Grupo de investigación en Bases de Datos Difusas de la Universidad Simón Bolívar

This review presents the working trajectory over the last six years of a group of professors from the Department of Computing and Information Technology of the Simón Bolívar University, Caracas, Venezuela, who are focusing their work in the Research of Fuzzy Databases. It includes the background of the group, a historical review, the organization, the achievements in its line of research and the opportunities for growth and continuation in the future.En esta reseña se presenta la trayectoria a lo largo de seis años de un conjunto de profesores del Departamento de Computación y Tecnología de la Información de la Universidad Simón Bolívar, Caracas, Venezuela, que conforman el Grupo de Investigación en Bases de Datos Difusas. Se incluyen los antecedentes del grupo, una reseña histórica, la organización, los logros alcanzados en su línea de investigación y las oportunidades de crecimiento y continuación a futuro

Desarrollo de una metodología para la construcción de un Depósito de Datos, que combine e integre aspectos que representen y manipulen información imprecisa por medio de variables lingüísticas.

Proyecto de Graduación (Maestría en Ingeniería en Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2012.La presión ejercida por la competencia en los negocios y el deseo de ser líder, ha impulsado a las organizaciones a explorar los beneficios de nuevas tecnologías que permitan ayudar a descubrir patrones de negocios en los datos, con miras a tener un mejor entendimiento del mercado y de sus clientes. Por este motivo, cualquier empresa que pretenda no quedar rezagada en su desarrollo debe estar al tanto de las técnicas que van surgiendo en el almacenamiento, transmisión y análisis de la información [SABA1995]. En la actualidad son pocas las empresas que pueden considerar como un tema de baja prioridad el estudio del impacto de la tecnología en su negocio. Este impacto puede asumir múltiples formas en una organización; desde obligarla a incorporar nuevas tecnologías para lograr un aumento en la eficacia, productividad y calidad, hasta situaciones en que la tecnología cambia totalmente el marco dentro del cual se mueve la empresa, la competencia y la forma de hacer negocios. Ante esta exigencia las organizaciones han comprendido que las masas de datos almacenados contienen un importante e ignorado recurso. Un amplio conocimiento de sus negocios que explotado adecuadamente permitiría mejorar la gestión en la toma de decisiones, por lo que han orientado sus esfuerzos a consolidar la información dispersa en un único repositorio que sirva de base para explotar el proceso de análisis de los datos. Estos elementos han permitido el inicio de una nueva actividad cuyo objetivo es hacer más eficiente los procesos de inferencia en masivos conjuntos de datos. En este trabajo se desarrolla un procedimiento innovador que describe la secuencia de tareas y actividades involucradas en la construcción de un depósito de datos, el cual servirá como herramienta de ayuda en el proceso de toma de decisiones, permitiendo ver nuevas tendencias y relaciones entre los clientes y los datos, también disponer de nuevas capacidades de análisis que se creían imposibles [IMMA1996], [SABA1995]. El elemento que ha permitido que los depósitos de datos tengan tanto auge hoy día es la importancia que dan las organizaciones a sus clientes, algunos de ellos hábitos de compra, volúmenes, quejas, y otros. La presente investigación está dividida en cuatro capítulos, conclusiones y apéndices, organizados secuencialmente. El primer capítulo, presenta una perspectiva general del proceso de la toma de decisiones y cómo los sistemas han evolucionado, hasta llegar a lo que hoy conocemos como depósitos de datos [BAUM1996], [GIRA1998], [HAMM1996]. Además, en este capítulo se hace una descripción general de los principales elementos de un depósito de datos y su arquitectura, enfatizando los conceptos de Mercados de Datos (Data Marts) [INGL1997], INMO1996] y Modelo Multimensional de Bases de Datos [KIMB199], [KIMB1998], conceptos que serán empleados en el desarrollo de nuestro modelo. El segundo capítulo lo hemos dividido en tres partes, en la primera se presenta las características del “Modelo Relacional de Bases de Datos” [CODD1970], [CODD1990], [COYO1990], [DATE1990], [COSI1993], haciendo una descripción general de los elementos que configuran este modelo y enfatizando las limitaciones que presenta en el manejo de información imprecisa o incompleta [CODD1986], [KIRU1995]. En la segunda parte procedemos a plantear cómo la lógica difusa, y específicamente las variables lingüísticas [ZADE1995], permiten modelar los conceptos de información imprecisa, necesarios para la creación de un mercado de datos que incorpore datos imprecisos. En la tercera parte se desarrolla el modelo propuesto para el manejo de información imprecisa por medio de las variables lingüísticas. En el tercer capítulo se desarrolla, desde el punto de vista teórico, la metodología propuesta para la construcción de un depósito de datos, describiendo para ello cada una de las actividades involucradas en las diferentes etapas. El cuarto capítulo se divide en dos partes, con el objetivo de aplicar los conceptos expuestos en los capítulos anteriores: en la primera parte se ilustra por medio de un caso práctico, la aplicación de las diferentes tareas involucradas en la metodología para la construcción de un depósito de datos; en la segunda parte se incorpora al depósito de datos los elementos difusos, utilizando para ello las diferentes fases de la metodología. Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones.Instituto Tecnológico de Costa Rica departamento de computación programa de maestría

