existe en la gestión de red integrada. Para solventarlo ha habido múltiples
propuestas por parte de los distintos grupos de investigación que trabajan en este ámbito. Esta acción
introduce el problema de la integración de ontologías y los distintos enfoques que se han planteado para su
solución. Se puede expresar el término integración como la fusión de distintas ontologías sobre un mismo
dominio en una que unifique todas ellas. Los siguientes términos se manejan para la integración de
ontologías:
• Combinación. Usar dos o más ontologías diferentes para una tarea en la que su relación mutua es
relevante
• Fusión, integración. Crear una nueva ontología a partir de dos o más que ya existen con partes
solapadas.
• Alineamiento. Poner dos ontologías de mutuo acuerdo, haciéndolas consistentes y coherentes.
• Correspondencia. Relacionar conceptos o relaciones similares (de acuerdo a cierta métrica) que
sean de distintas fuentes. Una correspondencia puede suponer una integración virtual
• Articulación. Los puntos de enlace entre dos ontologías alineadas
• Traducción. Cambiar el formalismo de representación de una ontología manteniendo su
semántica.
• Transformación. Cambiar ligeramente la semántica de una ontología para que valga para
propósitos distintos al original
• Versión. El resultado de un cambio que puede existir junto al original
• Versionado. Un método para mantener la relación entre ontologías recién creadas. las existentes y
los datos que las conforman consistentemente.
18
Los problemas que aparecen debido a la heterogeneidad de los datos también son bien conocidos en el
mundo de las Bases de Datos. Por ello, muchas aproximaciones para integrar ontologías se basan a su vez
en estos trabajos. Un estudio bastante completo de las soluciones propuestas en este campo no sólo habla
de ontologías, sino sobre todo de diagramas entidad-relación que modelan bases de datos.
La siguiente figura muestra una taxonomía de las distintas posibilidades existentes para emparejar o
combinar distintos modelos de información y luego clasifica a partir de las aproximaciones en las que se
basan varias implementaciones que dan soporte automático para emparejar esquemas.
Figura 10. Aproximaciones de emparejamiento de esquemas [17]
Según este análisis, para emparejamientos individuales los criterios ortogonales de clasificación pueden
ser:
• Ejemplares frente a esquemas. Si se consideran los datos (ejemplares) o los esquemas que definen
la información. En el caso de la gestión no se poseen los datos a priori, sino únicamente las
especificaciones de los mismos, por lo que los emparejamientos no se podrían hacer con
ejemplares.
• Elementos frente a estructuras. Si se consideran los elementos individuales, como atributos, o la
combinación de elementos que forman estructuras complejas. como clases. En el caso de la
gestión. ambas cuestiones son aplicables.
• Lenguaje frente a restricción. Si se usa una aproximación basada en los nombres y descripciones
de los elementos, o bien según sus atributos claves y relaciones. En gestión normalmente se
utilizará la primera aproximación pues cada modelo posee sus propias relaciones y atributos clave.
• Cardinalidad. Cada elemento de un esquema se puede corresponder con uno o más elementos del
esquema a combinar, pudiendo existir relaciones 1:1, 1:n, n:1 y n:m. En gestión de red será común
que existan distintas cardinalidades.
• Información auxiliar. Además de los esquemas a combinar, normalmente se utiliza información
auxiliar como diccionarios, esquemas globales, decisiones de correspondencia previa e
interacciones con el usuario En gestión de red también podrá existir información auxiliar.
19
1.12 PROGRAMAS DE EDUCACIÓN VIRTUAL EN COLOMBIA
1.12.1 UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
La universidad Nacional de Colombia ha venido adelantando el programa de Universidad Virtual, el cual
es liderado por la Vicerrectoría General, ellos son los encargados de las políticas administrativas y
académicas las cuales están dentro de la normatividad y regulación de la Universidad Nacional, cuenta
con un grupo de personas calificado y con experiencia. Tiene un laboratorio de desarrollo en el cual se
realizan las tareas de implementación de los cursos en línea y la actualización y mantenimiento del portal.
Este programa de Universidad Virtual ofrece cursos interactivos en línea en diferentes áreas del
conocimiento. La poner en marcha un curso Online la propuesta que hace la Universidad es la siguiente:
• Análisis: “definir exactamente lo que se espera con el curso en términos del servicio que se
pretende ofrecer a los usuarios potenciales, el alcance, los objetivos, y los requerimientos que
justifiquen la utilización de diferentes herramientas tecnológicas modernas relacionadas con
Internet, multimedia, uso de software de apoyo, entre otras.”
• Diseño: “Definir exactamente cómo se quieren distribuir los materiales del curso, para establecer
las herramientas que se van a usar en cada etapa de la implementación.”
• Implementación:”Construir el curso de acuerdo a lo planeado en las fases de análisis y diseño.”
• Pruebas: “Realizar pruebas del curso construido en las fases anteriores con grupos de estudiantes.”
• Mantenimiento: “Realizar los correctivos, mejoras y actualizaciones del curso, necesarias para
ofrecer de manera estable un producto de buena calidad.”
El programa de Universidad Virtual cuenta con los siguientes recursos tecnológicos para efectuar sus
cursos:
El servidor principal sobre el cual está montado el Programa corresponde a un Nodo Ancho RS6000 SP/2
Ref. 9076 de IBM. Los servicios en línea de los cursos son administrados en un servidor DELL Power
Edge 6400 de 1GB de memoria RAM, dos procesadores RISC, redundancia en unidad de fuente y tarjetas,
dotado de 5 Discos Duros, de 18 GB cada uno
Las bases de datos: Para administrar estos servicios se usa WebCT.
La red de la universidad es El backbone (espina dorsal).
El software que se utiliza para el diseño de los portales de los cursos el programa cuenta con las
herramientas de Macromedia, el Scientific WorkPlace v. 3.5 y el plug-in Techexplorer de IBM v.3.0.
El Programa Universidad Virtual cuenta con cuatro (4) salas de informática dotadas cada una con 20
computadores actualizados y conectados a la red de internet.
En la actualidad el programa esta dictando cursos en línea para las áreas de Ingeniería, Ciencias, Artes,
Derecho, Odontología, Agronomía, Enfermería, Ciencias Humanas y Ciencias Económicas. Y cuenta con
un programa de Postgrado en Matemáticas Avanzadas. En la actualidad no tienen programas académicos
pero tienen pensado iniciarlos en el primer semestre del 2003. Los cursos son completamente gratuitos.
1.12.2 UNIVERSIDAD DEL VALLE
Esta universidad esta comenzando a realizar las primeras labores de educación virtual con el proyecto
denominado Sistema de Educación a Distancia Universidad del Valle (SIEDUV)
El SIEDUV, ha venido siendo desarrollado por la Dirección de Educación Desescolarizada, utiliza, entre
otras cosas, las tecnologías de redes de transmisión de datos y sistemas de información basadas en redes
20
La Universidad cuenta con La Red "Farallones" la cual es una de las Redes universitaria más grandes del
país. “Con más de 7 Km de fibra óptica, 100 Km de cable UTP Nivel V en cableado estructurado y más de
2,000 tomas de voz y datos, ofrece sus servicios locales y remotos a más de 12.000 usuarios internos y
externos. Estos usuarios utilizan los servicios de unos 45 servidores Unix multiusuario que trabajan 24/24
horas”.
