TESIS DOCTORAL Modelo para la Creación de …

1 TESIS DOCTORAL Modelo para la Creaci n de Entornos de aprendizaje basados en t cnicas de Gesti n del Conocimiento presentada en la FACULTAD DE INFORM TICA de la UNIVERSIDAD POLIT CNICA DE MADRID para la obtenci n del GRADO DE DOCTOR EN INGENIER A INFORM TICA Autora: D a. In s Friss de Kereki Guerrero Ingeniera en Computaci n por la Universidad de la Rep blica, Uruguay Directores: Dr. D. Javier Azpiazu Cuenca Dr. D. Jos Crespo del Arco Doctorado Conjunto Universidad Polit cnica de Madrid Universidad ORT Uruguay Madrid, Diciembre de 2003 Tomo I ii iii A mi familia iv v Resumen Se presenta un Modelo de entornos de aprendizaje basados en la gesti n del conocimiento (GC). Un entorno de aprendizaje es el espacio donde es posible gestionar el conocimiento o, mejor dicho, el desconocimiento. La GC se puede considerar como el proceso de integrar la informaci n, extraer sentido de informaci n incompleta y renovarla. El Modelo se tratar de que sea aplicable a cualquier dominio de contenido intelectual, que permita actualizar los contenidos, que contenga estrategias gen ricas de ense anza que se adapten al comportamiento del estudiante y que fomente los diferentes tipos de aprendizaje .

2 En el Modelo presentado, se combinan la gesti n del conocimiento con el uso de ontolog as, reas tradicionalmente no vinculadas en los entornos de aprendizaje . Para unificar los criterios sobre cu les conceptos de conocimientos se presentar n, es necesario definir y formalizar los diferentes tipos de conocimiento a trav s de una ontolog a. Se incluye una conceptualizaci n sobre los tipos de conocimiento, basada en ontolog as reutilizables. El Modelo fue implementado en Java. El entorno desarrollado PLE:ASE ( Programming Learning Environment: an Approach to Software for Education ) fue aplicado y evaluado en un curso de 1er. a o de Programaci n Orientada a Objetos, con estudiantes de Ingenier a en Sistemas. Se constat que el uso del entorno permite al estudiante mejorar o ampliar las formas de resoluci n de problemas y sus capacidades para realizar la transferencia del conocimiento. En resumen, un Modelo original es presentado, pues es diferente a todos los analizados, aplicable, pues su viabilidad qued demostrada a trav s del sistema PLE:ASE, eficiente, de acuerdo a los resultados de la experimentaci n y basado en la GC y sus t cnicas, pues permite explorar, evaluar y manejar el conocimiento activamente.

3 Vi Abstract A learning environment model based on knowledge management (KM) is presented. A learning environment is the space where it is possible to manage knowledge or, rather, ignorance. The KM can be seen as the process of integrating information, to get sense out of incomplete information and to renew it. The model is intended to be applicable to i) any domain of knowledge of intellectual content, ii) to evolving contents, iii) to contain generic teaching strategies that adapt according to the student's behavior and iv) to foment the different learning types. In the model presented, managing of knowledge and use of ontologies are combined, whereas, traditionally in learning environments, both aspects are not linked. In order to unify criteria on which knowledge concepts will be represented, it is necessary to define and formalize the different types of knowledge through an ontology.

4 A conceptualization on knowledge type, based on reusable ontologies has also been presented. The model was implemented in Java. The developed environment, PLE:ASE ( Programming Learning Environment: an Approach to Software for Education ) was applied and evaluated in a basic course of Object Oriented Programming for 1st year students of System Engineering. It was verified that the use of the environment allowed the student to enlarge or improve his problem resolution methods and his capacities to carry out the transferability of knowledge. To sum up, an original model is presented, which is different to all those analyzed, applicable because its viability has been demonstrated through the system PLE:ASE, efficient according to the results of the experimentation and based on KM and its techniques, because it is allowed to explore, evaluate and manage knowledge actively. vii Agradecimientos Terminar una TESIS de doctorado es la culminaci n de largo tiempo de trabajo, estudio y esfuerzo.

5 Ser a muy dif cil lograrlo si no es con el apoyo y est mulo de muchas personas. Haciendo una divisi n geogr fica, considerando las costas americanas del Oc ano Atl ntico, en primer lugar quiero agradecer a la Universidad ORT Uruguay, donde ejerzo y disfruto la docencia desde hace m s de quince a os. ORT Uruguay es la gestora de este proceso de formaci n: confi una vez m s en sus docentes y brind todo lo necesario. En particular, agradezco al Rector Dr. Jorge Gr nberg, siempre presente ofreciendo respaldo y nimo; al Decano Acad mico Ing. Julio Fern ndez, al Decano Ing. Mario Fern ndez y a la Secretaria Docente Dra. Patricia Corbo, quienes colaboraron activamente en la b squeda de soluciones a las dificultades y sobre todo me dieron aliento, espacio y recursos para llevar adelante la tarea y concluirla. Quiero incluir un recuerdo muy especial para el Dr. Enrique Lorenzo.

