Presentación de conferencia en III Día de la Informática Facultad de Ingeniería de UNIMINUTO. Sede Principal Bogotá

1. Cursos Masivos Abiertos en línea (MOOCs)
Palabras claves: MOOCs, interculturalidad, diseño instruccional, aprendizaje personalizado.
miguel.zapata@uah.es
http://www.um.es/ead/
III Día de
la Informática
Facultad de
Ingeniería de
UNIMINUTO
Sede Principal
Bogotá

2. ¿Qué son los MOOCs?
Breve historia
¿Cómo funcionan? Modelo pedagógico
Claves educativas, sociales y económicas. El modelo
de negocio.
Hacia el valle de la desilusión
La personalización y el futuro de la educación
Profesiones asociadas
Guión

3. Un Curso Online Masivo y Abierto
(MOOC) es
un curso en línea destinado a la participación interactiva y con
acceso abierto a gran escala a través de la web. Además de los
materiales de los cursos tradicionales, tales como videos,
lecturas, y conjuntos de problemas, los MOOCs ofrecen foros
interactivos de usuarios que ayudan a construir una comunidad
para los estudiantes, profesores y profesores asistentes.
(Wikipedia en inglés, 2012).

4. c-MOOC y x-MOOC
Siemens y Downes crearon el primer MOOC en 2008, llamado "Connectivism
y Connective Knowledge”.
El curso se basó en una pedagogía conectivista, cuyo objetivo era fomentar las
affordances de medios de comunicación sociales y participativos.
Se basaba en los beneficios de la interacción a escala aunque significativa en
una red de pares distribuida. Se alentó a que los participantes utilizaran una
variedad de tecnologías, para reflexionar sobre su aprendizaje e para
interactuar con los demás.
Los xMOOCs surgieron en 2011. Se basaron primordialmente en
conferencias, vídeos y texto. Adoptaron un enfoque pedagógico
tradicional, con énfasis en métodos expositivos.
Como resultado surgieron una serie de empresas, tales como: Udacity, EdX, y
Coursera.
Son ofrecidos por instituciones de prestigio, como Harvard y Stanford; el
énfasis está en la entrega de contenido a través de profesores de estas
instituciones.
https://www.udacity.com/
https://www.edx.org/
https://www.coursera.org/

5. ¿Qué son los MOOCs?

6. 2012
EL AÑO
DE LOS
MOOCS

7. La historia:
 2007:
David Wiley: curso abierto basado en wiki.
Alec Couros: Curso “Social media and Open
Education”
(http://halfanhour.blogspot.com.es/2012/04/rise-of-moocs.html)
 2008:
CCK08
 2011:
Nacimiento de Stanford AI, Coursera y Udacity

8. Progresión del E-Learning
Recursosmultimedia
80s
Internetylaweb
93
LearningManagementSystems
95
OpenEducationalResources
01
Learningobjects
98
Opencourseware
00
Aprendizajebasadoenmediossociales
04
Aprendizajeubicuo
05
E-booksysmartdevices
MassiveOpenOnlineCourses
07 08
LearningDesign
9994
Webbasedlearning
Sobre una idea original de
CC Grainne Conole

9. 1
MiriadaX

10. Video Lecciones.- Conferencias de vídeo. Es el método principal para comunicar
contenidos. Son semanales. Se componen de trozos de 1 a 15 minutos de duración. Donde
los profesores desarrollan los conceptos clave (…).
Cada semana un tema pero puede verlas a su propio ritmo, desde que se han publicado,
hasta el final del curso.
Cuestionarios.-Son pruebas en línea que le permitan demostrar su conocimiento de los
temas que acaba de aprender.
Las tareas.- Están disponibles durante toda la semana, y tienes que completar todas las
preguntas durante la semana en que se encuentran disponibles, de lo contrario se cuentan
por 0. (…)
Exámenes.- Son como las pruebas y las tareas. Pero los exámenes entran en más
profundidad y puede cubrir los temas que se enseñan en clase hasta el momento de
realizarse.
Preguntas a los profesores.- (…) se pueden plantear preguntas directamente a los
instructores. También puede ver las preguntas de otros estudiantes y votar a ellas. Los
instructores responderán a las preguntas más votadas.
Información para estudiantes del MOOC Online Introduction to Artificial Intelligence is based on Stanford CS221, Introduction
to Artificial Intelligence podemos observar (Thrun, S. y Norvig, P., 2012)
Stanford CS221: La metodología docente se basa en exposiciones grabadas en
vídeos y en la evaluación que se realiza a través de exámenes de respuesta múltiple:

