Administracion del Conocimiento

Temario

UNIDAD VI. HERRAMIENTA PARA LA ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO

6.1.- Herramientas de colaboracion, wikis, diseño colaborativo. 

Herramientas de colaboracion

Estas herramientas sirven para digitalizar y hacer accesible el conocimiento recogido, permiten un tratamiento versátil del conocimiento, que enlazan con los documentos asociados. Permiten la difusión y rápido acceso al conocimiento. El valor del conocimiento aumenta únicamente si es accesible a la organización, sin esta condición, el conocimiento no podría convertirse en una ventaja competitiva.

Se trata de tener una idea clara de todo el patrimonio intelectual que se almacena en la organización y de ubicarlo de forma que el acceso sea rápido, lo importante es saber dónde se encuentra, para qué sirve y cómo utilizarlo.

Entre sus fuentes se encuentran: manuales de cursos, conferencias, software, patentes, prácticas y normas, rutinas organizacionales, procesos, know-how técnico, diseño de productos y servicios, estrategias de marketing, comprensión del cliente, experiencia aplicada, relaciones con los consumidores y contactos empresariales, así como la creatividad personal y la innovación.

WIKIS

Un wiki, o una wiki, es un sitio web cuyas páginas web pueden ser editadas por múltiples voluntarios a través del navegador web. Los usuarios pueden crear, modificar o borrar un mismo texto que comparten. Los textos o «páginas wiki» tienen títulos únicos. Si se escribe el título de una «página wiki» en algún lugar del wiki entre dobles corchetes, esta palabra se convierte en un «enlace web» a la página wiki.

En una página sobre «alpinismo» puede haber una palabra como «piolet» o «brújula» que esté marcada como palabra perteneciente a un título de página wiki. La mayor parte de las implementaciones de wikis indican en el URL de la página el propio título de la página wiki (en Wikipedia ocurre así: http://es.wikipedia.org/wiki/Alpinismo), facilitando el uso y comprensibilidad del link fuera del propio sitio web. Además, esto permite formar en muchas ocasiones una coherencia terminológica, generando una ordenación natural del contenido.

La aplicación de mayor peso y a la que le debe su mayor fama hasta el momento ha sido la creación de enciclopedias colaborativas, género al que pertenece la Wikipedia. Existen muchas otras aplicaciones más cercanas a la coordinación de informaciones y acciones, o la puesta en común de conocimientos o textos dentro de grupos.

La mayor parte de los wikis actuales conservan un historial de cambios que permite recuperar fácilmente cualquier estado anterior y ver 'quién' hizo cada cambio, lo cual facilita enormemente el mantenimiento conjunto y el control de usuarios destructivos. Habitualmente, sin necesidad de una revisión previa, se actualiza el contenido que muestra la página wiki editada.

6.2.- Herramientas web, blogs, teleconferencias, etc. 

Blog

Un blog, o en español también una bitácora, es un sitio web periódicamente actualizado que recopila cronológicamente textos o artículos de uno o varios autores, apareciendo primero el más reciente, donde el autor conserva siempre la libertad de dejar publicado lo que crea pertinente. El nombre bitácora está basado en los cuadernos de bitácora, cuadernos de viaje que se utilizaban en los barcos para relatar el desarrollo del viaje y que se guardaban en la bitácora. Aunque el nombre se ha popularizado en los últimos años a raíz de su utilización en diferentes ámbitos, el cuaderno de trabajo o bitácora ha sido utilizado desde siempre.

Este término inglés blog o weblog proviene de las palabras web y log ('log' en inglés = diario). El término bitácora, en referencia a los antiguos cuadernos de bitácora de los barcos, se utiliza preferentemente cuando el autor escribe sobre su vida propia como si fuese un diario, pero publicado en la web (en línea).

