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Laurus

ISSN: 1315-883X

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Universidad Pedagógica Experimental

Libertador

Venezuela

Ortega, Amalia

REDIN. MODELO DE CREACIÓN DE REDES INTELIGENTES DE CONOCIMIENTO PARA EL

FORTALECIMIENTO DE LA AUTOGESTIÓN DEL APRENDIZAJE

Laurus, vol. 13, núm. 24, mayo-agosto, 2007, pp. 377-407

Universidad Pedagógica Experimental Libertador

Caracas, Venezuela

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377Revista de Educación, Año 13, Número 24, 2007

REDIN. MODELO DE CREACIÓN DE REDES INTELIGENTES DE CONOCIMIENTO PARA EL FORTALECIMIENTO DE LA AUTOGESTIÓN DEL APRENDIZAJE

Amalia Ortega*

Centro Nacional de Innovación Tecnológica. CENIT

RESUMEN

REDIN. Modelo de creación de Redes Inteligentes de conocimiento para el fortalecimiento de la autogestión del aprendizaje, surge como el resultado de un trabajo de investigación cuyo objetivo se centró en construir la estructura epistemológica, conceptual y tecnológica para desarrollar redes de conocimiento inteligentes en las diferentes áreas de conocimiento. Para diseñar estos entornos virtuales de aprendizaje se presentó una postura epistemológica desde la perspectiva de la complejidad. Metodológicamente se realizó un estudio analítico interpretativo que permitió la generación de un modelo de apoyo a la construcción de una pedagogía alternativa, para abordar las dimensiones creativa y social que involucran la Creación de Redes Inteligentes de Conocimiento, de modo que estas puedan emerger de la innovación en los procesos de adquisición y transformación de los mismos. Como conclusión, se presenta un escenario educativo, conformado por estrategias de convergencia entre las inteligencias fundamentales que rodean la vida del hombre: La humana y la artificial.

Palabras claves: red de conocimiento, inteligencias artificial y humana, innovación tecnológica.

REDIN. MODEL BUILDING INTELLIGENT KNOWLEDGE NETWORKS FOR STRENGTHENING OF SELF-LEARNING

ABSTRACT

REDIN. Model building intelligent knowledge networks for strengthening of self-learning,arises as the turn out from a work of investigation whose objective was centered in constructing the epistemologic structure, conceptual and technological to develop intelligent networks of knowledge in the different areas from knowledge. In order to design these virtual surroundings of learning an epistemologic position appeared from the perspective of the complexity. Methodologically a interpretativo analytical study was made that allowed the generation of a model of support to the alternative construction of one Didactics to approach the dimensions creative and social that involve the Creation of Intelligent Networks of Knowledge, so that these can emerge from the innovation in the processes of acquisition and transformation of such. Like conclusion, an educative scene, conformed by strategies of convergence between fundamental intelligences appears that they surround the life by the man: Human and the artificial one.

Key words: network of knowledge artificial and human intelligences, technological innovation.

Recibido: 20/10/2007 ~ Aceptado: 22/11/2007

* Dra. en Educación. Coordinadora de Investigación del Centro Nacional de Innovación Tecnológica CENIT y de la Línea de Investigación Desarrollo del Talento Organizacional, Doctorado en Educación UPEL-IPC

Revista de Educación, Año 13, Número 24, 2007378

Amalia Ortega

INTRODUCCIÓN

La Ingeniería del Conocimiento es una disciplina asociada al área de la Inteligencia Artificial, cuyo objetivo central está relacionado con la investigación sobre los métodos adecuados para la adquisición, elaboración, valoración, transformación y representación del conocimiento.

Por una parte, se puede señalar que en la actualidad existe un crecimiento exponencial de la información, la cual se debe procesar con mecanismos óptimos de gerencia, para transformarla en conocimiento disponible para las comunidades científica, productiva y en general para la sociedad. Sin embargo, se evidencia en nuestro país y en general en Latinoamérica, la inexistencia de infraestructuras tecnológicas disponibles, que permitan almacenar conocimiento especializado, teórico, práctico y el proveniente de las experiencias de los expertos, en materia de innovación tecnológica, que conlleven a construir y gerenciar el conocimiento en áreas de hardware, software, materiales, tecnologías de información y comunicación, tecnologías educativas y de acción social.

En otro orden de ideas, se requiere de la digitalización de contenidos venezolanos en los medios electrónicos existentes, que sean fiel espejo de nuestros saberes populares, de nuestra cultura, de nuestros particulares procedimientos de resolución de problemas científicos, tecnológicos, académicos y productivos. Es consecuencia, existe la necesidad de crear fuentes de conocimientos fiables que integren de modo sistemático el conocimiento existente en las diversas áreas de la innovación tecnológica, con el construido por nuestros investigadores, académicos, docentes, estudiantes y en general por la colectividad. Se requiere entonces, de buscadores automáticos especializados que permitan aminorar las brechas de espacio y de tiempo en la adquisición, integración y construcción de conocimiento válido, que sea aplicado por la sociedad para la resolución de sus problemas locales, comunales, regionales y de carácter nacional e internacional.

Es en este escenario, donde la Inteligencia Artificial provee de bondades tecnológicas para la creación de entornos virtuales de carácter investigativo y educativo, para la adquisición y administración


REDIN. Modelo de creación de Redes Inteligentes de conocimientopara el fortalecimiento de la autogestión del aprendizaje

del conocimiento. Así mismo, la Inteligencia humana, expresada en este trabajo, en el hábil desarrollo de la creatividad y la innovación, se conjugan con lo virtual, para la producción de Redes Inteligentes de Conocimiento.

Las Redes Inteligentes de conocimiento se presentan como una nueva alternativa educativa ante la sociedad del conocimiento y su conceptualización emerge de un proceso de teorización que permitió la generación de este constructo, que representa un modelo de generación de modelos para la autogestión del conocimiento en un área específica.

Sin embargo, gestionar el conocimiento significa algo más que adquirir información. Va más allá de la simple recepción de contenido digital. Se requiere de un proceso productivo intelectual y social para tomar como insumo la información no estructurada y poder valorarla, categorizarla, transformarla en conocimiento y expandirla a horizontes cada vez más lejanos.