11. Claves educativas, sociales y económicas. El
modelo de negocios.
• El conocimiento ya no está en la Universidad
exclusivamente
• La Universidad está perdiendo su papel como
medio de promoción social y profesional
Google ha determinado que “el grade
point average (GPA) (expediente
académico) no tienen ningún valor
como criterio de
contratación, tampoco los resultados
de las exámenes universitarios. ...
Creemos que no predicen nada “ (…)
la" proporción de personas sin ningún
tipo de educación universitaria en
Google ha aumentado con el tiempo "-.
Ahora es tan alta como el 14 por ciento
en algunos equipos.
Laszlo Bock, responsable de la
contratación de personal en Google
http://www.nytimes.com/2014/02/23/opinion/sunday/friedm
an-how-to-get-a-job-at-google.html?_r=0

12. EL MODELO DE NEGOCIO DE
LOS MOOCS
En la sociedad postindustrial “el valor está en la matriz
no en el ejemplar”.
Este hecho está en la base de nuevos modelos de
negocios.
El más conocido es el de Google, pero es también el que
subyace en el modelo de los MOOCs.

13. El modelo de negocio
El ejemplar son los “Materiales y recursos
para el aprendizaje. El soporte y la
representación del conocimiento”.
La “matriz” del conocimiento son la
elaboración, la ayuda pedagógica, la
metacognición, la investigación y la
evaluación formativa, la acreditación y la
transferencia a un contexto
laboral, profesional o personal.
Elaboración
Ayuda
pedagógica
Metacognición
Investigación
y evaluación
formativa
Acreditación
Transferencia (a
un contexto laboral y
profesional)
Materiales y recursos para el
aprendizaje. Soporte y
representación del conocimiento

14. Innovación disruptiva y núcleo “no” extensible (Christensen).
“Núcleo extensible” de la
educación.-
• Conjunto de tecnologías -
video conferencias, foros de
discusión en línea, los algoritmos
de clasificación automatizada,
programas de texto de anotación
comunales, laboratorios virtuales
y similares – Lo que apenas
cuesta dinero o no es una
función lineal del número de
participantes.
Las instituciones de élite – MIT,
Harvard- tendrán que responder
con una apuesta mayor:
Incorporar teorías pedagógicas
que se han probado en otros
entornos.

15. El descenso de la demanda.-

16. Los cambios demográficos
Donald Clark. Blog Plan B. Student cliff – 7 reasons for plummeting student numbers.
http://donaldclarkplanb.blogspot.ca/2013/01/student-cliff-7-reasons-for-plummeting.html

17. • Trivialización de los estudios
• “La escasez crea valor, la mercantilización destruye valor”
(Clark. 2013).
• Ha sucedido o está sucediendo lo mismo que en la
música, en la prensa, y en el comercio en general, una
devaluación al suprimir las entidades intermediarias. A
este fenómeno se le conoce como la napsterización
• Costos fuertes y crecientes
• La relevancia social

