Representación del Conocimiento en la Web (Máster Universitario en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial (R.D.1393/07))

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Proyectos docentes de la asignatura. Curso 2012/2013:

• Proyecto docente del grupo 1

Profesores

• BORREGO DIAZ, JOAQUIN
• CHAVEZ GONZALEZ, ANTONIA MARIA

Programa de la asignatura

Objetivos docentes específicos

Los resultados de aprendizaje de esta materia son:
• Conocer los fundamentos de Representación del Conocimiento en la Web Semántica
• Conocer y saber utilizar mecanismos débiles de representación y razonamiento como son las etiquetas (y folksnomías)
• Conocer y aplicar lógicas descriptivas para la representación y razonamiento con conocimiento

Competencias transversales genéricas

• Capacidad de análisis y síntesis (Se entrena de forma intensa)
• Capacidad de organizar y planificar (Se entrena de forma intensa)
• Conocimientos generales básicos (Se entrena de forma intensa)
• Solidez en los conocimientos básicos de la profesión (Se entrena de forma intensa)
• Comunicación oral en la lengua nativa (Se entrena de forma intensa)
• Comunicación escrita en la lengua nativa (Se entrena de forma intensa)
• Conocimiento de una segunda lengua (Se entrena de forma intensa)
• Habilidades elementales en informática (Se entrena de forma intensa)
• Habilidades para recuperar y analizar información desde diferentes fuentes (Se entrena de forma intensa)
• Resolución de problemas (Se entrena de forma intensa)
• Toma de decisiones (Se entrena de forma intensa)
• Capacidad de crítica y autocrítica (Se entrena de forma intensa)
• Trabajo en equipo (Se entrena de forma intensa)
• Habilidades para trabajar en grupo (Se entrena de forma intensa)
• Capacidad para aplicar la teoría a la práctica (Se entrena de forma intensa)
• Habilidades de investigación (Se entrena de forma intensa)
• Capacidad de aprender (Se entrena de forma intensa)
• Capacidad de adaptación a nuevas situaciones (Se entrena de forma intensa)
• Capacidad de generar nuevas ideas (Se entrena de forma intensa)
• Habilidad para trabajar de forma autónoma (Se entrena de forma intensa)
• Planificar y dirigir (Se entrena de forma intensa)
• Iniciativa y espíritu emprendedor (Se entrena de forma intensa)
• Inquietud por la calidad (Se entrena de forma intensa)

Competencias específicas

CG1. Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.

CG2. Capacidad de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

CG3. Capacidad de comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

CG4. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

CG5. Los estudiantes serán capaces de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.

CG6. Los estudiantes deben ser capaces de comunicarse con sus colegas, con la comunidad académica en su conjunto y con la sociedad en general acerca de sus áreas de conocimiento.

CG7. Los estudiantes serán capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento

CG8. Los estudiantes serán capaces de analizar textos del área en otras lenguas relevantes en el ámbito científico.

CG9. Los estudiantes serán capaces de evaluar la calidad de nuevos métodos de gestión y clasificación del conocimiento científico.

CG10: El alumno es capaz de plantear, organizar y redactar artículos de carácter científico para comunicar sus resultados de investigación.

CE1. Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.

CE3. Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.

CE4. Capacidad para la dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, con garantía de la seguridad para las personas y bienes, la calidad final de los productos y su homologación.

CE5. Capacidad para aplicar métodos de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.

CE7. Capacidad para el diseño conceptual de nuevos modelos y herramientas de procesamiento del conocimiento o de la información. Esta competencia engloba la capacidad de abstraer las propiedades estructurales de las observaciones a modelizar o reproducir. También engloba la capacidad más específica de manejar de herramientas inteligentes para la gestión del
conocimiento científico, tecnológico y educativo.

CE8. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales, utilizando las herramientas matemáticas y computacionales más adecuadas a los fines que se persigan. Esta capacidad engloba la capacidad de analizar la adecuación de las herramientas en contextos como la Inteligencia Colectiva, Computación Bioinspirada y la Web.

CE9. Capacidad para la evaluación adecuada de nuevas herramientas computacionales y de gestión del conocimiento.

CE10. Capacidad para el uso de plataformas tecnológicas dedicadas a la gestión de información y conocimiento.

CE11. Capacidad para aplicar los métodos de lógica matemática para la resolución de problemas de fundamentación y/o modelización.

CE12. Capacidad para gestionar de manera inteligente datos.

Contenidos de la asignatura

Los contenidos del curso son:
* Representación del Conocimiento y su adaptación a la Web.
* Representación y organización del conocimiento: Ontologías.
* Representación y organización colectiva del conocimiento: Folksonomías.
* Lógicas descriptivas.
* Introducción a la Web Semántica.
* Lenguajes para la representación de ontologías.
* Proyectos innovadores en la Web semántica y social

Actividades formativas de primer cuatrimestre

Clases teóricas

Horas presenciales: 30

Horas no presenciales: 120

Metodología de enseñanza aprendizaje:

Las actividades formativas y la metodología a emplear estarán de acuerdo siempre con el Reglamento de Actividades Docentes de la Universidad de Sevilla. Concretamente:
•Clases de teoría y problemas (20%).
•Actividades de evaluación (20%).
•Trabajo personal del alumno (60%).
La metodología empleada en las actividades lectivas será activa, buscando en todo momento la implicación por parte del alumnado en el proceso de aprendizaje.

Competencias que desarrolla

Todas

Sistemas y criterios de evaluación

Sistema general de evaluación

La evaluación de los resultados de aprendizaje se realizará usando los mecanismos descritos en el Reglamento de Actividades Docentes de la Universidad de Sevilla, concretamente:
• Pruebas de contenidos teóricos (30-70%).
• Pruebas de contenidos prácticos (30-70%).
La calificación se realizará de acuerdo con el Reglamento de Actividades Docentes de la Universidad de Sevilla. Los criterios específicos de calificación dependerán de las pruebas de evaluación concretas; de forma general estarán orientados a determinar el grado de consecución por parte del alumnado de los resultados de aprendizaje previstos.

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