1.12.3 UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA
La Universidad de Antioquia ha creado la red Universitaria de Extensión REUNE, la cual es un sistema de
información montado sobre la Red Institucional de la Universidad con un manejador de bases de datos
llamado Oracle, para almacenar los datos relacionados con las actividades de extensión, lo cual permite
mantener en forma actualizada y oportuna la información. Los objetivos de esta red son: -Integrar y
Coordinar actividades de extensión en la Universidad. -Proveer información necesaria para el proceso de
administración: planeación, ejecución, control y evaluación de las actividades de extensión. -Divulgar y
ofrecer actividades de extensión mediante el directorio de servicios y a través de la página web de la
Universidad.
Entre algunos de los servicios que ofrece la red es proveer información de apoyo para la planeación,
programación, ejecución y seguimiento de los programas y actividades de extensión. Internamente la red
dispone de un sistema de enlaces para acceder a otras bases de datos ya existentes, y que pueden
suministrar información.
La Red Informática de Extensión tiene una página Web donde el usuario externo podrá encontrar
información completa sobre los servicios de extensión de la Universidad, entrar en contacto con el sistema
para ampliar la información, inscribirse en un evento, o quedar registrado en una base de datos para recibir
información sobre ofertas de servicios. En la actualidad no cuenta con cursos en línea.
1.12.4 UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER
El Instituto de Educación a Distancia es una unidad académica y administrativa, adscrita a la Vicerrectoria
Académica de la UIS y tiene como objetivos principales: orientar, planificar, fomentar, dirigir y coordinar
los programas de educación a distancia de la Universidad.
La educación a distancia es la misma que se imparte tradicionalmente con Asesoría Administrativa y
Académica, Tutorías presenciales, prácticas y telefónicas, Equipos y herramientas audiovisuales de
informática, Suministro de material educativo, Acceso a áreas de práctica: en la granja Guatiguará, fincas
y empresas de la región, Atención directa a los estudiantes de las zonas de Bucaramanga (área
metropolitana), Barrancabermeja, San Vicente, Aguachica, Socorro, Barbosa, Málaga, Fredonia, Amagá,
El Peñol, Támesis, Ciudad Bolivar, Andes, Manizales, en los respectivos CREAD. Préstamo de áreas para
la realización de actividades científicas o académicas. Coordinación del servicio de transporte a las
actividades prácticas fuera del área metropolitana de Bucaramanga.
Posee una biblioteca virtual a la que tienen acceso los estudiantes al igual que la posibilidad de tener su
correo electrónico.
El Consejo Superior de la Universidad Industrial de Santander creó el Centro para el Desarrollo de la
Docencia, CEDEDUIS, según acuerdo No. 60 de agosto 11 de 1982 con el propósito de poner en marcha
un programa de mejoramiento docente coordinado por la Vicerrectoría Académica. En el momento de
realizar esta investigación se encontraba en línea un seminario virtual con el asocio del ICFES, fue lo
único que se pudo detectar de educación virtual en la página de la universidad.
21
1.12.5 UNIVERSIDAD MANUELA BELTRÁN
La Universidad cuenta con un campus virtual el cual tiene un aula virtual denominada Manhattan, esta es
una alternativa de capacitación continua enmarcada por los principios de aprendizaje.
Tiene como característica los contenidos flexibles, las modalidades de aprendizaje son interactivas y
multimediales, cuenta con un cuerpo de profesores y tutores en ambiente virtual.
En Manhattan el estudiante se puede registrar y tener acceso a la misma. Una vez registrado, se recibe
material e instrucciones electrónicas del profesor, enviar y recibir mensajes privados, participar en
discusiones de clase, entregar trabajos, recibir calificaciones.
El curso Manhattan consiste en trece diferentes áreas llamadas módulos que pueden ser activados o no por
el profesor en cualquier momento del curso. Cada módulo presenta una forma diferente de comunicación
entre estudiantes y profesor. No es necesario usar todos los trece módulos en un curso.
Con el fin de proteger la privacidad, el sistema lo desconecta automáticamente cuando hayan pasado tres
horas sin que se haga clic sobre un comando.
Los Programas que actualmente se están impartiendo en forma virtual son:
Especialización en Planeación, Desarrollo y administración de la investigación.
Especialización en informática para docentes.
Diplomado Biblioteca Virtual
Cursos Virtuales
1.12.6 PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA
La Universidad no ha realizado grandes avances tecnológicos sobre el tema de universidad Virtual, sin
embargo algunas facultades han realizado esfuerzos para adelantar algunas temas como el de “Aula
Virtual”, para lo anterior se unieron las Facultades de Arquitectura y diseño,
En la Universidad existe un comité de páginas Web, el cual es el encargado de efectuar todas las tareas
inherentes a este tema pero sus funciones están encaminadas sobre todo al mantenimiento del sitio Web de
la Universidad.
1.12.7 ESCUELA COLOMBIANA DE INGENIERIA
La Escuela Colombiana de Ingenieros ha venido trabajando en el área de educación virtual por medio del
sistema NET Learning ObjectTM Delivery, Decanatura de Ingeniería de Sistemas – Educación Continua.
Los estudiantes pueden acceder vía Internet desde cualquier lugar del mundo, y puede bajar el contenido
de los cursos al disco duro del computador y estudiar las veces que considere conveniente sin estar
conectado al computador.
Ofrece las opciones para tomar los cursos tanto en Español como en Ingles, las posibilidades que
actualmente ofrece son: Microsoft Word 2000 Fundamentos, Microsoft Word 2000 Intermedio, Microsoft
Excel 2000 Fundamentos, Microsoft Excel 2000 Intermedio, Microsoft PowerPoint 2000 Fundamentos,
Principios básicos Microsoft Access.
1.12.8 UNIVERSIDAD EXTERNADO DE COLOMBIA
22
La Universidad Externado de Colombia ha venido realizado una pequeña página con la información
referente a los servicios en línea que ofrece la cual esta denominada ATECEX (Aplicación de la
Telemática en la Cátedra del Externado), la utilización de cursos en línea es nula, ofrece todo lo
relacionado con el servicio de biblioteca, y la información completa de todas las facultades.
1.12.9 UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
La Dirección de Tecnología de Información presta el servicio a todos los estudiantes y los empleados de la
Universidad desde el momento de su vinculación hasta el momento de su retiro. Cuentan con una serie de
normas para poder acceder a estos servicios.
Entre los servicios esta el Sistema Integrador de Cursos de la Universidad de Los Andes, SICUA, “es un
medio dirigido a la comunidad académica que provee un ambiente dinámico de información vía Internet
como apoyo a la labor pedagógica, facilita mecanismos alternos de comunicación convirtiéndose en una
herramienta de gestión para el docente”. El propósito de SICUA es servir como espacio virtual para que
docentes y estudiantes compartan la información de sus cursos, sus contenidos, etc.
ISVA es un Integrador de Servicios de Valor Agregado, “es una aplicación para usuarios familiarizados
con tecnología informática que, en un solo espacio, integra una amplia gama de servicios, como lista de
correo, espacio para publicación de archivos, páginas WEB, foros de discusión, e información general.”
Entre otros servicios la Universidad de los Andes cuenta con el apoyo de Sun Microsystems, este servicio
brinda “los recursos computacionales necesarios para el desarrollo de proyectos que posibiliten el
crecimiento de Internet en Colombia, o, que sirvan de albergue para información de interés público.”
1.12.10 FUNDACIÓN UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL NORTE
A continuación mencionaremos un ejemplo de Universidad en donde su propósito según se puede
observar en su visión es fomentar a nivel nacional los programas de educación virtual.