18. Datos y cifras de
inscripción y abandono

19. Iniciativa
Número de
usuarios
exclusivos*
Número de
inscripciones
en los cursos
Número de
cursos
ofrecidos
Tasa de
terminación
del curso
Ejemplos de Cursos de
Coursera 2,09
millones
7 millones 210 9% ** Vuelve a pensar: ¿Cómo
razonar y argumentar,
Introducción a las finanzas
EDX 525 000 +
***
462,000 + 21 4,6% ** Circuitos y Electrónica,
Fundamentos de
Informática Gráfica
Udacity 460.000 975.000 19 5% -14% HTML5 Desarrollo de
Juegos, Inteligencia
Artificial de Robótica
Udemy 500.000 800.000 6.000 18% Lista de verificación de un
empresario
* Los números son posteriores al 18 de diciembre para Coursera, EDX y Udemy. Los números son posteriores al 19 de diciembre para Udacity.
** En Coursera, el 30% de los estudiantes que hacen la primera prueba la última vez completan el curso. La cifra de EDX se basa en e ciclo de
cursos que comenzaron en la primavera de 2012. El veinticuatro por ciento de los estudiantes que completaron el primer conjunto de problemas
superó en realidad ese curso EDX.
*** No se computan todos los usuarios que han creado el nombre de usuario EDX como inscritos en un curso.
Fuente: las empresas
Fuente: http://online.wsj.com/article/SB10001424127887324339204578173421673664106.html

20. Cursos populares Coursera
Nombre del Curso Número de
estudiantes
matriculados
Instructor Afiliación Descripción del curso
Vuelve a pensar:
¿Cómo razonar y
argumentar
150.158 Duke University y University
of North Carolina, Chapel Hill
Aprenda a identificar, analizar y evaluar los argumentos de otras personas, incluyendo
políticos y vendedores, y cómo construir buenos argumentos propios.
Introducción a las
finanzas
126.523 Universidad de Michigan Aprender y aplicar los conceptos de valor temporal del dinero y los riesgos, utilizando la
teoría y ejemplos del mundo real, para entender los principales factores determinantes de la
creación de valor.
Modelo de
Pensamiento
100.824 Universidad de Michigan Aprender a pensar con modelos, como los puntos de inflexión y la sabiduría de las
multitudes, y los utilizan para dar sentido al complejo mundo que nos rodea.Algebra se
requiere. El curso incluye conferencias, concursos y un examen final.
Cursos populares Udacity de
Introducción a la Informática 230,000 + Universidad de Virginia Aprender los conceptos clave de la informática y aprender a escribir programas de
ordenador en el contexto de la construcción de un rastreador web.
Introducción a la Estadística ~ 70.000 Universidad de Stanford El curso abarca la visualización, la probabilidad, regresión y otros temas.
Cómo construir un inicio ~ 70.000 Steve Blank, empresario Conozca las herramientas claves para construir un inicio exitoso, o al menos reducir el
riesgo de fracaso.Aprenda los pasos de Blank "Desarrollo de Clientes" del proceso.
Desarrollo Web ~ 70.000 Steve Huffman, cofundador
de reddit.com
La clase enseña cómo construir su propio blog solicitud y la escala para soportar un gran
número de usuarios.
Cursos populares EDX de
Circuitos y Electrónica 155.000 Massachusetts Institute of
Technology
Introducción a la ingeniería en el contexto de la abstracción circuitos concentrados.

23. Hacia el valle de la desilusión
Gartner's Hype Cycle for Emerging Technologies

24. Mcdonaldización
Profesores serios compran fácilmente este argumento de autobombo, quizá porque están cegados por
el espejo del altruismo.
Aceptan fácilmente y de forma acrítica modelos que de otra forma no aceptarían para cuestiones
generales de la enseñanza y del aprendizaje, como son la ausencia de un diseño educativo explícito y
cuestiones elementales en la entrega (evaluación, interacción,…), en la participación y en la implicacción de
los estudiantes.
Suponen que la revisión por pares, la autoevaluación y la discusión académica es ahora, cuando se hace
sobre MOOCs, extremadamente rica, crítica y productiva. Más aún de lo que lo era antes o que cuando se
hace en otras condiciones convencionales, o incluso online, sin que nada avale esa suposición.
Está claro el entusiasmo (¿hasta cuándo?) por el acceso sin precedentes que tiene la gente de todo el
mundo a la educación de universidades como la de Harvard y el MIT.
Pero este entusiasmo ¿debe eclipsar lo que debiera haber sido el tema de discusión serio: la barrera
intelectual y pedagógica a pesar del acceso tecnológico?
Esta idea es más perniciosa cuando universidades normales se dejan llevar por este entusiasmo, ofrecen
algo parecido o franquicias y ni tan siquiera tienen el atractivo de Harvard o MIT. Este fenómeno bien
pudiera ser conocido (Ritzer, 2010) como una Mcdonaldización de los MOOCs
Coursera: “podemos imaginar un futuro en el que todos
tengan acceso a una educación, en una clase
mundial, que ha estado hasta ahora disponible para unos
pocos elegidos”.

