WEB SEMÁNTICA APLICADA AL REGISTRO ACADÉMICO INSTITUCIONAL HECTOR FLOREZ FERNANDEZ

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1 WEB SEMÁNTICA APLICADA AL REGISTRO ACADÉMICO INSTITUCIONAL HECTOR FLOREZ FERNANDEZ UNIVERSIDAD KONRAD LORENZ FACULTAD DE INGENIERIA GRUPO DE INVESTIGACION PROMENTE BOGOTA 4 DE OCTUBRE DE

2 TABLA DE CONTENIDO 1 MARCO CONCEPTUAL WEB SEMANTICA SERVICIOS WEB SEMANTICOS Orquestación Coreografía ONTOLOGIAS ONTOLOGY INFERENCE LAYER OIL ONTOLOGY WEB LANGUAGE (OWL) RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK (RDF) RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK SCHEMA (RDF-S) OWL-S PROTÉGÉ Arquitectura del plugin OWL Metamodelo del plugin OWL UML Arquitectura del Software Ciclo de Vida Del Desarrollo De Software UML COMO LENGUAJE DE DEFINICIÓN DE ONTOLOGÍAS Integración de ontologías PROGRAMAS DE EDUCACIÓN VIRTUAL EN COLOMBIA Universidad Nacional de Colombia Universidad del Valle Universidad de Antioquia Universidad Industrial de Santander Universidad Manuela Beltrán Pontificia Universidad Javeriana Escuela Colombiana de Ingenieria Universidad Externado de Colombia Universidad de Los Andes Fundación Universidad Católica del Norte NORMAS PARA PROGRAMAS DE EDUCACIÓN VIRTUAL Normas en Colombia El Icfes y La Educación Virtual Reglamentación de los Programas en Colombia Estándares Internacionales ESTADO DEL ARTE CREACIÓN DE UNA ONTOLOGÍA PARA DEPARTAMENTOS UNIVERSITARIOS DE COMPUTACIÓN EN CHILE Ontología Para Departamentos De Computación (ODC) APLICACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE LA WEB SEMÁNTICA A LA GESTIÓN DE INFORMACIÓN FINANCIERA Y ECONÓMICA Aplicación De Tecnologías De La Web Semántica A La Gestión De Información Propuesta de Proyecto ANICETO Arquitectura de ANICETO Definición y gestión de ontologías ANALISIS DESARROLLO DESCRIPCION DISEÑO DETALLADO

3 4.2.1 Descripción del Problema Actores del Sistema Reglas del Negocio Diagramas de Casos de Uso Documentacion de Casos de Uso DIAGRAMA DE CLASES MODELO RELACIONAL ONTOLOGÍA BIBLIOGRAFÍA LISTA DE FIGURAS Figura 1. Web Actual, Web semántica... 6 Figura 2. Estructura de Web semántica... 7 Figura 3. Orquestación de Servicios [4]... 9 Figura 4. Coreografía de Servicios [4]... 9 Figura 5. Ejemplo de ontología [3] Figura 6. Interfaz de protege Figura 7. Arquitectura de la extensión de OWL [15] Figura 8. Modelado de la Arquitectura de un sistema [16] Figura 9. Ciclo de vida del software. [16] Figura 10. Aproximaciones de emparejamiento de esquemas [17] Figura 11. Selección de ontología para el departamento universitario de Chile [19] Figura 12. Sección de la ontología para información de contacto y áreas de investigación de la ontología para el departamento universitario de Chile [19] Figura 13. Módulos de ANICETO [23] Figura 14. Elementos principales de la ontología del proyecto ANICETO [23] Figura 15. Modelo Plataforma Virtual Figura 16. Modelo Subsistema de Registro Académico Figura 17. Diagrama de Casos de Uso de Administrador Figura 18. Diagrama de Casos de Uso de Administrador Figura 19. Diagrama de Casos de Uso de Estudiante Figura 20. Diagrama de Casos de Uso de Docente Figura 21. Diagrama de Clases Figura 22. Modelo Relacional Figura 23. Ontología Jerarquía Original Figura 24. Propiedades de objetos de la ontología Figura 25. Propiedades de datos de la ontología Figura 26. Ontología con jerarquía de inferencia Figura 27. Ontología con jerarquía original vista en OWL Viz Figura 28. Ontología con jerarquía de inferencia vista en OWL Viz Figura 29. Ontología vista en OntoViz LISTA DE TABLAS Tabla 1. Comparación Web Actual y Web Semántica... 6 Tabla 2. Caso de uso Insertar Usuario Tabla 3. Caso de uso Consultar Administrador Tabla 4. Caso de uso Actualizar Administrador Tabla 5. Caso de uso Eliminar Administrador Tabla 6. Caso de uso Modificar Perfil

4 Tabla 7. Caso de uso Cambiar Contraseña Tabla 8. Caso de uso Capturar Notas Tabla 9. Caso de uso Consultar Notas Tabla 10. Caso de uso Agregar Inscripción

