terça-feira, 9 de dezembro de 2014

Engenharia do Conhecimento em redes sociais

     As mídias sociais tem feito uso de técnicas de Engenharia do Conhecimento para auxiliar na gestão do conhecimento que nelas circula diariamente. Entre as técnicas de Engenharia de Conhecimento aplicadas em mídias sociais pode-se citar:
  • Tags: conforme Xu et al (2006), tagging é um processo pelo qual os usuários atribuem rótulos (na forma de palavras chave) para conteúdos da web com o propósito de compartilhar, descobrir e recuperá-los. “Descobrir” permite aos usuários encontrar novos conteúdos de seu interesse compartilhado por outros usuários. “Recuperar” permite a um usuário relembrar conteúdos que foram descobertos antes. Além disso, o processo de tagging permite a classificação e a organização de dados para utilizar os metadados de usuários individuais diretamente, trazendo benefícios da Web Semântica para a web atual, dominada pelo HTML. Os usuários podem utilizar rótulos para marcar qualquer conteúdo, ou usar uma combinação de tags para expressar o interesse de conteúdos assinalados por outros usuários, o que é mais flexível do que ter que “encaixar” os conteúdos em uma ontologia universal. O processo de tagging é a base para a formação de folksonomies. 
  • Ontologies: para Gruber (1993), uma ontologia é uma especificação formal e explícita de uma conceitualização compartilhada. Ontologia é um conjunto de termos ordenados hierarquicamente para descrever um domínio que pode ser usado como um esqueleto para uma base de conhecimentos. Uma ontologia deve possuir um conjunto de termos organizados com uma hierarquia associada, ou seja, uma taxonomia. Uma das principais utilidades de uma ontologia é a de servir como um “schema” para uma base de conhecimentos, visão essa muito comum dentro do ramo da gestão de conhecimentos. 
  • Folksonomy: Sturtz (2004), define folksonomy como sendo o conjunto completo de tags – uma ou duas palavras-chave – que os usuários de um sistema compartilhado de gerenciamento de conteúdo associam a partes individuais de conteúdo, a fim de agrupar ou classificar o conteúdo. Os usuários também podem adicionar outros termos a folksonomy, a medida que estes se tornam necessários para associação com determinado conteúdo. Ao contrário do conceito de metadados (palavras – chave “escondidas” da visão dos usuários e usados apenas para auxiliar na busca), as folksonomies estão na “superfície”, visíveis e úteis. Elas vão além da metáfora da pasta (diretório local de um computador). permitindo aos usuários arquivar seus conteúdos em muitos lugares ao mesmo tempo. Através de co-atribuição de termos, a folksonomy desenvolve uma estrutura baseada na convergência e no uso.
  • Taxonomy: para Diaz, Joyanes e Medina (2009), taxonomia é a tecnologia que trata dos princípios, métodos e finalidade da classificação, sendo utilizada para a gestão eficiente da informação e conteúdos, e é considerada o elemento essencial na construção do conhecimento dentro das organizações. 
  • Semantic social network analysis: segundo Ereteo et al (2011), pode-se representar a interação de usuários em sites de rede social usando ontologias diversas, tanto para representar as parte explícita da rede social (rede de amigos, etc.), quanto para a construção de gráficos de usuários com base em outros marcadores implícitos. De forma complementar, deve ser utilizado o enriquecimento semântico provido pelas folksonomies, para identificar comunidades de interesse. Com base nos gráficos obtidos, é possível analisá-los por meio da técnica de análise de redes sociais (Social Network Analysis), a qual busca entender e explorar as principais características das redes sociais, a fim gerenciar seu ciclo de vida e prever a sua evolução.
Fonte: http://www.egc.ufsc.br/wiki/index.php/Processo_de_Engenharia_do_Conhecimento

Importância nas organizações

     Visto algumas metodologias e ferramentas relacionadas à Engenharia do Conhecimento, é possivel notar como elas são importantes para as organizações.

     Os data warehouses servem como um extrato das informações da organização, auxiliando no processo de tomada de decisão baseado nesses conhecimentos. Eles podem ser usados, por exemplo, no processo de Business Intelligence (Inteligencia Empresarial), onde ocorre a busca e tratamento de informações que apoiam a gestão de um negócio. Outra ferramenta que utiliza os data warehouses é o OLAP (Processo Analítico em Tempo Real, em português) que por sua vez pode ser aplicado em várias áreas das organizações como financeira e marketing.

     A plataforma Protégé, pode ser aplicada pois inclui classificadores dedutivos para validar que os modelos de gestão da informação, além de serem consistentes e inferir novas informações a partir da análise de uma ontologia.

     Como Eclipse, Protégé é um quadro para o qual vários outros projetos sugerem plugins. Este aplicativo é escrito em Java e fortemente utiliza Swing para criar a interface de usuário bastante complexa.

     Assim, a Engenharia de Conhecimento é um recurso valioso para as organizações, visto que com ela é possivel organizar as informações e os conhecimentos de maneira que estes sejam utiliza-dos em sistemas de suporte à a decisão, possibilitando uma vantagem competitiva para a corporação.