La gerencia eficiente de la información no estructurada que obtenemos a cada instante por correo, páginas web, documentos digitales y artículos electrónicos, entre otras formas de representación del contenido, es lo que permite convertirla en conocimiento. En consecuencia, se requiere de la generación de una pedagogía alternativa que permita al usuario encontrar formas novedosas y dinámicas, provistas por esquemas virtuales de aprendizaje, para adquirir conocimiento válido y útil, a través de procesos novedosos de búsqueda de información especializada, categorización de textos, generación de taxonomías creación de agentes y de perfiles de aprendizaje.

La pedagogía alternativa que se plantea en este trabajo, es de tipo informacional. Picardo (2003) responde a la necesidad de encontrar esquemas creativos de investigación y aprendizaje, diseñados para la Sociedad del Conocimiento, mediante la configuración de redes inteligentes bajo plataformas web, que no sólo proporcionen al aprendiz conocimiento de tipo fundamental, sino que además aporten conocimiento de tipo experiencial, de expertos en las áreas de conocimiento que se deseen desarrollar.


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Así, luego de un estudio analítico interpretativo, se presenta un diseño conceptual y tecnológico de redes inteligentes de conocimiento, basado en mecanismos de búsqueda de información, que permiten la orientación para evitar lo que afirma Picardo ( 2001) “el naufragio en la navegación”, y adicionalmente estén centradas en el hecho de que representen una guía didáctica para la adquisición de conocimiento. Así mismo, como plataforma al diseño se analizó que en su construcción estén centradas en una concepción psicopedagógica coherente y respaldada por una red humana de expertos en el área en la cual el aprendiz busca información.

La pedagogía alternativa informacional que se presenta como un modelo de adquisición de conocimiento, surge de un análisis interpretativo, que permitió integrar las dimensiones fundamentales de la inteligencia artificial y del desarrollo del talento humano. De este análisis, se desprende la creación del constructo red Inteligente de conocimiento, como un espacio virtual respaldado por una red humana, que permite la creación permanente de escenarios de autoaprendizaje en áreas relacionadas con la innovación de tipo social y de tipo tecnológica.

La construcción de pedagogías alternativas de soporte a procesos de autoaprendizaje e investigación, permiten superar la brecha del tiempo requerido para transformar información relevante en conocimiento, y así mismo agilizar la implantación de procesos de la valoración, transformación y apropiación del mismo.

Así, en un entorno globalizado como en que vivimos, cada vez más acelerado e intenso para la búsqueda del conocimiento, resulta pertinente encontrar caminos de apoyo a la autogerencia de los procesos de educación y de investigación.

Redes Humanas Vs. Redes Inteligentes. Dos aristas del Autoaprendizaje

En la actualidad, ante el paisaje de la globalización, cabe la interrogante: ¿Cómo abordar una sociedad de la información sustentada en las nuevas tecnologías de la información y comunicación? Ante este



reto, es necesario replantear el quehacer pedagógico en término de la generación de nuevos códigos comunicacionales y nuevos espacios educativos, que permitan al aprendiz en una determinada área de conocimiento autogerenciar su aprendizaje.

El concepto de gerencia utilizado en este trabajo se inclina al planteado por Rodríguez (1997) y otros, en el cual conciben la Gerencia Estratégica como un modo esencial de pensamiento y de acción organizacional y gerencial que vincula sistemáticamente las capacidades de la organización (fortalezas y debilidades) a las oportunidades y amenazas que impone el entorno, facilitando una construcción de futuro, en escenarios permanentemente cambiantes e inestables y permitiendo el cumplimiento de su misión y el logro de sus objetivos.

Si consideramos al individuo, como una organización en si mismo, la gerencia estratégica, aunque no es ciencia pura, constituye un enfoque objetivo y sistemático y quizás un intento por organizar información de tal forma que facilite la toma de decisiones. En tal sentido, la aplicación de teorías sobre inteligencias artificial y humana, contribuye a la organización y sistematización del conocimiento, a la detección de fortalezas y debilidades en el acto de aprender y a afrontar las oportunidades y amenazas del entorno.

Una vía para que el estudiante pueda autogerenciar su aprendizaje es que este pueda analizar cómo aprende, para lo cual no solamente es importante que el alumno maneje las estrategias de desarrollo del talento (mundo cerebral) y las herramientas tecnológicas (mundo externo), sino adicionalmente es necesaria la asociación de lo anterior con sus estilos de aprendizaje.

De acuerdo con Vygotsky (1979), aprender, implica el desarrollo de todas las posibilidades, capacidades y habilidades del sujeto, quien elabora su experiencia ante las variaciones de su mundo. Por lo anteriormente expuesto, se presume relevante el uso de enfoques relacionados con la inteligencia, (concebida esta como la habilidad para aprender, crear e innovar), para el mejoramiento del dominio de las capacidades intelectuales en el estudiante.


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Diferentes autores han propiciado la clasificación de los tipos de aprendizaje, entre los cuales podemos citar: Por repetición, por recepción, significativo, por descubrimiento, cooperativo, superaprendizaje, en Zigzag, alostérico, generativo-constructivista y construccionista social, entre otros. Se resalta que para el logro de cualquier tipo de aprendizaje, es importante que el estudiante logre el autocontrol y la autogobernabilidad del mismo, a través del hábil manejo de la transformación de información en conocimiento, y por ende de su reajuste en el acto de aprender.

El constructo Aprendizaje es sin duda alguna bastante complejo, pues tiene que ver con variados elementos de diferente naturaleza (Psicológica, social, biológica, filosófica y cultural), en dinámica y constante interacción.

En este trabajo sin embargo, utilizamos una definición sencilla pero a la vez portadora de una síntesis bastante clara, que resulta de la integración de los tipos de aprendizaje, citados anteriormente, a saber, aprendizaje es “el proceso mediante el cual se obtienen nuevos conocimientos, habilidades o actitudes, a través de experiencias vividas que producen algún cambio en nuestro modo de ser o actuar”

En esta definición cabe destacar la importancia, en primer lugar, de la experiencia, condición obligada para el proceso de aprendizaje, pues provee oportunidades y escenarios que facilitan e impulsan el procesamiento de información que culmina con el dominio y comprensión de lo que se aprende. Tal condición experiencial será tomada muy en cuenta para el desarrollo de las actividades que conducirán al logro de los objetivos propuestos en este trabajo.