La Fundación Universitaria Católica del Norte es una institución de la Iglesia Católica, creada por la
Diócesis de Santa Rosa de Osos su Misión es según se puede tomar de la página principal de su sitio Web
la siguiente:
“La Universidad Católica del Norte tiene como misión la formación integral de todos sus miembros
propiciando la excelencia profesional, la asimilación de principios, valores cristianos y la proyección
social, mediante un servicio educativo soportado por la más avanzada tecnología de telecomunicaciones.”
En cuanto a su visión podemos observar lo siguiente:
“La Fundación Universitaria Católica del Norte, consciente de su responsabilidad cristiana con la sociedad
y la población que no puede tener fácil acceso a la educación superior se propone en los próximos cinco
años cubrir todo el territorio nacional con la modalidad de educación Superior Virtual siendo reconocida
nacional e internacionalmente como líder en la investigación e implementación de la cultura VIRTUAL.”
1.13 NORMAS PARA PROGRAMAS DE EDUCACIÓN VIRTUAL
1.13.1 NORMAS EN COLOMBIA
23
Aunque todavía no existe una reglamentación sobre Educación virtual en Colombia, ya se han delegado
funciones sobre algunos organismos del orden nacional para que desarrollen este tema, a continuación se
da a conocer algunos de ellos:
Decreto 0088 de Febrero 2 de 2000
ARTICULO 15
Por el cual se modifica la estructura del Ministerio de Educación Nacional y se dictan otras disposiciones.
Son funciones de la Dirección de Investigación y Desarrollo para la Promoción Humana, además de las
funciones establecidas en el artículo 64 de la Ley 489 de 1998, las siguientes:
Estimular la generación de innovaciones del pensamiento pedagógico, a partir del estudio e investigación
de las historias de vida, tecnologías autóctonas y el saber popular, que mediante estrategias técnicas,
pedagógicas y comunicacionales, permitan la reflexión y el intercambio de saberes públicos y contribuyan
a la formación de tejido social que recuperen el imaginario colectivo para producir conocimiento.
Apoyar y contribuir al diseño y montaje de proyectos educativos no convencionales que promuevan la
convivencia ciudadana y los valores culturales y ambientales, mediante la utilización amplia y
participativa de los medios masivos de comunicación.
Promover el desarrollo de proyectos educativos informales, utilizando herramientas de informática
educativa que contribuyan al mejoramiento de la calidad y equidad de la educación, facilitando la creación
de ambientes globales de aprendizaje colaborativo.
Generar procesos educativos psicoafectivos propicios para la formación de padres, madres y adultos como
agentes socializadores de niños y niñas, estimulando la responsabilidad colectiva e individual, con sentido
social.
Impulsar acciones interinstitucionales en la cualificación de los contextos socializadores: familiacomunidad-escuela, para favorecer el desarrollo temprano de vocaciones, mediante la detección y apoyo al
talento infantil.
Coordinar con la Dirección de Educación Básica, las estrategias de articulación y acceso de los niños y
niñas al nivel obligatorio de educación infantil.
Propiciar la formación de criterios y estrategias pedagógicas que identifiquen acciones innovadoras en la
conformación de espacios de aprendizaje modulares, interactivos, audiovisuales y multimediales.
Realizar las investigaciones y estudios necesarios para articular las diferentes modalidades de prestación
del servicio educativo.
Emprender estudios de investigación pedagógica que propicien la formación de estrategias de
autoaprendizaje y metodologías virtuales con componentes intelectivos y humanísticos que favorezcan la
producción del conocimiento a través de medios de información.
Las demás que le fijen las leyes y reglamentos.
1.13.2 EL ICFES Y LA EDUCACIÓN VIRTUAL
El ICFES cuenta con un portal Interactivo donde el Usuario puede consultar varias cosas una vez se
encuentre debidamente registrado en el mismo, navegando en este se pueden ver noticias relacionadas con
el campo de lo virtual, recursos tecnológicos, preguntas frecuentes, foros, encuestas calendarios y eventos.
24
También se encuentran los proyectos que se vienen adelantando, todo lo anterior relacionado con el área
virtual.
Cuenta con dos áreas a las cuales se les denomina grupos, una vez inscrito el usuario puede tener
información sobre los mismos, estos son: Red Nacional Universitaria, y el Portal Interactivo. De igual
forma los datos quedan registrados para consultas entre los miembros del grupo a partir de tema específico
que la persona deje inscrito.
1.13.3 REGLAMENTACIÓN DE LOS PROGRAMAS EN COLOMBIA
Hasta el momento no se encuentra ningún tipo de reglamentación al respecto en Colombia, en el Icfes los
programas de educación virtual son catalogados como educación a distancia.
1.13.4 ESTÁNDARES INTERNACIONALES
El estándar naciente para los programas de educación virtual se conoce como "IMS-SCORM". SCORM
son las siglas de "Shaerable Courseware Object Reference Model" y fue desarrollado por el grupo ADL
(Advanced Distributed Learning), el cual fue creado por el gobierno de Estados Unidos para supervisar la
estandarización del e-learning. IMS son las siglas en inglés de los Estándares de Administración
Instruccional (Instructional Management Standards), que es un consorcio de más de 300 compañías y
universidades como Stanford, MIT, Universidad de Barcelona, Microsoft, Oracle, IBM, Cisco.
El IMS se fundó en 1997 con el objetivo de desarrollar y establecer los estándares mundiales para el elearning. La meta es ofrecer interoperabilidad entre los cursos existentes y los sistemas de administración
del conocimiento de tal forma que, por ejemplo, los cursos de Harvard puedan ser empleados por los
alumnos en América Latina.
Algunos de los estándares del IMS-SCORM incluyen: Esquemas pedagógicos flexibles, cinco tipos de
preguntas y respuestas uso del XML para la interoperabilidad, empaquetado consistente de los cursos.
25
2
2.1
ESTADO DEL ARTE
CREACIÓN DE UNA ONTOLOGÍA PARA DEPARTAMENTOS UNIVERSITARIOS DE
COMPUTACIÓN EN CHILE
En el ámbito educacional existen diversos esquemas, partiendo por los modelos de bases de datos
relacionales y modelos de clases UML de aplicaciones, que son manejados por las propias instituciones u
organismos gubernamentales, hasta iniciativas abiertas en tecnologías tan diversas como XML, EDI y
LDAP. En XML existen iniciativas orientadas principalmente a learning objects. En el sector de la
educación primaria está el proyecto SIF orientado a soportar la interoperabilidad entre sistemas de
administración educacional. El proyecto de Registro Educacional donde se definen esquemas para la
trascripción del historial estudiantil utilizando EDI. [19]
Para la educación superior y ligado al proyecto internet2 existe el proyecto eduPerson donde se
especifican esquemas LDAP para la descripción de personas y organizaciones. Tres proyectos puntuales
en el ámbito de la Web semántica que describen departamentos universitarios de ciencias de la
computación, el europeo AKT y los estadounidenses del proyecto Mangrove y SHOE. [19]
Figura 11. Selección de ontología para el departamento universitario de Chile [19]
El proyecto SIEL (Sistema integrado de información universitaria en línea), dirigido por REUNA y en el
cual participan numerosas universidades chilenas, tiene como propósito establecer un sistema distribuido
de contenidos para los temas relevantes que producen las universidades. Este proyecto se enmarca dentro
del trabajo internacional de ja-sig y su producto uPortal. Como parte de las áreas de trabajo en el proyecto
SIEL se destaca la de estandarización, donde se ha desarrollado metadatos para diversos objetos de
información como: universidad o institución, plan de estudio, programa o carrera, currículo, asignaturas,
directorio de personas y dirección. Por su parte, CONICYT con su incipiente proyecto SICTI, se propone
26
tareas similares para la descripción de información relevante para la comunidad científica, con datos sobre
currículo, proyectos, instituciones y resultados. [19]
2.1.1
Ontología Para Departamentos De Computación (ODC)
Las ontologías son herramientas claves para fundar la interoperabilidad en ciertas comunidades en la Web.