5 1 MARCO CONCEPTUAL 1.1 WEB SEMANTICA La aparición de Internet se sitúa en 1989, cuando Tim Berners-Lee presentó su proyecto de World Wide Web en el CERN (Suiza), con las características esenciales que perduran en estos días. Berners-Lee completó en 1990 el primer servidor Web y el primer cliente, y un año más tarde publicó el primer borrador de las especificaciones de HTML y HTTP. [1] El lanzamiento en 1993 de Mosaic, el primer navegador de dominio público, compatible con Unix, Windows, y Macintosh, por el National Center for Supercomputing Applications (NCSA), marca el momento en que la Web se da a conocer al mundo, extendiéndose primero en universidades y laboratorios, y en cuestión de meses al público en general, iniciando el que sería su vertiginoso crecimiento. [1] En la actualidad se estima que unos 10 9 usuarios utilizan la Web, y que ésta contiene del orden de 4 * 10 9 documentos. Hoy casi todo está representado de una u otra forma en la Web, y con la ayuda de un buscador, se puede encontrar información sobre casi cualquier tema necesitado. La eficacia de los buscadores actuales tiene también sus límites. Por ejemplo, si se quiere conocer la historia de Netscape, los resultados de una consulta como Netscape history, arroja cientos de resultados de herramientas que trabajan bajo este navegador pero no arroja información contundente sobre el origen y evolución de Netscape. Si se busca un artículo sobre García Márquez, se puede encontrar muchos artículos de García Márquez, pero ninguno que trate sobre el autor. Estos ejemplos son el síntoma de una causa común que es la falta de capacidad de las representaciones en que se basa la Web actual para expresar significados. Los contenidos y servicios en la Web se presentan en formatos como HTML e interfaces como formularios comprensibles por personas, pero no por máquinas. La Web semántica propone superar las limitaciones de la Web actual mediante la introducción de descripciones explícitas del significado, la estructura interna y la estructura global de los contenidos y servicios disponibles en la Web. Frente a la semántica implícita, el crecimiento caótico de recursos, y la ausencia de una organización clara de la Web actual, la Web semántica intenta clasificar, dotar de estructura y anotar los recursos con semántica explícita procesable por máquinas. La Web semántica ayuda a las maquinas a entender las fuentes que se encuentran en la Web en donde la información puede estar compartida y procesada por herramientas automatizadas, como maquinas de búsqueda y usuarios humanos. [5] Compartir información entre diferentes agentes requiere marcas semánticas como anotación en la misma pagina Web con la información que esta contiene para ser comprendida por los agentes de búsqueda sobre la Web. Dichas marcas son dadas con alguna estandarización, lenguaje expresivo y hace uso de términos con certeza. Para estar seguros de que los diferentes agentes tienen un entendimiento común sobre los términos, se hace necesario el uso de ontologías. La ontología es un conjunto de definiciones de conceptos y su significado se presenta por la interpretación de los agentes, la cual debe ser común para todos los agentes sobre la misma ontología. Actualmente la Web se asemeja a un grafo formado por nodos del mismo tipo, y arcos igualmente indiferenciados. Por ejemplo, no se hace distinción entre la página personal de un profesor y el portal de una tienda on-line. Por el contrario en la Web semántica cada nodo (recurso) tiene un tipo (profesor, 5

6 tienda, pintor, libro), y los arcos representan relaciones explícitamente diferenciadas (pintor obra, profesor departamento, libro editorial). Figura 1. Web Actual, Web semántica La Web semántica mantiene los principios de descentralización, compartición, compatibilidad, máxima facilidad de acceso y contribución. En este contexto un problema clave es alcanzar un entendimiento entre las partes que han de intervenir en la construcción y explotación de la Web como son: usuarios, desarrolladores y programas de diverso perfil. La Web semántica rescata la noción de ontología del campo de la Inteligencia Artificial como medio para cumplir este objetivo. En la siguiente tabla se presentan las principales diferencias entre la Web actual y la semántica: Tabla 1. Comparación Web Actual y Web Semántica CARACTERISTICA WEB ACTUAL WEB SEMANTICA Lenguaje principal HTML XML Forma y estructura Documentos no Documentos estructurados estructurados Semántica Semántica implícita Etiquetado explícito (metadatos) Estructura en capas de forma y contenido (XML, PDF y otros) Relación entre HTML = fusión de forma y contenido y forma contenido Editabilidad Documentos estáticos Documentos dinámicos Audiencias Para consumo humano Para consumo de humanos y computadores Control producción de Centralizado Descentralizado La Web semántica debe estar formada por una red de nodos tipificados e interconectados mediante clases y relaciones definidas por una ontología compartida por sus distintos autores. La adopción de ontologías comunes es clave para que todos los que participen de la Web semántica, contribuyendo o consumiendo recursos, puedan trabajar de forma autónoma con la garantía de que las piezas se ubiquen correctamente. Por otra parte los servicios Web semánticos son una línea importante de la Web semántica, que propone describir no sólo información sino definir ontologías de funcionalidad y procedimientos para describir 6

7 servicios Web: sus entradas y salidas, las condiciones necesarias para que se puedan ejecutar, los efectos que producen, o los pasos a seguir cuando se trata de un servicio compuesto. Estas descripciones procesables por máquinas permitirían automatizar el descubrimiento, la composición, y la ejecución de servicios, así como la comunicación entre unos y otros. La tecnología que se ha creado para hacer posible la Web semántica incluye lenguajes para la representación de ontologías, parsers, lenguajes de consulta, entornos de desarrollo, módulos de gestión de ontologías, módulos de visualización, conversión de ontologías y librerías. El primer lenguaje para la construcción de la Web semántica fue SHOE. Desde entonces se han definido otros lenguajes y estándares con finalidad similar, como XML, RDF, DAML+OIL, y OWL, entre otros. XML representa una primera aproximación a la Web semántica, y aunque no está expresamente pensado para definir ontologías, es el estándar más extendido hoy día en las aplicaciones de esta línea de Web semántica. XML permite estructurar datos y documentos en forma de árboles de etiquetas con atributos. Con XML Schema (XMLS) se pueden acordar de antemano las estructuras que se van a utilizar, así como manejar tipos de datos primitivos y derivados. Con el estándar XSLT se pueden definir plantillas asociadas a las estructuras XML, que describen cómo generar código HTML para visualizar los contenidos en un navegador. [1]. En 1999 se publicó la primera versión de RDF (Resource Description Framework), un lenguaje para la definición de ontologías y metadatos en la Web. RDF es hoy el estándar más popular y extendido en la comunidad de la Web semántica. El elemento de construcción básica consiste en dos nodos (sujeto y objeto) unidos por un arco (predicado), donde los nodos representan recursos, y los arcos propiedades. Con RDF Schema (RDFS) se pueden definir jerarquías de clases de recursos, especificando las propiedades y relaciones que se admiten entre ellas. En RDF las clases, relaciones, y las propias sentencias son también recursos, y por lo tanto se pueden examinar y recorrer como parte del grafo, o incluso acertar sentencias sobre ellas. Se han definido diferentes formas sintácticas para la formulación escrita de RDF, pero quizás la más extendida es la basada en XML. En el siguiente esquema se muestran las diferentes capas que conforman la Web semántica: 1.2 SERVICIOS WEB SEMANTICOS Figura 2. Estructura de Web semántica Los servicios Web semánticas es un nuevo paradigma en la investigación, que esta definido como argumento de los servicios Web generales con descripciones de la Web semántica, para facilitar mas alta automatización en el descubrimiento de servicios, composición, invocación, y monitoreo en ambientes irregulares [7]. 7