Un segundo elemento se refiere al cambio que se consolida con la culminación de un determinado aprendizaje. En efecto, sin que se circunscriba meramente a un cambio conductual, es altamente significativo el hecho de que la finalidad fundamental que orienta esta investigación es la de incentivar y fortalecer la actitud permanente hacia el cambio, la innovación y la excelencia.



Ahora bien, en este estudio no se enfoca el aprendizaje desde el punto de vista académico-disciplinario, esto es, referido al aprendizaje de contenidos de las asignaturas de los planes de estudio.

El interés se centra en realidad, en una dimensión abstracta y compleja: el dominio autoconsciente de principios y estrategias que permiten la gestión eficiente de las habilidades, que tiene disponible cada individuo en su particular configuración cerebral.

Tal propósito se relaciona justamente con la visión teórica de Cerebro Total (Herrmann, 1989) y de Reingeniería Mental Autodirigida (Gardié, 2000), enfoques que plantean la posibilidad que el funcionamiento del Cerebro, órgano cuya finalidad es justamente la de aprender Sagan (1986), pueda ser reajustado a través de cambios autoconscientes de los perfiles de preferencia en los estilos de pensamiento de Herrmann (1989) y de Sternberg (1999).

Se trata, en fin, del autoaprendizaje, definido como la capacidad que tiene un individuo de dar direccionalidad, de manera deliberada, al complejo proceso de aprendizaje académico, profesional y personal. El autoaprendizaje, visto desde tal perspectiva, contribuye a que se logre una de los principios fundamentales del proceso educativo: aprender a aprender.

Las redes humanas y las redes telemáticas de tipo inteligentes representan las dos aristas de la construcción de las redes inteligentes de conocimiento. En efecto, ante el reto planteado de encontrar un modelo de autoaprendizaje que represente una alternativa viable para la autogestión del conocimiento, cabe la discusión sobre el peso de importancia e intervención de lo humano y lo tecnológico, en la concepción de los espacios virtuales educativos, que puedan responder a los retos que se plantean en la formación del ciudadano polivalente, creativo y crítico que se ha de desenvolver en la sociedad del conocimiento.

Es por tal razón, que resultados investigativos realizados en este trabajo, dirigidos a la conceptualización de las redes inteligentes de conocimiento se destaca el hecho de que no puede existir independencia entre las redes humanas y las redes telemáticas en la estructuración de


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una red inteligente, puesto que las bondades de cada una de ellas se conjugan para construir un híbrido conceptual que de respuesta a los requerimientos de de información y de transformación en conocimiento en una determinada área.

Cabe destacar entonces, que la arista humana del constructo red inteligente de conocimiento, esta respaldada por una red de expertos en el área, a quienes mediante mecanismos de investigación cualitativa, se les ha extraído el conocimiento y se les ha representan a través de formatos textuales y de tipo multimedia.

Para el logro de estos objetivos el experto debe organizar su información y trasformarla en códigos que permitan su socialización y difusión. En consecuencia, se requiere de estrategias creativas e innovadoras para la obtención de un conocimiento de tipo experiencial en su más amplia expresión.

Adicionalmente, al modelo de red inteligente de conocimiento que se presenta, se le incorpora en su diseño, un nicho de conocimiento en el desarrollo de la creatividad, representado por un software educativo, basado en la teoría de construcción de Cerebro Creativo, Ortega (2003), Gardié (2000), Hermann (1998), que permite autogerenciar el desarrollo del perfil cerebral integral del usuario. Lo anterior, a través de un instrumento on line, que facilita al aprendiz, determinar su estilo de pensamiento, lo cual involucra la detección de sus tipos de inteligencias y perfiles de procesamiento de información. Así mismo, le provee de estrategias de reajuste en su gestión de autoprendizaje.

En consecuencia, el desarrollo de la Inteligencia humana y de la creatividad representa una dimensión clave para la construcción de una red inteligente de conocimiento. Sin embargo, cabe señalar que el proceso humano que involucra la red inteligente de conocimiento, no culmina con el desarrollo de las capacidades del aprendiz, sino que propicia la socialización de lo aprendido, a través de módulos para tal fin, que conforman la dimensión social del modelo, donde se le solicita al usuario establecer esquemas de aplicación y transferencia de lo aprendido.



Gráfico 1: Arista Humana de las Redes Inteligentes de conocimiento

Es decir, se concibe la red inteligente de conocimiento, como un “ciclo en forma de espiral evolutiva, que comienza con lo humano, con los expertos que propician información a una base de conocimiento inteligente que está disponible para aprendices. Continúa el proceso, con la fase de autoaprendizaje y una vez que los usuarios se apropian del conocimiento, estos puedan transformarse en expertos en diferentes niveles, que a su vez, puedan alimentar la red de conocimiento”. En consecuencia, se concibe la red inteligente de conocimiento como un proceso híbrido humano-tecnológico que comienza en lo humano y termina en lo humano conformando el ciclo:

EXPERTOS-BASE DE CONOCIMIENTO-USUARIO TRANSFORMADOS EN EXPERTOS.

Como se observa en el gráfico 1, que aparece a continuación:

Según Moreno y Castellanos (2004:1), “Una red de conocimiento se define como una comunidad de personas, que de modo formal o informal,


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ocasionalmente, a tiempo parcial o de forma dedicada, trabajan con un interés común y basan sus acciones en la construcción, el desarrollo y el mutuo compartir de conocimiento”

Por otro lado, para Ortega (2007),La Tecnología sirve de soporte electrónico para que se difundan las estrategias de la Pedagogía, en particular la Social. La Tecnología y la Tecnocreática le dan vida a las prácticas sociales, al uso de la Didáctica Crítica y a las metodologías emergentes que surgen de la necesidad imperiosa de incluir cada vez con mayor calidad y rapidez, a todos los sectores de la sociedad en el proceso de la adquisición del conocimiento y de los saberes que coadyuven a la formación de ese individuo polivalente, crítico y creativo que se desenvuelve en este siglo XXI.

