Extracción automática de ontologías educativas a través de técnicas de Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural

Resumen:
En la actualidad, muchos recursos educativos disponibles para el mismo ámbito no ofrecen contenidos de calidad.  Por ello, es necesario conocer los contenidos más relevantes y sus relaciones para comprender mejor el dominio y además reutilizar, transferir y crear conocimiento.  

Las ontologías educativas pueden ayudar a resolver el problema; sin embargo, su generación es un proceso complejo y de alto costo.  

El siguiente trabajo se enfoca primero en la generación automática de ontologías educativas utilizando libros digitales y posteriormente en su uso y la evaluación del dominio de conocimiento, respecto a estándares curriculares. Luego trata de demostrar que este primer enfoque, puede ajustarse para lograr procesos de creación de ontologías a partir de texto no estructurado, como lo son publicaciones de redes sociales en el contexto educativo.

Expositor:
Investigador en ciencias computacionales con conocimientos en técnicas de Machine Learning, NLP, Big Data, Modelos de Datos y Algoritmos de Datamining para el procesamiento de datos orientado a la entrega de hallazgos, respuestas y recomendaciones de solución a problemas complejos.

Ingeniero en Sistemas de Información Gerencial por la Universidad de Especialidades Espíritu Santo,  Master en Administración de empresas por la Universidad de Guayaquil y Doctor en Ciencias de la Computación aplicadas por la Escuela Superior Politécnica del Litoral.
Es autor de varios artículos de investigación indexados. Actualmente se desempeña como consultor en proyectos de Tecnología y Data Science, como capacitador y docente universitario y en el cargo de vicepresidente de tecnología e Infraestructura del capítulo PMI Guayas.

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