8 La relación entre la Web semántica y la arquitectura de los servicios Web actuales, dependen del punto de vista del diseño. El desarrollo de servicios Web es crítico y las técnicas de Web semántica pueden reforzar la actual arquitectura de servicios. Igualmente la visión de la Web semántica, llega a ser más interesante con los servicios Web ofreciendo una infraestructura la cual construya la siguiente generación de desarrollo de sistemas multiagente. Los servicios Web semánticos proponen extender estas tecnologías, en vías de consolidación, con ontologías y semántica que permitan la selección, integración e invocación dinámica de servicios, dotándoles así mismo de la capacidad de reconfigurarse dinámicamente para adaptarse a los cambios sin intervención humana. La iniciativa más tangible en este sentido, DAML-S (DAML for Services) y su sucesor OWL-S, ha propuesto una ontología para la descripción de la semántica de servicios, pero aún no han dado lugar a una implementación de las plataformas y motores necesarios para la ejecución de los servicios. Los servicios Web semánticos son una línea importante de la Web semántica, que propone describir no sólo la información de acceso a un servicio, sino definir vocabularios de funcionalidad y procedimientos para describir servicios Web. Tal descripción abarca aspectos como entradas, salidas, procesos, condiciones necesarias para que se puedan ejecutar, los efectos que producen y la información para localizarlos. A los servicios Web semánticas se agrega semántica explicita a la descripción de los mismos, por medio de la adición de metadatos, utilizando ontologías. Aunque la especificación actual de servicios Web contiene metadatos en su descripción, éstos no son considerados como semánticos puesto que no están relacionados con ontologías. Componer servicios significa establecer mecanismos que permitan a dos o más de ellos cooperar entre sí para resolver requisitos que van más allá del alcance de sus capacidades individuales. Actualmente es posible crear en forma programática procesos compuestos por interacciones con múltiples servicios Web, o usar algunas soluciones propietarias. [4] Los dos términos comúnmente usados para referirse a la colaboración entre varios servicios Web son orquestación y coreografía. Ambos están relacionados directamente con la composición de servicios pero se enfocan en aspectos complementarios de la interacción entre servicios Web Orquestación Un proceso Web es de orquestación de servicios cuando es controlado totalmente por una única entidad. Éste define completamente las interacciones con los servicios componentes, y la lógica requerida para conducir correctamente esas interacciones. Este tipo de proceso puede entenderse como privado y ejecutable. Privado porque la definición de la lógica del proceso es hecha enteramente por un participante en la interacción y ejecutable porque tiene un comportamiento de conversión de entradas en salidas y tiene efectos en el mundo real [4]. La siguiente figura se muestra dos procesos de orquestación de servicios. Se supone un escenario donde participan una Entidad Compradora y una Entidad Proveedora. Cada una de ellas cuenta con un sistema ERP (Enterprise Resource Planning) para la gestión de recursos y utiliza servicios Web para interactuar con su contraparte. En la Entidad Compradora el sistema ERP nota que el inventario de algún producto ha bajado y notifica al proceso de orquestación de servicios. Éste genera una orden de compra (OC), la envía a la Entidad Proveedora y queda a la espera de una confirmación de recepción de la orden (COC). Una vez recibida la 8

9 confirmación, el proceso queda a la espera de la respuesta a la orden de compra, la cual es la Factura de Compra (FC), para ser retornada finalmente al sistema ERP. Figura 3. Orquestación de Servicios [4] En el otro lado, el proceso de orquestación de la Entidad Proveedora se comunica con su propio sistema ERP para efectuar la compra. En este lado, el proceso inicia recibiendo una orden de compra, respondiendo con una confirmación de recepción al tiempo que envía la orden al sistema interno y quedando a la espera de la respuesta a la orden para ser reenviada a la Entidad Compradora. Cada organización participante en la interacción ajusta un proceso que usa servicios Web para interactuar con su contraparte. Cada entidad implementa y controla su propio proceso al tiempo que ignora totalmente cómo está implementado el proceso en el otro extremo Coreografía Un proceso Web es de coreografía de servicios cuando define las colaboraciones entre cualquier tipo de aplicaciones componentes, independientemente del lenguaje de programación o de la plataforma de soporte de cada una de ellas. Un proceso de coreografía no es controlado por uno solo de los participantes de la interacción. La coreografía puede entenderse como un proceso público y no ejecutable. Público porque define el comportamiento común y globalmente visible entre los diferentes participantes en una interacción, por otro lado es no ejecutable porque no está pensado para ser llevado a cabo, sino para actuar como un protocolo de negocio que dicta reglas de interacción que deben ser cumplidas por las entidades participantes. La siguiente figura ilustra la interacción entre dos entidades que soportan parte de su lógica de negocio con un proceso Web, resaltando la parte privada de la interacción para cada una de ellas. Figura 4. Coreografía de Servicios [4] La interacción entre estas dos entidades sigue un modelo. Primero se envía la orden de compra en un sentido, luego se envía una confirmación a la orden y finalmente se envía una factura de compra, estas últimas en el otro sentido. Con base en este modelo y la representación de datos requerida para cada mensaje, cualquier otra entidad compradora podría comunicarse con la entidad proveedora. El orden en el flujo de la información se constituye en un contrato que dicta premisas a las entidades que deseen 9

