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.

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

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

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 >

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 > 

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/

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