Adicionalmente, Picardo (2001) afirma: “La conjunción de las nuevas tecnologías con métodos transdisciplinarios es la que puede ofrecer una inteligencia estratégica y a la vez estrategias inteligentes. Esto implica una transformación educativa, sustentada en métodos no tradicionales”

Del análisis de contenido reflexivo de los autores anteriores se logró caracterizar algunos elementos esenciales para la construcción de redes humanas bajo la perspectiva de la complejidad, que involucra según Ugas (2006), la búsqueda del quehacer intelectual desde adentro del fenómeno, en la magnificencia de su multidimensionalidad. Así se concibe en esta investigación, la definición de Red de Conocimiento Inteligente como “Una Red Humana de Gestión del saber científico y popular, soportada por procesos participativos de búsqueda de conocimiento, para el desarrollo de las comunidades aprovechando su potencial local, su creatividad, el desarrollo de pedagogías alternativas de adquisición de conocimiento y el acceso y procesamiento de la información que está disponible a través de estructuras tecnológicas inteligentes.”

La otra arista de la conceptualización de las redes inteligentes de conocimiento está representada por el uso y diseño de entrenamiento de la plataforma tecnológica de tipo inteligente Autonomy. Esta última emplea una combinación de tecnologías exclusivas, que permiten a las computadoras tener un entendimiento contextual de textos, páginas



web, correos electrónicos, voz, documentos y experiencias de expertos expresadas por medios multimedia.

La tecnología Autonomy es por eso capaz de dar poder a las redes inteligentes de conocimiento, al transformar información no estructurada en conocimiento útil mediante procedimientos de categorización, manejo de clusters automáticos, extracción de datos específicos, generación de taxonomías, creación de agentes de aprendizaje y perfiles de expertos, de usuarios y de intereses en un ambiente colaborativo y educativo con interfaz al usuario amigable.

La infraestructura de las redes inteligentes de conocimiento está soportada por un motor inteligente IDOL, el cual entiende el contenido de cualquier tipo de información y estructurarla automáticamente. Por lo anterior, el corazón de la arista tecnológica de la red inteligente de conocimiento, descansa en el servidor IDOL, el cual permite un proceso escalable, multi-hilo, de manejo de patrones, que hace uso de técnicas de modelaje probabilística de alto rendimiento.

En consecuencia, promover una red de conocimiento inteligente es un proceso que involucra escenarios cruzados de Innovación Social e Innovación Tecnológica. El rol del investigador social es fundamental, puesto que se debe ahondar en lo obvio, para encontrar en lo profundo la esencia del conocimiento. En consecuencia, se prevé una actitud crítica ante la realidad que se observa y que se desea representar en medios electrónicos a través de Bases de Conocimientos.

En el Gráfico 2, se visualiza el proceso evolutivo iniciado para la construcción de una red inteligente de conocimiento en un área específica. Este ciclo lo inicia el investigador social conjuntamente con el ingeniero de conocimiento o representando su rol, en un proceso de innovación social, quien realiza un análisis cualitativo y en muchos casos cuantitativo, sobre la realidad que desea estudiar y representar en una red inteligente de conocimiento. Así mismo selecciona a los experto tanto teóricos como de tipo experienciales que alimentarán la arista humana del proceso. En forma paralela, mediante procesos de innovación tecnológica, crea agentes y perfiles de aprendizaje y selecciona el contenido tanto de tipo documental


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como multimedia que se incorporará en la base de conocimiento construida para tal fin. Este proceso adicionalmente lo potencia la plataforma Autonomy. Sólo si se cumplen bajo una perspectiva creativa las dos aristas fundamentales de la red inteligente de conocimiento, se puede llegar a la meta que no es otra que la de transformar información no estructurada en conocimiento útil y valido para la colectividad. El producto de este proceso es si duda, la generación de espacios virtuales de apoyo la educación y la investigación.

Gráfico 2: Proceso de adquisición de conocimiento

Las bases de conocimientos (BC), denominadas también EsquemasInteligentes de Representación del Conocimiento, constituyen la plataforma tecnológica de las redes de conocimiento inteligentes y no pueden subsistir sin la conformación previa de las redes humanas del conocimiento que se desea adquirir, almacenar transformar o construir.



Una base de conocimiento o esquema de representación, se define como un modelo que interpreta una realidad específica o una parte de ella, representada por hechos y heurística, almacenadas en dispositivos electrónicos para tal fin. Normalmente generan conocimiento que representan un valor agregado sobre el ya existente en el área específica de estudiada.

Así, comenta Ortega (2003) “Una base de conocimiento representa algo más que una base de datos en un sistema tradicional. Un sistema inteligente puede tener una o más bases de conocimiento. En ellas están depositados los hechos, las reglas, las heurísticas y las experiencias de los expertos expresadas en forma textual y en formato multimedia disponibles para el sistema”

Las redes de conocimiento inteligentes son esquemas tecnológicos derivados de la convergencia entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial, de la innovación tecnológica y la innovación social, de las redes socioeducativas y las redes inteligentes, de lo humano y electrónico, de las señales y los símbolos.

La inteligencia humana expresada por la experiencia de los expertos que suministran el conocimiento a representar digitalmente y por las formas creativas que implanta el investigador social, en este caso en el rol de ingeniero de conocimiento, para innovar en el proceso de adquisición del conocimiento de los expertos, y transformarlos en contenido útil y novedoso para almacenar en las bases de conocimiento.

La inteligencia artificial, a través de sus diversas formas tecnológicas, concebida como una arquitectura conformada por bases de conocimiento, motor de inferencia e interfaz al usuario. Para el diseño de estos elementos se requiere la innovación en la combinación de hardware y software para propiciar el mayor rendimiento posible determinado por la validez, pertinencia y vigencia del conocimiento que administra.

Según Nilsson (2000), “La Inteligencia Artificial (IA), tiene por objeto el estudio del comportamiento inteligente en las máquinas. A la vez el comportamiento inteligente supone percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar en entornos complejos”


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Se destaca la concepción del autor, acerca del comportamiento inteligente de una máquina, basada en el análisis de una realidad compleja, cuya representación digital requiere a la vez, de la complejidad de la interpretación de las funciones básicas de la inteligencia humana. Así, esta interacción entre ambas inteligencias, la comenta Albus (1995), citado por Nilsson (2000), a saber:

En mi opinión, para comprender la inteligencia hay que comprender como se adquiere, se representa y se almacena el conocimiento; cómo se genera y se aprende el comportamiento inteligente; cómo se desarrollan y se usan las motivaciones, las emociones y las prioridades; cómo las señales sensoriales son transformadas en símbolos; cómo se manipulan los símbolos para aplicar la lógica, para razonar sobre el pasado y para planificar el futuro, y cómo los mecanismos de inteligencia producen los fenómenos de la ilusión, las creencias, las esperazas, los temores y los sueños -y si, incluso la bondad y el amor- Comprender estas funciones en un nivel fundamental sería, creo yo, un logro científico de la misma escala que la física nuclear, la relatividad y la genética molecular. (p.1)

Este autor describe la esencia de la convergencia entre la inteligencia humana y la artificial y lo complejo de sus puntos de encuentro.