Protocolos de representación de conocimiento impreciso e incierto en una base de metaconocimiento difuso

El presente artículo da a conocer una serie de protocolos para modelar una base de metaconocimiento difuso basada en un modelo conceptual FuzzyEER [19], que permita estructurar el conocimiento de un dominio en una base de datos relacional Oracle 8 para el tratamiento de conocimiento impreciso e incierto usando, por un lado, el modelo GEFRED (GEneralized model for Fuzzy RElational Databases) [13,14], y por otro lado, el sistema FIRST (Fuzzy Interface for Relational SysTems) [8]. En este sentido, el conocimiento es percibido como un objeto, es decir, descrito a través de atributos y valores. En particular nos hemos concentrado en el dominio de competencias (knowhow) relativas a la fabricación de cartulinas estucadas, estudiadas en [27]. El proceso que nos interesa en este artículo, es relativo al proceso de conversión de los productos terminados (PILAS o ROLLOS), a partir de las cartulinas fabricadas, dado que en dicho proceso se utilizan atributos clásicos y atributos difusos para caracterizar la calidad de las cartulinas.Eje: Aplicaciones (APLI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Protocolos de representación de conocimiento impreciso e incierto en una base de metaconocimiento difuso

El presente artículo da a conocer una serie de protocolos para modelar una base de metaconocimiento difuso basada en un modelo conceptual FuzzyEER [19], que permita estructurar el conocimiento de un dominio en una base de datos relacional Oracle 8 para el tratamiento de conocimiento impreciso e incierto usando, por un lado, el modelo GEFRED (GEneralized model for Fuzzy RElational Databases) [13,14], y por otro lado, el sistema FIRST (Fuzzy Interface for Relational SysTems) [8]. En este sentido, el conocimiento es percibido como un objeto, es decir, descrito a través de atributos y valores. En particular nos hemos concentrado en el dominio de competencias (knowhow) relativas a la fabricación de cartulinas estucadas, estudiadas en [27]. El proceso que nos interesa en este artículo, es relativo al proceso de conversión de los productos terminados (PILAS o ROLLOS), a partir de las cartulinas fabricadas, dado que en dicho proceso se utilizan atributos clásicos y atributos difusos para caracterizar la calidad de las cartulinas.Eje: Aplicaciones (APLI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Minería de datos basada en lógica difusa para la interpretación de consultas vagas dependientes del contexto lingüístico

En este artículo se presenta un método propuesto para que un sistema flexible de consulta-respuesta a bases de datos pueda hallar, de manera autónoma y dinámicamente, la semántica de las condiciones vagas de las consultas, explorando los datos disponibles en la base de datos y usando lógica difusa. La máquina de inferencia del sistema, según el contexto lingüístico delimitado por cada consulta, elige un modelo de conjunto difuso entre los modelos predefinidos para diferentes patrones sintácticos con los que puede encajar el texto de una consulta vaga y considerando diferentes niveles de granularidad en la categorización de los objetos. Se estima el valor de los parámetros del conjunto difuso que representa una etiqueta lingüística, usando un método no supervisado y no paramétrico en el proceso de discriminación; evitando así, la intervención de expertos. Con esto se logra que los sistemas no sólo sean adaptables, sino confiables gracias a la validez de sus respuestas