25. Hacia el valle de la desilusión.
Los MOOCs no son participativos.- estudio de la Universidad de Pennsylvania realizado
sobre más de un millón (1.000.000) de personas inscritas en MOOCs:
 Las tasas de finalización de los cursos con un promedio de 4% en todos los cursos, que van del
2% al 14% dependiendo del curso.
 En todos los cursos, aproximadamente la mitad de los que se registraron no vieron ni una sola
conferencia completa
Los MOOCs no son disruptivos. Gran parte de la esperanza - y de la publicidad – se ha
centrado en la promesa de promoción e igualdad, de ruptura con el modelo imperante en el que
la educación universitaria estaba reservada para unos pocos privilegiados. Se ha dicho que son
cursos para los estudiantes pobres sin acceso a la educación superior, para la igualdad de
género, para los desempleados y para los que no habían tenido la oportunidad de acceso a unos
estudios superiores en su lugar o en su tiempo.
Sin embargo:
 El 80 por ciento de los que tomaron MOOCs eran ya graduados universitarios.
 Hay muchos más hombres que mujeres
 Las principales razones de los estudiantes para cursar un MOOC están las de progresar en su
trabajo actual y en satisfacer la curiosidad.
 Los individuos a los cuales la revolución MOOC se supone que iba a ayudar ayudar - los que
no tienen acceso a la educación superior en los países en desarrollo – no tienen apenas
representación entre los primeros adoptantes.

26. Hacia el valle de la desilusión (II)
 Fracaso del experimento MOOC, para los estudiantes de bajo rendimiento, en la
Universidad Estatal de San José ( Gobernador de California Jerry Brown, la Universidad
Estatal de San José pionera de los MOOC (el caso Michael Sandel[1]), Urdacity,
Sebastian Thurn, Silicon Valley). Los estudiantes de la versión piloto en línea
lo hicieron peor (ver el informe de Elaine D. Collins, de septiembre de 2013) que los que
tomaron las clases presenciales. En el curso de Álgebra, menos de una cuarta parte de
los estudiantes - y sólo el 12 por ciento de los estudiantes de secundaria - tuvieron una
calificación aprobatoria.
 Sebastian Thurn, declaración a la revista Fast Company , supone un replanteamiento
de su pensamiento, una especie de camino a Damasco al revés. Declara que se han
precipitado en definir sus objetivos de llegar a la gente marginada de los países pobres,
 Cambios.- Coste de matricula (6600$ Georgia Tech), evolucionará a cursos de formato
más breve que se centran más en el desarrollo profesional.
Udacity, financiada con capital de riesgo, está más interesada en las ganancias que
en ayudar a educar a los estudiantes menos favorecidos.

