Cursos Masivos Abiertos en línea (MOOCs)

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Presentación de conferencia en III Día de la Informática …

Presentación de conferencia en III Día de la Informática
Facultad de Ingeniería de UNIMINUTO. Sede Principal Bogotá

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  • 1. Cursos Masivos Abiertos en línea (MOOCs) Palabras claves: MOOCs, interculturalidad, diseño instruccional, aprendizaje personalizado. miguel.zapata@uah.es http://www.um.es/ead/ III Día de la Informática Facultad de Ingeniería de UNIMINUTO Sede Principal Bogotá
  • 2. ¿Qué son los MOOCs? Breve historia ¿Cómo funcionan? Modelo pedagógico Claves educativas, sociales y económicas. El modelo de negocio. Hacia el valle de la desilusión La personalización y el futuro de la educación Profesiones asociadas Guión
  • 3. Un Curso Online Masivo y Abierto (MOOC) es un curso en línea destinado a la participación interactiva y con acceso abierto a gran escala a través de la web. Además de los materiales de los cursos tradicionales, tales como videos, lecturas, y conjuntos de problemas, los MOOCs ofrecen foros interactivos de usuarios que ayudan a construir una comunidad para los estudiantes, profesores y profesores asistentes. (Wikipedia en inglés, 2012).
  • 4. c-MOOC y x-MOOC Siemens y Downes crearon el primer MOOC en 2008, llamado "Connectivism y Connective Knowledge”. El curso se basó en una pedagogía conectivista, cuyo objetivo era fomentar las affordances de medios de comunicación sociales y participativos. Se basaba en los beneficios de la interacción a escala aunque significativa en una red de pares distribuida. Se alentó a que los participantes utilizaran una variedad de tecnologías, para reflexionar sobre su aprendizaje e para interactuar con los demás. Los xMOOCs surgieron en 2011. Se basaron primordialmente en conferencias, vídeos y texto. Adoptaron un enfoque pedagógico tradicional, con énfasis en métodos expositivos. Como resultado surgieron una serie de empresas, tales como: Udacity, EdX, y Coursera. Son ofrecidos por instituciones de prestigio, como Harvard y Stanford; el énfasis está en la entrega de contenido a través de profesores de estas instituciones. https://www.udacity.com/ https://www.edx.org/ https://www.coursera.org/
  • 5. ¿Qué son los MOOCs?
  • 6. 2012 EL AÑO DE LOS MOOCS
  • 7. La historia:  2007: David Wiley: curso abierto basado en wiki. Alec Couros: Curso “Social media and Open Education” (http://halfanhour.blogspot.com.es/2012/04/rise-of-moocs.html)  2008: CCK08  2011: Nacimiento de Stanford AI, Coursera y Udacity
  • 8. Progresión del E-Learning Recursosmultimedia 80s Internetylaweb 93 LearningManagementSystems 95 OpenEducationalResources 01 Learningobjects 98 Opencourseware 00 Aprendizajebasadoenmediossociales 04 Aprendizajeubicuo 05 E-booksysmartdevices MassiveOpenOnlineCourses 07 08 LearningDesign 9994 Webbasedlearning Sobre una idea original de CC Grainne Conole
  • 9. 1 MiriadaX
  • 10. Video Lecciones.- Conferencias de vídeo. Es el método principal para comunicar contenidos. Son semanales. Se componen de trozos de 1 a 15 minutos de duración. Donde los profesores desarrollan los conceptos clave (…). Cada semana un tema pero puede verlas a su propio ritmo, desde que se han publicado, hasta el final del curso. Cuestionarios.-Son pruebas en línea que le permitan demostrar su conocimiento de los temas que acaba de aprender. Las tareas.- Están disponibles durante toda la semana, y tienes que completar todas las preguntas durante la semana en que se encuentran disponibles, de lo contrario se cuentan por 0. (…) Exámenes.- Son como las pruebas y las tareas. Pero los exámenes entran en más profundidad y puede cubrir los temas que se enseñan en clase hasta el momento de realizarse. Preguntas a los profesores.- (…) se pueden plantear preguntas directamente a los instructores. También puede ver las preguntas de otros estudiantes y votar a ellas. Los instructores responderán a las preguntas más votadas. Información para estudiantes del MOOC Online Introduction to Artificial Intelligence is based on Stanford CS221, Introduction to Artificial Intelligence podemos observar (Thrun, S. y Norvig, P., 2012) Stanford CS221: La metodología docente se basa en exposiciones grabadas en vídeos y en la evaluación que se realiza a través de exámenes de respuesta múltiple:
  • 11. Claves educativas, sociales y económicas. El modelo de negocios. • El conocimiento ya no está en la Universidad exclusivamente • La Universidad está perdiendo su papel como medio de promoción social y profesional Google ha determinado que “el grade point average (GPA) (expediente académico) no tienen ningún valor como criterio de contratación, tampoco los resultados de las exámenes universitarios. ... Creemos que no predicen nada “ (…) la" proporción de personas sin ningún tipo de educación universitaria en Google ha aumentado con el tiempo "-. Ahora es tan alta como el 14 por ciento en algunos equipos. Laszlo Bock, responsable de la contratación de personal en Google http://www.nytimes.com/2014/02/23/opinion/sunday/friedm an-how-to-get-a-job-at-google.html?_r=0
  • 12. EL MODELO DE NEGOCIO DE LOS MOOCS En la sociedad postindustrial “el valor está en la matriz no en el ejemplar”. Este hecho está en la base de nuevos modelos de negocios. El más conocido es el de Google, pero es también el que subyace en el modelo de los MOOCs.