Diseño e implementación de una base de conocimiento para el diagnóstico médico del asma y su severidad

El presente trabajo se desarrolla en torno al diseño e implementación de una base de conocimiento para el diagnóstico del asma en adultos, teniendo como principal propósito, representar el conocimiento de un médico experto en el tema, aplicando técnicas de modelado conocidas como Reglas de Producción y Mapas Cognitivos Difusos, cuyo conocimiento almacenado sirva para determinar la probabilidad de asmavy su severidad en un paciente. Este trabajo propone una metodología para llevar a cabo el proceso de adquisición y representación del conocimiento, la cual inicia con la selección del dominio y la elección del experto humano, de quién será extraído el conocimiento necesario para el diagnóstico del asma, utilizando instrumentos de recolección de datos: entrevistas y cuestionarios. Una vez hecha la recolección y caracterizado el discurso médico del experto, la información obtenida es analizada y representada en la base de conocimiento, que incluye las reglas de producción, que ayudan a descartar la presencia de asma en un paciente y el mapa cognitivo difuso que determina lo contrario. Las reglas de producción son almacenadas en una base de datos no relacional (MongoDb) y el mapa cognitivo difuso se almacena dentro de una base de datos orientada a grafos (Neo4j). Ambas bases de datos conforman la base de conocimiento que usará el experto para diagnosticar el padecimiento. La base de conocimiento creada es validada por el experto humano mediante la implementación de un prototipo que integra, un motor de búsqueda y una interfaz gráfica, desarrollado con tecnología web. Las pruebas realizadas por el experto, precisamente derivadas del proceso de validación y verificación permitieron hacer reajustes a la base de conocimiento, permitiendo elevar la fiabilidad de los resultados emitidos por el prototipo. Durante el desarrollo de este trabajo se enfrentaron diferentes desafíos, siendo la representación del conocimiento el reto principal, por estar siempre presente la incertidumbre y la experiencia del experto en el proceso de toma de decisiones. Es por ello que se tomó la ventaja que ofrecen los mapas cognitivos difusos respecto a la flexibilidad de representar la incertidumbre, conjugando la teoría de grafos y la teoría difusa, para incrementar la asertividad en el diagnóstico médico. Está claro que, las tecnologías de almacenamiento de datos utilizadas nos ayudan a crear una base de conocimiento más rápidamente e incluso ampliarla, permitiendo así, agregar fácilmente nuevos elementos de diagnóstico, que incluyan personas de cualquier rango de edad y no solo personas adultas como se consideraron en la base de conocimiento implementada. Además, como parte del trabajo futuro a desarrollar, se puede habilitar dentro del prototipo el manejo de estudios de laboratorio, lo que complementaría la evaluación y confirmación del diagnóstico.ITESO, A. C

Expert system model for educational personnel selection

Se presenta, en este artículo, un modelo de sistema experto para la selección de personal docente universitario. Esta labor no es una tarea trivial, debido a la subjetividad que puede presentarse en su evaluación. Este proceso se puede complementar usando un sistema de apoyo a la toma de decisiones. El sistema desarrollado se dividió en cuatro fases: toma de requisitos, diseño, implementación y puesta en marcha. Con el prototipo software, se logró modelar el conocimiento específico del experto en recursos humanos, lo que permitió obtener una recomendación sobre el tipo de contrato al que puede aspirar un docente universitario, dependiendo de su perfil profesional.The staff selection is a difficult task due to the subjectivity that the evaluation means. This process can be complemented using a system to support decision. This paper presents the implementation of an expert system to systematize the selection process of professors. The management of software development is divided into 4 parts: requirements, design, implementation and commissioning. The proposed system models a specific knowledge through relationships between variables evidence and objective