HERRAMIENTAS DE TELECONFERENCIAS EN LA GESTION DEL CONOCIMIENTO
Las teleconferencias permiten reunir personas en diferentes localidades para participar, simultáneamente, de un mismo programa. Una teleconferencia es un programa de televisión que posee la misma calidad profesional y estándar técnico presentes en los programas de las estaciones comerciales de la televisión. Generalmente, las teleconferencias son transmitidas de un punto para múltiples puntos, aunque algunos casos pueden requerir transmisión a partir de dos o más puntos. La interacción entre las audiencias y la localidad de la transmisión se hace a través de teléfono, fax o Internet, puesto que las localidades receptoras no disponen de equipos de audio y video para transmitir hacia el origen de la teleconferencia. Los puntos de recepción pueden ser permanentes o temporales.

Los usos principales de las teleconferencias son comunicación corporativa, lanzamiento de productos, entrenamiento de personal a distancia, transmisión de convenciones y seminarios, ruedas de prensa, reuniones de negocio etc. Además de la eficacia en la transmisión de contenidos, las teleconferencias traen economía de recursos, evitando viajes innecesarios y optimizando el tiempo.

Con el uso de las telecomunicaciones, actualmente se puede llevar a cabo conversaciones interactivas, desde las exposiciones informativas, hasta los cursos prácticos de participación colectiva llamados talleres. Este método de enseñanza a través de las telecomunicaciones requiere de dos aspectos importantes:

• El aspecto tecnológico: medios de transmisión de información adecuados para cubrir distancias.

• El aspecto del aprendizaje: medios atinados de coordinación e interacción.

6.3 HERRAMIENTAS DE COMUNICACIÓN

Dentro de este apartado abordaremos aquellos medios a través de los cuales es posible establecer contacto con tu facilitador y tus compañeros de curso. De este modo conocerás sus principales características y lineamientos de participación, así como algunos ejemplos de ellos.

Algunos términos claves para la comprensión de este apartado son:
Comunicación asíncrona: Ocurre cuando el facilitador y el estudiante establecen comunicación sin necesidad de coincidir en tiempo y espacio, es decir, pueden estar en ubicaciones geográficas distintas y enviar mensajes en distintos horarios, ya que estos permanecen grabados y pueden ser leídos en cualquier momento, por ejemplo, en el foro de discusión.

Comunicación síncrona: Ocurre en un tiempo real, es decir, el facilitador y el estudiante deben coincidir en horario, aun cuando no se dé en el mismo lugar o espacio, por ejemplo en el chat.

Chat: Herramienta de comunicación que permite la interacción entre varias personas que se encuentran conectadas a Internet a la misma hora sin importar el lugar geográfico donde se encuentren físicamente.

Foro: Espacio virtual a través del cual los estudiantes pueden publicar y leer los mensajes enviados por otros compañeros sin necesidad de coincidir en horario ni espacio físico, pues los mensajes permanecen guardados.

Nick: Nombre o seudónimo utilizado como identificador dentro de una conversación de chat.

6.4 HERRAMIENTAS PARA CREAR Y MANTENER ONTOLOGIAS

Las herramientas de anotación son las que permiten por una parte estructurar la información que ahora esta publicada de forma desestructurada, mediante una clasificación con base en conceptos semánticos; y por otro lado, añadir información adicional, estructurada o no, a los contenidos actuales de la Web y a los de nueva creación.

El uso de ontologías, “permite a las herramientas de administración de conocimiento, organizar los activos de conocimiento, en clases conceptuales predefinidas, brindando un acceso de forma más natural e intuitiva a ese conocimiento”, reduciendo la ambigüedad semántica con propósitos de facilitar el compartimiento y reutilización del conocimiento. Su uso se puede extender hacia lo interno de los bancos centrales, en donde las ontologías facilitarían la interoperabilidad entre los diferentes modelos de información organizacional, al proveerles de un marco homogéneo de interpretación semántica.

 

 

UNIDAD V. CONOCIMIENTOS EN LA ORGANIZACION

5.1.- Modelos Sociologicos 

MODELOS SOCIOLÓGICOS

Uno de los más conocidos tal vez sea el de los esposos Riley[11] que presenta la comunicación como un fenómeno social que ocurre ciertamente entre personas, pero sin olvidar que éstas son miembros de grupos primarios, los cuales a su vez partes de estructuras sociales mayores. Las propias estructuras sociales, para los Riley, constituyen segmentos del sistema social global, es decir, de la sociedad en su conjunto.