La importancia de tener una tal ODC en Chile es múltiple. Como beneficios se destacan los siguientes:
• Soporte a una comunidad, sea temática (área de bases datos, lenguajes, ingeniería de software,
etc.), de roles (comunidades de alumnos, de profesores, de regiones), y de organizaciones (todas
las carreras con ciertas características, etc.).
• Acceso a datos para usarlos en otras aplicaciones. Uno de los grandes problemas de la Web actual
es que, a pesar de haber una gran cantidad de información disponible para el mundo educacional,
mucha de ésta no es utilizable de una forma distinta a la simple visualización en una página Web.
• Clasificación de materiales educacionales: la ontología es un mapa conceptual que facilita y
estandariza la clasificación de contenidos.
• Razonar sobre información educacional: una ontología no sólo permite recuperar información,
sino razonar y hacer inferencias sobre ella.
Figura 12. Sección de la ontología para información de contacto y áreas de investigación de la ontología para el
departamento universitario de Chile [19]
Una ontología es esencialmente un vocabulario estandarizado. Debe tener un nivel de aprobación social y
una discusión con los actores involucrados. En la propuesta mencionada se comienza a partir de un
desarrollo inicial que servirá básicamente para fijar algunos puntos de partida básicos. Los autores han
venido trabajando con un modelo desarrollado para una aplicación particular, que ha considerado algunas
experiencias internacionales como el proyecto europeo AKT y los estadounidenses Mangrove y SHOE.
[19]
2.2
APLICACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE LA WEB SEMÁNTICA A LA GESTIÓN DE
INFORMACIÓN FINANCIERA Y ECONÓMICA
El dominio de la información financiera y echón nuca es conceptualmente muy amplio, complejo,
voluminoso y con un valor muy alto. Cada día se genera un enorme volumen de información, haciendo
que no sea procesable por una única persona. Se necesitan mecanismo eficiente de clasificación, filtrado,
búsqueda y navegación para los consumidores de dicha información con el fin de que puedan acceder a los
27
contenidos más relevantes según el perfil de cada usuario, aportando así un alto valor añadido a la
información. [23]
Esta necesidad hace que la comunidad financiera sea uno de los mayores consumidores de tecnologías de
la información. Las tecnologías emergentes de la Web Semántica están generando nuevas formas de
representación y distribución de la información y prometen soluciones al problema planteado inicialmente.
2.2.1
Aplicación De Tecnologías De La Web Semántica A La Gestión De Información
Uno de los ejes principales de esta visión es la noción de Ontología, herramienta clave para representar la
semántica del dominio. Heredada de la Inteligencia Artificial, una ontología es “una especificación
explicita formal de una conceptualización común”, es decir, proporciona un modelo explícito obtenido por
consenso descrito en un lenguaje que contiene a los conceptos, propiedades y relaciones más relevantes de
un dominio. Hay diversos lenguajes formales para definir ontologías. Por orden histórico serian SHOE
(1997) y desde la aparición de XML en 1998: RDF (1999), RDF Schema (RDFS). DAML, OIL, DAML—
OIL y OWL. [23]
Las aplicaciones usan las ontologías como vocabulario común usado por las partes implicadas. Esto obliga
a que las ontologías sean accesibles a través de la red haciendo de las aplicaciones verdaderos integradores
de información distribuida. Esta idea de información distribuida es otro de los pilares de la Web
Semántica
2.2.2
Propuesta de Proyecto ANICETO
A principios de 2003 el Ministerio de Ciencia y Tecnología aprobó el proyecto PROFIT presentado por el
grupo de Web Semántica de la Universidad Autónoma de Madrid en colaboración con TLF y el grupo
Next Web Generation de la Universidad de Innsbruck. Este proyecto recibió el nombre de Aniceto y ha
tenido como objetivos:
• Definir una ontología para el dominio financiero y económico
• Desarrollar gestores de generación de contenido para mostrar los datos de la ontología definida.
• Desarrollar una aplicación Web que permita una navegación semántica en los porrales Web
generados “a medida” para los diversos clientes.
• Soporte de búsqueda semántica en los contenidos que aumente considerablemente la precisión de
la búsqueda en comparación con las búsquedas tradicionales.
• Inclusión de perfiles de usuario, que permitan una personalización de los contenidos
• Que no interfiera con el sistema en explotación aunque las fluentes de información sean comunes.
2.2.3
Arquitectura de ANICETO
Aniceto se compone de los módulos representados en la siguiente Figura. El modelo de datos es un
modelo basado en ontologías (MDBO) de dominio público llamado Jena, implementado en Java por HP
Labs. Este modelo de datos permite manipular las ontologías y tener los datos en memoria o en base de
datos. También permite consultas avanzadas al modelo en el lenguaje de consultas RDQL. El módulo del
buscador permite la conexión del modelo de datos con el servidor Web. El usuario interactúa con el
sistema a través de un navegador convencional, realizando consultas al sistema seleccionando un
contenido de la ontología. Como respuesta, el sistema le muestra los atributos del contenido seleccionado
para que el usuario rellene los datos que le resulten más relevantes. Adicionalmente también puede
seleccionar la categoría en la que está clasificada el contenido. Una vez formulada la consulta se envía al
sistema y éste devuelve los resultados adecuados. El resultado devuelto puede que contenga instancias de
distintos tipos, por lo que cada vez que se seleccione una instancia, es el módulo de visualización el
encargado de mostrarla adecuadamente. [23]
28
2.2.4
Definición y gestión de ontologías
En el caso de Aniceto, la primera versión de la ontología financiera y económica de ATT fue creada a
partir del modelo de base de datos que existía. En versiones posteriores fue enriquecida con nuevos
conceptos, atributos y relaciones, extraidos a partir del conocimiento adquirido en las reuniones con los
expertos de AH. Para la creación y el modelado de la ontología se ha utilizado la herramienta de edición
de ontologías Protege. El lenguaje de ontologías escogido fue RDFS y RDF. Se utilizó RDFS para la
definición de los conceptos (clases), atributos y relaciones de la ontología, y RDF para las instancias.
Aunque no sea un lenguaje tan expresivo como otros lenguajes más modernos como DAML, OIL u OWL,
está más asentado y es el más antpliamente soportado por este tipo de herramientas. [23]
Figura 13. Módulos de ANICETO [23]
Una de las hipótesis a comprobar en este proyecto era saber si la expresividad proporcionada por
RDFS/RDF es suficiente para el dominio en cuestión. La experiencia adquirida en el transcurso del
proyecto ha permitido concluir que la hipótesis era correcta pues en ningún momento ha hecho falta
mayor capacidad de conceptualización en este dominio. [23]
Figura 14. Elementos principales de la ontología del proyecto ANICETO [23]
La ontología final tiene como clases básicas a Contenido. Sujeto y CatregoríaAniceto. El resto de las
clases son clases derivadas de estas. El concepto Contenido y sus 16 clases derivadas denota la
información especializada generada por AFI. El concepto Sujeto y sus 19 clases derivadas describe los
actores, entidades y objetos involucrados en el dominio, por ejemplo: Área Geográfica, Banco, Recinto
Ferial, Persona, etc. El concepto CategoríaAniceto (y sus 105 clases derivadas) es una taxonomía (clases
sin relaciones con otras clases fiera de la taxonomía) para clasificar la información. Describe a primer
nivel 10 clases y el resto de clases son “especializaciones” de estas clases del primer nivel. Las clases de
esta taxononua no se pueden instanciar. [23]
29
3
ANALISIS
En la actualidad, se observa una demanda en la educación superior alta, acompañada de una gran
diversificación y de una mayor toma de conciencia de la importancia que este tipo de educación tiene para
el desarrollo sociocultural y económico para la construcción del futuro, para el cual las nuevas
generaciones deberán estar preparadas con nuevas competencias y nuevos conocimientos e ideales.