EXTENSIÓN DE UN DATA WAREHOUSE USANDO ETIQUETAS LINGÜÍSTICAS Y OPERADOR CUBE

RESUMEN  La motivación de este trabajo, es poder extender un Almacén de datos o Datawarehouse que entrega información cuantitativa a información cualitativa, lo que  permite darle un significado lingüístico a la información numérica que requiere la gestión de la información en la toma de decisiones. Para extender el Datawarehouse, se utiliza la lógica difusa, teoría matemática que permite la especificación de requerimientos graduales o flexibles. Esto flexibiliza la representación y manipulación de información de los datos en una Base de Datos, donde los requerimientos de los usuarios son de una naturaleza de la aplicación de datos imprecisos. La solución que se propone, es desarrollar un conjunto de pasos que denominamos MFDW y parten desde la base de datos fuentes hasta la implementación de cubos extendidos con etiquetas lingüísticas (FuzzyMedida). Para realizar esta extensión, se crea M-FIRST que es una extensión del FSQL [5] para base de datos relacional difusas, y se anexa a un diseño estrella o copo de nieve de modelos multidimensionales para un determinado almacén de datos. Aquí se toma una medida en particular del Datawarehouse, se le agregan etiquetas lingüísticas requeridas por el usuario, las cuales varían de acuerdo al cruce de dimensiones que se realicen sobre esa medida. Finalmente se construye una herramienta Front-End (Web), que permite almacenar y consultar información imprecisa. PALABRAS CLAVE: Gestión de información Bases de datos multidimensionales Almacén de datos difusos, Medidas imprecisas.    ABSTRACT  The purpose of this investigation is to extend the generally accepted concept of datawarehousing that blends ordinal quantitative and qualitative information, to include class descriptors that describe a spectrum of values for sets of domain dependent data. It is proposed that this kind of `fuzzy`data, when combined with the ordinal data, will enrich the information provided to managers by making it more meaningful. Fuzzy logic is used to define this broad spectrum data because it enables formal requirement specifications to be generated. This approach introduces an element of both flexibility and precision for the description, representation and manipulation of the data not usually available in previous methods. The concept proposed here is implemented by developing a series of steps referred to as MFDW that begins with describing the source data base and finishes with the implementation of extended cubes that have associated linguistic semantic labels (FuzzyMedida). To perform this operation, it creates a processing platform framework called M-FIRST, which is an extension of FSQL [5], which is used for fuzzy relational data base design. This then enables a star schema design to be generated, which is a multidimensional model for the datawarehouse. In this paper we take an example datawarehouse, add linguistics labels required by the user to inform the fuzzy modeling tool and finally we build a Front-End tool (web) that allows for the storage and enquiry of imprecise information that can be blended with the ordinal data already in the pre-formed data set. KEYWORDS: Online Analisys Proccess, Multidimensional model, Fuzzy Datawerehouse, Fuzzy Dat

Extensión del marco de referencia Ontoconcept con el formato de intercambio de reglas RIF

La presente investigación tiene como tema principal el estudio comparativo de las expresiones de RIF (formato de intercambio de reglas publicado por la W3C) con la capacidad expresiva del grafárbol ontológico, modelo conceptual propuesto dentro del framework Ontoconcept, que es una herramienta para la gestión del cambio ontológico, planteado en la tesis doctoral del ingeniero Julio César Chavarro Porras, bajo el título “Marco de referencia para la gestión del cambio en ontologías, basados en modelos conceptuales”. La motivación para la presente propuesta se fundamenta en la necesidad de establecer modelos conceptuales para la gestión de ontologías, continuando en una pequeña parte con el proceso de desarrollo de un sistema de administración de ontologías, consulta y razonamiento sobre diferentes ambientes, que es la finalidad a largo plazo de Ontoconcept. Este trabajo se encuentra vinculado a la línea de profundización de la maestría en ingeniería de sistemas y computación titulada Inteligencia Artificial, asociado al grupo de investigación GIA, grupo en el cual se vienen desarrollando diferentes proyectos de extensión del framework, así como generación de nuevas versione

Modelo de reglas difuso para el análisis y evaluación de MOOCs con la norma UNE 66181 de calidad de la formación virtual