Metodología de construcción de las Redes de Conocimiento Inteligentes

El objetivo del diseño de las redes de conocimiento se planteó en los siguientes términos: “Desarrollar una estructura conceptual y tecnológica, en la plataforma inteligente Autonomy, para generar redes de conocimiento inteligentes, concebidas como la convergencia de innovación de tipo tecnológica y social, con el fin de gerenciar conocimiento bajo esquemas de procesos creativos de adquisición, transformación y construcción de los mismos, con el apoyo de la red humana de aliados expertos generada para tal fin.”

Cabe señalar que el desarrollo epistemológico y metodológico de este trabajo, se centró en la realización de un estudio analítico interpretativo que permitió la generación de una teoría emergente de apoyo a la construcción de una pedagogía alternativa para abordar las dimensiones creativa y



social explicadas en la sección anterior, que involucran los procesos de adquisición y transformación del conocimiento.

Redin permite la generación de procesos creativos on line. Puesto que el creación de cada red inteligente de conocimiento constituye un trabajo de investigación y desarrollo, signado por la naturaleza del área de conocimiento a representar virtualmente, el diseño conceptual de la red Redin, está centrado en la construcción de un modelo de generación de modelos de redes inteligentes de conocimiento como pedagogías alternativas de tipo informacional, plasmadas en espacios virtuales educativos e investigativos, que permiten al aprendiz, construir el conocimiento que busca al interactuar con la red.

Las interrogantes de investigación que se presentaron en este trabajo fueron las siguientes:

• ¿Cuál es el modelo apropiado para la construcción de un generador de modelos de redes inteligentes de conocimiento que permita garantizar no sólo la calidad de estos espacios virtuales, sino que adicionalmente contribuyan al proceso de apropiación en el área de conocimiento estudiada?

• ¿Cuál es el aporte pedagógico que provee la construcción modelos de diseño de redes inteligentes de conocimiento ante la sociedad del Conocimiento?

Análisis Cualitativo

Este análisis centró su atención en interpretar y comprender el papel que factores ambientales como el entorno, la cultura y la sociedad juegan en la conformación de estilos de redes de conocimiento y de las pedagogías asociadas a ella.

Para responder a las interrogantes de investigación, se realizó un análisis cualitativo para esbozar un cuerpo de conclusiones y recomendaciones para el diseño de un modelo de generación de modelos de redes inteligentes de conocimiento y la pedagogía alternativa asociada a este proceso.


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El procedimiento consistió en seleccionar, como informantes claves, ocho expertos de casos emblemáticos representativos de los diferentes tipos de redes de conocimiento, en los cuales se incluyó tanto la presencia de expertos con perfiles teóricamente ventajosos para el proceso de aprendizaje, como perfiles de expertos experienciales ó representantes universitarios usuarios de servicios educativos virtuales. Estos actores fueron sometidos a entrevistas en profundidad y filmaciones, en las que se incentivó a los participantes a expresar, de manera abierta sus percepciones, creencias, actitudes y valoraciones de los episodios considerados más relevantes en las áreas de experiencias en el tema a desarrollar en las redes de conocimiento y adicionalmente en los elementos claves para la construcción del modelo de redes de conocimiento Redin.

Los datos obtenidos en las entrevistas se sometieron a un análisis cualitativo en busca de regularidades, conexiones e integración de conceptos y categorías que permitieran la interpretación de los procesos formativos que se relacionan con la configuración de perfiles de redes de conocimiento de la muestra estudiada.

Para realizar el análisis cualitativo los datos se procesaron con el programa Atlas/ti(2001)-Método Comparativo Continuo de Strauss y Corbin (2002), Representación no Formal del Conocimiento (Rolston, 1990) basado en los principios de inteligencia artificial. Cabe señalar que esta fase metodológica cualitativa coincide plenamente con la metodología de construcción de sistemas inteligentes, en la cual el sistema a crear, se alimenta con el conocimiento de un grupo de expertos en el área de estudio de la investigación.

Green y Tull (1988), citado por Kerlinger (2000), afirman que “las entrevistas no estructuradas ofrecen información que las entrevistas estructuradas no ofrecen”. Este tipo de entrevista se utilizó en el desarrollo de esta investigación, en atención a que se necesitaba realizar un estudio exploratorio e interpretativo de los contextos y procesos que involucran la formación de los diferentes perfiles de redes de conocimiento a desarrollar. Esta fase de entrevistas semiestructuradas aportó elementos de índole contextual y permitió interactuar con los expertos, y tomar nota



de su forma de expresarse, de hacer las cosas, de imaginar situaciones y de resolver problemas.

El procesamiento de la data cualitativa se realizó en este trabajo con el apoyo de la herramienta Atlas-ti y el la metodología asociada a la herramienta, el método comparativo continuo (Cuyo enfoque es el de la Teoría Fundamentada) para la interpretación, desde la perspectiva cualitativa de los contextos asociados con el desarrollo de redes inteligentes de conocimiento.

Todo este proceso que se da a través del Método Comparativo Continuo (MCC), es de gran relevancia al contar este con un mecanismo de encadenamiento que apoya la relación o vinculación entre proposiciones.Por lo que se destaca la complementariedad entre el método comparativo continuo y la metodología de construcción de los sistemas expertos.

Luego de transcribir las entrevistas y grabaciones en los formatos requeridos por la herramienta Atlas-ti, se procedió a un proceso simultáneo de codificación y análisis de los datos, con el objetivo de desarrollar conceptos. A través del proceso de comparación continua se presenta un proceso de refinamiento para la construcción de sistemas inteligentes, metodología en la cual tomamos las proposiciones (del MCC) y las encadenamos a través de Reglas de Producción, estas últimas no sólo son importantes para la construcción del prototipo de sistema inteligente, sino que también le da potencia o fuerza al proceso de teorización.