  • 13. El modelo de negocio El ejemplar son los “Materiales y recursos para el aprendizaje. El soporte y la representación del conocimiento”. La “matriz” del conocimiento son la elaboración, la ayuda pedagógica, la metacognición, la investigación y la evaluación formativa, la acreditación y la transferencia a un contexto laboral, profesional o personal. Elaboración Ayuda pedagógica Metacognición Investigación y evaluación formativa Acreditación Transferencia (a un contexto laboral y profesional) Materiales y recursos para el aprendizaje. Soporte y representación del conocimiento
  • 14. Innovación disruptiva y núcleo “no” extensible (Christensen). “Núcleo extensible” de la educación.- • Conjunto de tecnologías - video conferencias, foros de discusión en línea, los algoritmos de clasificación automatizada, programas de texto de anotación comunales, laboratorios virtuales y similares – Lo que apenas cuesta dinero o no es una función lineal del número de participantes. Las instituciones de élite – MIT, Harvard- tendrán que responder con una apuesta mayor: Incorporar teorías pedagógicas que se han probado en otros entornos.
  • 15. El descenso de la demanda.-
  • 16. Los cambios demográficos Donald Clark. Blog Plan B. Student cliff – 7 reasons for plummeting student numbers. http://donaldclarkplanb.blogspot.ca/2013/01/student-cliff-7-reasons-for-plummeting.html
  • 17. • Trivialización de los estudios • “La escasez crea valor, la mercantilización destruye valor” (Clark. 2013). • Ha sucedido o está sucediendo lo mismo que en la música, en la prensa, y en el comercio en general, una devaluación al suprimir las entidades intermediarias. A este fenómeno se le conoce como la napsterización • Costos fuertes y crecientes • La relevancia social
  • 18. Datos y cifras de inscripción y abandono
  • 19. Iniciativa Número de usuarios exclusivos* Número de inscripciones en los cursos Número de cursos ofrecidos Tasa de terminación del curso Ejemplos de Cursos de Coursera 2,09 millones 7 millones 210 9% ** Vuelve a pensar: ¿Cómo razonar y argumentar, Introducción a las finanzas EDX 525 000 + *** 462,000 + 21 4,6% ** Circuitos y Electrónica, Fundamentos de Informática Gráfica Udacity 460.000 975.000 19 5% -14% HTML5 Desarrollo de Juegos, Inteligencia Artificial de Robótica Udemy 500.000 800.000 6.000 18% Lista de verificación de un empresario * Los números son posteriores al 18 de diciembre para Coursera, EDX y Udemy. Los números son posteriores al 19 de diciembre para Udacity. ** En Coursera, el 30% de los estudiantes que hacen la primera prueba la última vez completan el curso. La cifra de EDX se basa en e ciclo de cursos que comenzaron en la primavera de 2012. El veinticuatro por ciento de los estudiantes que completaron el primer conjunto de problemas superó en realidad ese curso EDX. *** No se computan todos los usuarios que han creado el nombre de usuario EDX como inscritos en un curso. Fuente: las empresas Fuente: http://online.wsj.com/article/SB10001424127887324339204578173421673664106.html
  • 20. Cursos populares Coursera Nombre del Curso Número de estudiantes matriculados Instructor Afiliación Descripción del curso Vuelve a pensar: ¿Cómo razonar y argumentar 150.158 Duke University y University of North Carolina, Chapel Hill Aprenda a identificar, analizar y evaluar los argumentos de otras personas, incluyendo políticos y vendedores, y cómo construir buenos argumentos propios. Introducción a las finanzas 126.523 Universidad de Michigan Aprender y aplicar los conceptos de valor temporal del dinero y los riesgos, utilizando la teoría y ejemplos del mundo real, para entender los principales factores determinantes de la creación de valor. Modelo de Pensamiento 100.824 Universidad de Michigan Aprender a pensar con modelos, como los puntos de inflexión y la sabiduría de las multitudes, y los utilizan para dar sentido al complejo mundo que nos rodea.Algebra se requiere. El curso incluye conferencias, concursos y un examen final. Cursos populares Udacity