Emergencia ontológica basada en análisis de contexto, como servicio para ambientes inteligentes
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 u...
- Autores:
-
Aguilar, Jose
Mendocca, Maribel
Jerez, Marxjhony
Sanchez, Manuel
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/60450
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60450
http://bdigital.unal.edu.co/58782/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Smart Environments
Context Awareness
Ontological Emergence
Cloud Learning
Knowledge as a Service
Ambientes Inteligentes
Análisis de Contexto
Emergencia Ontológica
Aprendizaje en la nube
Conocimiento como Servicio
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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. |
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