Wilbur Schramm[12] popularizó un modelo relacionado con los medios de comunicación de masas, el cual nos dice que, aunque la clientela inmediata de los medios sean individuos, cada uno de éstos está conectado con un grupo, o con varios, los que pueden ser grupos primarios como la familia o los amigos íntimos, o bien grupos secundarios tales como los formados por los compañeros de trabajo o de escuela.

5.2.- Modelos Boicot y Nonaka 

Modelo Boicot

Es la vía en la cual, de forma personal, individual, los ciudadanos comunes manifestamos y ponemos en práctica nuestro rechazo hacia lo que creemos incorrecto.
Ser vegetariano es un tipo de boicot. Ser animalista es un tipo de boicot.

Desde el primer día que dejamos de comer carne, no acudimos a espectáculos con animales, y evitamos los productos que involucran su utilización, ya sea en vestimenta, comidas o artículos hogareños; empezamos a boicotear a un sistema que tiene como uno de sus pilares, el uso y abuso de inocentes animales, seres con las mismas emociones que nosotros, pero con la diferencia de que no pueden hablar. Nadie los escucha, y esa diferencia la pagan muy caro.

Mediante nuestro boicot estamos levantando la voz por aquellos que no la tienen.

Nuestro boicot puede ser de muchos tipos, es flexible, cada uno puede tomar el rumbo que prefiera, lo que le convenza. Lo importante es que sea sincero, coherente y nos haga sentir bien. No importa que, comparado con el del vecino, parezca poco comprometido. El nuestro existe, es firme, y por sobre todo, es nuestro. Es nuestra declaración de guerra, nuestra decisión personal y nadie puede quitarnos ese reconocimiento. Así como siempre va a haber alguien que parezca mejor que nosotros, seguramente habrá boicots que parezcan más profundos que el nuestro, y otros que lo parezcan menos: el lacto-vegetariano se sentirá cómodo ante el escaso (si no es nulo) boicot del carnívoro, mientras que el vegano lo estará con ambos, y el frutariano con todos ellos. Lo importante no es andar comparando, para poder disminuir y disminuirnos, sino mantener un campo de visión que abarque todas las posturas, para poder elegir, qué caminos nos hacen crecer a nosotros y a nuestro compromiso.

El Modelo Nonaka-Takeuchi

Es el que resulta actualmente más completo para efectuar gestión de conocimiento.

Ellos proponen -un nuevo estilo de administración, que llaman administración de centro-arriba-abajo, que resulta más adecuado para crear conocimiento organizacional que los modelos tradicionales.

En el nuevo modelo, los ejecutivos del nivel medio desempeñan el papel central en la administración del proceso de creación de conocimiento, tomando la iniciativa para involucrar a los ejecutivos que se encuentran “arriba” en la escala organizacional, así como a los empleados de primera línea que se encuentran “abajo” en la organización.

Aunque reconocen que con los nuevos diseños organizacionales los ejecutivos de nivel medio son los que más se diluyen o desaparecen como un nivel propio en la organización, el enfoque del conocimiento no se basa para formular su propuesta tanto en la posición en estructura organizacional o en el estatus como más bien en el rol que desempeñan.

Ellos dicen que: -el marco conceptual que desarrollan los ejecutivos de nivel medio es considerablemente distinto del desarrollado por los altos directivos, los cuales proveen la dirección hacia donde la compañía debe dirigirse.

En el modelo centro-abajo-arriba, los directivos generan una visión o un sueño, mientras que los ejecutivos de nivel medio desarrollan conceptos más concretos que los empleados de la línea frontal pueden entender y aplicar.

Los de nivel medio intentan resolver la contradicción entre lo que los altos directivos quieren crear y lo que existe en el mundo real. 

5.3 Empresas en Mexico

LA ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO EN MEXICO

Resultados de los encuestados sobre las Pymes Mexicanas
o Tienen una idea vaga de lo que es la AC
o No saben cómo administrar el Conocimiento
o No se conoce el término de AC ni se habla dentro de la organización, NO está dentro de la agenda estratégica de la empresa
o 12% ejecutivos reportan haber implementado proyectos de AC y dicen que:
 Su organización sí ha obtenido los beneficios esperados.
 Estos beneficios están asociados al incremento de la satisfacción del cliente, mejoras en la calidad y en el aumento de la productividad.