10 participar en una interacción de negocio. En la coreografía no es relevante la forma en la cual cada entidad implementa su participación, simplemente exige que se rija por ella. 1.3 ONTOLOGIAS Una ontología es una jerarquía de conceptos con atributos y relaciones, que define una terminología consensuada para definir redes semánticas de unidades de información interrelacionadas. Una ontología proporciona un vocabulario de clases y relaciones para describir un dominio, poniendo el acento en la compartición del conocimiento y el consenso en la representación de éste. Una ontología debe ser capaz de proveer un buen entendimiento del dominio que esta representa. Esto incluye relaciones de términos y conceptos, sus definiciones o significados, sus relaciones con cada uno de ellos y las características del dominio. Esto ayuda en la solución de las diferencias entre los modelos y el dominio usado por las fuentes disponibles. Esto se hace mapeando los datos disponibles de todos los recursos para todos los dominios desde el modelo local usado por la fuente para el modelo especificado por medio de la ontología. [3]. Las ontologías proveen una comprensión compartida y concensuada del conocimiento de un dominio que puede ser comunicada entre personas y sistemas heterogéneos. Fueron desarrolladas en el área de Inteligencia Artificial (IA) para facilitar el intercambio y reuso del conocimiento. [6] En referencia a las ontologías, se describe el modelo ontológico OIL, concebido para la Web. Algunos problemas surgen cuando se trata con grandes cantidades de información semiestructurada. Los actuales buscadores basados en palabras clave suelen devolver información irrelevante que usa una cierta palabra con un significado diferente del que se pretende en la búsqueda, y pierden información cuando no reconocen palabras diferentes pero con el mismo significado que la buscada. Actualmente se requiere lectura humana para extraer información relevante de un origen, desde que agentes automáticos no tienen el sentido común requerido para reconocer dicha información en representación textual. Mantener orígenes textuales débilmente estructurados representa una tarea difícil, y consumidora de tiempo cuando tales orígenes aumentan considerablemente de tamaño. Mantener esas colecciones consistentes y al día requiere de representación interpretable por computador, de semántica que ayude a detectar anomalías automáticamente. La utilidad de sitios Web adaptativos que permitan su reconfiguración dinámica de acuerdo al perfil del usuario u otros aspectos relevantes, requiere una representación computable de la semántica involucrada. En general, se dispone de dos estrategias complementarias para resolver estos problemas. Se pueden enriquecer los orígenes de información de manera declarativa, con comentarios que provean de su semántica de manera interpretable para un computador, y se pueden escribir programas tales como filtros, wrappers y programas de extracción que proceduralmente extraigan la semántica de los recursos Web. El usuario puede crear una clasificación del mundo real y representarlo por medio de un sistema de ontologías. Esta clasificación es basada de la percepción humana del mundo. La representación de una ontología compromete a los términos relacionados, que se ubican en la jerarquía del dominio, reglas del dominio y dependencias funcionales. La ontología de un subdominio se dice que hereda las características del dominio padre. Una ontología hija hereda todos los atributos, reglas de dominio y dependencias funcionales de la ontología padre. La siguiente figura es un ejemplo de ontología en donde se representa una clasificación en el dominio de desastres. 10

11 Para desarrollar aplicaciones basadas en RDF, OWL o lenguajes similares se precisan librerías para leer y procesar las ontologías definidas en estos lenguajes. Existe una herramienta que actúa como parser de RDF y OWL que es Jena, desarrollado por Hewlett Packard, que permite leer, recorrer y modificar grafos tanto RDF como OWL desde un programa Java. Jena permite además guardar las ontologías tanto en RDF textual como en formato de base de datos, lo que es importante para grafos muy grandes. Otra librería muy conocida de similares características para RDF y OWL es Sesame, desarrollado en el proyecto europeo Ontoknowledge. Jena incluye además un motor de consultas para RDQL, y Sesame ofrece lo propio para RQL y SeRQL. Las últimas versiones de Jena y Sesame han incorporado también motores de razonamiento para las expresiones lógicas de OWL. Figura 5. Ejemplo de ontología [3] Escribir en lenguajes como RDF y OWL resulta sumamente difícil y propenso a errores. Afortunadamente se pueden utilizar entornos gráficos para visualizar y construir ontologías de forma mucho más razonable, como Kaon, WebODE o Protégé. De todas ellas Protégé, desarrollada por el Stanford Medical Informatics de la Universidad de Stanford, es la herramienta de construcción de ontologías que más usada actualmente. Con ella se puede fácilmente crear clases y jerarquías, declarar propiedades para las clases, crear instancias e introducir valores, todo ello en un entorno grafico fácil de usar. Protégé tiene su propio lenguaje interno para definir ontologías, pero permite también trabajar con RDF y OWL de modo transparente. Protégé es un entorno abierto y fácil de extender en forma de plug-ins. 1.4 ONTOLOGY INFERENCE LAYER OIL Ontology Inference Layer (OIL) es uno de los lenguajes que permite expresar y representar ontologías. OIL provee un modelado de primitivas que son comúnmente utilizadas en alternativas basadas en frames para la ingeniería de ontologías (conceptos, taxonomías de conceptos, relaciones y otros), la semántica formal y el soporte a razonamiento. OIL unifica tres criterios importantes provistos por diferentes comunidades: La semántica formal y el soporte eficiente para razonamiento, como las provistas en descripciones lógicas. El enriquecimiento epistemológico de las primitivas, como el provisto por los frames Una propuesta estándar para notaciones de intercambio sintáctico como la provista por la comunidad del Internet. 11