Camadas da Web Semântica

Olá, já falamos sobre Web Semântica aqui. E hoje daremos continuidade falando sobre as camadas da Web semântica que compõem sua arquitetura.

O texto a seguir que explica sobre essas camadas foi retirado do artigo produzido por Leandro Gomes de Miranda, chamado WEB SEMÂNTICA E WEB SOCIAL EM ENGENHARIA DO CONHECIMENTO e o encontramos no tópico 2.1 Camadas da Web Semântica . No final do desse post terá o link para acesso do artigo na integra. 


Começaremos falando das quatro camadas mais baixas: URI, UNICODE, XML e Namespaces.

A primeira camada que iremos falar é a URI 
      O URI (Uniform Resource Identifier) é um padrão para identificar um recurso físico ou abstrato         de maneira única e global. Um identificador URL é um caso específico de URI, formado pela             concatenação de seqüências de caracteres para identificar o protocolo de acesso ao recurso, o               endereço da máquina na qual o recurso pode ser encontrado e o próprio recurso em questão             (RIBEIRO, 2008).

Ao lado do URI vemos o Unicode
     O Unicode fornece um número único para cada caractere, não  importa a plataforma, não                    importa o programa, não importa a língua, ou seja, é basicamente um sistema padronizador de            caracteres. Fundamentalmente, os computadores lidam com números, gravam letras e outros                caracteres na memória designando um número para cada um deles. Antes de o Unicode ser                  inventado, havia centenas de sistemas diferentes de codificação. Nenhum destes Sistemas de                codificação, no entanto, poderia conter caracteres suficientes. Por exemplo, a União Européia por        si só requer vários sistemas de codificação diferentes para cobrir todas as línguas. Mesmo para            uma única língua como o inglês não havia sistema de codificação adequado para todas as letras,          pontuação e símbolos técnicos em uso corrente.

A cima deles dois temos  XML
     Verificou-se que o XML, criado pela W3C em 1996 (BRAY, 2006) seria a linguagem de                    marcação mais apropriada para o uso na Web Semântica, quando comparado ao HTML ou                 SGML, por diversas razões, como por exemplo: deve ser fácil escrever programas que processam       documentos XML; documentos XML devem ter uma linguagem clara, suficientemente legíveis por     pessoas; o formato do XML deve ser formal e conciso; da linguagem XML deve ser fácil de criar;       o XML é compatível com SGML e HTML.

A ultima camada que apresentaremos hoje é a Namespace
    O namespaces, parte da tecnologia XML, e permite que o vocabulário utilizado no documento             XML possa ser identificado unicamente por um URI. Com a utilização de namespaces, é possível       identificar as tags que estão sendo utilizadas dentro de um contexto definido em algum lugar da           web (LAURENT, 2000). Os namespaces fornecem um método para qualificar os nomes de                 elementos e atributos, utilizados nos documentos XML, através da associação destes nomes com os     espaços de nomes identificados por referências de URI. Os espaços de nomes são úteis para                distinguir entre dois elementos definidos com um mesmo nome, mas que pertencem a esquemas          diferentes. Além disso, um documento pode associar elementos previamente definidos à sua               estrutura, desde que utilize referências aos esquemas que definem esses elementos (RIBEIRO, 2008).

Abaixo temos o link para acesso ao artigo onde pode-se ler o conteúdo acima.

Fonte:  
MIRANDA, L. G. WEB SEMÂNTICA E WEB SOCIAL EM ENGENHARIA DO CONHECIMENTO. Disponível em  <http://www.abepro.org.br/biblioteca/enegep2009_TN_WIC_098_664_13224.pdf> 

terça-feira, 2 de dezembro de 2014

Estrutura metodológica que norteia a construção de sistemas baseados em conhecimento

A CommonKADS [1] é uma estrutura metodológica que norteia a construção de sistemas baseados em conhecimento para a resolução de problemas que envolvem conhecimento. Shereiber (1999) descreve a metodologia CommonKADS como uma extensão de metodologias já existentes (análise estruturada de sistemas, teoria da organização, orientação a objetos, processos de reengenharia e gestão da qualidade), empregada quando a tarefa, o processo, domínio ou aplicações tornam-se intensivas em conhecimento.Essa metodologia consistem em  tenta responder as três perguntas   Por que, O que e Como.
A resposta para o "porque" é  apresentada na camada de contexto  onde estão os motivos as característica geral da  organização, tem uma visão geral e ampla das  atividades a serem desenvolvidas.Esta camada tem três sub divisões: modelo de Organização,modelo de Tarefa,modelo de Agente.
Modelo de Organização
Analisa a estrutura anterior da empresa ,problemas ,falhas , e os  possíveis impactos das futuras ações no conhecimentos propostas, ela se divide em 5 planilhas  de ação.

Modelo de Tarefa 
Como o próprio nome já diz  esse modelo compreende quais  as  tarefa  deveram ser feita ,como  serão feitas  para garanti o resultado esperado. ela se  divide em 2 planilhas .

Modelo de Agente
Esse modelo especifica  os agente executores das tarefas.Tem apenas 1 planilhas.