EMPRESAS MEXICANAS

Hewlett-Packard
• En 1995 se dieron cuenta que era importante la AC
• Notes para aplicaciones orientadas al análisis y el diálogo, WWW para fines de publicación
• Sistema ESP (Electronic Sales Partner)
o Documentos que ayudan a la venta de sistemas
o Cualquier empleado puede enviar documento, un grupo lo revisa.
o Contiene sistema de búsqueda, determina las veces que se accesan los documentos

• Sistema CONNEX
o Búsqueda de expertos en toda la red de HP

Alpro• Sistema SAFC (Sistema de Administración de Fallas de Calidad)
• Almacena el conocimiento de problemas y sus soluciones
Reconocimientos Creativos
• Almacena el conocimiento en el proceso de elaboración de reconocimientos.
• El éxito y riqueza del conocimiento almacenado está en los empleados.

Kiven • Empresa desarrolladora de soluciones basadas en Web
• Utilizan un sistema llamado KM Builder
 Registro y Control de Acceso
 Portal
 Páginas Amarillas
 Administración de Mejores Prácticas
 Inteligencia Competitiva

Arranca CII proyecto de administración de conocimiento con OXXO
En marzo pasado el Centro de Investigación en Informática (CII) inició un proyecto de administración de conocimiento, a partir de tecnologías de información, con tiendas OXXO. Esta empresa, que cuenta con unos 1,000 locales a lo largo de la República Mexicana, ha buscado apoyo del CII para desarrollar una manera de difundir rápidamente las buenas prácticas que se generan en una tienda a las demás. Así, por ejemplo, las que obtienen buenos resultados en áreas como promoción, mercadotecnia o el manejo de inventario podrían beneficiar no sólo a la tienda donde se idearon y realizaron sino también a otros integrantes de la cadena que estén en situaciones parecidas o aptas para la aplicación. La solución informática que el CII ha identificado para responder a esta área de oportunidad que la empresa ha vislumbrado es la herramienta Phronesis, la cual se desarrolló en el centro para facilitar la creación de bibliotecas digitales. En el proyecto, que tendrá una duración de unos 10 meses, la etapa inicial ha consistido en la recopilación de información y el diseño del desarrollo del instrumento tecnológico de acuerdo con el objetivo de la empresa. En este proceso, un tema importante ha sido la manera de clasificar las prácticas aportadas por diversas tiendas. Posteriormente, se elaborarán manuales y se considerarán los métodos para usar la tecnología, donde el aspecto de motivación del usuario, tanto para incorporar información al sistema como para consultarlo, será, tal vez, el mayor reto.

Integra el equipo de investigadores del CII, el Dr. José Ignacio Icaza, especialista en sistemas de información y administración de datos; el Dr. David Garza Salazar, que encabezó el grupo que desarrolló Phronesis, la M.C. Martha Sordia Salinas y el M.C. Miguel Angel Pérez Guardado. Con este proyecto OXXO, que pertenece a la División Cadena Comercial del Grupo FEMSA, toma un primer paso en lo que constituye la implantación de una estrategia de “organización que aprende”. Para preparar a los ejecutivos de la organización para este cambio, OXXO ha solicitado al CII un curso de capacitación sobre lo que representa este concepto de aprendizaje organizacional y las implicaciones que conlleva para la administración del conocimiento.

 

 

UNIDAD IV. ESTRUCTURA DEL CONOCIMIENTO EN SISTEMAS INFORMATICOS

4.1.- Ontologias y taxonomias 

ONTOLOGIAS

Una ontología es una representación explícita de una conceptualización cognitiva, es decir, la descripción de los componentes de conocimiento relevantes en el ámbito de la modelización.

Tipos fundamentales de ontologías:

Ontologías de un dominio, en las que se representa el conocimiento especializado pertinente de un dominio o subdominio, como la medicina, las aplicaciones militares, la cardiología o, en nuestro caso particular, la oncología.