27. Hacia el valle de la desilusión (III)
el problema del retorno económico de los MOOCs
Los MOOCs ocasionan pérdidas
¿Qué ha pasado con el dinero invertido, reconocido por Urdacity? ¿Cómo lo justifican? ¿Cuáles son
los retornos?
Esta inversión ¿nos ofrece algo que no sabíamos, de la formación online?
La respuesta es (Bates): "Nada, al menos por el momento”.
Al contrario: Los MOOCs se han convertido en una gran distracción para el desarrollo de
aplicaciones para los estudios en línea que otorgan créditos.
Los MOOCs no otorgan créditos y no son gratis para las instituciones. ¿Cómo se recupera la
inversión?
Se han gastado entre 50 y 100 millones de dólares (Bates, 2013) en cursos que no otorgan título. Se
podrían haber invertidos en becas, recursos o en otro fin social de los estudios oficiales
para alumnos sin medios.
Seamos optimistas: Podríamos considerar el gasto como publicidad de la enseñanza on line.
Ahora todos, autoridades académicas, políticos, … se preocupan de ellos, y en general se habla
mucho. Pero ¿esto es un efecto buscado o una consecuencia sobrevenida?.

28. Dóndeestamosyconclusiones
Gartner's Hype Cycle for Emerging Technologies
Los MOOCs detectan unos problemas, ponen de manifiesto su
existencia, pero no son su solución.

29. Cúales son los progresos que deben hacerse para superar las
limitaciones que se han puesto de relieve
• Una configuración y una filosofía centrada en la personalización.
• Investigación en configuraciones y diseños que propicien la interacción
profesor-alumno y alumno-alumno.
• Investigaciones y propuestas de MOOCs interculturales, si se conserva
el carácter masivo y se quiere incorporar a alumnos de áreas en
desarrollo, con un fin emancipador,.
• Aplicar los conocimientos de la ayuda pedagógica que se han
manifestado eficaces en otros escenarios, que constituyen principios
universales, y que en estos entornos podrían superar el estado de
aislamiento y de abandono pedagógico de los estudiantes: Mastery
Learning, propuestas para el aprendizaje divergente, etc (Una
interesante propuesta es la que hace Reigeluth sobre "brecha en el
rendimiento" (“achievement gap”).

30. La personalización y el futuro
de la educación

31. Necesitamos transformar nuestros sistemas de educación
Sistemas diseñados para
seleccionar a los alumnos
diseñados para maximizar el
aprendizaje
el progreso de los alumnos se
mide en función del tiempo
el progreso de los alumnos se mide
en función en sus logros.
Esta transformación requerirá de avances tanto en la teoría como
en la tecnología instruccional.
La tecnología debe cumplir un rol crucial en el éxito de la
educación en este nuevo paradigma.
La tecnología debe posibilitar un salto espectacular en la mejora
del aprendizaje a un menor costo, personal y social, que en el
paradigma de la era industrial .

32. El nuevo aprendizaje y la nueva educación
El actual sistema de educación:
• está basado en la unidad de tiempo y de lugar para la
producción, propios de la sociedad industrial,
• está organizado para enseñar a un grupo de alumnos una
cantidad fija de contenidos.
• Los alumnos más lentos se ven obligados a pasar antes de
haber dominado el contenido, con aprendizajes defectuosos o
incompletos, que se van acumulando
• Los alumnos con más capacidad se aburren con frecuencia.
Su ritmo de comprensión es superior al estándar, y pierden un
tiempo muy valioso esperando al resto
Necesitamos un sistema más eficiente, social e individualmente,
en su diseño para optimizar el aprendizaje y para una
justa satisfacción personal. Reigeluth, C. (2012). Teoría instruccional y tecnología para el nuevo paradigma
de la educación. RED, Revista de Educación a Distancia. Número 32.
http://www.um.es/ead/red/32. Adaptación de Zapata-Ros, M.