de Introducción a la Informática 230,000 + Universidad de Virginia Aprender los conceptos clave de la informática y aprender a escribir programas de ordenador en el contexto de la construcción de un rastreador web. Introducción a la Estadística ~ 70.000 Universidad de Stanford El curso abarca la visualización, la probabilidad, regresión y otros temas. Cómo construir un inicio ~ 70.000 Steve Blank, empresario Conozca las herramientas claves para construir un inicio exitoso, o al menos reducir el riesgo de fracaso.Aprenda los pasos de Blank "Desarrollo de Clientes" del proceso. Desarrollo Web ~ 70.000 Steve Huffman, cofundador de reddit.com La clase enseña cómo construir su propio blog solicitud y la escala para soportar un gran número de usuarios. Cursos populares EDX de Circuitos y Electrónica 155.000 Massachusetts Institute of Technology Introducción a la ingeniería en el contexto de la abstracción circuitos concentrados.
  • 21. Hacia el valle de la desilusión Gartner's Hype Cycle for Emerging Technologies
  • 22. Mcdonaldización Profesores serios compran fácilmente este argumento de autobombo, quizá porque están cegados por el espejo del altruismo. Aceptan fácilmente y de forma acrítica modelos que de otra forma no aceptarían para cuestiones generales de la enseñanza y del aprendizaje, como son la ausencia de un diseño educativo explícito y cuestiones elementales en la entrega (evaluación, interacción,…), en la participación y en la implicacción de los estudiantes. Suponen que la revisión por pares, la autoevaluación y la discusión académica es ahora, cuando se hace sobre MOOCs, extremadamente rica, crítica y productiva. Más aún de lo que lo era antes o que cuando se hace en otras condiciones convencionales, o incluso online, sin que nada avale esa suposición. Está claro el entusiasmo (¿hasta cuándo?) por el acceso sin precedentes que tiene la gente de todo el mundo a la educación de universidades como la de Harvard y el MIT. Pero este entusiasmo ¿debe eclipsar lo que debiera haber sido el tema de discusión serio: la barrera intelectual y pedagógica a pesar del acceso tecnológico? Esta idea es más perniciosa cuando universidades normales se dejan llevar por este entusiasmo, ofrecen algo parecido o franquicias y ni tan siquiera tienen el atractivo de Harvard o MIT. Este fenómeno bien pudiera ser conocido (Ritzer, 2010) como una Mcdonaldización de los MOOCs Coursera: “podemos imaginar un futuro en el que todos tengan acceso a una educación, en una clase mundial, que ha estado hasta ahora disponible para unos pocos elegidos”.
  • 23. Hacia el valle de la desilusión. Los MOOCs no son participativos.- estudio de la Universidad de Pennsylvania realizado sobre más de un millón (1.000.000) de personas inscritas en MOOCs:  Las tasas de finalización de los cursos con un promedio de 4% en todos los cursos, que van del 2% al 14% dependiendo del curso.  En todos los cursos, aproximadamente la mitad de los que se registraron no vieron ni una sola conferencia completa Los MOOCs no son disruptivos. Gran parte de la esperanza - y de la publicidad – se ha centrado en la promesa de promoción e igualdad, de ruptura con el modelo imperante en el que la educación universitaria estaba reservada para unos pocos privilegiados. Se ha dicho que son cursos para los estudiantes pobres sin acceso a la educación superior, para la igualdad de género, para los desempleados y para los que no habían tenido la oportunidad de acceso a unos estudios superiores en su lugar o en su tiempo. Sin embargo:  El 80 por ciento de los que tomaron MOOCs eran ya graduados universitarios.  Hay muchos más hombres que mujeres  Las principales razones de los estudiantes para cursar un MOOC están las de progresar en su trabajo actual y en satisfacer la curiosidad.  Los individuos a los cuales la revolución MOOC se supone que iba a ayudar ayudar - los que no tienen acceso a la educación superior en los países en desarrollo – no tienen apenas representación entre los primeros adoptantes.