Ontologías genéricas, en las que se representan conceptos generales y fundacionales del conocimiento como las estructuras parte/todo, la cuantificación, los procesos o los tipos de objetos.

Ontologías representacionales, en las que se especifican las conceptualizaciones que subyacen a los formalismos de representación del conocimiento, por lo que también se denominan meta-ontologías (meta-level o top-level ontologies).

TAXONOMIAS

En ciencia la taxonomía es la categorización o clasificación de cosas basado en un sistema predeterminado.

En referencia a los sitios web, la taxonomía de un sitio es la forma en que este organiza su información en categorías y subcategorías (a veces mostrado en un mapa del sitio).

Clasificación Jerárquica:

• Depende de la Vertiente: Un grupo que estudia algo, lo defiende y genera una nueva taxonomía.

• Dependiendo si es una innovación o aporte: genera una nueva taxonomía.

• Dependiendo de cualidades comunes: se agrupa de acuerdo a algo en común:

Según Boulding y Bertalanffy:

o Estructuras Estáticas.

o Sistema Dinámico simple.

o Sistema Cibernético o de Control.

o Sistemas Abiertos.

o Sistema Genético Social.

o Sistema Animal.

o Sistema Hombre.

o Sistema de las Estructuras Sociales.

o Sistemas Trascendentes.

Además de la clasificación de Boulding y Bertalanffy, otros autores sugieren también que existen sistemas Abstractos y Concretos:

Abstractos: Cuando no pueden tangibilizar y está conformado eminentemente por ideas y conceptos. Ejemplo: Corrientes ideológicas, valores, libertad, que están regidas por premisas, ideales, pero se puede percibir su existencia.

Concreto: Son aquellos cuyos componentes son objetivos o sujetos, en este sistema se puede evidencia todo, es decir, se puede tangibilizar. Ejemplo: Sistema planetario. En este sistema puede haber conceptos abstractos que vendrían a ser subsistemas pero los sistemas se pueden tangibilizar.

Sistemas vivientes y no vivientes: Todo aquel que puede intercambiar algo con su medio es sistema viviente (abierto). Y todo aquel que no puede intercambiar nada con su medio se llama sistema no viviente (cerrado).

4.3 BASES DE DATOS AVANZADAS

Una base de datos o banco de datos (en ocasiones abreviada BB.DD.) es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. En este sentido, una biblioteca puede considerarse una base de datos compuesta en su mayoría por documentos y textos impresos en papel e indexados para su consulta. En la actualidad, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital (electrónico), que ofrece un amplio rango de soluciones al problema de almacenar datos.

Existen programas denominados sistemas gestores de bases de datos, abreviado SGBD, que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada. Las propiedades de estos SGBD, así como su utilización y administración, se estudian dentro del ámbito de la informática.

Las aplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas. También son ampliamente utilizadas en entornos científicos con el objeto de almacenar la información experimental.

Aunque las bases de datos pueden contener muchos tipos de datos, algunos de ellos se encuentran protegidos por las leyes de varios países. Por ejemplo, en España los datos personales se encuentran protegidos por la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD).

 

UNIDAD III. PROCESOS DEL CONOCIMIENTO

El proceso del Conocimiento se define como un mecanismo de conocimiento dentro de las organizaciones como un proceso de conocimiento, dividiéndolo en tres etapas:

• Generación del Conocimiento.

• Codificación del Conocimiento.

• Transferencia del Conocimiento.

3.1- Mapas mentales,estructura de memoria, etc. 

MAPAS MENTALES

Un mapa mental (mind map en inglés) es un diagrama usado para representar las palabras, ideas, tareas, u otros conceptos ligados y dispuestos radialmente alrededor de una palabra clave o de una idea central. Se utiliza para la generación, visualización, estructura, y clasificación taxonómica de las ideas, y como ayuda interna para el estudio, organización, solución de problemas, toma de decisiones y escritura.
Es un diagrama de representación semántica de las conexiones entre las porciones de información. Presentando estas conexiones de una manera gráfica radial, no lineal, estimula un acercamiento reflexivo para cualquier tarea de organización de datos, eliminando el estímulo inicial de establecer un marco conceptual intrínseco apropiado o relevante al trabajo específico. Un mapa mental es similar a una red semántica o modelo cognoscitivo pero sin restricciones formales en las clases de enlaces usados. Los elementos se arreglan intuitivamente según la importancia de los conceptos y se organizan en las agrupaciones, las ramas, o las áreas. La formulación gráfica puede ayudar a la memoria.

