ONTOGuide: Ontología de dominio para la recuperación y publicación de recursos educativos en línea
Resumen
Hoy en día la información en la web crece de forma exponencial, creando inconvenientes en su organización y gestión debidos generalmente a que los recursos publicados en la web no poseen la estructura adecuada o no están descritos de forma apropiada, lo que impide su relación con otros recursos de su mismo tipo. Esto es crítico cuándo se hacen búsquedas relacionadas con recursos educativos, donde a veces prima la urgencia y sobre todo que contengan información clara y confiable para que el usuario que lanza la búsqueda pueda utilizarlos. El uso de ontologías, proporciona una estructura bien definida, clara y precisa sobre un determinado dominio. Por tanto, este estudio se centró en la definición de una ontología de dominio específico que proporcione el conocimiento requerido para publicar y recuperar recursos educativos en la web. Para su construcción se siguieron los pasos propuestos en Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. La ontología de dominio construida puede ser aplicada en dos perspectivas: una académica, para quienes deseen conocer los conceptos, propiedades y relaciones para la publicación y recuperación de recursos; y una industrial, para quienes desean utilizar la ontología como herramienta de apoyo que los guíe paso a paso para publicar y/o recuperar recursos y así mejorar la gestión de sus bases de conocimiento.
Palabras clave
ontología, recursos educativos abiertos, recursos educacionales, herramienta protégé
Citas
- L. J. Hernández González, Implementación de un prototipo de un sistema de recuperación de información que utilice ontologías para la expansión de consultas, Master Thesis, Tecnológico Nacional de México, Tamaulipas, 2016.
- Domo, Data Never Sleeps 8.0 Infographic, 2020. https://www.domo.com/learn/data-never-sleeps-8
- J. F. Herrera Cubides, P. A. Gaona García, C. E. Montenegro Marín, Enriquecimiento de recursos educativos: Un enfoque aplicado a la web semántica y datos abiertos, Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
- D. M. Cataño Peralta, Propuesta Metodológica Para La Publicación De Recursos Digitales Educativos Basado En Linked Open Data. Caso De Estudio: Universidad Distrital Francisco José De Caldas, Grade Thesis, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D. C., 2019. https://repository.udistrital.edu.co/handle/11349/16328
- J. F. Herrera-cubides, “Linked Data: qué sucede con la heterogeneidad y la interoperabilidad,” Revista Scientia et Technica, vol. 23, no. 2, pp. 230-240, 2018.
- N. F. Noy, D. L. McGuinness, Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology, 2001.
- M. A. Medina et al., Onto4AIR2: a simple ontology to represent theses from open repositories as products of academic collaboration, 2021. https://www.semantic-web-journal.net/system/files/swj2671.pdf
- Gobierno del Estado de Sao Paulo and Gobierno del Reino Unido, Vocabularios y Ontologías | Guía de Web Semántica, 2023. https://ceweb.br/guias/web-semantica/es/introducao/
- C. Limongelli, M. Lombardi, A. Marani, D. Taibi, “Enrichment of the Dataset of Joint Educational Entities with the Web of Data,” in IEEE 17th International Conference on Advanced Learning Technologies, 2017, pp. 528–529. https://doi.org/10.1109/ICALT.2017.13
- E. Daga, M. D’Aquin, A. Adamou, S. Brown, “The Open University Linked Data - data.open.ac.uk,” Semantic Web, vol. 7, no. 2, pp. 183-191, 2016. https://doi.org/10.3233/SW-150182
- S. M. Rashid, D. L. McGuinness, “Creating and using an education standards ontology to improve education,” in CEUR Workshop Proceedings, 2018. https://ceur-ws.org/Vol-2182/paper_7.pdf
- E. Ilkou et al., “EduCOR: An Educational and Career-Oriented Recommendation Ontology,” Lecture Notes in Computer Science, vol. 12922, pp. 546-562, 2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-88361-4_32
- O. Palombi, F. Jouanot, N. Nziengam, B. Omidvar-Tehrani, M. C. Rousset, A. Sanchez, “OntoSIDES: Ontology-based student progress monitoring on the national evaluation system of French Medical Schools,” Artificial Intelligence in Medicine, vol. 96, pp. 59-67, 2019. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2019.03.006
- R. Ahmedouamer, A. Hammache, “Ontology-Based Information Retrieval for e-Learning of Computer Science,” in International Conference on Machine and Web Intelligence, Algeria, 2010, pp. 250-257.
- J. Gomes Jr, E. Barrere, E. Rocha Soares, J. Souza, “Framework for knowledge discovery in educational video repositories,” Computing and Informatics, vol. 38, pp. 1375-1402, 2019.
- A. Romero-Pelaez, V. Segarra-Faggioni, P. P. Alarcon, “Exploring the provenance and accuracy as metadata quality metrics in assessment resources of OCW repositories,” in ACM International Conference Proceeding Series, 2018, pp. 292-296. https://doi.org/10.1145/3290511.3290540
- K. El Guemmat. S. Ouahabi, “A semantic distances-based approach for a deeply indexing of learning objects,” International Journal of Emerging Technologies in Learning, vol. 14, no. 6, pp. 27-40, 2019. https://doi.org/10.3991/ijet.v14i06.9738
- M. Fernández, A. Gómez-Pérez, N. Jurista, “METHONTOLOGY: From ontologica art towards ontological engineering workshop on Ontological Engineering,” in Spring Symposium Series, 1997. https://aaai.org/papers/0005-SS97-06-005-methontology-from-ontological-art-towards-ontological-engineering/
- C. Tautz, C. Gresse von Wangenheim, REFSENO: A representation formalism for software engineering ontologies, 1998.
- D. Jones, T. Bench-Capon, P. Visser, “Methodologies for Ontology Development,” in 15th IFIP World Computer Congress, 2007. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:8263022
- J. Futrelle, “Harvesting RDF triples,” in Lecture Notes in Computer Science, 2006. https://doi.org/10.1007/11890850_8
- M. Horridge, R. S. Gonçalves, C. I. Nyulas, T. Tudorache, M. A. Musen, “WebProtégé: A cloud-based ontology editor,” in The Web Conference 2019 - Companion of the World Wide Web Conference, 2019. https://doi.org/10.1145/3308560.3317707
- Y. Chen, M. M. Kokar, J. J. Moskal, “SPARQL Query Generator (SQG),” Journal on Data Semantics, vol. 10, no. 3-4, pp. 1-15, 2021.