33. El problema de 2 sigma

34. 40 percentiles

35. Mastery learning
La mayoría de los estudiantes pueden aprender todo lo que las escuelas les
pueden enseñar
siempre y cuando
 la enseñanza sea impartida de manera sensata y sistemática,
 el alumno reciba ayuda oportuna y adecuada cuando tenga dificultades,
 se le dé todo el tiempo que necesite para adquirir el dominio de la materia
y
 que se establezca claramente lo que constituye la maestría.
La clave del éxito radica en la ayuda y el estímulo que oportunamente se le
puedan dar al estudiante para que supere sus dificultades.
Muchos maestros han demostrado gran ingenio en lograr que los
estudiantes hagan el debido esfuerzo adicional y en encontrar la manera
más efectiva de corregir sus deficiencias.
HUMAN CHARACTERISTICS AND SCHOOL LEARNING
Copyright © 1976 by Benjamin S. Bloom

36. Fuente Blog Coursera
http://blog.coursera.org/post/50352075945/5-tips-learn-more-effectively-in-class-with-mastery

37. Adaptive MOOCs
Utilizan algoritmos adaptativos para presentar
experiencias de aprendizaje personalizadas, basadas en
la evaluación dinámica y la recopilación de curso en
curso. Se basan en redes de pre-requisitos y permiten
itinerarios personalizados de contenido. Han sido
elegidos por la Fundación Gates como una nueva e
importante área para la producción a gran escala en los
cursos en línea.
El más significativo es CogBooks.
http://www.cogbooks.com/ (Donald Clark)

38. ProfesionesEspecialistas digitales con una fuerte
componente educativa
Competencias (todas son interdisciplinares:
Computación, documentación, CAV, educación,
aprendizaje)
Profesionales (los perfiles no son puros,
puede haber mezcla de éstos)
Especialistas en video y TV, smart,
interactiva, con anotaciones
Requisitos instruccionales del vídeo y de la TV:
Secuenciación, bases psicológicas del aprendizaje,
diseño instruccional
Productores, documentalistas, cámaras,
montadores, anotadores. Curators.
Gestión de entornos sociales y
ubicuos de aprendizaje
Ayudar a alumnos y a profesores a diseñar y
suministrar herramientas con criterios
instruccionales
Asistente de entornos sociales y ubicuos de
aprendizaje
Analítica de aprendizaje, data mining,
etc de carácter instruccional
Procesar información de los entornos para obtener
información relevante para atención individualizada
y evaluación formtiva
Analistas de aprendizaje en big data
Atención pedagógica con ayuda de
tecnología, gestión de contenidos,
tutoría de aprendizaje,…
Todas las competencias docentes. Supone un
conocimiento integral de estrategias docentes,
organización de recursos, tutoría, evaluación,…
apoyados por la tecnología. Coordinación docente
Profesores digitales o simplemente
profesores
Diseño instruccional Organización de contenidos, actividades y recursos
Elaboración de planes curriculares y guías
docentes. Gestión de equipos docentes y de
equipos interdisciplinares.
Diseñadores instruccionales
Especialista en apoyo, mentorización,
en Mastery Learning
Aplicar las metodologías de Mastery Learning.
Mentorización.
Teacher assistant

39. Profesiones
Especialistas digitales con
énfasis en
Competencias (todas son
interdisciplinares: Computación,
documentación, CAV, educación,
aprendizaje)
Profesionales (los perfiles no
son puros, puede haber
mezcla de éstos)
Gestión de entornos sociales
de investigación
Diseñar entornos sociales y ayudar a
los investigadores en la gestión de su
espacio.
Gestor de comunidades
científicas
Gestión documental y
curatoría de contenidos.
Gestionar, evaluar y asignar
anotaciones y metadata a documentos
y recursos
Documentalista de ciencia en
entornos de e-ciencia. Curator.
Edición de revistas científicas
digitales
Gestionar autoría, revisión, edición, Editor de publicaciones
científicas digitales.
Diseño de entornos abiertos
de edición científica
Desarrollo, y adaptación de recursos
open source para la edición
Técnicos en computación
especializados en e-ciencia

40. Hay que tener en cuenta futuros cambios
• Desagregación de la
Educación
• Alfabetizaciones digitales
• Competencias digitales y
brechas que se
producen en los trabajos
• Cambios en los modelos
de negocio
• Viabilidad y
sostenibilidad del trabajo Floresta (1954) de Jackson Pollock

41. Muchas gracias
mzapata@um.es www.um.es/ead/mzapata

42. Conclusión del curso

43. Alguna actividad

44. Porcentaje de graduados

45. ¿Quién sigue los MOOCs?

