Ontología para la representación del conocimiento de los resultados de aprendizaje del área de tecnología de la Licenciatura en Informática
La Ontología para la representación del conocimiento de los resultados de aprendizaje del área de tecnología de la Licenciatura en Informática presenta una investigación que tiene como propósito diseñar una ontología para representar de manera estructurada los resultados de aprendizaje (RA) del área...
- Autores:
-
Causil García, Adriana
Humanez Tobar, Diana Marcela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Acreditación de alta calidad
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La Ontología para la representación del conocimiento de los resultados de aprendizaje del área de tecnología de la Licenciatura en Informática presenta una investigación que tiene como propósito diseñar una ontología para representar de manera estructurada los resultados de aprendizaje (RA) del área de tecnología de la Licenciatura en Informática de la Universidad de Córdoba. Esta herramienta busca facilitar la comprensión de los RA, alinearlos con los lineamientos establecidos en el Decreto 1330 de 2019 y contribuir al proceso de acreditación de alta calidad del programa. La investigación utiliza la metodología Design Science Research (DSR) para guiar el desarrollo de la ontología, comprendiendo etapas como identificación del problema, definición de objetivos, diseño, evaluación y validación. La ontología, denominada OntoRA-Tec, permite estructurar los RA en términos de clases, propiedades y relaciones, utilizando herramientas como Protégé, SPARQL y el razonador HermiT para garantizar su consistencia y funcionalidad. Los resultados obtenidos demuestran que la ontología es útil para estandarizar los RA, mejorar la planificación curricular y apoyar el aseguramiento de la calidad en educación superior. Este proyecto se destaca como una innovación que integra tecnología y educación, brindando una solución efectiva para los desafíos académicos y normativos en el ámbito de los RA. |
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Esta herramienta busca facilitar la comprensión de los RA, alinearlos con los lineamientos establecidos en el Decreto 1330 de 2019 y contribuir al proceso de acreditación de alta calidad del programa. La investigación utiliza la metodología Design Science Research (DSR) para guiar el desarrollo de la ontología, comprendiendo etapas como identificación del problema, definición de objetivos, diseño, evaluación y validación. La ontología, denominada OntoRA-Tec, permite estructurar los RA en términos de clases, propiedades y relaciones, utilizando herramientas como Protégé, SPARQL y el razonador HermiT para garantizar su consistencia y funcionalidad. Los resultados obtenidos demuestran que la ontología es útil para estandarizar los RA, mejorar la planificación curricular y apoyar el aseguramiento de la calidad en educación superior. Este proyecto se destaca como una innovación que integra tecnología y educación, brindando una solución efectiva para los desafíos académicos y normativos en el ámbito de los RA.The Ontology for the representation of knowledge of the learning outcomes of the technology area of the Bachelor's Degree in Computer Science presents a research that aims to design an ontology to represent in a structured way the learning outcomes (RA) of the technology area of the Bachelor's Degree in Computer Science of the University of Córdoba. This tool seeks to facilitate the understanding of the RA, align them with the guidelines established in Decree 1330 of 2019 and contribute to the high-quality accreditation process of the program. The research uses the Design Science Research (DSR) methodology to guide the development of the ontology, comprising stages such as problem identification, definition of objectives, design, evaluation and validation. The ontology, called OntoRA-Tec, allows structuring the RA in terms of classes, properties and relationships, using tools such as Protégé, SPARQL and the HermiT reasoner to ensure their consistency and functionality. The results obtained demonstrate that the ontology is useful for standardizing the RA, improving curricular planning and supporting quality assurance in higher education. This project stands out as an innovation that integrates technology and education, providing an effective solution to academic and regulatory challenges in the field of AR.1. Planteamiento del problema............................................................................................ 83.1 Enfoque de investigación......................................................................................... 263. Diseño metodológico......................................................................................... 261.1 Descripción del problema............................................................................................... 81.2 Formulación del problema......................................................................................... 101.3 Hipótesis (cuantitativa) y/o Supuesto (cualitativa)......................................................................................... 101.4 Objetivos de la investigación......................................................................................... 111.4.1 Objetivo General......................................................................................... 111.4.2 Objetivos Específicos......................................................................................... 111.5 Justificación......................................................................................... 111.6 Línea de investigación......................................................................................... 142. Marco referencial......................................................................................... 152.1 Antecedentes investigativos......................................................................................... 172.2 Marco contextual......................................................................................... 212.3 Marco conceptual......................................................................................... 222.3.1 Resultado de aprendizaje......................................................................................... 222.3.2 Educación superior......................................................................................... 232.3.3 Aprendizaje......................................................................................... 242.3.4 Decreto 1330 de 2019......................................................................................... 242.3.5 Ontología......................................................................................... 242.3.6 Taxonomía SOLO......................................................................................... 253.2 Diseño de la investigación......................................................................................... 263.3 Población y muestra o Unidades de análisis......................................................................................... 273.4 Variables o categorías de análisis......................................................................................... 283.5 Técnicas e instrumentos de recolección de datos......................................................................................... 293.6 Análisis de datos......................................................................................... 303.6.1 Análisis de Datos Cualitativo......................................................................................... 303.6.2 Análisis de Datos Cuantitativo......................................................................................... 