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Ontologías metadatos y repositorios (El inicio)

abril 17, 2008

Hola a todos escribiré desde este post en adelante un poco sobre el trabajo que me encuentro realizando, el cual es la construcción de ontologías para el repositorio DSPACE. Cabe mencionar que la licencia para este y los posteriores post es Creative Commons, no comercial, y sin obra derivada, creo que es conveniente reconocer los autores tal como lo he hecho yo.

Las ontologías son una conceptualización de un dominio, es decir, un modelo abstracto de un área en particular, en el que, se describen conceptos y relaciones entre los mismos, por lo que son comúnmente vistas como sistemas de representación del conocimiento. El concepto más difundido es el Gruber[1], el cual hace referencia a las ontologías como: “Una ontología es la especificación de una conceptualización”, es decir un modelo conceptual donde se especifican los conceptos y sus relaciones.

Existen muchas ventajas que traen consigo la utilización de ontologías entre las que tenemos:

  • Constituyen una herramienta para la adquisición de conocimiento.
  • Permite compartir conocimiento
  • Crear una red de relaciones entre conceptos.
  • La reutilización de conocimiento.

Existen diversas clasificaciones de autores, tales como: Mizoguchi [2], quien clasifica las ontologías según el grado de generalidad o nivel de dependencia de una tarea

Ontologías de alto nivel, son aquellas que describen conceptos muy generales tales como: tiempo, espacio, evento, acción, etc.

Ontologías de dominio, describen el vocabulario con respecto a un dominio genérico (por ejemplo medicina, arquitectura, etc.)

Ontologías de tarea.- describen una tarea o actividad en específico, tales como: venta, diagnóstico.

Ontologías de aplicación.- aquí los conceptos dependen tanto de un dominio como de una tarea en particular

En cambio la clasificación propuesta por Van Heist[2], las divide en:

Ontologías terminológicas, en donde se especifican los términos para la representación del conocimiento

Ontologías de información, en las cuales se detalla la estructura de almacenamiento de la base de datos.

Ontologías de modelado del conocimiento, se ajustan al uso particular del conocimiento que se describe.

En cambio Steve (1998), las divide en tres grupos.

Figura 1. Clasificación según Steve

Según el ámbito al que pertenecen:

  • Generales, en donde se describen conceptos de forma general.
  • De dominio, en el cual se especifica un vocabulario para un dominio, es decir, se tiene, términos, relaciones y reglas.
  • Específicas, que son ontologías especializadas, ya que describen conceptos de un área de conocimiento.

Según el tipo de agente al que va destinada:

  • Lingüísticas, vinculados a aspectos gramáticos y semánticos.
  • No lingüísticas, a diferencia de la lingüísticas que están destinadas para el entendimiento del ser humano, ésta clase se orienta hacia los robots y agentes inteligentes
  • Mixtas, que combinan características de las dos anteriores.

Según el grado de abstracción o nivel de razonamiento:

  • Descriptivas, llamadas así debido a que permiten relaciones entre conceptos.
  • Lógicas, a diferencia de las descriptivas permiten realizar inferencias lógicas, mediante el uso de reglas o axiomas.

META DATOS

Son muchas las definiciones acerca de éste término, entre ellas la definición de “datos sobre datos”, es decir, los meta datos son datos que describen a otros datos.

Los meta datos son datos estructurados que pueden describir colecciones de objetos así como también las relaciones entre los mismos, describen el contenido, la calidad, la condición de los datos etc.

A nivel mundial se llevan proyectos para la construcción de repositorios de materiales educativos, los cuales permiten que las aplicaciones actuales y futuras puedan extraer y transportar contenido, con el fin de reutilizarlos y modificarlos, siendo de gran aplicabilidad en el campo del e-learning, éstos se han convertido en un soporte para el intercambio de contenidos entre sistemas, es así que los meta datos juegan un rol muy importante ya que son un mecanismo para clasificar, describir y, catalogar los recursos que se encuentran en la World Wide Web, todo esto con la finalidad de poder realizar una búsqueda y recuperación de información más óptima.