En este momento la educación superior en los países en desarrollo se encuentra enfrentando dificultades
relativas a financiación, dificultad para ofrecer igualdad de posibilidades de acceso e incluso problemas
debidos a la calidad de la enseñanza, la calidad de la investigación y la pertinencia de los programas.
Adicionalmente a lo anterior se presentan problemas con el desempleo de los profesionales egresados.
La educación superior debe hacer frente a la vez a los retos que suponen las nuevas oportunidades que
abren las tecnologías, que mejoran la manera de producir, organizar, difundir y controlar el saber y de
acceder al mismo. Deberá pensarse en garantizar un acceso equitativo a esas tecnologías en todos los
niveles de los sistemas de enseñanza. Este será el nuevo ambiente en el cual la educación superior deberá
desenvolverse en el presente siglo.
Con la intención de encontrar soluciones para estos desafíos y de poner en marcha un proceso de profunda
reforma de la educación superior, la UNESCO convocó la Conferencia Mundial sobre la Educación
Superior en el siglo XXI, en el año 1998.
Como resultado de esta conferencia se elabora un documento donde se hace la Declaración Mundial sobre
la Educación Superior en el Siglo XXI: Visión y Acción, donde podemos resaltar la importancia de la
preparación de los estudiantes para la conformación y desarrollo de la sociedad del conocimiento. Un
resumen de los aspectos más importantes de esta declaración compilados en artículos se cita a
continuación:
La misión de educar, formar y realizar investigaciones (art.1)
Se reafirma la necesidad de preservar, reforzar y fomentar aún más las misiones y valores fundamentales
de la educación superior, en particular la misión de contribuir al desarrollo sostenible y el mejoramiento
del conjunto de la sociedad.
Igualdad de acceso (Art.2)
Las tecnologías pueden mejorar las facilidades de igualdad de acceso a aquellos que no pueden asistir a la
universidad de forma presencial.
Reforzar la cooperación con el mundo del trabajo y el análisis y la previsión de las necesidades de la
sociedad (Art.3)
En un contexto económico caracterizado por los cambios y la aparición de nuevos modelos de producción
basados en el saber y sus aplicaciones, así como en el tratamiento de la información, deberían reforzarse y
renovarse los vínculos entre la enseñanza superior, el mundo del trabajo y otros sectores de la sociedad.
La diversificación como medio de reforzar la igualdad de oportunidades (Art. 4)
La diversificación de los modelos de educación superior y de las modalidades y los criterios de
contratación es indispensable para responder a la tendencia internacional de masificación de la demanda y
30
a la vez para dar acceso a distintos modos de enseñanza y ampliar el acceso a grupos públicos cada vez
más diversos, con miras a la educación a lo largo de toda la vida, lo cual supone que se pueda ingresar en
el sistema de educación superior y salir de él fácilmente.
El potencial y los desafíos de la tecnología (Art.12).
Los rápidos progresos de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación (TIC) seguirán
modificando la forma de elaboración, adquisición y transmisión de los conocimientos. También es
importante señalar que las nuevas tecnologías brindan posibilidades de renovar el contenido de los cursos
y los métodos pedagógicos, y de ampliar el acceso a la educación superior. No hay que olvidar, sin
embargo, que la nueva tecnología de la información no hace que los docentes dejen de ser indispensables,
sino que modifica su papel en relación con el proceso de aprendizaje, y que el diálogo permanente que
transforma la información en conocimiento y comprensión pasa a ser fundamental. Los establecimientos
de educación superior han de dar el ejemplo en materia de aprovechamiento de las ventajas y el potencial
de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación, velando por la calidad y manteniendo
niveles elevados en las prácticas y los resultados de la educación, con un espíritu de apertura, equidad y
cooperación internacional, por los siguientes medios:
1. Constituir redes, realizar transferencias tecnológicas, formar recursos humanos, elaborar material
didáctico e intercambiar las experiencias de aplicación de estas tecnologías a la enseñanza, la
formación y la investigación, permitiendo así a todos el acceso al saber.
2. Crear nuevos entornos pedagógicos, que van desde los servicios de educación a distancia hasta los
establecimientos y sistemas “virtuales” de enseñanza superior, capaces de salvar las distancias y
establecer sistemas de educación de alta calidad, favoreciendo así el progreso social y económico
y la democratización así como otras prioridades sociales importantes; empero, han de asegurarse
de que el funcionamiento de estos complejos educativos virtuales, creados a partir de redes
regionales continentales o globales, tenga lugar en un contexto respetuoso de las identidades
culturales y sociales.
3. Aprovechar plenamente las tecnologías de la información y la comunicación con fines
educativos, esforzándose al mismo tiempo por corregir las graves desigualdades existentes entre
los países, así como en el interior de éstos en lo que respecta al acceso a las nuevas tecnologías de
la información y la comunicación y a la producción de los correspondientes recursos.
4. Adaptar estas nuevas tecnologías a las necesidades nacionales y locales, velando por que los
sistemas técnicos, educativos, institucionales y de gestión las apoyen.
5. Facilitar, gracias a la cooperación internacional, la determinación de los objetivos e intereses de
todos los países, especialmente de los países en desarrollo, el acceso equitativo a las
infraestructuras en este campo y su fortalecimiento y la difusión de estas tecnologías en toda la
sociedad.
6. Seguir de cerca la evolución de la sociedad del conocimiento a fin de garantizar el mantenimiento
de un nivel alto de calidad y de reglas de acceso equitativas.
7. Teniendo en cuenta las nuevas posibilidades abiertas por el uso de las tecnologías de la
información y la comunicación, es importante observar que ante todo son los establecimientos de
educación superior los que utilizan esas tecnologías para modernizar su trabajo en lugar de que
éstas transformen a establecimientos reales en entidades virtuales.”
La Universidad debe realizar el aprovechamiento de las nuevas tecnologías de la información y
comunicación en beneficio de mejorar la calidad de la educación presencial en la Universidad y
posteriormente ampliar sus fronteras mediante programas de educación virtual al país y al mundo.
Aún cuando existen en el mercado una gran variedad de Herramientas para Gestión Instruccional (IMS) y
para gestión del aprendizaje (LMS) esta solo poseen entre tres y cuatro Módulos de los que se observan en
31
el modelo propuesto. Adicionalmente los costos de licenciamiento hacen que las Plataformas que ofrecen
las mejores características, están fuera del alcance del presupuesto de la gran mayoría de las
Universidades públicas.
Adicionalmente existen plataformas virtuales de tipo software libre, que si bien es cierto cumplen con la
mayoría de los estándares, tienen limitaciones desde el punto de vista de funcionalidad y de servicios.