Los elementos fundamentales que componen un mapa conceptual son éstos:

- Los conceptos: regularidad en los acontecimientos o en los objetos que se designa a través de un término. «Libro», «mamífero», o «atmósfera» son ejemplos de conceptos.


- Palabras de enlace: que se utilizan para unir los conceptos y para indicar el tipo de relación que se establece entre ellos. Por ejemplo, si relacionamos los conceptos «edad» y «experiencia», mediante las palabras de enlace «proporciona» o «modifica», las proposiciones que genera son parecidas pero no idénticas.

- Las proposiciones: dos o más términos conceptuales unidos por palabras para formar una unidad semántica. «La ciudad tiene una zona industrial» o «el ser humano necesita oxígeno» son ejemplos de proposiciones.

Puesto que se produce más fácilmente un aprendizaje significativo cuando los nuevos conceptos o significados conceptuales se engloban bajo otros conceptos más amplios, más inclusivos, los mapas conceptuales deben ser jerárquicos; es decir, los conceptos más generales e inclusivos deben situarse en la parte superior del mapa y los conceptos progresivamente más específicos y menos inclusivos, en la inferior. La figura muestra uno de estos mapas sobre el agua y otros conceptos relacionados. Tal como se aprecia en la figura, a veces es útil incluir en la base del mapa conceptual objetos o hechos específicos que ilustren el origen del significado del concepto (la regularidad que se representa).

 

3.2.- Metodos, estadisticas,aprendizaje y mineria de datos. 

METODOS ESTADISTICOS

En una arquitectura de GC encontramos distintas herramientas y servicios que configuran como resultado final una solución GC completa.
Como herramientas que dan apoyo a la GC dentro de las empresas podemos diferenciar 3 grupos o conjuntos.

Grupo 1 - Herramientas de trasmisión inmediata: Son herramientas que permiten transmitir el conocimiento explicito de forma fácil al conjunto de miembros de una misma empresa. Las Wikis son buen ejemplo de este tipo de herramientas o la wikipedia. Estas pertenecerían a una arquitectura principal que podría estar en el grupo 2.
Grupo 2 - Herramientas y servicios de gestión del conocimiento interno: Son aquellos componentes dentro de una arquitectura que gestionan, analizan, buscan y distribuyen información. Por ejemplo las herramientas y soluciones dentro de arquitecturas como Autonomy AgentWare Knowledge Server o IBM AgentBuilder Toolkit.

Grupo 3 - Herramientas y servicios de gestión del conocimiento externo: Al igual que en el grupo 2 son componentes que gestionan, analizan, buscan y distribuyen, pero en este caso también hay que añadir que localizan y extraen, dado que su misión principal es la localización y extracción de información relacionada con la empresa pero que esta en el exterior de esta (principalmente en Internet o en otros soportes mas tradicionales de contenidos) y que por lo tanto en algunas ocasiones la empresa puede ser ajena a esta y no tener conocimiento de su existencia. Algunos ejemplos los tenemos en herramientas como Informyzer que pertenece a la arquitectura de anpro21 o las soluciones de MyNews.

MINERIA DE DATOS

La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.

Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos.

Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.

Técnicas de minería de datos


Como ya se ha comentado, las técnicas de la minería de datos provienen de la Inteligencia artificial y de la estadística, dichas técnicas, no son más que algoritmos, más o menos sofisticados que se aplican sobre un conjunto de datos para obtener unos resultados.

Las técnicas más representativas son:

Redes neuronales.- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. Algunos ejemplos de red neuronal son:

El Perceptrón.

El Perceptrón multicapa.

Los Mapas Autoorganizados, también conocidos como redes de Kohonen.