"O que" e  encontrado na camada  conceitual  responsável pro especificar em detalhes  os tipos de estrutura de conhecimento e suas interações para  a realização das tarefas .Ela esta dividida em 2  modelos: modelo do conhecimento,modelo de comunicação.

Modelo de do Conhecimento
Esta modelo e o que contem a maior maior contribuição pra o sucesso da metodologia pois  contem     em detalhes  todos os requisitos de  conhecimento e que  tem que ter esse  conhecimento para a realização das tarefas.Esta camada é dividida em três níveis (conhecimento de domínio, inferência, tarefa).

Modelo de Comunicação
Responsável por   orientas  a comunicação entre os agentes executores das  tarefas.

O " como" é apresentado na camada de projeto
 

Camada de Projeto

Camada responsável por transforma todas as outras em especificações técnicas para construção  do sistemas (software ) em  sua totalidade. 
     






Fontes: 
  1.  Knowledge Engnireeng and Management: the CommonKADS Methodology
  2. http://www.egc.ufsc.br/wiki/index.php/Processo_de_Engenharia_do_Conhecimento#CommonKADS

Data Warehouse (DW)

Dentre as ferramentas utilizadas na Engenharia de Conhecimento, é possível citar a Data Warehouse (DW).

DW é um depósito para todas as partes significativas de dados que são extraídos de várias fontes e organizados de forma a facilitar seu acesso e análise.

O Data Warehouse serve para recolher informações de uma empresa, além de criar um histórico
dessas informações, definindo assim padrões que facilitam sua organização facilitando assim sua pesquisa e análise para auxílio no processo de tomada de decisões.

DW pode ser aplicado em data mining, web mining e sistemas de apoio a decisão.

Fontes:
http://searchsqlserver.techtarget.com/definition/data-warehouse
http://egc.ufsc.br/wiki/index.php/Processo_de_Engenharia_do_Conhecimento

Metodologias do Conhecimento - Protégé


O que é Protégé?


Uma plataforma de software livre que disponibiliza um conjunto de ferramentas para construção de modelos de domínio e aplicações baseadas em conhecimento por meio de ontologias.


Essa plataforma implementa um conjunto de estruturas de modelagem de conhecimento que possibilita a criação, visualização e manipulação de ontologias em diversos formatos, pode ser configurado para prover apoio amigável ao domínio na criação de modelos de conhecimento e entrada de dados.

Uma ontologia como já citada aqui no blog, descreve conceitos e relações que são importantes em um domínio particular, variam desde taxinomias e classificações, esquemas de base de dados, e teorias totalmente axiomatizadas.

A plataforma apoia duas formas de modelar ontologias:

O Editor de Frames-Protégé capacita a construir popular ontologias que são baseadas em frames, conforme um protocolo aberto conectividade de bases de conhecimento.

O Editor Protégé-OWL capacita a construir usuários a construir ontologias para Web Semântica, em particular na liguagem W3C OWL.



Fonte: Método Protégé
  • Eriksson, H., Shahar, Y., Tu, S. W., Puerta, A. R. & Musen, M. A. [1995], ‘Task modeling with reusable problem-solving methods’. Artificial Intelligence 79(2), 293–326
  • Puerta et al., .A multiple-method Knowledge acquisition shell for the automatic gen eration of knowledge-acquisition tools. Knowledge Acquisition, 4, 171-196. 1992.


quarta-feira, 19 de novembro de 2014

Web Semântica

     A Web Semântica é uma Web de dados. Há uma grande quantidade de dados que todos nós usamos todos os dias que não é parte da Web. Por exemplo, eu posso ver meus extratos bancários na web, e minhas fotografias, e eu posso ver os meus compromissos em um calendário. Mas eu posso ver minhas fotos em um calendário para ver o que estava fazendo as fotografei? Posso ver as linhas do extrato bancário em um calendário? Por que não? Porque não temos uma rede de dados. Porque os dados são controlados por aplicativos, e cada aplicação os mantém para si.

     A proposta da Web Semântica é estender os princípios dos documentos da web para os dados. Os dados podem ser acessados usando a arquitetura Web (URI, por exemplo), e estar relacionados uns com os outros da mesma forma que os documentos já são. Isso também significa criar uma plataforma comum que permita o compartilhamento e a reutilização dos dados por meio das fronteiras das aplicações, empresas e comunidades, podendo ser processados automaticamente tanto por ferramentas quanto manualmente, também revelando novos relacionamentos possíveis entre porções de dados.


Fonte: http://www.w3.org/2001/sw/SW-FAQ#What1

Utilização Real da engenharia do conhecimento

É possível  identificar, atualmente, a aplicação não apenas intuitiva, mas consciente, de técnicas e procedimentos de gestão de conhecimento em organizações, processos e produtos. Alguns  exemplos são:  sistemas de computador para trabalho em grupo, gestão de competências, recuperação de textos e documentos, gestão empresarial integrada e consideração de ativos intangíveis nas áreas financeira e de recursos humanos. Notícias sobre ferramentas específicas e boas práticas para a aplicação de gestão de conhecimento estão sendo divulgadas, mesmo que ainda não exista suficiente consenso sobre padrões ou casos de sucesso.