12 OIL es un lenguaje que permite expresar ontologías, el cual consiste de una lista de definiciones de clases class-def, definiciones de expresiones class-expression que pueden estar conformados por un nombre de clase, una restricción o una combinación lógica de clases. Una restricción slot-constraint especificará una lista de una o más restricciones aplicadas al slot, y por último se tiene una definición slot-def que es asociada a un nombre y a una descripción del slot. [10] 1.5 ONTOLOGY WEB LANGUAGE (OWL) OWL es otro de los lenguajes recomendados por la organización W3C que incorpora lecciones aprendidas en el diseño y aplicación del lenguaje DAML+OIL. AL igual que los anteriores lenguajes es usado cuando la información contenida en los documentos necesita ser procesada por las aplicaciones. Este lenguaje provee un mayor conjunto de primitivas para representar el significado de los elementos y sus relaciones con otros elementos en una ontología. Ontology Web Language es un lenguaje que permite definir las ontologías. OWL está especificado en 6 documentos del W3C: OWL Overview OWL Semantics and Abstract Syntax OWL Use Cases and Requirements OWL Test Cases OWL Guide OWL Reference OWL se puede formular en RDF, por lo que se suele considerar una extensión de éste. OWL incluye toda la capacidad expresiva de RDF y la extiende con la posibilidad de utilizar expresiones lógicas. Permite la creación de clases y permite atribuir ciertas propiedades a las relaciones, como cardinalidad, simetría, transitividad, o relaciones inversas. OWL tienen los siguientes niveles: OWL Full: Unión de sintaxis OWL y RDF (sin restricciones). No se garantiza la eficiencia ni siquiera la decidibilidad. OWL DL (Description Logics): Limita la expresividad intentando conseguir decidibilidad, máxima expresividad manteniendo completitud y computabilidad. Restricciones para asegurar la existencia de un procedimiento de razonamiento decidible. No puede haber restricciones de cardinalidad (locales ni globales) en propiedades transitivas, ni sus inversas, ni sus superpropiedades. No pueden faltar definiciones. Los axiomas de (des)igualdad sólo se pueden aplicar a instancias con nombre OWL Lite: Subconjunto de OWL DL más fácil de implementar (y se espera que más eficiente), tiene restricciones simples (cardinalidad sólo 0 ó 1), facilita compatibilidad con otros modelos/paradigmas, facilita desarrollo de herramientas de autor. Razonamiento eficiente, facilita desarrollo de herramientas, compatibilidad con otros modelos. Los niveles de OWL frente a RDF explican que OWL Lite esta contenido en OWL DL y este esta contenido en OWL Full, OWL se expresa con primitivas RDF, de manera que todo documento valido OWL es un documento válido RDF. RDF esta contenido en OWL Full (este último es una extensión de RDF) de manera que un documento valido RDF es un documento valido OWL Full. RDF no esta contenido ni en OWL DL ni OWL Lite, estos dos son extensiones de una versión restringida de RDF, de modo que no todo documento válido RDF es un documento válido en OWL DL u OWL Lite. 12

13 Las herramientas para trabajar OWL son: OILED, Protege, CWM, Euler, SWISH (Semantic Web Inference System in Haskell), JENA, MetaLog, RACER. 1.6 RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK (RDF) XML provee información semántica como un subproducto de definir la estructura del documento, ya que define una estructura en árbol para un documento de manera que las hojas del mismo contienen la información. Se puede observar entonces que la estructura y la semántica de un documento XML están entrelazadas. El Resource Description Framework RDF provee un medio de agregar semántica a un documento sin referirse a su estructura. RDF es una aplicación XML recomendada como estándar por la W3C. El modelo de datos de RDF provee tres tipos de objetos: recursos, propiedades y sentencias. Un recurso es una entidad que puede ser referenciada por un Identificador Único de Recursos (URI). Una propiedad define una relación binaria entre recursos y/o valores atómicos de los tipos de datos primitivos provistos por XML. Una sentencia especifica un valor en una propiedad para un determinado recurso. Resource Description Framework (RDF) es uno de los lenguajes desarrollados por el World Wide Web Consortium (W3C), que permite la representación de metadatos de los recursos de Internet, el cual facilitará la interoperatibilidad entre aplicaciones que intercambian información en forma entendible entre las máquinas. Este lenguaje puede ser utilizado en diferentes aplicaciones, tales como: búsquedas, recuperación de recursos, catalogación, bibliotecas digitales y agentes inteligentes. RDF tiene un modelo de datos, el cual nos permite representar expresiones basadas en un modelo Todo lo expresable en RDF, es expresable en sintaxis lineal de XML. La razón de que RDF sea necesario es que RDF provee un modo estándar de representar metadatos en XML. Usando directamente XML para representar metadatos, podrían obtenerse varias representaciones diferentes. El modelo de datos RDF ofrece el recurso predefinido rdf: statement y las propiedades predefinidas rdf: subject, rdf: predicate, y rdf: object para verificar una sentencia como un recurso. 1.7 RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK SCHEMA (RDF-S) Resource Description Framework Schema provee mecanismos para definir un vocabulario para datos RDF. A través de RDF-S se podrán definir atributos, los cuales identificarán las características de los recursos, y las relaciones entre los recursos. Se podrán definir las clases de recursos que serán usados, restringir posibles combinaciones de clases, relaciones y detectar violaciones a las restricciones. RDF-S tiene un conjunto de términos los cuales nos permitirán construir las expresiones RDF-S válidas. Así, se tienen los términos Class, subclassof y Property que permitirán expresar expresiones acerca de los recursos (clases), representar sus propiedades y a la vez representar una jerarquía de recursos. Los objetos podrán ser instanciados a partir de las clases usando la propiedad type. Las restricciones de las propiedades podrán ser especificadas usando domain y range. 1.8 OWL-S La Web semántica deberá permitir el mayor acceso no sólo para contenido sino también para servicios en la Web. Usuarios y agentes programadores deberán ser capaces de descubrir, invocar, componer y monitorear los recursos Web que ofrecen los servicios particulares y que tienen propiedades particulares. OWL-S (anteriormente DAML-S), hace posibles estas funcionalidades. 13

