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Reporte de investigación sobre el tema mencionado.
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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INTRODUCCIÓN. El presente documento muestra conceptos a un tema introductorio de la materia de “Inteligencia Artificial”, en el cual se analizó el tema de “Mapas conceptuales y Redes semánticas en el aprendizaje”, dando a conocer los puntos principales de este, así como características que hacen un enfoque particular y novedoso al tema mencionado. El concepto de aprendizaje significativo fue introducido por primera vez por David Ausubel, para superar los límites de la enseñanza tradicional, que es, memorística y acumulativa, y el exceso de actividad que promueve el aprendizaje por descubrimiento, que dificulta en ocasiones la asimilación de nuevos conceptos. Además, la adquisición de información depende en gran parte a las ideas previas que ya existen en la estructura cognitiva y el aprendizaje significativo de los seres humanos ocurre a través de una interacción de la nueva información con ideas pertinentes que existen en la estructura cognitiva. Dentro de las distintas estrategias de aprendizaje en este trabajo nos centraremos en las estrategias de organización que tienen como meta la jerarquización y organización de la información, en concreto, en los mapas conceptuales y redes semánticas.
proposiciones. Un concepto es una regularidad que se percibe en los hechos u objetos y que se designa mediante una etiqueta o expresión. Según J. D. Novak (1972), las redes semánticas representan relaciones significativas entre conceptos en formas de proposiciones. Una proposición consta de dos o más términos conceptuales unidos por palabras para formar una unidad semántica. En el campo de la computación los primeros intentos de utilización de Redes Semánticas (RS) son obras de Richard H. Richens en 1956, que fueron utilizándolas como interlingua para la traducción automática del lenguaje natural. Luego fueron tema de estudio de Robert F. Simmons en los 60. Las Redes Semánticas no son más que un lenguaje gráfico, fácilmente traducibles en forma simbólica y muy útiles para representar conocimiento taxonómico. Se componen fundamentalmente de clases las cuales van dirigidas, objetos y arcos dirigidos y etiquetados, como se puede apreciar en los ejemplos. Según el tipo de relación que se utilice de pueden identificar tres tipos de nodos fundamentales: nodos clases/subclase, propiedades e instancias o individuos como también son conocimientos estos últimos. El conjunto de nodos y sus relaciones conforman una estructura que define los significados de cada concepto representado en la mayor parte de los casos se obtienen resultados satisfactorios, aunque con el aumento de los nodos y enlaces su complejidad aumenta. y a su vez son manipulados por los mecanismos de inferencia aplicados a dichas relaciones y nodos. Existen diferentes tipos de nodos, diferenciados todos según la semántica interpretada del tipo de relación en la que se encuentren. Se pueden representar nodos del tipo clase, subclase, propiedad o instancia. La relación un tipo de se utiliza para relacionar una clase hija con una clase padre, o sea, relaciona nodos con nodos, pero en otros contextos diferentes cada nodo.
Figura A. “Ejemplo de Red Semántica”. Figura B. “Representación completa de una red semántica”. En este tipo de RS es generalmente se utilizan las etiquetas: “es_un” y “tipo_de” o variantes semejantes La representación de esta maneras favorece el mecanismo de herencia que está presente en las RS, en todas sus relaciones y que está incluido en el lenguaje, por ejemplo: una clase o un objeto tiene las propiedades indicadas con los valores que figuran en los nodos de atributos, y hereda las propiedades y los valores de las clases con las que está relacionada por “tipo_de” o “es_un”. Adicionalmente, se pueden representar otros tipos de relaciones más naturales como “pone”, “vive_en”, “come”.
Las diferencias existentes entre las dos herramientas de aprendizaje están perfectamente justificadas cuando ambos fueron definidos para propósitos diferentes. En el caso de los Mapas Conceptuales para desarrollar el aprendizaje y el razonamiento del hombre, mientras que las Redes Semánticas para el aprendizaje y razonamiento de la computadora. Por lo general las formas gráficas de representación del conocimiento, tienen una mayor potencialidad para la estructuración y no la formalización del conocimiento, lo que limita a que puedan ser aprovechados al máximo por algoritmos computacionales. Es por esto que surgen los lenguajes formales, que a través de la
CONCLUSIÓN. En referencias a las estrategias de aprendizaje en este trabajo la investigación realizada ha permitido extraer que los mapas conceptuales y las redes semánticas que los tiene en común ambos instrumentos tienen aspectos gráficos y aspectos semánticos además los MC son aquellos proporcionan un resumen esquemático, claro y ordenado de lo se ha estudiado, y como también las RS son las representaciones entre los conceptos no necesariamente se organizan por niveles jerárquicos.
GONZALEZ, García F. M. (1992). "Los Mapas Conceptuales de J.D. Novack como instrumentos para la investigación en didáctica de las ciencias experimentales". Enseñanza de las Ciencias N°10. Barcelona, España. D. Novak Joseph y J. Cañas Alberto. (2006). “La Teoría subyacente de los Mapas Conceptuales y como construir y utilizarlos”. Instituto de cognición humana y de la máquina. Galagousky, L. R. (1987). "Redes conceptuales: Bases teóricas e implicaciones para el proceso de enseñanza-aprendizaje de las ciencias". Enseñanza de las Ciencias N°5. Barcelona, España. Ontoria, A. y et al. (1992). "Mapas Conceptuales: una técnica para aprender". Ed. Narcea. Mapas conceptuales || Topic Maps - glossariumBITri. (2020). Retrieved 28 March 2020, from http://glossarium.bitrum.unileon.es/Home/mapas-conceptuales REDES SEMÁNTICAS. (2020). Retrieved 26 March 2020, from https://sitiointeligenciaa.wordpress.com/redes-semanticas/