2. Quanto do trabalho é conhecimento

"Mapas de conhecimento colaboram para representar e administrar estruturas informais"

A motivação para a aplicação de gestão de conhecimento em ambientes dedicados, com o apoio de mapas de conhecimento, decorreu de necessidades identificadas durante o desenvolvimento de projetos tecnológicos nas áreas de informática e de saúde, no período de 1991 a 1993. Foi possível perceber, em ambos os casos, que o item "conhecimento" (conteúdo e características) conferia aos trabalhos uma dinâmica de difícil administração.

Na área de informática, tratava-se de estabelecer o valor de aquisição de direitos sobre redes de revenda e manutenção de microcomputadores construídas e mantidas de forma similar a redes de revendas de automóveis, de postos de gasolina ou de produtos eletro-eletrônicos. O valor dessas redes caracteriza-se apenas por contratos e manuais de operação mantidos pelas partes. Como se observa hoje com as empresas da Internet, existe grande interesse na avaliação e compra de direitos sobre redes e mercados.

Na área de saúde, foi possível acompanhar o desenvolvimento de projetos de sistemas que implementaram funções para marcação por telefone de consultas médicas em centros e postos de saúde pública e integração de processos administrativos em hospitais. Pelas suas características, a área de saúde pode ser classificada como área intensiva em conhecimento. Para que a operação seja possível, redes de empresas e profissionais devem colaborar entre si. O intercâmbio de conhecimento é intenso e projetos de pesquisa e desenvolvimento são freqüentes.

A partir de fevereiro de 1996, com a autorização de empresa prestadora de serviços de instalações elétricas industriais, foi possível aplicar algumas das idéias apresentadas por Stewart [1991, 1993] (mapas de conhecimento,  lições aprendidas, trabalho em grupo) em contratos para a instalação de sistemas de proteção externa contra descargas atmosféricas. Instalações de pára-raios em instalações industriais têm características complexas e desafiantes. Devem ser realizadas em condições de clima favoráveis, exigem a utilização de equipamentos de segurança individual e devem atender normas de segurança das instalações. A concepção, o projeto e a instalação devem ser executados de maneira compatível com as características de operação e manutenção das empresas.

O primeiro serviço de instalação foi conduzido durante cerca de 9 meses em 40 prédios de áreas administrativas e de produção de empresa petroquímica, com processos e produtos que apresentam riscos de explosão e envenenamento. Não foram registrados acidentes envolvendo a equipe de instalação do sistema de pára-raios. O serviço foi concluído com sucesso e um atraso nos prazos existente antes da aplicação de conceitos de gestão de conhecimento foi parcialmente recuperado.

O cliente contratou, simultaneamente ao primeiro serviço, dois outros serviços adicionais: (1) instalação de sistema de iluminação ininterrupta na sala de controle e operação do processo petroquímico e (2) instalação de infra-estrutura de circuitos para o sistema de rádio dos operadores da mesma sala.

Após a conclusão do serviço de instalação de pára-raios nessa empresa, uma segunda empresa foi atendida para a instalação de sistema equivalente (fabricante de produtos para a área siderúrgica com riscos de explosão). A experiência adquirida foi aplicada, com a devida proteção de interesses, também em outras áreas, clientes e empresas prestadoras de serviços.



Figura 1 - Conceito de dimensões de conhecimento aplicado para atividades em empresas



O sistema de pára-raios da empresa do ramo petroquímico teve a sua instalação prevista em período onde também foi preparada e conduzida uma parada geral do processo de produção de 15 dias para manutenção e ampliação. As interferências nos serviços em instalações industriais com essas características são constantes e variadas.

"Identifique temas relevantes tomando como referência características estáticas (estruturas), dinâmicas (procedimentos) e de controle da empresa e de seus processos - Figura 1"

A equipe de eletricistas alocada nos trabalhos de instalação de pára-raios contou com número variável de participantes entre 8 e 15. A aplicação de gestão de conhecimento, iniciou-se com a seleção e a criação de espaço, no canteiro da empresa, para a realização de reuniões coletivas do grupo. No final de cada dia, um encontro semelhante era realizado para contabilizar os serviços realizados, discutir experiências e eventuais alterações no planejamento de serviços apresentado à empresa contratante.

Com a concordância dos eletricistas, foram fixadas na parede do canteiro, plantas de projeto relevantes à execução dos serviços e grandes folhas de papel em branco (mapas de conhecimento), em formato A1, onde foram indicados temas relevantes relacionados com a organização, procedimentos e controles da empresa contratante e dos serviços a serem executados.


Figura 2 - Mapa de conhecimento1 - Aspectos de segurança elaborados, com a equipe de eletricistas, em serviço para a instalação de sistema de proteção externa contra descargas atmosféricas em cliente do ramo petroquímico.



A explicação básica sobre mapas conceituais (mapas mentais) pode ser obtida em Novak e Gowin [1984, capítulo 2]. Trata-se de técnica gráfica para anotar e apresentar conceitos e seus relacionamentos, conforme percebidos por pessoas (individualmente ou em grupo), em relação a um determinado tópico, área de conhecimento, processo, situação, ...

