Publicado

2017-01-01

Emergencia ontológica basada en análisis de contexto, como servicio para ambientes inteligentes

Ontological emergence based on context analysis as a service for intelligent environments

Palabras clave:

Ambientes Inteligentes, Análisis de Contexto, Emergencia Ontológica, Aprendizaje en la nube, Conocimiento como Servicio (es)
Smart Environments, Context Awareness, Ontological Emergence, Cloud Learning, Knowledge as a Service (en)

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Autores/as

En los Ambientes Inteligentes (AmI) existen dispositivos inteligentes que interactúan entre sí en el cumplimiento de sus tareas, que necesitan entender su contexto para poder ofrecer servicios adecuados a sus usuarios. Un AmI para aprendizaje en la nube (AmICL) es aquel que facilita la ubicación y uso de servicios educativos disponibles en la nube, que serán puestos a disposición de los usuarios (Profesores y Estudiantes), derivando en una mejora en sus procesos de enseñanza-aprendizaje. Uno de los aspectos fundamentales para su desarrollo, es la consciencia contextual. Este trabajo integra un AmICL basado en Sistema Multi-Agentes, con servicios de Consciencia de Contexto, enriqueciendo el modelo Semántico de AmICL a través de una base de conocimiento ontológica que permite a los agentes de AmICL tomar decisiones adaptadas al momento. Particularmente, a través de procesos de minería ontológica y el uso de meta-ontologías, para hacer emerger modelos ontológicos adecuados al contexto.
An Intelligent Environment (IE) is composed by intelligent devices that interact with each other in carrying out their task, and they need to understand their contexts to provide adequate services to their users. An IE for Learning in the Cloud (IECL) is one that facilitates the location and use of educational services available in the cloud, which will be made available to users (teachers and students), resulting in an improvement of their teaching-learning process. One of the fundamental aspects for the development of IECLs, it is the contextual awareness. This paper integrates an IECL, based on Multi-Agent Systems, with services of Context Awareness, which enrich the Semantic Model of the IECL, characterized by an ontological knowledge base, which allows the agents of AmICL to take decisions adapted to the context. Particularly, through processes of ontological mining and using meta-ontologies, emerge ontological models appropriate to the context.

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