  • 24. Hacia el valle de la desilusión (II)  Fracaso del experimento MOOC, para los estudiantes de bajo rendimiento, en la Universidad Estatal de San José ( Gobernador de California Jerry Brown, la Universidad Estatal de San José pionera de los MOOC (el caso Michael Sandel[1]), Urdacity, Sebastian Thurn, Silicon Valley). Los estudiantes de la versión piloto en línea lo hicieron peor (ver el informe de Elaine D. Collins, de septiembre de 2013) que los que tomaron las clases presenciales. En el curso de Álgebra, menos de una cuarta parte de los estudiantes - y sólo el 12 por ciento de los estudiantes de secundaria - tuvieron una calificación aprobatoria.  Sebastian Thurn, declaración a la revista Fast Company , supone un replanteamiento de su pensamiento, una especie de camino a Damasco al revés. Declara que se han precipitado en definir sus objetivos de llegar a la gente marginada de los países pobres,  Cambios.- Coste de matricula (6600$ Georgia Tech), evolucionará a cursos de formato más breve que se centran más en el desarrollo profesional. Udacity, financiada con capital de riesgo, está más interesada en las ganancias que en ayudar a educar a los estudiantes menos favorecidos.
  • 25. Hacia el valle de la desilusión (III) el problema del retorno económico de los MOOCs Los MOOCs ocasionan pérdidas ¿Qué ha pasado con el dinero invertido, reconocido por Urdacity? ¿Cómo lo justifican? ¿Cuáles son los retornos? Esta inversión ¿nos ofrece algo que no sabíamos, de la formación online? La respuesta es (Bates): "Nada, al menos por el momento”. Al contrario: Los MOOCs se han convertido en una gran distracción para el desarrollo de aplicaciones para los estudios en línea que otorgan créditos. Los MOOCs no otorgan créditos y no son gratis para las instituciones. ¿Cómo se recupera la inversión? Se han gastado entre 50 y 100 millones de dólares (Bates, 2013) en cursos que no otorgan título. Se podrían haber invertidos en becas, recursos o en otro fin social de los estudios oficiales para alumnos sin medios. Seamos optimistas: Podríamos considerar el gasto como publicidad de la enseñanza on line. Ahora todos, autoridades académicas, políticos, … se preocupan de ellos, y en general se habla mucho. Pero ¿esto es un efecto buscado o una consecuencia sobrevenida?.
  • 26. Dóndeestamosyconclusiones Gartner's Hype Cycle for Emerging Technologies Los MOOCs detectan unos problemas, ponen de manifiesto su existencia, pero no son su solución.
  • 27. Cúales son los progresos que deben hacerse para superar las limitaciones que se han puesto de relieve • Una configuración y una filosofía centrada en la personalización. • Investigación en configuraciones y diseños que propicien la interacción profesor-alumno y alumno-alumno. • Investigaciones y propuestas de MOOCs interculturales, si se conserva el carácter masivo y se quiere incorporar a alumnos de áreas en desarrollo, con un fin emancipador,. • Aplicar los conocimientos de la ayuda pedagógica que se han manifestado eficaces en otros escenarios, que constituyen principios universales, y que en estos entornos podrían superar el estado de aislamiento y de abandono pedagógico de los estudiantes: Mastery Learning, propuestas para el aprendizaje divergente, etc (Una interesante propuesta es la que hace Reigeluth sobre "brecha en el rendimiento" (“achievement gap”).
  • 28. La personalización y el futuro de la educación
  • 29. Necesitamos transformar nuestros sistemas de educación Sistemas diseñados para seleccionar a los alumnos diseñados para maximizar el aprendizaje el progreso de los alumnos se mide en función del tiempo el progreso de los alumnos se mide en función en sus logros. Esta transformación requerirá de avances tanto en la teoría como en la tecnología instruccional. La tecnología debe cumplir un rol crucial en el éxito de la educación en este nuevo paradigma. La tecnología debe posibilitar un salto espectacular en la mejora del aprendizaje a un menor costo, personal y social, que en el paradigma de la era industrial .