Os mapas de conhecimento funcionaram como uma espécie de contrato do grupo de trabalho. Ajudaram a desenvolver uma linguagem comum e a resolver diferenças entre os participantes. Quando necessário, pela manhã, no final da tarde ou em situações especiais em que foi necessário interromper os serviços, os mapas eram atualizados e até substituídos com a concordância do grupo. Idéias, sugestões e resultados esperados foram registrados e acompanhados. Os mapas facilitaram o preenchimento de documentos exigidos pelo cliente como planejamento de serviços, permissões e relatórios. Foram registrados também atividades importantes, exigidas pelo cliente, para a formação da competência do grupo como treinamentos e provas de habilitação em normas de operação, manutenção e segurança.

Os mapas foram substituídos com bastante freqüência no início. O aprofundamento do conhecimento pessoal de cada um dos componentes do grupo e a melhor compreensão por todos os participantes dos aspectos complexos e desafiantes relacionados com a empresa contratante e os serviços ajudaram a refinar os mapas que passaram a ser substituídos com menor freqüência.

A partir de um certo momento, os mapas não sofreram mais modificações importantes e os serviços foram conduzidos como previamente combinado com os eletricistas até a sua conclusão. A configuração final contou com dois mapas fixados lado a lado no canteiro: um que tratava de aspectos relacionados com a segurança (Figura 2) e outro que tratava de aspectos relacionados com os prazos estabelecidos para a conclusão dos serviços.

O processo de elaboração dos mapas colaborou fundamentalmente para a compreensão do conteúdo e das características do conhecimento necessário à execução dos serviços.



1 Mapas de conhecimento, neste texto, estão sendo indicados sem as relações.


Fontes: www.mbis.pucsp.br/GETGC/Publicacoes/InstelCT.doc

terça-feira, 18 de novembro de 2014

Metodologias da Engenharia de Conhecimento

Brevemente sobre o que é Metodologia

Toda Metodologia é resultado da composição de diferentes componentes, desde a visão de mundo sobre o domínio para o qual ela se aplica até a utilização das ferramentas que ela dispõe. 


Princípios da Engenharia do Conhecimento

A Engenharia do Conhecimento moderna é baseada em um conjunto de princípios,  não é um método de “mineração sobre a cabeça de um especialista”, e sim consiste em construir modelos dos diferentes aspectos do conhecimento humanos.

Tradicionalmente, a engenharia do conhecimento era vista como um processo de “extrair” ou “minerar da cabeça do especialista” e transportá-lo em forma computacional para uma máquina. Essa visão se mostrou uma visão simplista e ingênua, hoje a engenharia do conhecimento é concebida como uma atividade de modelagem, um modelo é uma abstração útil de alguma parte da realidade, modelar é construir uma boa descrição (i.e., bom o suficiente para seu propósito) de somente uns poucos aspectos do conhecimento e deixar de lado o restante.

Neste sentido, modelos são úteis porque todos os detalhes de um conhecimento especializado não são suficientemente acessíveis nem necessários aos objetivos de conhecimento na maioria dos projetos, um modelo permite focar em alguns pontos e ignorar os demais.

Princípio de nível de conhecimento: na modelagem do conhecimento, primeiro concentre-se na estrutura conceitual do conhecimento e deixe os detalhes de programação para depois. A maioria dos desenvolvedores de sistemas tem uma tendência compreensível de tomar o sistema computacional como o ponto de referência dominante em suas atividades de análise e projeto. Mas há dois pontos de referência importantes, o artefato computacional que se deseja construir e, mais importante, o lado humano, a situação de mundo real que a engenharia do conhecimento trata estudando especialista, usuários e seu comportamento no local de trabalho, envolvidos em um contexto organizacional mais amplo de resolução de problemas .

Embora a arquitetura de conhecimento é claramente mais complicada do que a que é capturada em sistemas baseados em regras, conhecimento tem estrutura compreensível e essa é um ponto prático para se fazer uma bem-sucedida análise do conhecimento. Conceitualmente, modelos de nível de conhecimento nos ajudam a compreender o universo de solução de problemas humanos pela elaboração da tipologia de conhecimento .

Um resultado importante da engenharia do conhecimento moderna é que o conhecimento humano pode ser analisado em termos de categorias estáveis e genéricas, padrões e estruturas de conhecimento, assim, nós modelamos conhecimento como um todo bem-estruturado funcional, as partes do qual assumem papéis diferentes, reconstrutores e especializados na resolução humana de problemas.

O desenvolvimento de sistemas de informação simples ou bem conhecidos geralmente toma uma rota de gestão fixa. Isso ocorre especialmente no chamado “modelo cascata” de desenvolvimento de sistemas. Esse consiste de um número de estágios pré-definidos em uma sequência previamente conhecida: preparar e planejar o projeto; descobrir os requisitos do cliente; especificar e projetar o sistema; programar, testar e entregá-lo – e nesta ordem somente.