Por lo anterior surge el presente proyecto como una iniciativa de la recién creada Maestría en Ciencias de
la Información y de las Telecomunicaciones y pretende dar a la comunidad académica del orden nacional
e internacional, una herramienta ajustada a los estándares para realizar procesos de formación en
modalidad virtual, la cual será distribuida bajo el tipo de licenciamiento GPL (General Public License).
Se propone realizar el diseño y desarrollo de una Plataforma Virtual, con herramientas de software libre,
ajustada a las necesidades de nuestra sociedad, utilizando metodologías modernas para el modelado de los
procesos, software y utilizar lenguajes de programación orientados a objetos de ultima generación, con el
fin de que su funcionamiento sea independiente del sistema operativo en que vaya a funcionar.
Por último el presente proyecto de investigación y desarrollo se justifica en que la Universidad Distrital
debe aportar al proceso de consolidación de los nuevos ambientes en los cuales se desenvuelve la
educación superior en el país y el mundo.
32
4
4.1
DESARROLLO
DESCRIPCION
El proyecto es una implementación mediante servicios Web Semánticos de uno de los elementos que
constituyen un modulo de Gestión Administrativa que es el subsistema de Registro académico. A su vez,
este modulo de gestión administrativa, es parte de un modelo que pretende implementar una plataforma
virtual para instituciones de educación superior.
Módulo de Gestión
administrativa y
financiera.
Módulo para Gestión
de Cursos en línea.
Módulo para
comunicaciones
sincrónicas.
Módulo para
laboratorios virtuales
y simulación.
Módulo para
comunicaciones
asincrónicas.
Módulo de Biblioteca
Virtual
Gestión y
Administrac.
Plataforma
Virtual (IMS)
Módulo para gestión
de Videoconferencia
Módulo para Tele
inmersión
Módulo para Gestión
Multimedia.
Figura 15. Modelo Plataforma Virtual
Dentro del modulo de gestión administrativa, se encuentra el subsistema de gestión de registro académico,
sin embargo este tiene una interacción directa con los módulos de cursos en línea y de comunicaciones
sincrónicas. Entonces el modelo que se plantea contara con los siguientes procesos:
• Inscripción. Refiere a la inscripción de estudiantes a una asignatura determinada. Esta inscripción
podrá tener criterios de evaluación basados en aspectos como la hoja de vida del estudiante, los
resultados obtenidos y resultados estadísticos.
• Asignación de espacio virtual. Como se menciono anteriormente, la asignación de espacio virtual va
directamente relacionado con los módulos de cursos en línea y comunicaciones sincrónicas. Entonces
esta asignación, debe estar basada en diferentes aspectos como: número de usuarios (estudiantes más
docentes) de un curso, disponibilidad de tiempo de usuarios y recursos computacionales como ancho
de banda y capacidad de acceso.
• Evaluación. Este proceso sería un proceso sencillo pero importante, debido a que con base en los
resultados se puede inferir perfiles y predecir rendimiento de nuevos estudiantes.
• Generación de bases de conocimiento. Se generan bases de conocimiento con base en los procesos y
resultados obtenidos en el sistema.
• Procesos de clasificación. Consiste en clasificar estudiantes basados en los perfiles de los usuarios,
calificaciones de usuarios anteriores y habilidades de los usuarios a clasificar. Este proceso pretende
involucrar a los estudiantes con los temas que son de mayor interés y aptitud para ellos, de esa
manera, generar un valor agregado en la academia.
33
Asignación de
espacio virtual
Inscripción
Estadísticas
Base de
Conocimiento
Subsistema
de Registro
Académico
Evaluaciones
Procesos de clasif.
De Aspirantes
Figura 16. Modelo Subsistema de Registro Académico
4.2
DISEÑO DETALLADO
4.2.1
DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
El problema se puede resumir en que si bien es cierto existen herramientas de gestión instruccional (IMS)
o herramientas para gestión del aprendizaje (LMS), ajustadas a estándares internacionales de alta calidad,
sus costos y su proceso de adaptación tecnológica la hacen poco viable para su utilización en entidades
educativas del sector público en los niveles educativos básico, medio y superior. Adicionalmente las
plataformas comerciales y/o de tipo software libre se encuentran orientadas a un numero limitado de
servicios.
El presente proyecto implementa un modulo de registro académico que permita escalar el mismo hacia la
conformación de una universidad virtual como se describe en la figura 1. Sin embargo dicha investigación
e implementación esta basada en los nuevos conceptos de Web semántica para intentar obtener un sistema
que preste servicios de manera más eficaz con información más confiable que los sistemas que se
encuentran en la Web Actual.
4.2.2
•
•
•
4.2.3
•
•
•
•
ACTORES DEL SISTEMA
Administrador
Docente
Estudiante
REGLAS DEL NEGOCIO
Permitir todos los procesos de registro académico de una institución de educación superior
mediante procesos implementados bajo servicios Web semánticos.
El acceso al sistema debe ser confiable y eficiente.
El administrador del sistema es el único que tiene acceso a las configuraciones básicas del mismo.
El administrador será el único que podrá ingresar y eliminar los demás actores del sistema.
34
4.2.4
DIAGRAMAS DE CASOS DE USO
Gestionar Admon
Insertar Admon
<<extend>>
<<extend>> Actualizar Admon
Consultar Admon
Eliminar Admon
Gestionar Docente
Insertar Docente <<extend>>
<<extend>> Actualizar Docente
Admon
Consultar Docente
Eliminar Docente
Gestionar Estudiante
Insertar Estudiante <<extend>>
<<extend>> Actualizar Estudiante
Consultar Estudiante
Eliminar Estudiante
Figura 17. Diagrama de Casos de Uso de Administrador
35
Gestionar Curso
Insertar Curso
<<extend>>
<<extend>> Actualizar Curso
Consultar Curso
Eliminar Curso
Gestionar Titulo
Admon
Insertar Titulo
<<extend>>
<<extend>> ActualizarTitulo
Consultar Titulo
Eliminar Titulo
Figura 18. Diagrama de Casos de Uso de Administrador
Modificar Perfil
Cambiar Contraseña
Estudiante
Agregar Inscripcion
Consultar Notas
Figura 19. Diagrama de Casos de Uso de Estudiante
36
Modificar Perfil
Docente
Cambiar Contraseña
Capturar Notas
Figura 20. Diagrama de Casos de Uso de Docente
4.2.5
DOCUMENTACION DE CASOS DE USO
Tabla 2. Caso de uso “Insertar Usuario”
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
Curso Básico Eventos:
CA1
Insertar Administrador
Administrador
Alta
El administrador del sistema ingresa los datos del nuevo administrador en la base de datos
ACTOR
SISTEMA
1. El administrador se registra en el
sistema ingresando nombre y contraseña.
2. El sistema valida la información
ingresada por el administrador
3. El administrador coloca los datos del
nuevo administrador en los campos
correspondientes.
4. El sistema valida los datos incluidos por
el administrador.
5. El sistema verifica que el nuevo
administrador no se encuentre registrado.
6. El sistema ingresa el nuevo
administrador.
7. El sistema avisa al administrador que la
operación fue exitosa.
Caminos
de Para el evento 2, si el sistema encuentra un error en la validación de los datos de registro del
Excepción:
administrador, el sistema genera un mensaje de error y cancela la operación permitiendo al
administrador volver a realizar la operación.
Para el evento 4, si el sistema detecta un error en la validación de los campos, genera un
mensaje de error y cancela la operación, permitiendo al administrador volver a realizar la
operación.