Para el proceso de categorización, se navegó en la unidad hermeneútica de lo textual a lo conceptual y viceversa, en un ir y venir de los datos obtenidos de los documentos primarios: las entrevistas de expertos y los enfoques indicados en la fundamentación teórica. Se realizó un proceso por fases, en el cual, se hacia un alto para analizar las redes semánticas, se continuaba analizando documentos primarios, se analizaban redes, hasta llegar a un proceso de saturación de las categorías, que permitiera la construcción de las proposiciones y por tanto de la teoría emergente.

Las redes semánticas construidas para esta investigación son: red pedagogía informacional y Modelo Redin, las cuales visualizaron


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categorías fundamentales y las relaciones entre ellas del análisis cualitativo de la data de los expertos académicos y experienciales.

Dado que un enlace se puede ver como algo que aseveramos sea cierto de una categoría con relación a otra, se pudieron establecer cadenas de conexiones como consecuencia del análisis cualitativo que se realiza. En este caso, se trabajó con los contextos y procesos que estaban relacionados con la formación de los diferentes perfiles de redes inteligentes de conocimiento y las pedagogías asociadas a ellas. Se siguió un procedimiento mixto, en el cual se procesaron los pasos del método comparativo continuo, incluyendo en la fase de análisis de los datos, los principios de Representación no formal del Conocimiento con redes semánticas usados en la construcción de sistemas expertos (SE). Esto último con el objeto de organizar y sistematizar el proceso de análisis de contenidos. Lo expuesto anteriormente lo podemos visualizar en la tabla 1.

Proceso de Teorización

El proceso de teorización se realizó utilizando los métodos citados anteriormente en forma coordinada con la estrategia de búsqueda exhaustiva desarrollado en la construcción de sistemas inteligentes. La búsqueda exhaustiva consiste en la exploración a todo estado del problema posible. Según Rolston (1990), esta estrategia es un procedimiento para tratar todas las posibilidades de explicación del dominio explorado, y es posible según los principios de inteligencia artificial, sólo si el problema es directamente manejable. Si no lo es, es decir, si tiene un espacio de problema muy grande, entonces, debe transformarse en un espacio manejable, por ejemplo, descomponiendo el problema en subproblemas o componentes sencillos, de modo de que en cada uno de los cuales se pueda orientar la búsqueda exhaustiva en forma separada.



En este trabajo el espacio problema fue el análisis del perfil de redes inteligentes de conocimiento, que incluye las características de los procesos y contextos asociados con su conceptualización, como antesala para establecer un cuerpo de principios y estrategias que permitan apoyar la autogestión del aprendizaje.

Se descompuso el espacio problema, en 2 redes semánticas, las cuales se mencionan a continuación: RED PEDAGOGÍA INFORMACIONAL Y RED REDIN.

Tabla 1: Proceso de Análisis Cualitativo Mixto MCC-ATLAS-TI-SE- Modelo Redin


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Para el análisis de las redes semánticas se realizó una exploración que conducía al análisis de contextos y procesos y fue de carácter analítica-interpretativa, es decir, se realizó el trabajo, buscando comprender las razones de la construcción de las diferentes redes inteligentes de conocimiento bajo la perspectiva de la complejidad. Se compararon categorías con categorías, incidentes y conceptos. Se trataba de responder a las preguntas ¿Qué son? ¿Por qué? ¿En que contexto? ¿Cómo? ¿Mediante cual proceso? Se podrían favorecer o desfavorecer la formación de redes Redin. De este modo surgieron las categorías: PROCESOS, CREATIVIDAD, EXPERTOS, DESARROLLO SOCIAL, COMUNICACIÓN Y AUTOGESTION DEL APRENDIZAJE. En esta fase del análisis, se exploraron los contextos, la cultura y los procesos asociados al desarrollo adecuado a redes Redin desde la óptica de los expertos seleccionados como informantes claves para el estudio.

Caracterización de Redin. Informe Cualitativo.

El Modelo de generación de modelos Redin- Redes Inteligentes de Conocimiento- se concibe con base al análisis interpretativo de su conceptualización, como un proceso a escala que involucra tres grandes fases: Socialización, Apropiación e Innovación en el uso de la tecnología para la evolución de la sociedad con el manejo de la herramienta. Para el desarrollo del Diseño Teórico se presentó una postura epistemológica postpositivista-bajo la perspectiva de la complejidad y metodológicamente el uso análisis cualitativo de entrevistas en profundidad y análisis de contenidos de fuentes de información textuales y de estructura multimedia para interpretar la inserción de lo extraño y desconocido tecnológicamente en la sociedad sin modificar lo conocido y tradicional en las mismas. En consecuencia, se instauró un proceso Adquisición de Conocimiento para encontrar las categorías subyacentes en las características de los contextos y procesos asociados en la evolución tecnológica comunitaria generada a través de la apropiación y construcción de tecnologías, así como en la democratización del conocimiento que emerge del uso continuo de las mismas.



Para la construcción del Diseño Tecnológico se utilizó el enfoque sistémico y las metodologías cualitativas y de construcción de Sistemas Inteligentes. En el momento técnico de análisis de datos cualitativos se aplicó el software Atlas-ti y para la construcción de la base de conocimiento se usó la herramienta Autonomy.

Entre las características del Diseño desarrollado se pueden señalar: Existencia de una Base de Conocimiento integral para la conformación de la inteligencia colectiva en Innovación Tecnológica, conectividad automática hacia las fuentes de investigación lo cual amplía el radio de acción de procesos de innovación social, posibilidad de generación de redes de conocimiento especializado en muchas temáticas, estructuración a procesos de Virtualización en áreas de Diagnóstico y generación de Contenidos Digitales en Innovación e inerfaz amigable.

Tomando en consideración los elementos del análisis cualitativo, el modelo conceptual que se presenta es un Modelo de generación de Modelos de Redes Inteligentes de Conocimiento, para lo cual se instauraron bajo una perspectiva sistémica dos metodologías, desarrolladas en este trabajo, que interconectadas dan origen al Modelo Integral de Construcción de Redes Inteligentes de Conocimiento-Redin-, Ellas son: El ModeloCreativo de Adquisición de Conocimiento del Experto y el Modelo de Desarrollo de las Redes Inteligentes de Conocimiento. Ver gráfico 3

Gráfico 3: REDIN


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El Modelo Creativo de Adquisición de Conocimiento del Expertointegra a la recogida de la data, el resultado de trabajos de campo, bajo la perspectiva epistemológica de la complejidad, que permitan la interpretación de la realidad digitalizar en los ambientes virtuales a construir en la fase piloto del trabajo. El esquema central de este modelo se planteó según Giarratano-Riley(2001) y lo podemos visualizar en el Gráfico 4.