Regresión lineal.- Es la más utilizada para formar relaciones entre datos. Rápida y eficaz pero insuficiente en espacios multidimensionales donde puedan relacionarse más de 2 variables.

Árboles de decisión.- Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial, dada una base de datos se construyen estos diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que suceden de forma sucesiva, para la resolución de un problema. Ejemplos:

Algoritmo ID3.

Algoritmo C4.5.

Modelos estadísticos.- Es una expresión simbólica en forma de igualdad o ecuación que se emplea en todos los diseños experimentales y en la regresión para indicar los diferentes factores que modifican la variable de respuesta.

Agrupamiento o Clustering.- Es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores según criterios habitualmente de distancia; se tratará de disponer los vectores de entrada de forma que estén más cercanos aquellos que tengan características comunes. Ejemplos:

Algoritmo K-means.

Algoritmo K-medoids.

Según el objetivo del análisis de los datos, los algoritmos utilizados se clasifican en supervisados y no supervisados (Weiss y Indurkhya, 1998):

Algoritmos supervisados (o predictivos): predicen un dato (o un conjunto de ellos) desconocido a priori, a partir de otros conocidos.

Algoritmos no supervisados (o del descubrimiento del conocimiento): se descubren patrones y tendencias en los datos.

 

 

UNIDAD II. REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

La representación del conocimiento se utiliza para la clasificación en bibliotecas y para procesar conceptos en un sistema de información. En el área de la inteligencia artificial, la resolución de problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de representación del conocimiento.

2.1.- Logica, induccion, deduccion, abduccion, difusa, no monotomico. 

Deductiva

Es cuando a partir de un universo sacas conclusiones de un elemento del universo.
Ejemplo: “Todos los perros ladran. Por lo tanto, mi perro ladra”


Inductiva

Es cuando a partir de un elemento o unos pocos elementos obtienes conclusiones acerca del universo.
Ejemplo: “Mi perro ladra y el perro del vecino ladra. Por lo tanto todos los perros ladran”

Abductiva

Razonamiento que opera con una especie de silogismo en donde la premisia mayor es considerada cierta mientras que la premisia menor es solo probable, por este motivo la conclusión a la que se puede llegar tiene el mismo grado de probabilidad que la premisa menor.

Ejemplo
Regla: “Todas las bolillas de la bolsa X son blancas”.
Caso: “Estas bolillas son blancas”.
Abduccion: “Estas bolillas proceden de la bolsa X”.

No monotónica

La mayoría de las lógicas formales tienen una relación de consecuencia monotónica, lo que significa es que al agregar una formula a una teoría nunca produce una reducción de su conjunto de consecuencias. Indica que el agregar nuevos conocimientos no puede reducir el conjunto de las cosas conocidas. No puede manejar varios tipos de razonamiento tales como el razonamiento por defecto, el razonamiento abductivo, el razonamiento acerca del conocimiento y la revisión de creencias.
La lógica alternativa que tiene más aplicaciones en este momento en inteligencia artificial, y sobre la que ha habido más discusión en el último decenio, es la llamada lógica no monotónica.
Se trata de una especie de lógica modal, que permite derivar conclusiones plausibles, con la peculiaridad de que los teoremas introducidos con ayuda de los operadores o reglas agregados a la lógica clásica son retractables.

El resultado es que el conjunto de teoremas no crece monotónicamente, como en la lógica clásica, sino que crece y decrece, conforme los teoremas plausibles que se hayan probado deban ser retractados a la luz de nuevos elementos de juicio.

Difusa o Borrosa

Se basa en lo relativo de lo observado. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre si. Comprende los cuantificadores de nuestro lenguaje (ejemplo mucho, muy y un poco).

 

2.2.- Marcos, categorias cognitivas. 

MARCOS COGNITIVOS

  Un marco cognitivo es una interpretación que un movimiento social hace de un contexto en el que esta inmerso para establecer un diagnostico en el que tendrán que emerger diferentes actores que tienen que incidir en la estructuración social.

Los marcos se definen como patrones subyacentes de percepción cognitiva que codifican la experiencia física y mental En el nivel cognitivo.