Para el evento 5, si el sistema encuentra que el nuevo administrador existe en el sistema,
muestra un mensaje de alerta y cancela la operación.
Caminos Alternos:
Para el evento 1, si el administrador decide cancelar manualmente la operación, no ingresa al
sistema y el sistema se cierra.
Para el evento 3, si el administrador decide cancelar manualmente la operación, el sistema no
realiza ninguno de los eventos siguientes
37
Tabla 3. Caso de uso “Consultar Administrador”
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
Curso Básico Eventos:
CA2
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
Curso Básico Eventos:
CA3
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
CA4
Consultar Administrador
Administrador
Baja
El administrador del sistema consulta un los datos de un administrador
ACTOR
SISTEMA
1. El administrador se registra en el
sistema ingresando nombre y contraseña.
2. El sistema valida la información
ingresada por el administrador
3. El administrador coloca el código del
administrador que desea consulta.
4. El sistema muestra los resultados
obtenidos
Caminos
de Para el evento 2, si el sistema encuentra un error en la validación de los datos de registro del
Excepción:
administrador, el sistema genera un mensaje de error y cancela la operación permitiendo al
administrador volver a realizar la operación.
Para el evento 4, si el sistema detecta un error en la validación del código suministrado, genera
un mensaje de error y cancela la operación, permitiendo al administrador volver a realizar la
operación.
Caminos Alternos:
Para el evento 1, si el administrador decide cancelar manualmente la operación, no ingresa al
sistema y el sistema se cierra.
Para el evento 3, si el administrador decide cancelar manualmente la operación, el sistema no
realiza ninguno de los eventos siguientes
Tabla 4. Caso de uso “Actualizar Administrador”
Actualizar Administrador
Administrador
Baja
El administrador del sistema actualiza los datos de un administrador
ACTOR
SISTEMA
1. El administrador efectúa la consulta del
administrador que desea actualizar
siguiendo los procedimientos del caso de
uso CA2
2. El administrador coloca los nuevos
datos en los campos correspondientes.
3. El sistema valida los datos incluidos por
el administrador.
4. El sistema efectúa los cambios
solicitados
5. El sistema avisa al administrador que la
operación fue exitosa.
Caminos
de Para el evento 3, si el sistema detecta un error en la validación del código suministrado, genera
Excepción:
un mensaje de error y cancela la operación, permitiendo al administrador volver a realizar la
operación.
Caminos Alternos:
Para el evento 2, si el administrador decide cancelar manualmente la operación, el sistema no
realiza ninguno de los eventos siguientes
Tabla 5. Caso de uso “Eliminar Administrador”
Eliminar Administrador
Administrador
Baja
El administrador del sistema elimina los datos de un administrador
38
Curso Básico Eventos:
ACTOR
1. El administrador efectúa la consulta del
administrador que desea actualizar
siguiendo los procedimientos del caso de
uso CA2
2. El administrador ejecuta la eliminación.
SISTEMA
3. El sistema efectúa los cambios
solicitados
4. El sistema avisa al administrador que la
operación fue exitosa.
Caminos
de Ninguno
Excepción:
Caminos Alternos:
Para el evento 2, si el administrador decide cancelar manualmente la operación, el sistema no
realiza ninguno de los eventos siguientes
Para los casos de uso:
• Insertar Docente
• Insertar Estudiante
• Insertar Curso
• Insertar Titulo
• Consultar Docente
• Consultar Estudiante
• Consultar Curso
• Consultar Titulo
• Actualizar Docente
• Actualizar Estudiante
• Actualizar Curso
• Actualizar Titulo
• Eliminar Docente
• Eliminar Estudiante
• Eliminar Curso
• Eliminar Titulo
Se utilizan las mismas secuencias de eventos de los casos de uso ya documentados, modificando el objeto
y los datos que se involucran en cada caso.
Tabla 6. Caso de uso “Modificar Perfil”
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
Curso Básico Eventos:
CU5
Modificar Perfil
Administrador, Docente, Estudiante
Media
El usuario del modifica sus propios datos en la base de datos
ACTOR
SISTEMA
1. El usuario se registra en el sistema
ingresando nombre y contraseña.
2. El sistema valida la información
ingresada por el administrador
3. El usuario coloca los nuevos datos en
los campos correspondientes.
4. El sistema valida los datos incluidos por
el usuario.
6. El sistema ingresa los nuevos datos del
usuario.
7. El sistema avisa al usuario que la
39
operación fue exitosa.
Caminos
de Para el evento 2, si el sistema encuentra un error en la validación de los datos, el sistema
Excepción:
genera un mensaje de error y cancela la operación.
Caminos Alternos:
Para el evento 1, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, no ingresa al sistema
y el sistema se cierra.
Para el evento 3, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, el sistema no realiza
ninguno de los eventos siguientes
Tabla 7. Caso de uso “Cambiar Contraseña”
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
Curso Básico Eventos:
CU6
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
Curso Básico Eventos:
CD7
Cambiar Contraseña
Administrador, Docente, Estudiante
Media
El usuario del modifica su contraseña en la base de datos
ACTOR
SISTEMA
1. El usuario se registra en el sistema
ingresando nombre y contraseña.
2. El sistema valida la información
ingresada por el administrador
3. El usuario coloca la nueva contraseña
en los campos correspondientes.
4. El sistema valida los datos incluidos por
el usuario.
6. El sistema ingresa los nuevos datos del
usuario.
7. El sistema avisa al usuario que la
operación fue exitosa.
Caminos
de Para el evento 2, si el sistema encuentra un error en la validación de los datos, el sistema
Excepción:
genera un mensaje de error y cancela la operación.
Caminos Alternos:
Para el evento 1, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, no ingresa al sistema
y el sistema se cierra.
Para el evento 3, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, el sistema no realiza
ninguno de los eventos siguientes
Tabla 8. Caso de uso “Capturar Notas”
Capturar Notas
Docente
Alta
El docente captura las notas del curso asignado.
ACTOR
SISTEMA
1. El docente se registra en el sistema
ingresando nombre y contraseña.
2. El sistema valida la información
ingresada por el administrador
3. El docente selecciona curso.
4. El sistema muestra la información de los
estudiantes de ese curso.
6. El docente digita las notas en los
campos correspondientes y guarda los
cambios.
7. El sistema avisa al usuario que la
operación fue exitosa.
Caminos
de Para el evento 2, si el sistema encuentra un error en la validación de los datos, el sistema
Excepción:
genera un mensaje de error y cancela la operación.
Caminos Alternos:
Para el evento 1, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, no ingresa al sistema
y el sistema se cierra.
Para el evento 3, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, el sistema no realiza
40
ninguno de los eventos siguientes
Tabla 9. Caso de uso “Consultar Notas”
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
Curso Básico Eventos:
CE8
Identificador del Caso
de Uso
Nombre Caso de Uso:
Actor
Prioridad y Tipo
Descripción
Curso Básico Eventos:
CE9
Consultar Notas
Estudiante
Alta
El estudiante consulta las notas obtenidas en los cursos inscritos.
ACTOR
SISTEMA
1. El estudiante se registra en el sistema
ingresando nombre y contraseña.
2. El sistema valida la información
ingresada por el administrador
3. El estudiante selecciona el periodo.
4. El sistema muestra la información de las
notas del estudiante en el periodo
seleccionado.
Caminos
de Para el evento 2, si el sistema encuentra un error en la validación de los datos, el sistema
Excepción:
genera un mensaje de error y cancela la operación.