14 La estructura total de la ontología tiene 3 partes principales: el perfil de servicio para publicidad y servicios de descubrimiento; el modelo del proceso, el cual da una detallada descripción de una operación de servicio y la conexión, la cual provee detalles sobre como interoperar con un servicio, vía mensajes. 1.9 PROTÉGÉ Protégé es una herramienta open source desarrollada en Stanford medical informatics. Como muchas otras herramientas de modelamiento, protege se encuentra separada entre una parte de modelo y una parte de vista. El modelo de protege es el mecanismo de representación interna de ontologías y bases de conocimiento. Los componentes de la vista de protege provee al usuario una interfase para visualizar y manipular el modelo [15]. El modelo de protege esta basado en un simple metamodelo el cual es comparable con sistemas orientados a objetos y sistemas basados en marcos. Estos básicamente pueden representar ontologías que consisten en clases, propiedades, características de propiedades e instancias. La ventaja de protege es que el metamodelo de protege mismo es una ontología protege. La estructura del metamodelo de protege habilita fácilmente la extensión y adaptación a otras representaciones. Usando las vistas de la interfase de usuario de protege, los diseñadores de ontologías básicamente crean clases, asignan propiedades a las clases. Usando el resulting ontologies, protege es capaz de generar automáticamente interfases de usuario que soporten la creación de instancias. Para cada clase de la ontología el sistema crea un formulario con componentes de edición para cada propiedad de la clase. Figura 6. Interfaz de protege 3.1 Protege actualmente puede ser usado para cargar, editar y salvar ontologías en varios formatos como CLIPS, RDF, XML, UML, OWL. Las ontologías tienen un papel importante en las aplicaciones de Web semántica. Las extensiones de protege pueden beneficiar desde los servicios generales proveídos de la plataforma núcleo, como un mecanismo de evento, capacidades de deshacer y mecanismos de plugin. Basado en el plugin OWL de protege se puede permitir que mucha gente edite la misma ontología en el mimo tiempo. Protege también provee una base de datos altamente escalable lo que permite que los usuarios creen ontologías con muchas clases ARQUITECTURA DEL PLUGIN OWL 14

15 El plugin OWL es una extensión compleja que puede ser usada para editar archivo OWL y bases de datos. El plugin incluye una colección de características para los componentes denominados witgets y provee acceso a servicios basado en clasificación, chequeo consistente y pruebas METAMODELO DEL PLUGIN OWL El plugin OWL extiende el modelo de protege y es un API con clases para representar la especificación OWL. Soporta RDF, RDF-S, OWL Lite, OWL DL, OWL Full. OWL es una extensión de RDF-S. RDF tiene un modelo simple el cual frecuentemente puede ser editado desde la herramienta. RDF Schema extiende con un metamodelo de clases y propiedades los cuales pueden ser mapeados dentro del metamodelo de protege. Además esta extensión ha sido exitosamente implementada para el plugin OWL, aunque no todos los aspectos del metamodelo puedan ser mapeados trivialmente. Otros aspectos de OWL es que requiere trabajo para mantener la compatibilidad con las aplicaciones tradicionales de protege. Existe una diferencia entre la semántica de protege y OWL cuando múltiples restricciones son definidas en el mismo tiempo. En particular las propiedades con múltiples clases pueden tomar valores de instancias para todas las clases, mientras que en las propiedades OWL con múltiples clases solamente pueden tomar valores de esas instancias para todas las clases al mismo tiempo UML Figura 7. Arquitectura de la extensión de OWL [15] Son las siglas del Unified Modeling Language o Lenguaje Unificado de Modelado. Es un lenguaje de modelado visual que se usa para Especificar, Visualizar, Construir y Documentar artefactos de un sistema de software. El lenguaje de modelado es la notación (principalmente gráfica) que usan los métodos para expresar un modelo de software, proceso que indica los pasos que se deben seguir para llegar a un diseño. UML, es un Lenguaje para: Visualizar, Especificar, Construir, Documentar Software. UML es un Lenguaje: Porque proporciona el vocabulario y las reglas para combinar las palabras de ese vocabulario para lograr la comunicación. UML es un lenguaje estándar para los planos de software. UML es un Lenguaje para visualizar porque proporciona símbolo gráficos con una semántica bien definida, la notación es la parte gráfica que se ve en los modelos y representa la sintaxis del lenguaje de modelado. UML es un lenguaje para especificar es decir construye modelos no ambiguos y completos para lograr un sistema con alta calidad. UML es un Lenguaje para construir porque establece correspondencias entre diferentes lenguajes de programación permitiendo realizar Ingeniería directa es 15

16 decir generar código a partir de un modelo UML en un lenguaje de programación ó ingeniería inversa es decir construir el modelo en UML partiendo del código implementado en un Lenguaje de Programación. UML es un Lenguaje para documentar porque permite cubrir la documentación de todo el sistema desde su concepción hasta su implementación y puesta en marcha del mismo pasando por los requisitos, Arquitectura, Diseño, Código fuente, Planificación del proyecto, pruebas, prototipos y Versiones ARQUITECTURA DEL SOFTWARE Muestra diferentes puntos de vista del modelo es un conjunto de vistas. Su objetivo es: Detallar o especificar la estructura del sistema, Especificar como interactúan los componentes del sistema, Especificar subsistemas, Documentar el proceso de diseño y desarrollo. Figura 8. Modelado de la Arquitectura de un sistema [16] Vista de Diseño: Las clases, diagramas de clases, colaboraciones, interfaces que atienden requisitos funcionales. Vista de Implementación: Comprenden diagramas de componentes y archivos que se utilizan. Vista de despliegue: Como se debe montar la aplicación:.exe,.dll. Comprende el diagrama de despliegue donde se indica como se debe instalarse y ejecutarse la aplicación. Vista de Procesos: Similar a la vista de diseño pero centrada en los procesos, clases activas comprenden varios hilos. Vista de casos de uso: Primero los requerimientos que son las necesidades de los usuarios, segundo: caso de uso y tercero: diagramas de casos de uso. Describe el comportamiento del sistema tal cual es percibido por usuarios finales CICLO DE VIDA DEL DESARROLLO DE SOFTWARE Dirigido a casos de usos: Significa que los casos de uso se utilizan como un artefacto básico para establecer el comportamiento deseado del sistema, para verificar y validar la arquitectura del sistema, para las pruebas y para la comunicación de las personas involucradas al proyecto. Centrado en la arquitectura: Significa que la arquitectura del sistema se utiliza como un artefacto básico para conceptuar, construir, gestionar y hacer evolucionar el sistema en desarrollo. Iterativo e incremental: El proceso iterativo es aquel que involucra la gestión de un flujo de ejecutables del sistema. Un proceso incremental es aquél que involucra la continua integración de la arquitectura del para producir esos ejecutables, donde cada nuevo ejecutable incorpora mejoras increméntales sobre los otros. El anterior proceso puede ser descompuesto en fases, una fase es definida como el intervalo de tiempo entre dos etapas importantes del proceso, ya cumplidos los objetivos se procede a pasar a la siguiente fase. Existen cuatro fases en el ciclo del desarrollo de software a saber: La Iniciación: Es la primera fase del proceso y es el fundamento de la idea inicial La elaboración es le segunda fase del proceso, cuando se define la visión del producto y la arquitectura. Aquí es se expresan con claridad los requisitos del sistema. 16

