Integración del conocimiento
La integración del conocimiento es el proceso de sintetizar múltiples modelos de conocimiento (o representaciones) en un modelo común (representación).
En comparación con la integración de la información, que consiste en fusionar información que tiene diferentes esquemas y modelos de representación, la integración del conocimiento se centra más en sintetizar la comprensión de un tema determinado desde diferentes perspectivas.
Por ejemplo, son posibles múltiples interpretaciones de un conjunto de calificaciones de los estudiantes, típicamente cada una desde una cierta perspectiva. Se puede lograr una visión y comprensión general e integrada de esta información si estas interpretaciones se pueden poner bajo un modelo común, por ejemplo, un índice de rendimiento estudiantil.
El Inquisy Science Environment (WISE) basado en la Web, de la Universidad de California en Berkeley, se ha desarrollado siguiendo las líneas de la teoría de integración del conocimiento.
La integración del conocimiento también se ha estudiado como el proceso de incorporar nueva información en un cuerpo de conocimiento existente con un enfoque interdisciplinario. Este proceso implica determinar cómo interactúan la nueva información y el conocimiento existente, cómo se debe modificar el conocimiento existente para acomodar la nueva información y cómo se debe modificar la nueva información a la luz del conocimiento existente.
Un agente de aprendizaje que investiga activamente las consecuencias de la nueva información puede detectar y explotar una variedad de oportunidades de aprendizaje; por ejemplo, para resolver conflictos de conocimiento y llenar vacíos de conocimiento. Al explotar estas oportunidades de aprendizaje, el agente de aprendizaje puede aprender más allá del contenido explícito de la nueva información.
El programa de aprendizaje automático KI, desarrollado por Murray y Porter en la Universidad de Texas en Austin, fue creado para estudiar el uso de la integración de conocimiento automatizada y semiautomatizada para ayudar a los ingenieros de conocimiento a construir una gran base de conocimiento.
Una posible técnica que se puede utilizar es la coincidencia semántica. Más recientemente, se ha presentado una técnica útil para minimizar el esfuerzo en la validación y visualización de mapas que se basa en Mapeos mínimos. Las asignaciones mínimas son asignaciones de alta calidad de manera que i) todas las otras asignaciones se pueden calcular a partir de ellas en un tiempo lineal en el tamaño de los gráficos de entrada, y ii) ninguna de ellas se puede eliminar sin perder la propiedad i).
La Universidad de Waterloo opera un título de Conocimiento Integración licenciatura programa como una especialización académica o menor. El programa comenzó en 2008.
Contenido
Referencias
Lectura adicional
Linn, MC (2006) La perspectiva de integración del conocimiento sobre el aprendizaje y la instrucción. R. Sawyer (Ed.). En The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. Cambridge, MA. Prensa de la Universidad de Cambridge
Murray, KS (1996) KI: una herramienta para la integración del conocimiento. Actas de la decimotercera Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial
Murray, KS (1995) Aprendiendo como integración del conocimiento, Informe técnico TR–41, Universidad de Texas en Austin
Murray, KS (1990) Mejorando la competencia explicativa, Actas de la Duodécima Conferencia Anual de la Sociedad de Ciencias Cognitivas
Murray, KS, Porter, BW (1990) Desarrollo de una herramienta para la integración del conocimiento: resultados iniciales. Revista Internacional de Estudios Hombre-Máquina, volumen 33
Murray, KS, Porter, BW (1989) Controlando la búsqueda de las consecuencias de la nueva información durante la integración del conocimiento. Actas de la Sexta Conferencia Internacional de Aprendizaje Automático
Shen, J., Sung, S. y Zhang, DM (2016) Hacia un marco analítico de procesos interdisciplinarios de razonamiento y comunicación (IRC) en ciencia. Revista Internacional de Educación en Ciencias, 37 (17), 2809-2835.
Shen, J., Liu, O. y Sung, S. (2014). Diseño de evaluaciones interdisciplinarias en ciencias para estudiantes universitarios: un ejemplo de ósmosis. Revista Internacional de Educación en Ciencias, 36 (11), 1773-1793.
Fuentes
- Fuente: wise.berkeley.edu
- Fuente: www.ai.sri.com
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