Caminos Alternos:
Para el evento 1, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, no ingresa al sistema
y el sistema se cierra.
Para el evento 3, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, el sistema no realiza
ninguno de los eventos siguientes
Tabla 10. Caso de uso “Agregar Inscripción”
Agregar Inscripción
Estudiante
Alta
El estudiante agregar una inscripción en el sistema.
ACTOR
SISTEMA
1. El estudiante se registra en el sistema
ingresando nombre y contraseña.
2. El sistema valida la información
ingresada por el administrador
3. El sistema muestra los resultados de
sugerencias de inscripción basado en el
perfil del estudiante
4. El estudiante selecciona el curso.
5. El sistema guarda la información y
muestra un aviso de operación exitosa.
Caminos
de Para el evento 2, si el sistema encuentra un error en la validación de los datos, el sistema
Excepción:
genera un mensaje de error y cancela la operación.
Caminos Alternos:
Para el evento 1, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, no ingresa al sistema
y el sistema se cierra.
Para el evento 4, si el usuario decide cancelar manualmente la operación, el sistema no realiza
ninguno de los eventos siguientes
4.3
DIAGRAMA DE CLASES
Dentro del modelado del sistema se plantea el diagrama de clases presentado en la siguiente figura.
41
Persona
Codigo : String
Nombre : String
Apellido : String
Id : String
Correo : String
Contraseña : String
Titulo
CodTitulo : String
Nombre : String
Nivel : String
insertar()
consultar()
actualizar()
eliminar()
insertar()
consultar()
actualizar()
eliminar()
EstudianteTitulo
Admon
Docente
Estudiante
CodEstudiante : String
CodTitulo : String
Curso
Inscripcion
Codigo : String
Nombre : String
Capacidad : Integer
Descripcion : String
Area : String
CodDocente : String
codInscripcion : String
nota : Double
fechaInscripcion : Date
periodo : String
codCurso : String
codEstudiante : String
Figura 21. Diagrama de Clases
4.4
MODELO RELACIONAL
Se plantea el siguiente modelo relacional para la implementación del prototipo
42
Figura 22. Modelo Relacional
4.5
ONTOLOGÍA
La ontología es implementada mediante la herramienta Protégé 3.1.1. Se elabora una ontología OWL
mediante el Plug-in OWL de protege.
Las ontologías son usadas para capturar conocimiento sobre algún dominio de interés. Una ontología
describe los conceptos del dominio así como las relaciones que se dan entre éstos. Existen diferentes
lenguajes para ontologías que proveen diversas facilidades, el más reciente estándar dado por la W3C es el
OWL.
ProtegeOWL es una herramienta que hace posible la descripción de conceptos y provee otras facilidades
como por ejemplo: tiene un enriquecido conjunto de operadores (and, or y la negación), esta basado sobre
un modelo lógico que garantiza que los conceptos estén bien descritos, se pueden describir conceptos
complejos, el modelo lógico permite usar un razonador que chequea la consistencia descrita en la
ontología garantizando que la jerarquía este correcta. OWL puede ser categorizado en tres sublenguajes de
acuerdo al nivel de expresividad al que se desee llegar o que se quiera expresar: OWL-Lite, el cual es el
menos expresivo, se usa en situaciones donde sólo una simple jerarquía de clases y donde pocas
restricciones sean necesitadas. OWL-DL es el del término medio en cuanto a la expresividad, esta basado
en lógica descriptiva la cual es una lógica basada en primer orden, es favorable para el razonamiento
automático, para la clasificación de jerarquías y para detectar las inconsistencias en las ontologías. OWLFull es el más expresivo, se usa en situaciones donde es más importante una extrema expresividad que la
capacidad de razonamiento.
Una ontología OWL esta compuesta de Individuals, properties y classes donde en protege sus
correspondencias son las instances, los slots y las clases. Los individuals representan objetos del dominio
de interés, los individuals son también conocidos como instances. Las properties son relaciones binarias
sobre los individuals, pueden ser inversas, transitivas o simétricas Su equivalente en protege son los slots.
43
Las classes OWL se entienden como conjuntos que contienen individuals. Las clases pueden ser
organizadas dentro de una jerarquía de clases y subclases, la cual es conocida como taxonomía. Las clases,
también conocidas como concepto, pues estas son una representación explícita de los conceptos. Dar la
opción de disjoint o disjuntas a las clases, asegura de que un individuo que se ha afirmado para ser un
miembro de una de las clases en el grupo no pueda ser un miembro de ninguna otra clase en ese grupo.
Las propiedades OWL representan relaciones entre dos individuals. Dos principales tipos de propiedades
en OWL: Object-properties enlaza un individuals con otro individuals y Datatype-Properties que enlaza un
individuals con un XML Schema Datatype value o un literal RDF. OWL también tiene un tercer tipo de
relación: Annotation properties las cuales pueden ser usadas para adicionar información (metadatos: datos
sobre datos) a las clases, individuals, y propiedades object/datatype.
OWL permite que el significado de las propiedades sea enriquecido a través del uso de las características
de propiedades. Esto es, las propiedades pueden ser funcionales, funcional inversa, transitivas y
simétricas.
• Propiedades Funcionales: Si una propiedad es funcional significa que para un individuals dado
puede haber a lo más un individuals que se relaciona con el individuals vía la propiedad. Las
propiedades funcionales también son conocidas como propiedades de valor único y también
características.
• Propiedades Funcionales Inversas: Si una propiedad es inversa funcional significa que la
propiedad inversa es funcional.
• Propiedades Transitivas: Si una propiedad es transitiva y la propiedad relaciona un individual a
con un individual b, y también un individual b con un individual c, entonces podemos inferir que
el individual a se relaciona con el individual c vía la propiedad.
• Propiedades Simétricas: Si una propiedad es simétrica y se relaciona un individual a con un
individual b entonces el individual b es también relacionado con el individual a vía la propiedad.
En OWL, los conceptos de dominio y de rango podrían no ser visto como restricciones a ser chequeadas,
esto es, no han de ser comprobadas lógicamente. Ellas son usadas como axiomas en el razonamiento. Es
posible especificar múltiples clases como rango para una propiedad. Si múltiples clases son especificadas
en Protege-OWL, el rango de la propiedad es interpretada como la unión de las clases e igual pasa para el
caso de los dominios.
En OWL las propiedades son usadas para crear restricciones. Como su nombre lo sugiere, las restricciones
son usadas para restringir los individuals que pertenecen a una clase. Las restricciones en OWL caben
dentro de las siguientes tres principales categorías:
• Restricciones cuantificadoras – Quantifier
• Restricciones de cardinalidad – Cardinality
• Restricciones hasValue
En cuanto a las restricciones cuantificadoras, estos tipos de restricciones son compuestas de un
cuantificador, una propiedad y un filler (Es como la clase asociada). Los dos cuantificadores que son
usados son: el cuantificador existencial ($), el cual es leído como al menos uno o alguno y el cuantificador
universal ("), el cual es leído como para todo o solo.
44
Figura 23. Ontología Jerarquía Original
45
Figura 24. Propiedades de objetos de la ontología.
Figura 25. Propiedades de datos de la ontología.
46
Figura 26. Ontología con jerarquía de inferencia
47
Figura 27. Ontología con jerarquía original vista en OWL Viz
Figura 28. Ontología con jerarquía de inferencia vista en OWL Viz
48
Figura 29. Ontología vista en OntoViz
49
5
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y Finanzas. España, Universität Innsbruck. Austria
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