  • 30. El nuevo aprendizaje y la nueva educación El actual sistema de educación: • está basado en la unidad de tiempo y de lugar para la producción, propios de la sociedad industrial, • está organizado para enseñar a un grupo de alumnos una cantidad fija de contenidos. • Los alumnos más lentos se ven obligados a pasar antes de haber dominado el contenido, con aprendizajes defectuosos o incompletos, que se van acumulando • Los alumnos con más capacidad se aburren con frecuencia. Su ritmo de comprensión es superior al estándar, y pierden un tiempo muy valioso esperando al resto Necesitamos un sistema más eficiente, social e individualmente, en su diseño para optimizar el aprendizaje y para una justa satisfacción personal. Reigeluth, C. (2012). Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma de la educación. RED, Revista de Educación a Distancia. Número 32. http://www.um.es/ead/red/32. Adaptación de Zapata-Ros, M.
  • 31. El problema de 2 sigma
  • 32. 40 percentiles
  • 33. Mastery learning La mayoría de los estudiantes pueden aprender todo lo que las escuelas les pueden enseñar siempre y cuando  la enseñanza sea impartida de manera sensata y sistemática,  el alumno reciba ayuda oportuna y adecuada cuando tenga dificultades,  se le dé todo el tiempo que necesite para adquirir el dominio de la materia y  que se establezca claramente lo que constituye la maestría. La clave del éxito radica en la ayuda y el estímulo que oportunamente se le puedan dar al estudiante para que supere sus dificultades. Muchos maestros han demostrado gran ingenio en lograr que los estudiantes hagan el debido esfuerzo adicional y en encontrar la manera más efectiva de corregir sus deficiencias. HUMAN CHARACTERISTICS AND SCHOOL LEARNING Copyright © 1976 by Benjamin S. Bloom
  • 34. Fuente Blog Coursera http://blog.coursera.org/post/50352075945/5-tips-learn-more-effectively-in-class-with-mastery
  • 35. Adaptive MOOCs Utilizan algoritmos adaptativos para presentar experiencias de aprendizaje personalizadas, basadas en la evaluación dinámica y la recopilación de curso en curso. Se basan en redes de pre-requisitos y permiten itinerarios personalizados de contenido. Han sido elegidos por la Fundación Gates como una nueva e importante área para la producción a gran escala en los cursos en línea. El más significativo es CogBooks. http://www.cogbooks.com/ (Donald Clark)
  • 36. ProfesionesEspecialistas digitales con una fuerte componente educativa Competencias (todas son interdisciplinares: Computación, documentación, CAV, educación, aprendizaje) Profesionales (los perfiles no son puros, puede haber mezcla de éstos) Especialistas en video y TV, smart, interactiva, con anotaciones Requisitos instruccionales del vídeo y de la TV: Secuenciación, bases psicológicas del aprendizaje, diseño instruccional Productores, documentalistas, cámaras, montadores, anotadores. Curators. Gestión de entornos sociales y ubicuos de aprendizaje Ayudar a alumnos y a profesores a diseñar y suministrar herramientas con criterios instruccionales Asistente de entornos sociales y ubicuos de aprendizaje Analítica de aprendizaje, data mining, etc de carácter instruccional Procesar información de los entornos para obtener información relevante para atención individualizada y evaluación formtiva Analistas de aprendizaje en big data Atención pedagógica con ayuda de tecnología, gestión de contenidos, tutoría de aprendizaje,… Todas las competencias docentes. Supone un conocimiento integral de estrategias docentes, organización de recursos, tutoría, evaluación,… apoyados por la tecnología. Coordinación docente Profesores digitales o simplemente profesores Diseño instruccional Organización de contenidos, actividades y recursos Elaboración de planes curriculares y guías docentes. Gestión de equipos docentes y de equipos interdisciplinares. Diseñadores instruccionales Especialista en apoyo, mentorización, en Mastery Learning Aplicar las metodologías de Mastery Learning. Mentorización. Teacher assistant
  • 37. Profesiones Especialistas digitales con énfasis en Competencias (todas son interdisciplinares: Computación, documentación, CAV, educación, aprendizaje) Profesionales (los perfiles no son puros, puede haber mezcla de éstos) Gestión de entornos sociales de investigación Diseñar entornos sociales y ayudar a los investigadores en la gestión de su espacio. Gestor de comunidades científicas Gestión documental y curatoría de contenidos. Gestionar, evaluar y asignar anotaciones y metadata a documentos y recursos Documentalista de ciencia en entornos de e-ciencia. Curator. Edición de revistas científicas digitales Gestionar autoría, revisión, edición, Editor de publicaciones científicas digitales. Diseño de entornos abiertos de edición científica Desarrollo, y adaptación de recursos open source para la edición Técnicos en computación especializados en e-ciencia
  • 38. Hay que tener en cuenta futuros cambios • Desagregación de la Educación • Alfabetizaciones digitales • Competencias digitales y brechas que se producen en los trabajos • Cambios en los modelos de negocio • Viabilidad y sostenibilidad del trabajo Floresta (1954) de Jackson Pollock
  • 39. Muchas gracias mzapata@um.es www.um.es/ead/mzapata
  • 40. Conclusión del curso
  • 41. Alguna actividad
  • 42. Porcentaje de graduados
  • 43. ¿Quién sigue los MOOCs?