46. Partici-
pación por
género

47. Nivel
educativo
con que
acceden

48. ¿Con qué fin la gente hace los MOOCs?

49. Ontologías
 En informática hace referencia a la formulación de un exhaustivo y riguroso esquema
conceptual dentro de uno o varios dominios dados; con la finalidad de facilitar la
comunicación y el intercambio de información entre diferentes sistemas y entidades.
 Un uso común tecnológico actual del concepto de ontología, en este
sentido semántico, lo encontramos en inteligencia artificial y representación del
conocimiento.
 En algunas aplicaciones, se combinan varios esquemas en una estructura de
facto completa de datos, que contiene todas las entidades relevantes y sus relaciones
dentro del dominio.
 Los programas informáticos pueden utilizar el punto de vista de la ontología para
el razonamiento inductivo, la clasificación, y para técnicas de resolución de problemas.
El término ONTOLOGIA viene del campo de la filosofía , y se define como lo que se ocupa de la naturaleza y
organización de la realidad, es decir de lo que "existe". En el campo de la Inteligencia Artificial "lo que existe es
aquello que puede ser representado".
Algunas definiciones:
a) Una ontología es una especificación explícita de una conceptualización, es decir proporciona una estructura y
contenidos de forma explícita que codifica las reglas implícitas de una parte de la realidad, independientemente del
fin y del dominio de la aplicación en el que se usarán o reutilizarán sus definiciones.
b) Una ontología define el vocabulario de un área mediante un conjunto de términos básicos y relaciones entre
dichos términos, así como las reglas que combinan términos y relaciones que amplían las definiciones dadas en el
vocabulario.

50. Ontología. Definición.
En el contexto de las ciencias de la informática y de información, una ontología define un conjunto
de primitivas de representación con la que modelar un dominio de conocimiento o discurso. Las
primitivas de representación son típicamente las clases (o conjuntos), atributos (o propiedades), y
las relaciones (o relaciones entre los miembros de la clase). Las definiciones de las primitivas de
representación incluyen información acerca de su significado y las limitaciones en su aplicación
lógicamente consistentes.
En el contexto de los sistemas de base de datos, la ontología se puede ver como un nivel de
abstracción de modelos de datos, de forma análoga a los modelos jerárquicos y relacionales ., pero
destinados a modelar el conocimiento acerca de los individuos, sus atributos y sus relaciones con
otros individuos ontologías se suele especificar en lenguajes que permiten la abstracción fuera de
las estructuras de datos y estrategias de aplicación, en la práctica, los lenguajes de ontologías están
más cerca de poder expresivo de primera orden lógico que los lenguajes utilizados para modelar
bases de datos. Por esta razón, las ontologías se dice que están en el nivel de "semántica", mientras
que el esquema de base de datos son los modelos de datos en el nivel o la "lógica" "físico".
Debido a su independencia de menor modelos de datos de nivel, las ontologías son utilizadas para
la integración de bases de datos heterogéneas, lo que permite la interoperabilidad entre sistemas
dispares, y la especificación de las interfaces de servicios independientes, basadas en el
conocimiento.
En la tecnología de pila de los estándares de la Web Semántica [1], las ontologías son llamados
como una capa explícita . Ahora hay lenguajes estándar y una variedad de herramientas
comerciales y de código abierto para la creación y el trabajo con las ontologías.

51. Referencias.-
 Ontology, by Tom Gruber, in the Encyclopedia of Database Systems,
Ling Liu and M. Tamer Özsu (Eds.), Springer-Verlag, 2009.
http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm
 What is an Ontology?. This definition was originally proposed
in 1992 and posted as shown below. See an updated definition of
ontology (computer science) that accounts for the literature before and
after that posting, with links to further readings. Tom
Gruber gruber@ksl.stanford.edu http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-
is-an-ontology.html