17 La Elaboración: Se define la arquitectura. En esta fase se expresan con claridad los requisitos, los cuales son priorizados con el fin de establecer una sólida base de la arquitectura. Se tiene en cuenta fundamentalmente los requisitos, los cuales pueden variar de generales a precisos. La Construcción: Es la tercera fase del proceso, cuando el software se lleva desde una base arquitectónica ejecutable hasta su disponibilidad para la comunidad de usuarios. En esta fase no solo los requisitos sino la evaluación son reexaminados. La transición: Es la cuarta fase del proceso, aquí el software es entregado a la comunidad de usuarios. No es una fase de finalización sino una fase de mejoramiento y evolución del software producido. Figura 9. Ciclo de vida del software. [16] 1.11 UML COMO LENGUAJE DE DEFINICIÓN DE ONTOLOGÍAS La aparición del Lenguaje de Modelado Unificado en el campo de la ingeniería del software ha supuesto muchos beneficios al haberse normalizado una misma flotación y un conjunto de diagramas para los procesos de modelado de programas informáticos. Por este motivo UML ha tenido una gran acogida teniendo una amplia comunidad de usuarios. Por otro lado, los lenguajes actuales son escasamente conocidos fuera del ámbito de la Inteligencia Artificial. De hecho se propone una integración entre el modelado de software y de conocimiento utilizando UML. De esta manera. UML se presenta como una posible alternativa a los lenguajes de definición de ontologías. Un posible defecto de UML es que en su momento no se definió inicialmente con un lenguaje formal puesto que las reglas que definían su metamodelo estaban escritas en inglés. Para solventar esta cuestión se presentan los resultados del grupo de trabajo Precise UML (puml UML preciso), que tratan de redefinir la semántica del metamodelo de UML utilizando OCL (Object Constraint Language. Lenguaje de Restricciones de Objetos), que es el lenguaje utilizado en UML para definir restricciones sobre los modelos definidos. Al usar OCL para definir las reglas del metamodelo de UML se consigue: Clarificar y hacer precisa la semántica de UML Razonar con las propiedades de los modelos UML Verificar la corrección de los diseños UML Construir herramientas que soporten la aplicación rigurosa de UML Las ideas propuestas por puml se han ido incorporado a la especificación del lenguaje provocando que gran parte de la semántica del metamodelo de UML se defina en la actualidad utilizando OCL Por tanto, y según esto. UML puede ser un buen lenguaje para modelar ontologías. Permite definir clases, atributos, jerarquías de herencia, ejemplares y el lenguaje OCL se puede utilizar también para definir reglas de inferencia. Además. UML tiene otro conjunto de características que lo hacen una buena elección: UML es el resultado de muchos años de experiencia en el análisis y diseño de software por varias compañías. UML está ampliamente adoptado por la industria y enseñado en muchas universidades y cursos de formación 17

18 UML está soportado por herramientas CASE (Computer Aided Software Engieeriizg. Ingeniería del Software Asistida por Ordenador) ya maduras. Por tanto. se pueden aprovechar estas interfaces de usuario y tecnologías de comprobación de consistencia como herramientas de ontologías. UML es un estándar abierto mantenido por el Object Management Group (OMG). Hay un proceso sistemático de evolución de UML de acceso público. UML tiene un metamodelo documentado semánticamente. Restricciones explícitas guían el desarrollo de modelos UML bien definidos. UML tiene mecanismos de extensión. Se pueden definir subclases de elementos de UML (estereotipos) y se pueden añadir nuevas propiedades a los elementos UML (valores marcados). Se pueden aplicar restricciones definidas por los usuarios a los elementos de UML UML se ha utilizado de manera efectiva para definir DTDs Document type Definitions, Definiciones de Tipos de Documento) y esquemas XML. Los lenguajes de ontologías basados en XML son una extensión de estos Dms y esquemas Se ha definido una sintaxis XML neutra para UML conocida como XMI (XML Metadata Inrerchange. Intercambio de Metadatos en XML). Esto permite una integración más fácil entre distintas herramientas. Existen actualmente múltiples esfuerzos encaminados al uso de UML para la definición de ontologías, y en concreto su integración con DAML+OIL. De esta forma, el proyecto UBOT (UML Based Ontology Toolset Herramientas de Ontologías Basadas en UML), dentro de la iniciativa DAML ha propuesto una extensión de UML para poder representar ontologías escritas en DAML-OIL, teniendo en cuenta las diferentes cuestiones que se pueden plantear. [17] INTEGRACIÓN DE ONTOLOGÍAS La existencia de múltiples ontologías definidas en distintos lenguajes ha supuesto el mismo problema de interoperabilidad que el que existe en la gestión de red integrada. Para solventarlo ha habido múltiples propuestas por parte de los distintos grupos de investigación que trabajan en este ámbito. Esta acción introduce el problema de la integración de ontologías y los distintos enfoques que se han planteado para su solución. Se puede expresar el término integración como la fusión de distintas ontologías sobre un mismo dominio en una que unifique todas ellas. Los siguientes términos se manejan para la integración de ontologías: Combinación. Usar dos o más ontologías diferentes para una tarea en la que su relación mutua es relevante Fusión, integración. Crear una nueva ontología a partir de dos o más que ya existen con partes solapadas. Alineamiento. Poner dos ontologías de mutuo acuerdo, haciéndolas consistentes y coherentes. Correspondencia. Relacionar conceptos o relaciones similares (de acuerdo a cierta métrica) que sean de distintas fuentes. Una correspondencia puede suponer una integración virtual Articulación. Los puntos de enlace entre dos ontologías alineadas Traducción. Cambiar el formalismo de representación de una ontología manteniendo su semántica. Transformación. Cambiar ligeramente la semántica de una ontología para que valga para propósitos distintos al original Versión. El resultado de un cambio que puede existir junto al original Versionado. Un método para mantener la relación entre ontologías recién creadas. las existentes y los datos que las conforman consistentemente. 18