Conhecimento é muito rico e muito difícil para compreendê-lo como confinado uma abordagem rígida .Prototipagem rápida se tornou, então, muito popular em sistemas de conhecimento pois permite aprender com o que se produz e rapidamente mudar o curso do projeto quando necessário. A falha na prototipagem rápida está na natureza ad hoc difícil de predizer e de gerir .

CommonKADS , então, favorece uma abordagem para gestão de projeto mais configurável e balanceada , mais flexível que o modelo cascata e mais controlável que a prototipagem rápida. Projetos de conhecimento seguem uma abordagem espiral que capacita a estrutura de aprendizagem , em que os resultados intermediários agem como estágios para os passos a serem tomados na seqüência. Para determinar esses passos, a noção de objetivos e riscos é de suma importância.

Referências

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento Florianópolis, Abril de 2006

Schreiber. et al, 2002


Engenharia do Conhecimento e sua sua evolução - Parte 2

Daremos continuidade a evolução da engenharia do conhecimento.
A primeira parte você pode acessar aqui. Então vamos la!

Nos anos 90 surgiram diversos trabalhos que influenciaram a mudança de paradigma da Engenharia do Conhecimento que passou a focar mais na parte de modelagem. Alguns destes estudos foram: a proposta do Nível do Conhecimento de Alan Newell em 1982; estudo sobre ontologias de Gruber em 1995 e de Guarino em 1998; e projetos do programa Europeu Esprit, números P12, que deram início a proposições sobre a metodologiaKADS. A nova visão criada busca “um modelo da interação de um agente inteligente com o meio, de forma a reproduzir os resultados dessa interação em termos de solução de problemas” (Velde, 1993), e procura explorar mais a inteligência de máquinas.
Outra parte do artigo desenvolvido por Mara Abel e Sandro Rama Fiorini, já mencionados aqui caracteriza outras mudanças do novo paradigma da Engenharia da computação:

“Como reflexo desta mudança, os termos sistemas especialistas, que faziam referência à imitação de um especialista humano, e sistemas baseados em conhecimento, que eram dirigidos por conhecimento humano, foram substituídos pelo termo mais geral sistemas de conhecimento (Schreiber, Akkermans et al., 2000), que define “qualquer sistema de informação que gerencie, armazene e/ou aplique conhecimento organizacional explicitamente representado”. O foco atual da Engenharia de Conhecimento é permitir que as organizações se apropriem do seu conhecimento, eventualmente disperso nos trabalhadores de conhecimento, documentos e sistemas, e com ele agreguem valor aos seus produtos e serviços. Desta forma, serve aos objetivos da Gestão do Conhecimento: ”criar, adquirir, compartilhar e utilizar ativos de conhecimento”; ou ”estabelecer fluxos que garantam a informação necessária no tempo e formato adequados, a fim de auxiliar na geração de ideias, solução de problemas e tomada de decisão” (Boff, 2000).


Desta forma, foram alargados os horizontes de aplicação da Engenharia de Conhecimento. Hoje, a maior demanda de estudos dá suporte a projetos de Gestão de Conhecimento nas organizações (Preece, Flett et al., 2001; Lai, 2007). Outras áreas fortes de aplicação referem-se à construção de Ontologias nos mais variados domínios (Fernandez-Lopez e Gomez-Perez, 2002), especialmente impulsionada pela WEB semântica (Bartalos, Barla et al., 2007). Além destas, a Engenharia de Conhecimento mantém o objetivo original de constituir-se numa metodologia para construção de sistemas baseados em conhecimento (Abel, Silva et al., 2004).”

Daí temos que a Engenharia do conhecimento pode ser entendida hoje como uma ciência que tem o conhecimento como objeto de seu estudo, tornando-o tratável, replicável e produzível. Oferecendo a metodologia para tornar esta construção do conhecimento possível.
Fontes:

UMA REVISÃO DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO: EVOLUÇÃO, PARADIGMAS E APLICAÇÕES. ABEL, M; FIORINI, S. R.; 
Disponível em < https://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&cad=rja&uact=8&ved=0CC8QFjAD&url=http%3A%2F%2Fincubadora.periodicos.ufsc.br%2Findex.php%2FIJKEM%2Farticle%2Fdownload%2F2136%2F2469&ei=YghiVLTwBoeeNoXmg7AI&usg=AFQjCNGmajqcVYYGfBqFslXoxRx1g7e7rQ&sig2=pc51WASFGZEGmap1rtSG4A&bvm=bv.79189006,d.eXY > 

INTRODUÇÃO À ENGENHARIA DO CONHECIMENTO. PACHECO, R.  
Disponível em < http://pt.slideshare.net/rpacheco/engenharia-do-conhecimento-e-inteligncia-artificial-aula-13 >