Programa de Doctorado en Administración y Dirección de EmpresasDesde un punto de vista histórico, los MOOCs son una evolución de anteriores experiencias en el ámbito de la Educación Abierta y el e-Learning. Entre sus antecedentes se encuentra el movimiento para los OER y las iniciativas pioneras en la Educación a Distancia con tecnología digital. Es importante tener en cuenta estos antecedentes porque pueden dar pautas para valorar la innovación educativa de los MOOCs, si se apoyan en los conocimientos que aporta la investigación en educación digital y si superan las limitaciones que en el pasado manifestaron otras experiencias similares. En este sentido, estos cursos se han considerado en la literatura divulgativa y científica como una revolución con un gran potencial en el mundo educativo y formativo (Vázquez-Cano y López, 2014). De esta manera, este movimiento ha acaparado un interés mundial debido a su gran potencial para ofrecer una formación gratuita, de calidad y accesible a cualquier usuario independientemente de su país de procedencia, su formación previa y sin la necesidad de pagar por su matrícula (Liyanagunawardena et al., 2013). En esta misma línea, con la llegada acelerada de los MOOCs hoy en día, se han considerado en la literatura divulgativa y científica como una revolución con un gran potencial en el mundo educativo y formativo (Bouchard, 2011; Aguaded et al., 2013), y que se implantarán en nuestras instituciones de educación superior en un horizonte de cuatro a cinco años (Durall et al., 2012). Sin embargo, hay una serie de aspectos pedagógicos que se plantean en el desarrollo de un MOOC que deben ser considerados (McAuley et al., 2010a). En primer lugar, hasta qué punto los cursos MOOCs pueden promover una investigación profunda y la creación de un conocimiento sofisticado, y cómo se puede articular la dicotomía amplitud frente a la profundidad de la participación de los estudiantes. En este sentido, cabría preguntarse cómo la participación puede extenderse más allá de las personas con acceso de banda ancha a Internet y avanzadas competencias en el uso de las redes sociales. Así pues, debería ser cuestionado la identificación de los procesos y prácticas que podrían motivar a los usuarios merodeadores a ser más activos o adoptar roles más participativos. Por último, sería conveniente utilizar estrategias específicas para optimizar la contribución de los docentes y los participantes más avanzados. En concordancia con los aspectos pedagógicos que deberían ser considerados en el diseño y desarrollo de los MOOCs, la presente investigación se justifica por la escasez de estudios de investigación relevantes en relación con el uso de la formación por muchas organizaciones educativas sin garantizar el cumplimiento del apartado 6.2 de la Norma UNE-EN ISO 9001 sobre Sistemas de Gestión de la Calidad, donde se establece que se debe ¿proporcionar la demanda necesaria a sus empleados y garantizar su competencia¿. En este sentido, la Norma UNE 66181:2012 sobre la Gestión de la Calidad de la Formación Virtual pretende servir como brújula orientadora para identificar las características de las acciones formativas virtuales, y por ende, que los usuarios de formación no presencial puedan seleccionar los cursos MOOCs que mejor se adapten a sus necesidades y expectativas, y que las organizaciones educativas puedan mejorar su oferta y, con ello, la satisfacción de sus estudiantes. La importancia y la relevancia del presente estudio de investigación reside, bajo nuestro punto de vista, en indagar en el diseño y puesta en marcha de un estándar adaptado de calidad (denominado EduTool®; marca registrada en la Oficina Española de Patentes y Marcas, y con número 3.087.298, en vigor) que intente disminuir el posible diferencial existente entre las expectativas de los alumnos y su nivel de satisfacción sobre los cursos MOOCs y, por tanto, la gran oferta de la formación virtual ganará en fiabilidad y credibilidad, mitigándose el riesgo de abandono de los usuarios y proporcionando cursos virtuales garantizados por parámetros de calidad normativa mínima exigible. Y de esta forma, ofrecer un escenario valorativo, de carácter evaluador y constructivo (con propuestas de mejora), de la posible calidad ofertada por diferentes plataformas MOOC. Referente al organigrama funcional de la Tesis Doctoral, este sigue el establecido por los estudios contemporáneos en los que el planteamiento del estudio precede al marco teórico de la investigación. En este sentido, el manuscrito de investigación se encuentra constituido por cinco capítulos y un apartado correspondiente a los anexos y partes del DVD. En el primer capítulo se describe la justificación, objetivos y estructura global del trabajo de investigación. De esta manera, se señalan los siguientes objetivos generales: 1. Valorar la calidad de una muestra de plataformas y cursos MOOCs mediante un instrumento de evaluación de calidad de la formación virtual. 