  • 44. Partici- pación por género
  • 45. Nivel educativo con que acceden
  • 46. ¿Con qué fin la gente hace los MOOCs?
  • 47. Ontologías  En informática hace referencia a la formulación de un exhaustivo y riguroso esquema conceptual dentro de uno o varios dominios dados; con la finalidad de facilitar la comunicación y el intercambio de información entre diferentes sistemas y entidades.  Un uso común tecnológico actual del concepto de ontología, en este sentido semántico, lo encontramos en inteligencia artificial y representación del conocimiento.  En algunas aplicaciones, se combinan varios esquemas en una estructura de facto completa de datos, que contiene todas las entidades relevantes y sus relaciones dentro del dominio.  Los programas informáticos pueden utilizar el punto de vista de la ontología para el razonamiento inductivo, la clasificación, y para técnicas de resolución de problemas. El término ONTOLOGIA viene del campo de la filosofía , y se define como lo que se ocupa de la naturaleza y organización de la realidad, es decir de lo que "existe". En el campo de la Inteligencia Artificial "lo que existe es aquello que puede ser representado". Algunas definiciones: a) Una ontología es una especificación explícita de una conceptualización, es decir proporciona una estructura y contenidos de forma explícita que codifica las reglas implícitas de una parte de la realidad, independientemente del fin y del dominio de la aplicación en el que se usarán o reutilizarán sus definiciones. b) Una ontología define el vocabulario de un área mediante un conjunto de términos básicos y relaciones entre dichos términos, así como las reglas que combinan términos y relaciones que amplían las definiciones dadas en el vocabulario.
  • 48. Ontología. Definición. En el contexto de las ciencias de la informática y de información, una ontología define un conjunto de primitivas de representación con la que modelar un dominio de conocimiento o discurso. Las primitivas de representación son típicamente las clases (o conjuntos), atributos (o propiedades), y las relaciones (o relaciones entre los miembros de la clase). Las definiciones de las primitivas de representación incluyen información acerca de su significado y las limitaciones en su aplicación lógicamente consistentes. En el contexto de los sistemas de base de datos, la ontología se puede ver como un nivel de abstracción de modelos de datos, de forma análoga a los modelos jerárquicos y relacionales ., pero destinados a modelar el conocimiento acerca de los individuos, sus atributos y sus relaciones con otros individuos ontologías se suele especificar en lenguajes que permiten la abstracción fuera de las estructuras de datos y estrategias de aplicación, en la práctica, los lenguajes de ontologías están más cerca de poder expresivo de primera orden lógico que los lenguajes utilizados para modelar bases de datos. Por esta razón, las ontologías se dice que están en el nivel de "semántica", mientras que el esquema de base de datos son los modelos de datos en el nivel o la "lógica" "físico". Debido a su independencia de menor modelos de datos de nivel, las ontologías son utilizadas para la integración de bases de datos heterogéneas, lo que permite la interoperabilidad entre sistemas dispares, y la especificación de las interfaces de servicios independientes, basadas en el conocimiento. En la tecnología de pila de los estándares de la Web Semántica [1], las ontologías son llamados como una capa explícita . Ahora hay lenguajes estándar y una variedad de herramientas comerciales y de código abierto para la creación y el trabajo con las ontologías.
  • 49. Referencias.-  Ontology, by Tom Gruber, in the Encyclopedia of Database Systems, Ling Liu and M. Tamer Özsu (Eds.), Springer-Verlag, 2009. http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm  What is an Ontology?. This definition was originally proposed in 1992 and posted as shown below. See an updated definition of ontology (computer science) that accounts for the literature before and after that posting, with links to further readings. Tom Gruber gruber@ksl.stanford.edu http://www-ksl.stanford.edu/kst/what- is-an-ontology.html