El Proceso Cualitativo-Experto establece un diálogo explícito y extrae información tanto de la bibliografía especializada como de la experiencia de gente experta en el área de estudio. Los expertos, en muchos casos, tienen dificultad para expresar un conocimiento que lo tienen muy internalizado y lo expresan en forma automática, o que lo poseen como producto de su experiencia en el desarrollo de actividades relacionadas en el área en la cual se desenvuelven. Es importante señalar que las fuentes de información deben clasificarse de acuerdo con la forma como de ellas vamos a adquirir el conocimiento.

Esto último se señala, puesto que entre los principios de la inteligencia artificial en la fase de adquisición de conocimientos, según Rolston (1990) se pautan las siguientes reglas:

1) No se le debe pedir al experto la información básica, que se puede adquirir en fuentes documentales.

2) El investigador (que en este caso se le llama ingeniero de conocimiento), debe usar el lenguaje técnico, correspondiente al dominio que se investiga cuando trabaje en la entrevista con el experto. Gráfico 4.

La identificación de la información clave, debe realizarse con el método “primero-amplitud”, el cual consiste en identificar una lista de problemas genéricos, que sirven para circunscribir el espacio global del conocimiento. De esta lista global en entrevistador y el entrevistado trabajando conjuntamente, seleccionan casos específicos, los cuales deben ser nominales característicos de una gran clase de problemas. A continuación de este proceso de selección, se realizan en paralelo, las tres actividades más críticas del proceso de adquisición de conocimientos:



La formulación conceptual, la implementación de los casos claves, y el desarrollo de la representación del conocimiento. Por lo expresado anteriormente, además del proceso de entrevista en profundidad, los expertos sirven de apoyo, de colaboradores y de asesores al investigador en la determinación del conocimiento.

Gráfico 4: Modelo de adquisición de conocimiento del experto

La conceptualización del Modelo Creativo de Adquisición de Conocimiento del Experto estuvo representada por la integración creativa de dos metodologías importantes pero independientes de levantamiento de información, a saber Metodología de Construcción de Sistemas inteligentes, en particular los Sistemas Expertos de Nils Nilsson y MétodoComparativo Contiinuo de Strauss y Corbin, utilizado en investigación cualitativa. Adicionalmente como apoyo a la integración metodológica planteada, en el momento técnico se propone la utilización del software de investigación cualitativa atlas-ti y de la herramienta Autonomy. El Modelo lo podemos visualizar en el Gráfico 5.


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El Modelo Creativo de Adquisición de Conocimiento del Expertose diseñó para generar el proceso de adquisición de conocimiento, mediante el levantamiento de la información, a través de entrevistas en profundidad, filmaciones y análisis de contenidos de documentos textuales y del proveniente de fuentes multimedia. Posteriormente el investigador procede a la generación de un sistema de categorización, apoyado en la herramienta Atlas-ti, que configura la plataforma conceptual de las redes de conocimiento inteligentes.

El Modelo de Desarrollo de las Redes Inteligentes de Conocimientoque emerge del análisis cualitativo, provee la metodología de Desarrollo de las Redes inteligentes de Conocimiento, las cuales están fundamentadas en la integración del Diseño Conceptual proveniente del Modelo Creativo de Adquisición de Conocimiento del Experto con la Metodología de implantación de la herramienta Autonomy, hardware seleccionado para su construcción.

Gráfico 5: Modelo creativo de adquisición de conocimiento del experto

De acuerdo con la integración sistémica de los modelos analizados surgieron luego de un analisis reflexivo que permitió la integración de



teorías de la inteligencia artificial y de la investigación cualitativa, lasfases fundamentales del Modelo Integral de Construcción de Redes Inteligentes de Conocimiento-Redin, visualizado como un modelo inteligente de representación del conocimiento, el cual posibilita el desarrollo construcción de las Redes. Ellas son:

• Diseño conceptual de las redes de conocimiento como un híbrido entre la convergencia de la inteligencia artificial y la inteligencia humana

• Adquisición de Conocimiento a través de investigación cualitativa. Modelo de levantamiento de la información a través de procesos de categorización y análisis de contenidos provenientes de entrevistas en profundidad y fuentes textuales y de formato multimedia.

• Diseño de la Infraestructura tecnológica. Utilización de la herramienta inteligente Autonomy.

• Establecimiento de Modelo de Representación del conocimiento.Este se construye de acuerdo a la naturaleza de la temática a representar en la red y a los tipos de usuarios. Que conforman su audiencia.

Adicionalmente, en el trabajo cualitativo se analizó la Pedagogía alternativa asociada a las redes Inteligente de conocimiento Redin, la cual quedó conceptualizada como una pedagogía de tipo informacional tal como lo plantea Picardo(2002) que tendría matices alternativos según la temáticas y audiencias a las misma que se representaran en la construcción de Redin en las diferentes áreas de conocimiento. Por lo anterior se propone que en el diseño del Modelo de generación de las redes se incorporen diferentes niveles de usuarios y de expertos en la interfaz.

Los informantes claves pedagogos, se plantearon la pregunta ¿Cuál es el aporte de las redes Redin en el proceso reenseñanza-aprendizaje. Como resultado del análisis, emerge la consideraron de las mencionadas redes como recurso de apoyo educativo, especialmente para la autogestión del aprendizaje y su consideración como una poderosa herramienta para


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la investigación. En el fondo, el análisis se centró en la consideración de Redin como un medio o como un fin en el ámbito educativo. En el resultado del proceso de categorización surge Redin como apoyo al autoaprendizaje y en todas las fases que involucra este proceso.