terça-feira, 11 de novembro de 2014

Aplicações da Engenharia de Conhecimento


          A engenharia de conhecimento vem sendo aplicada na construção de projetos de Gestão de conhecimento, sistemas de conhecimento, e aplicações de processamento e busca de informações na WEB.
         A Gestão de Conhecimento demanda métodos de aquisição de conhecimento para identificar e capturar o conhecimento em suas diferentes fontes. Os modelos conceituais e formalismos de representação, mesmo quando estão desvinculados de projetos de sistemas de informação e de conhecimento, oferecem opções para documentação do conhecimento e sua apropriação.
         Por sua vez, a construção de sistemas que apliquem conhecimento humano na solução de problemas que envolvem alta perícia ainda requer técnicas e ferramentas mais adequadas para a eliciação, modelagem e formalização do conhecimento do que as disponíveis atualmente e continua impulsionando a pesquisa na área. A mudança de abordagem da Engenharia do Conhecimento, acontecida nos anos 90, permite hoje um melhor domínio no processo de engenharia destes sistemas, quando o conhecimento envolvido não requer tratamentos de incertezas sofisticados, como aqueles utilizados pelos sistemas das décadas de 70 e 80. Modelos de conhecimento mais simples dão suporte a sistemas cuja qualidade e abrangência da solução é muito inferior à humana, porém permitem a disseminação desse conhecimento a custos aceitáveis. Dessa forma, um número cada vez maior de aplicações de sistemas de conhecimento convive no dia a dia das empresas e dão fôlego a uma crescente indústria de software dedicada a este segmento.
         Aplicações na WEB, por sua vez, respondem pela intensa pesquisa em modelagem conceitual e ontologias dos últimos anos. Ontologias são utilizadas para integrar vocabulários para comércio eletrônico, permitindo a construção de comparadores automáticos de serviços e preços (Kim, Choi et al., 2005). Portais de conhecimento nos mais diversos domínios permitem a construção incremental de ontologias com o objetivo da definição de termos técnicos, processos e procedimentos em uma determinada área de aplicação. Por exemplo, o sítio do Petrotechnical Open Standards consortium5 busca definir um vocabulário padrão de referência para a troca de informação, construção de negócios, e armazenamento de dados na indústria de petróleo. Ontologias são aplicadas também para a integração de conteúdo e serviços disponíveis na WEB.
Fonte: ABEL, Mara. FIORINI, Sandro Rama; UMA REVISÃO DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO:
EVOLUÇÃO, PARADIGMAS E APLICAÇÕES. Int. J. Knowl. Eng. Manage., ISSN 2316-6517, Florianópolis, v. 2, n. 2, p. 1-35, mar./maio, 2013.

O conhecimento dos "sistemas baseados em conhecimento"

Abordar um sistema no nível do conhecimento é tratá-lo como se possuísse alguns conhecimentos e algumas metas e acreditar que ele fará o máximo visando atingir essas metas, escolhendo suas ações de acordo com o princípio da racionalidade.

A análise do conhecimento deve enfocar o resultado da interação do usuário com o sistema em seu ambiente ao longo do tempo e, por isso, o conhecimento não pode ser reduzido ou mapeado apenas sobre uma estrutura física ou um dispositivo isolado.

Segundo Newell (1981), para possuir conhecimentos um sistema deve possuir também racionalidade, pois é difícil conceber qualquer outra forma na qual possa ser dito que um sistema possui conhecimento. A classe de sistemas que têm conhecimento é a daqueles direcionados a metas, e o nível do conhecimento permite a descrição do comportamento desse sistema acima do nível simbólico, sem considerações sobre o que exatamente seja esse sistema. Enquanto o nível simbólico é orientado para o sistema, o nível do conhecimento é orientado para o domínio.

É relevante evidenciar que os sistemas baseados em conhecimento ou knowledge-based system (KBS) operam sem possuir qualquer estrutura física que seja o conhecimento. Para Clancey (1989), suas "bases de conhecimento" são modelos de mundo, codificados em nível simbólico por estruturas de dados e processos. Os processos extraem das estruturas o conhecimento nelas modelados, como uma característica sistêmica do conjunto programa/ambiente/usuário. Além do exposto, um sistema será considerado KBS quando sua principal interação for com um usuário humano.

O KBS deve auxiliar um usuário humano na execução de processos de conhecimento, como se também fosse um agente humano, no sentido que suas ações devem ser percebidas pelo usuário como respostas guiadas por um conhecimento aplicado de acordo com o princípio da racionalidade.


Fonte: Flávio Marcelo Risuenho dos Santos; Richard Perassi Luiz de Sousa - O conhecimento no campo de Engenharia e Gestão do Conhecimento. <http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S1413-99362010000100015&script=sci_arttext>

Engenharia do Conhecimento e sua sua evolução - Parte 1

Dizem que a melhor forma de entender alguém ou algo é fundamental conhecermos sua história. Por tanto vamos conhecer um pouco da história e do desenvolvimento dos conceitos e ideias que fundamentaram a engenharia do conhecimento. Este assunto será dividido em duas partes. A primeira retratará características dos primeiros paradigmas da Engenharia do conhecimento. A segunda parte retratará as mudanças que ocorreram e como surge o novo paradigma da Engenharia do Conhecimento.

Então vamos lá!