19 Los problemas que aparecen debido a la heterogeneidad de los datos también son bien conocidos en el mundo de las Bases de Datos. Por ello, muchas aproximaciones para integrar ontologías se basan a su vez en estos trabajos. Un estudio bastante completo de las soluciones propuestas en este campo no sólo habla de ontologías, sino sobre todo de diagramas entidad-relación que modelan bases de datos. La siguiente figura muestra una taxonomía de las distintas posibilidades existentes para emparejar o combinar distintos modelos de información y luego clasifica a partir de las aproximaciones en las que se basan varias implementaciones que dan soporte automático para emparejar esquemas. Figura 10. Aproximaciones de emparejamiento de esquemas [17] Según este análisis, para emparejamientos individuales los criterios ortogonales de clasificación pueden ser: Ejemplares frente a esquemas. Si se consideran los datos (ejemplares) o los esquemas que definen la información. En el caso de la gestión no se poseen los datos a priori, sino únicamente las especificaciones de los mismos, por lo que los emparejamientos no se podrían hacer con ejemplares. Elementos frente a estructuras. Si se consideran los elementos individuales, como atributos, o la combinación de elementos que forman estructuras complejas. como clases. En el caso de la gestión. ambas cuestiones son aplicables. Lenguaje frente a restricción. Si se usa una aproximación basada en los nombres y descripciones de los elementos, o bien según sus atributos claves y relaciones. En gestión normalmente se utilizará la primera aproximación pues cada modelo posee sus propias relaciones y atributos clave. Cardinalidad. Cada elemento de un esquema se puede corresponder con uno o más elementos del esquema a combinar, pudiendo existir relaciones 1:1, 1:n, n:1 y n:m. En gestión de red será común que existan distintas cardinalidades. Información auxiliar. Además de los esquemas a combinar, normalmente se utiliza información auxiliar como diccionarios, esquemas globales, decisiones de correspondencia previa e interacciones con el usuario En gestión de red también podrá existir información auxiliar. 19

20 1.12 PROGRAMAS DE EDUCACIÓN VIRTUAL EN COLOMBIA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA La universidad Nacional de Colombia ha venido adelantando el programa de Universidad Virtual, el cual es liderado por la Vicerrectoría General, ellos son los encargados de las políticas administrativas y académicas las cuales están dentro de la normatividad y regulación de la Universidad Nacional, cuenta con un grupo de personas calificado y con experiencia. Tiene un laboratorio de desarrollo en el cual se realizan las tareas de implementación de los cursos en línea y la actualización y mantenimiento del portal. Este programa de Universidad Virtual ofrece cursos interactivos en línea en diferentes áreas del conocimiento. La poner en marcha un curso Online la propuesta que hace la Universidad es la siguiente: Análisis: definir exactamente lo que se espera con el curso en términos del servicio que se pretende ofrecer a los usuarios potenciales, el alcance, los objetivos, y los requerimientos que justifiquen la utilización de diferentes herramientas tecnológicas modernas relacionadas con Internet, multimedia, uso de software de apoyo, entre otras. Diseño: Definir exactamente cómo se quieren distribuir los materiales del curso, para establecer las herramientas que se van a usar en cada etapa de la implementación. Implementación: Construir el curso de acuerdo a lo planeado en las fases de análisis y diseño. Pruebas: Realizar pruebas del curso construido en las fases anteriores con grupos de estudiantes. Mantenimiento: Realizar los correctivos, mejoras y actualizaciones del curso, necesarias para ofrecer de manera estable un producto de buena calidad. El programa de Universidad Virtual cuenta con los siguientes recursos tecnológicos para efectuar sus cursos: El servidor principal sobre el cual está montado el Programa corresponde a un Nodo Ancho RS6000 SP/2 Ref de IBM. Los servicios en línea de los cursos son administrados en un servidor DELL Power Edge 6400 de 1GB de memoria RAM, dos procesadores RISC, redundancia en unidad de fuente y tarjetas, dotado de 5 Discos Duros, de 18 GB cada uno Las bases de datos: Para administrar estos servicios se usa WebCT. La red de la universidad es El backbone (espina dorsal). El software que se utiliza para el diseño de los portales de los cursos el programa cuenta con las herramientas de Macromedia, el Scientific WorkPlace v. 3.5 y el plug-in Techexplorer de IBM v.3.0. El Programa Universidad Virtual cuenta con cuatro (4) salas de informática dotadas cada una con 20 computadores actualizados y conectados a la red de internet. En la actualidad el programa esta dictando cursos en línea para las áreas de Ingeniería, Ciencias, Artes, Derecho, Odontología, Agronomía, Enfermería, Ciencias Humanas y Ciencias Económicas. Y cuenta con un programa de Postgrado en Matemáticas Avanzadas. En la actualidad no tienen programas académicos pero tienen pensado iniciarlos en el primer semestre del Los cursos son completamente gratuitos UNIVERSIDAD DEL VALLE Esta universidad esta comenzando a realizar las primeras labores de educación virtual con el proyecto denominado Sistema de Educación a Distancia Universidad del Valle (SIEDUV) El SIEDUV, ha venido siendo desarrollado por la Dirección de Educación Desescolarizada, utiliza, entre otras cosas, las tecnologías de redes de transmisión de datos y sistemas de información basadas en redes 20