En cuanto a la compatibilidad de Redin con los enfoques psicopedagógicos, se concluyó que Redin se articulaba con los enfoques psicoevolutivos y psicopedagógicos por las siguientes razones: Apoya al el constructivismo Vygostky, porque involucra al qué de los contenidos con el cómo y con el qué entornos: por tanto, las redes Redin amplían la capacidad de interacción personal con estas fases del aprendizaje. Adicionalmente, apoyan la teoría de la conversación de Pask, que supone que aprender como un fenómeno social, Igualmente, las redes Redin aportan a la teoría del conocimiento situado de Young, en la cual se concibe que el conocimiento es una relación activa entre el individuo y un determinado entorno, y además el aprendizaje se produce cuando el aprendiz está envuelto activamente en un contexto complejo y real; Adicionalmente, Redin apoya la teoría de acción comunicativa de Habermas, sustentada en el rigor, la racionalidad y la crítica, porque la concepción de las redes inteligentes de conocimiento está asociada con el cruce de la arista tecnológica y la conformada por las redes sociales y humanas.

Otro aspecto que cabe señalar, que emerge del análisis es que pedagógicamente las redes Redin permiten que se generen nuevas formas de trabajo colaborativo y de trabajo asincrónico, porque facilita nuevos vehículos de información y de transformación en conocimiento, más veloces que superan los obstáculos de tiempo y espacio. Y adicionalmente porque permite el uso de recursos: bases de conocimiento, videos, software, bibliotecas digitales, redes especializadas, multimedia, revistas electrónicas y buscadores inteligentes entre otros.

Se concluye que la conceptualización de Redes Inteligentes Redin puede ser una vía para responder a la necesidad de trasformación de información en conocimiento en esta sociedad del conocimiento y representan una pedagogía alternativa de tipo informacional, de gran



apoyo a los docentes, estudiantes y a la sociedad en general. Así, el informe cualitativo en su fase pedagógica se concluye con lo planteado por Picardo (2001) y que esta articulad en lo planteado en este trabajo: “la pedagogía informacional radica en que los verdaderos rendimientos educativos para responder a las exigencias de aprender para toda la vida implican el uso de la información en todas sus dimensiones: acceso, análisis, interpretación, evaluación y producción”

El Centro Nacional de Innovación Tecnológica-Cenit, organismo adscrito al Ministerio para el Poder Popular para la Ciencia y la Tecnología, para afrontar el problema de la inexistencia de una infraestructura tecnológica nacional que permitiera almacenar conocimiento especializado en materia de innovación tecnológica en áreas de hardware, software, materiales, tecnologías de información y comunicación, tecnologías educativas y de resguardo de la diversidad cultural latinoamericana, se planteó el diseño e implantación de cuatro redes inteligentes de conocimiento, aplicando el Modelo de generación de Modelos de construcción de Redin que se presenta en este trabajo.

REDIN: Una innovación tecnológica en escenarios de aprendizaje e investigación.

La construcción de Redes Inteligentes de Conocimiento- Redin-representan una innovación en los escenarios educativo, investigativo y social y en el ámbito de la innovación tecnológica. Constituyen un espacio creativo que socializa el autoaprendizaje en innovación tecnológica para la colectividad.

Las redes Redin son desarrolladas en una plataforma representada por una combinación de tecnologías, que permiten a las computadoras tener un entendimiento contextual de textos, páginas web, correos electrónicos, voz, documentos y experiencias de expertos en el área de innovación tecnológica, y por lo tanto, automatizar operaciones claves para el aprendizaje y la investigación.


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Los cambios sobre el área de innovación tecnológica se garantizan por la inclusión de procesos metodológicos profundos de innovación socioeducativa y de innovación tecnológica, que permiten a los usuarios sistematizar y organizar información no estructurada y transformarla con certeza, velocidad, escalabilidad y seguridad en conocimiento útil para procesos de aprendizaje e investigación. Es decir, la innovación de las redes de conocimiento inteligentes está representada por ambientes virtuales que permiten al usuario ser el líder en la gerencia del conocimiento que necesita adquirir.

Para el logro de los fines que remiten a la innovación, en el ámbito de innovación tecnológica, el usuario debe abordar tres fases en su interacción con la red de conocimiento inteligente, a saber: Autoaprendizaje, apropiación e innovación. En efecto, la red permite al usuario una búsqueda inteligente de la información en el área de innovación tecnológica, que crea perfiles de aprendizaje y procesos de categorización, que facilitan la adquisición del conocimiento en áreas específicas, esto a su vez coadyuva la apropiación del conocimiento al apoyar su aplicación en situaciones específicas. Sólo logradas estas dos primeras fases ( autoaprendizaje y apropiación) puede emerger en el aprendiz la creatividad y la innovación en el área estudiada. Ver tabla2.

Ait-El Hadj (1990) citado por Rodríguez (2005) afirma lo siguiente “La innovación es un término que tiene una gran riqueza de sentido: La innovación puede englobar tanto la idea de un cambio tecnológico generalizado como la de un cambio social dentro de la empresa”

García-Córdoba (2005) plantea que “La investigación tecnológica tiene como fin obtener un conocimiento para lograr modificar la realidad en estudio, vinculando la investigación y la transformación” (p.80).



Tabla 2: Fases del proceso de interacción con las Redes de Conocimiento Inteligentes

Adicionalmente, se tiene que la innovación tecnológica no es simplemente el producto de la investigación aplicada a la resolución de problemas sociales, la manera en la que se difunde depende de un conjunto de factores sociales, económicos y organizativos. Por esta razón, el Centro Nacional de Innovación Tecnológica centra su atención no sólo en la construcción de artefactos tecnológicos, sino en su adecuada socialización que garantice una verdadera transferencia de conocimiento a la colectividad.

De lo anterior, podemos reflexionar sobre el peso de la innovación social en el proceso de innovación tecnológica, en este caso, aplicada en la construcción de bases de conocimiento inteligentes como plataforma para la implantación de redes de conocimiento inteligentes. Lo social impera en la adquisición de contenidos que alimentaran la red y adicionalmente impactará en su crecimiento en los diferentes contextos donde se instaurará la herramienta. Estudiar los factores sociales implícitos en estos escenarios, es imprescindible para la construcción de Redes de Conocimiento pertinentes y creativas.

Más allá de la trasformación de información en conocimiento, está la imperiosa necesidad de que esté último se difunda a lugares cada vez más remotos…En esto radica la verdadera democratización del conocimiento, en construirlo difundirlo y socializarlo.


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Por lo anterior, se impone el desarrollo del talento humano, tanto para la producción de hilos electrónicos que permitan llevar el conocimiento a la gente, como para la construcción de redes humanas que sean la fuente de información para la generación de contenidos que reflejen la experiencia venezolana en el área de innovación tecnológica.

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