Los meta datos determinan una estructura sintáctica, en cambio, las ontologías en sí permiten una estructuración semántica en base a los meta datos.

Estándares

En la actualidad existen varios estándares para manejar los meta datos entre los más destacados se encuentran Dublin Core, LOM, IMS

  • DUBLIN CORE

Es un modelo de meta datos fomentado y auspiciado por la DCMI (Dublin Core Metadata Initiative), con la finalidad de promover un vocabulario extenso y familiarizado

Es un sistema de quince descriptores, fue diseñado específicamente para proporcionar un vocabulario de características “base”, capaces de proporcionar la información descriptiva básica sobre cualquier recurso bibliográfico, sin que importe el formato de origen, el área de especialización, o el origen cultural.

Mediante Dublin Core se puede establecer 2 niveles: simple y calificado, el primero constituye 15 elementos (véase la Figura 2), mientras que en el segundo se añaden 3 elementos al nivel anterior.

  • LOM

Learning Object Metadata (Metadatos de Objetos de Aprendizaje), es un modelo de datos que se encuentra generalmente codificado en XML, usado principalmente para el aprendizaje en línea.

Sus características principales son la reutilización de los objetos de aprendizaje, y, facilitar la interoperabilidad.

En el esquema base LOMv1.0, los elementos se agrupan en nueve categorías [LOM]:

    1. General
    2. Ciclo de Vida
    3. Meta datos
    4. Técnica
    5. Educacional
    6. Derechos
    7. Relaciones
    8. Anotaciones
    9. Clasificación
  • IMS

El IMS Global Learning Consortium, conocido usualmente como IMS tiene como objetivo crear un conjunto de descripciones para la educación e investigación científica. Su organización se la puede representar mediante un árbol (Figura 3). El IMS tiene ciertas similitudes con el modelo LOM en cuanto a categorías.

Generalizando los descriptores dentro de IMS se encuentran catalogados en nueve categorías las cuales son:

  1. Anotaciones.
  2. Características.
  3. Uso dependiente educativo.
  4. Ciclo de vida.
  5. General.
  6. Meta-Meta-Data.
  7. Relaciones.
  8. Gestión de derechos.
  9. Técnica.

Figura 3.- Árbol de meta datos de IMS [Robson R]

BIBLIOGRAFÍA

[1] GRUBER, T. R. “What is an Ontology?”

http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html (consultado el 27-12-2007)

[2] BARCHINI Graciela, ÁLVAREZ Margarita, HERRERA Susana, Clasificación de las ontologías

http://www.jistem.fea.usp.br/index.php/jistem/article/viewFile/26/42

Definiciones de Metadatos

http://dublincore.org/documents/dcmi-terms/index.shtml#terms-title

http://dublincore.org/documents/dces/

Comparativa entre Dublin Core y LOM

Stuart A. Sutton: IEEE 1484 Learning Objects Metadata (IEEE LOM)
http://ltsc.ieee.org/doc/wg12/LOM3.6.html

Meta datos

http://sistemasavanzadosderecuperaciondeinformacion.iespana.es/

http://antares.inegi.gob.mx/metadatos/metadat1.htm

http://es.wikipedia.org/wiki/Metadatos

DUBLIN CORE

http://dublincore.org/documents/dces/

http://dublincore.org/documents/usageguide/qualifiers.shtml

http://dublincore.org/documents/dcmi-terms/

IMS

http://www.imsglobal.org/profiles/

http://www.imsglobal.org/metadata/imsmdv1p2p1/imsmd_bindv1p2p1.html#1204681

LOM

http://en.wikipedia.org/wiki/Learning_object_metadata

http://projects.ischool.washington.edu/sasutton/IEEE1484.html

Creative Commons License
ontología para repositorios is licensed under a Creative Commons Reconocimiento-No comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 España License.

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