2. Diseñar un instrumento de valoración cualitativa y cuantitativa de la calidad de la formación virtual en general, y de los MOOCs en particular, basado en los motores de inferencia y sistemas de reglas difusas. En su capítulo segundo, se muestra la revisión de la literatura científica y divulgativa acerca de los cursos online masivos y abiertos, y las líneas de investigación sobre la calidad de los MOOCs. En esta misma línea, se presenta la visión resumida del marco conceptual, guía de uso, y la descripción de los factores de satisfacción y los niveles de calidad la norma UNE 66181:2012 sobre la Calidad Normativa de la Formación Virtual. Y por último, se establece una revisión bibliográfica acerca de los sistemas difusos, los motores de inferencia basados en sistemas de reglas difusas y la investigación actual en la aplicación de la lógica difusa en el contexto educativo. En el ecuador del estudio se expone el contexto metodológico de la investigación resaltando la adaptación de la norma UNE 66181:2012 a un sistema de valoración de cursos MOOCs. De esta manera, se compara este estándar adaptado con otro instrumento de evaluación de la formación virtual: ADECUR®, y se propone el diseño de nuevos instrumentos de evaluación de la calidad de cursos MOOCs. A continuación, se diseña la metodología de evaluación cuantitativa del instrumento EduTool® mediante un sistema de inferencia difuso que establece la valoración de las ponderaciones de los subfactores de las dimensiones del estándar adaptado de la norma UNE 66181:2012. Esta línea de trabajo se inicia en la investigación ¿Innovación docente 2.0 con Tecnologías de la Información y la Comunicación en el Espacio Europeo de Educación Superior¿, situada en el marco de la Acción 2 de Proyectos de Innovación y Desarrollo Docente, subvencionados por el Vicerrectorado de Docencia y Convergencia Europea de la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla y desarrollado en el Laboratorio de Inteligencia Computacional (LIB) de la misma Universidad. En este sentido, la agregación de las variables lingüísticas de los 10 jueces expertos (Inspectores de Educación con amplia experiencia en supervisión, evaluación y asesoramiento de enseñanzas) se realizó mediante la función OR probabilística y se defuzzificaron mediante el método del centroide de área para calcular las ponderaciones de las dimensiones del estándar normativo. En este sentido, se diseña la metodología de evaluación cualitativa del instrumento EduTool® mediante un sistema de reglas difusos sobre los subfactores de las dimensiones del estándar adaptado. Y por último, se presenta el formato de la herramienta EduTool® como una propuesta del instrumento de valoración cualitativa y cuantitativa de la calidad de los MOOCs a partir del estándar adaptado. En el capítulo cuarto se presentan, de forma exhaustiva y rigurosa, el análisis y discusión de los resultados obtenidos. Para ello se han seleccionado, por muestreo no probabilístico intencional, cinco cursos MOOCs de las plataformas más relevantes: Udacity, EdX, MiríadaX y Coursera, que estaban disponibles en el segundo trimestre del año 2014 y provenientes eminentemente de la categoría de informática y ciencias de la computación. Para este procedimiento de recogida de información, se dio de alta en dichas plataformas a dos codificadores, un ingeniero experto en informática y un pedagogo, ambos inspectores de educación, que valoraron cuantitativa y cualitativamente la calidad de los cursos seleccionados mediante el citado instrumento EduTool®. Esta valoración de la calidad se apoya con una representación gráfica de la calidad de las plataformas MOOC en perspectiva isométrica adaptada. En esta misma línea, se analiza pormenorizadamente los indicadores de calidad de los subfactores de las dimensiones de 'reconocimiento de la formación para la empleabilidad', 'metodología de aprendizaje' y los 'niveles de accesibilidad'Universidad Pablo de Olavide. Departamento de Educación y Psicología Socia