6 Fue un pilar fundamental no s lo en esta TESIS sino en nuestro desarrollo profesional como docente e investigadora. Un lugar importante ocupan los alumnos de Ingenier a en Sistemas que participaron en la experimentaci n. A los futuros ingenieros mi agradecimiento. Adem s, agradezco a todas las bibliotecarias que muy gentilmente atendieron y resolvieron todos mis pedidos. Tambi n, gracias a mis colegas docentes y asistentes de laboratorio por su incondicional colaboraci n. Finalmente, un agradecimiento al Programa de Desarrollo Tecnol gico (PDT) del Ministerio de Educaci n y Cultura de Uruguay, que colabor en el financiamiento. De las costas europeas del Atl ntico, quiero agradecer en primer lugar a mis tutores Dr. Javier Azpiazu y Dr. Jos Crespo. Los oportunos consejos y las apropiadas directivas me han sido de gran utilidad. Las fruct feras discusiones han ampliado mis horizontes. Tambi n las acertadas recomendaciones y cr ticas, siempre desde una perspectiva positiva y constructiva, permitieron que se mejorara sustancialmente el trabajo.

7 Quiero agradecer tambi n al Dr. Juan Pazos, quien sembr la oportunidad y la posibilidad del desarrollo de esta TESIS . La TESIS se gest a partir del dictado por el Dr. Pazos de un curso DOCTORAL sobre Gesti n del Conocimiento. Cuando asist al curso, sent que ser a en esos temas donde encontrar a un lugar para trabajar. Agradezco tambi n al Dr. Jos Morant quien siempre facilit todas las gestiones. A Salom Garc a mi reconocimiento por su colaboraci n. A la Dra. Ernestina Menasalvas le agradezco su compa a y su cooperaci n durante mis estad as en Madrid. Tambi n quiero incluir un reconocimiento al Dr. Andr s Silva por sus muy tiles consejos para la publicaci n del trabajo. Finalmente, y sin distinguir orillas, -pues est n en mi coraz n y son mi vida- quiero agradecer profundamente a mi esposo, Ing. Esteban Garrido y a mis hijos Ismael Carlos y Patricia Estefan a.

8 Me brindaron su apoyo, me comprendieron, tuvieron tolerancia e infinita paciencia y cedieron su tiempo para que Mam estudie , para permitir as llevar adelante un proyecto que pas de ser una meta personal a otro emprendimiento m s de familia. A ellos, mi eterno amor y gratitud. Adem s, un agradecimiento y un reconocimiento especial a quienes han fomentado en todos sus hijos el inter s por aprender: mis padres. Montevideo, diciembre de 2003 viii ix Contenido resumido Tomo I 1 ENTORNOS DE aprendizaje Y GESTI N DEL DEFINICIONES FINALIDAD Y ESTRUCTURA DE LA APORTES DE LA 2 ESTADO DE LA CUESTI INTRODUCCI ENTORNOS DE GESTI N DEL ENTORNOS DE aprendizaje Y GESTI N DEL Modelo CONCEPTUAL: ONTOLOG Modelo FORMAL: REPRESENTACI N DEL CLASIFICACI N DE LOS 3 PLANTEAMIENTO DEL INTRODUCCI ACERCA DE LOS EL 4 SOLUCI N CONSIDERACIONES PRESENTACI N DEL Modelo DESCRIPCI N DE UNA IMPLEMENTACI N.

9 RESUMEN Y 5 EXPERIMENTACI INTRODUCCI EXPERIMENTACI AN LISIS DE LOS CONCLUSIONES DE LA EXPERIMENTACI 6 CONCLUSIONES DEL 7 L NEAS FUTURAS DE INVESTIGACI N Y TRABAJOS 8 BIBLIOGRAF 9 NDICE DE x Tomo II 1 AP MATERIAL PARA EL DATOS 2 BIBLIOGRAF 3 NDICE DE xi Contenido detallado Tomo I 1 ENTORNOS DE aprendizaje Y GESTI N DEL La universidad y sus Era de la Informaci n, Era del Conocimiento, Era del Educaci n en la Era del Propuestas para la DEFINICIONES Entorno de Gesti n del T cnicas de Gesti n del FINALIDAD Y ESTRUCTURA DE LA APORTES DE LA 2 ESTADO DE LA CUESTI INTRODUCCI ENTORNOS DE Pasado, presente y futuro de los entornos de Ense anza asistida por Definici n de entorno de Pautas para la construcci n de entornos de Criterios de evaluaci n y de catalogaci n de ambientes /entornos de Diversos entornos y modelos de entornos de Est ndar IEEE LTSA (Learning Technology Systems Architecture).

10 45 Modelos y sistemas basados en ID Modelo de Aula Modelo de Rodr Modelo de Otros Consideraciones acerca de los entornos GESTI N DEL Actividades de la gesti n del Diferentes t cnicas de gesti n del An lisis Memorias Herramientas y tecnolog as de la informaci n gen ricas y espec ficas para la gesti n del Gesti n del Conocimiento en ENTORNOS DE aprendizaje Y GESTI N DEL Modelo CONCEPTUAL: ONTOLOG Definici n de ontolog Clasificaci n de ontolog Construcci n de ontolog Modelo FORMAL: REPRESENTACI N DEL xii Conceptos y Tipos de Formalismos basados en Formalismos basados en CLASIFICACI N DE LOS Diversos tipos de conocimientos y Propuesta de clasificaci n del 3 PLANTEAMIENTO DEL INTRODUCCI ACERCA DE LOS EL 4 SOLUCI N CONSIDERACIONES PRESENTACI N DEL Modelo Funcionamiento esperado del Del Del Arquitectura del Modelo : descripci n general de Aportes del Marco conceptual del Clase Clase Conocimiento Anecd Clase Conocimiento Clase Conocimiento Descriptivo Clase Conocimiento Descriptivo B Clase Conocimiento Descriptivo Clase Conocimiento Descriptivo Clase Conocimiento Descriptivo de Monitoreo.