PSICOLOGIA COGNITIVA

 
Pueda servir de base para el mejoramiento del aprendizaje, incorpora las ideas sobre el modo en que los estudiantes organizan y representan internamente el conocimiento, y el modo en que estas representaciones cambian o resisten al cambio cuando deben integrar nueva información.


La psicología cognitiva tiene en cuenta y estudia como factores fundamentales:

• La memoria (su extensión, su capacidad de almacenamiento y la recuperación de los elementos memorizados).
• La percepción.
• Las capacidades para la interpretación visual y auditiva.
• La capacidad de atención (selectiva, focalizada y compartida).
• Las discapacidades (y los diferentes modos de aprender).
• La carga cognitiva.
• El pensamiento crítico.
• La toma de decisiones (o como se llega a una decisión).
• El razonamiento.
• La comprensión de lenguaje.
• La formación de los conceptos (sus características, protocolos y ejemplos)
• La categorización.

 La proyección de cualquier tecnología para la comunicación de información destinada al aprendizaje debe tener en cuenta:

• Como las personas perciben.
• El proceso de comunicación.
• Como las personas aprenden y recuerdan.
• Las fuentes de información. 

2.4.- Red Semantica de la Web. 

Estos sistemas de organización del conocimiento estructuran conceptos, no como jerarquía sino como una red o una web.

Los conceptos son como nodos, con varias relaciones que se ramifican hacia fuera de ellas.

Las relaciones van generalmente más allá del BT, del NT y del RT estándares, pueden incluir relaciones tipo todo-parte, causa-efecto, padre-niño, es_un o es_parte. Las redes semánticas son grafos orientados que proporcionan una representación declarativa de objetos, propiedades y relaciones. Existe diversos tipos de relaciones semánticas como la hiponimia, hiperonimia, la meronimia, etc. Dado un conjunto de conceptos, elementos semánticos o términos relacionados semánticamente mediante alguna relación semántica, una red semántica representa estas relaciones en forma de grafo. Explícitamente, dado un conjunto de términos {t1, t2, …, tn} y cierta relación semántica simétrica entre ellos se construye un grafo G = (V,A) cumpliendo las siguientes condiciones:

1. El conjunto V es el conjunto de vértices o nodos del grafo. Este conjunto estará formado por n elementos (tantos vértices como términos relacionables). A cada uno de los vértices del grafo representará uno de los términos, por tanto los vértices del grafo se llamarán: t1, t2, …, tn.

2. El conjunto A es el conjunto de aristas o líneas del grafo. Dados dos vértices (términos) del grafo ti y tj existirá una línea aij que une los vértices ti y tj si y sólo si los términos ti y tj están relacionados. Si la relación no es simétrica, entonces se usan grafos dirigidos para representar la relación.

Historia

Los responsables de los primeros esquemas de representación formalizados fueron Quillian (1968) y Shapiro & Woddmansee (1971). Los esquemas de redes semánticas tienen una fundamentación psicológica muy sólida, por lo que se han realizado numerosos esfuerzos por llevar a cabo implementaciones importantes basadas en ellas.

Las redes semánticas han sido muy utilizadas en Inteligencia Artificial para representar el conocimiento y por tanto ha existido una gran diversificación de técnicas. Los elementos básicos que encontramos en todos los esquemas de redes son:

1. Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos.

2. Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos. Básicamente, podemos distinguir tres categorías de redes semánticas:

• Redes IS-A, en las que los enlaces entre nodos están etiquetados.
• Grafos conceptuales: en los que existen dos tipos de nodos: de conceptos y de relaciones
• Redes de marcos: en los que los puntos de unión de los enlaces son parte de la etiqueta del nodo.

 

 

Administracion del Conocimiento Temario

 

UNIDAD I. CONCEPTOS DE CONOCIMIENTO

UNIDAD II. REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO



UNIDAD III. PROCESOS DEL CONOCIMIENTO


UNIDAD IV. ESTRUCTURA DEL CONOCIMIENTO EN SISTEMAS INFORMATICOS



UNIDAD V. CONOCIMIENTOS EN LA ORGANIZACION


UNIDAD VI. HERRAMIENTA PARA LA ADMINISTRACION DEL CONOCIMIENTO

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