314. Desarrollo de la investigación......................................................................................... 324.1 Identificación del problema y motivación (relevancia, razón o razones de escoger el problema/necesidad)........................ 324.1.1 Contexto de aplicación......................................................................................... 324.1.2 Actividades realizadas......................................................................................... 334.1.3 Participantes......................................................................................... 334.1.4 Recursos......................................................................................... 334.1.5 Procedimiento de recolección de datos......................................................................................... 334.2 Objetivos de la solución......................................................................................... 334.3 Diseño y desarrollo......................................................................................... 344.4 Demostración......................................................................................... 364.5 Evaluación......................................................................................... 364.6 Comunicación......................................................................................... 365. Resultados......................................................................................... 385.1 Fase 1: Identificación del problema y motivación......................................................................................... 385.2 Fase 2: Definición de los objetivos para una solución......................................................................................... 385.3 Fase 3: Diseño y desarrollo......................................................................................... 405.3.1 Definición......................................................................................... 405.3.2 Conceptualización......................................................................................... 405.3.3 Formalización......................................................................................... 425.3.4 Implementación......................................................................................... 435.3.4.1 ONTORA-TEC (Ontología de Resultados de Aprendizaje en Tecnología) para la Representación del Conocimiento de los Resultados........................................... 43 de Aprendizaje en el Área de Tecnología5.3.4.1.1 Estructura de la Ontología......................................................................................... 445.3.4.1.1.1 Clases principales......................................................................................... 445.3.4.1.1.2 Propiedades de Objeto......................................................................................... 455.3.4.1.1.3 Propiedades de Datos......................................................................................... 465.3.4.1.1.4 Individuos principales......................................................................................... 475.3.4.1.2 Análisis Cualitativo y Cuantitativo......................................................................................... 485.3.4.1.2.1 Cualitativo......................................................................................... 485.3.4.1.2.2 Cuantitativo......................................................................................... 495.3.5 Evaluación......................................................................................... 505.3.5.1 Pruebas de competencia con SPARQL......................................................................................... 505.3.5.2 Verificación con el Razonador HermiT 1.4.3.456......................................................................................... 525.3.5.3 Inferencias basadas en Reglas SWRL......................................................................................... 525.3.5.4 Validación por expertos......................................................................................... 565.3.5.4.1 Aspectos Fundamentales......................................................................................... 575.3.5.4.2 Aspectos Técnicos y Pedagógicos......................................................................................... 575.3.5.4.3 Fortalezas y Áreas de Mejora......................................................................................... 575.4 Demostración......................................................................................... 575.5 Evaluación......................................................................................... 585.6 Comunicación......................................................................................... 606. Conclusiones......................................................................................... 617. Referencias......................................................................................... 63Anexos......................................................................................... 68PregradoLicenciado(a) en InformáticaTrabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Educación y Ciencias HumanasMontería, Córdoba, ColombiaLicenciatura en Informática y Medios AudiovisualesCopyright Universidad de Córdoba, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ontología para la representación del conocimiento de los resultados de aprendizaje del área de tecnología de la Licenciatura en InformáticaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextArnau-Sabatés, L., & Sala Roca, J. (2020). La revisión de la literatura científica: pautas, procedimientos y criterios de calidad.Ballesteros Ballesteros, V. A. (2020). Una aproximación inicial a los resultados de aprendizaje en educación superior. Revista Científica, 39(3), 259-261.Barrera-Proaño, R. G., Diaz-Iturre, E. A., Cuero-Ortiz, R. P., & Montaño-Salazar, I. K. (2023). Impacto de la gestión de la malla curricular para la promoción del liderazgo pedagógico. Ibero-American Journal of Education & Society Research, 3(1), 113–117. https://doi.org/10.56183/iberoeds.v3i1.605Biggs, J. & Jang, C. (2011) Teaching for Quality Learning at University. (4°ta ed.) McGraw-Hill. https://cetl.ppu.edu/sites/default/files/publications/- John_Biggs_and_Catherine_Tang-_Teaching_for_Quali-BookFiorg-.pdfCaro, M. F., & Föster, A. (s.f.). Ontology-based knowledge representation of learning outcomes: University of Córdoba y University of Bremen.CRESST. (2012). 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en informática---.pdfapplication/pdf1791270https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/ed7e0f5e-c1a0-4092-bd01-4aa7ab3c0d3e/downloaddb7bf76499938bb396391b39def42455MD54TEXTAutorizaciónPublicación-ajuste.pdf.txtAutorizaciónPublicación-ajuste.pdf.txtExtracted texttext/plain5984https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/fecfbb00-12eb-4d0e-8ff1-ed75fe16d64c/download0bc694d4219c4ca33086001fc332a2e9MD55Ontología para la representación del conocimiento de los resultados de aprendizaje del área de tecnología de la Licenciatura en informática---.pdf.txtOntología para la representación del conocimiento de los resultados de aprendizaje del área de tecnología de la Licenciatura en informática---.pdf.txtExtracted texttext/plain97434https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/9bf8c3be-f092-4509-86db-f31924613c32/downloadb6ddc75d0ec76dce46aab6508987692bMD57THUMBNAILAutorizaciónPublicación-ajuste.pdf.jpgAutorizaciónPublicación-ajuste.pdf.jpgGenerated 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