O primeiro registro da menção de Engenharia do conhecimento como um processo para de modelagens e representações do conhecimento formando um sistema especialista, ocorrem já na década de 60. Nesta época ao se identificar uma ferramenta de codificação, ela seria aplicada, mesmo sem haver um estudo de seus resultados, gerando dificuldade de reproduzir os resultados eficazes de protótipos quando aplicados à problemas reais. Isto gerava ineficiência, queda na relação custo/benefício e problemas com o prazo de entrega. Foi justamente este cenário que impulsionou o “esforço com o objetivo de transformar o processo incremental de construir sistemas baseados em conhecimento em uma disciplina da Engenharia baseada em métodos, linguagens e ferramentas especializadas” (Studer, Benjamins et al., 1998).

A seguir temos um trecho do artigo “UMA REVISÃO DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO: EVOLUÇÃO, PARADIGMAS E APLICAÇÕES” desenvolvido por Mara Abel e Sandro Rama Fiorini, capaz de ilustrar bem o processo inicial do desenvolvimento da Engenharia do Conhecimento:

“As primeiras metodologias da Engenharia de Conhecimento tinham uma abordagem focada na transferência de conhecimento dos indivíduos, basicamente os especialistas que detinham o conhecimento, para formalismos de representação e métodos de raciocínio. Os sistemas construídos buscavam reproduzir o mecanismo de solução de problemas dos especialistas nos sistemas gerados, na mesma forma como as pessoas faziam. A compreensão dos métodos de raciocínio individuais mostrou-se um forte limitador desta abordagem, principalmente porque mecanismos humanos de resolução de problemas são fortemente baseados em ponderações de incertezas, além de acoplados e dependentes dos variados modelos mentais que lhe dão suporte. Esses modelos mentais mostraram-se complexos e ineficazes quando transpostos para o computador, sem mostrar contribuição significativa na qualidade da solução gerada pelos sistemas. Sistemas baseados em regras (Buchanan e Shortliffe, 1984), redes semânticas (Duda, Hart et al., 1978) e redes bayesianas (Flores, Hoher et al., 2001) são exemplos que adotaram essa abordagem.”

Aqui encerramos esta primeira parte. A parte dois já está disponível aqui.
As referências utilizadas para o desenvolvimento deste post se encontra logo abaixo.


Referências: 

UMA REVISÃO DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO: EVOLUÇÃO, PARADIGMAS E APLICAÇÕES. ABEL, M; FIORINI, S. R.; 
Disponível em < https://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&cad=rja&uact=8&ved=0CC8QFjAD&url=http%3A%2F%2Fincubadora.periodicos.ufsc.br%2Findex.php%2FIJKEM%2Farticle%2Fdownload%2F2136%2F2469&ei=YghiVLTwBoeeNoXmg7AI&usg=AFQjCNGmajqcVYYGfBqFslXoxRx1g7e7rQ&sig2=pc51WASFGZEGmap1rtSG4A&bvm=bv.79189006,d.eXY > 

INTRODUÇÃO À ENGENHARIA DO CONHECIMENTO. PACHECO, R.  
Disponível em < http://pt.slideshare.net/rpacheco/engenharia-do-conhecimento-e-inteligncia-artificial-aula-13 > 

segunda-feira, 10 de novembro de 2014

O Conhecimento

O propósito deste blog como já foi dito é discutir  sobre  a Engenharia do conhecimento porem  e impossível  que este debate  ocorra sem antes ter uma ideia básica em mente ,ideia essa como todas as outras traduzidas em uma pergunta e uma ou mais  respostas. A pergunta  é   o que é o conhecimento?
A resposta pode ter inúmeros pontos de  vista porem vamos nos ate  ao propósito do blog, que usa como definição de conhecimento   a  de que

"Conhecimento é o ato ou efeito de conhecer, é ter ideia ou a noção de alguma coisa. É o saber, a instrução e a informação.Conhecimento também inclui descrições, hipóteses, conceitos, teorias, princípios e procedimentos.Para falar de conhecimento, é necessário falar sobre dados, é uma mistura de códigos e informação é o resultado do processo de manipulação desses dados, assim, o conhecimento pode ser considerado uma informação com uma utilidade."
 Fontes:
http://www.significados.com.br/conhecimento/

terça-feira, 4 de novembro de 2014

Introdução

O Blog que desenvolveremos possui como uma finalidade discutir sobre Engenharia do conhecimento. Neste processo apresentaremos diversos conceitos agregando informações sobre este tema.

Iniciaremos então com algumas visões gerais:
  • Engenharia de conhecimento, nos permite organizar o conhecimento de maneira que este seja possível gerenciá-lo.  Envolve a reunião da formalização e normalização do domínio. O campo empresarial é o de maior atuação, porém pode ser aplicado em várias áreas, como administração do conhecimento pessoal.
  • CommonKADs, é um modelo de gestão em conhecimento.
  • A Web Semântica consiste em organizar a web de forma a atribuir sentido às informações, facilitando sua interação com o usuário.
  • Ontologia  criação de  métodos   que venha a ajuda e melhora no desenvolvimento e gerência de informação.

Fontes:
http://www.profs.iffca.edu.br/~ricardo/ia4.html
WEB SEMÂNTICA E WEB SOCIAL EM ENGENHARIA DO CONHECIMENTO
Leandro Gomes de Miranda (UFSC)
http://www.oficinadanet.com.br/artigo/1831/web_semantica_ou_web_3.0_o_que_e_e_para_que_serve