Actividad U2-1. Conocer qué son los sistemas basados en conocimiento, su importancia y qué elementos los conforman.

•  Lea el contenido de la lectura (Lectura U2-1) que se adjunta sobre el estado del arte de sistemas basados en conocimiento.
• Analice la información de la lectura y genere las siguientes evidencias: a) Reflexione sobre el concepto de sistema basado en conocimiento y sobre la importancia que tienen los sistemas basados en conocimiento en la vida actualmente (incluya su reflexión en el documento); b) Llene la tabla del archivo 2.1 CONCEPTOS. doc con sus percepciones respecto a cada uno de los conceptos indicados.   El archivo puede descargarse de: https://1drv.ms/w/s!AryJ6gFaeAeKhmK2BGugrhDVKudh.
• Envíe al correo cristinapalacios1309@gmail.com sus evidencias en un solo archivo pdf con la  siguiente estructura de nombre del archivo: U2-1NombreApellidoAlumno.

Clase del 5 de octubre: Descripción de la metodología CommonKads y UML.

Actividad U2-2. Derivado de la información vista en la clase del 5 de octubre, analizar el documento CommonKads.pdf y  el archivo de Metodología CommonKads completo.pdf y obtener un mapa mental con al menos las siguientes características:

El mapa mental de la metodología CommonKads debe incluir:

1. Concepto del significado de la metodología. 5%
2. Indicar cuando debe utilizarse. 5%
3. Niveles que conforman la estructura del modelo. 10%
4. Modelos que conforman la estructura y descripción de cada uno de ellos. 20%
5. Descripción breve de la información que recaba  cada uno de los formularios que utiliza la metodología y organizar la información por modelos (organización, tareas, agentes, ...). 20%
6. Ventajas de utilizar la metodología. 10%
7. Desventajas al utilizar la metodología. 10%
8. Cuidar ortografía y revisar que la redacción tenga coherencia. 10%
9. Agregar su nombre y apellidos.
10. El mapa debe ser legible y pueden cambiar las dimensiones de la página para que no estén limitados a un espacio en específico (el mapa no será impreso se entregará y revisará en digital vía correo electrónico). 10%
11. Enviar el mapa a más tardar el día 9 de octubre.

Actividad U2-3: Investigar y representar en otro mapa mental el método de modelado IDEF. El mapa deberá contar con al menos los siguientes elementos: 

1. Concepto del método de modelado IDEF. 20%
2. Indicar en qué casos es útil emplearlo. 20%
3. Indicar cuáles son sus características. 20%
4. Ventajas y desventajas de su uso. 20%
5. Cuidar ortografía y revisar la coherencia. 10%
6. Agregar su nombre y apellidos.
7. El mapa debe ser legible. 10%
8. Envíar vía correo electrónico a más tardar el día 9 de octubre.

Para llevar a cabo la actividad U2-3 pueden tomar como referencia los siguientes archivos:

Algunos repositorios  para seleccionar bases de datos históricas pueden ser:

• http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
• en breve pongo otros links...

Proyecto integrador (fechas de entrega de avances del proyecto):

1. Fase de integración y recopilación (selección del proyecto): Entregar propuestas vía correo electrónico a mas tardar el 16 de octubre.
   • ES IMPORTANTE que comprendan en qué consisten de forma general los datos de la base de datos con la que van a trabajar, esto para que se les facilite el análisis, por lo cual, deben leer las descripciones de las bases de datos, bajo qué condiciones se almacenó la información, y en caso de existir, quién ha hecho uso de esa base de datos y bajo qué contexto, qué tipos de datos manejan, ...
   • Buscar en repositorios gratuitos bases de datos históricas con al menos 1000 registros o instancias y más de 15 atributos (vista minable).
   • El tema es libre, en caso de que los estudiantes no seleccionen una base de datos, se les asignará una.
   • Definir el tipo de análisis a realizar (predictivo o descriptivo) en función de la base de datos seleccionada.
   • Determinar el objetivo del análisis sobre la base de datos seleccionada (indicar qué preguntas del negocio se espera resolver).
2. Fase de selección, limpieza y transformación de datos: (entregar el 17 de octubre)
   •  Trasladar los datos de la base de datos seleccionada a formato .arff compatible con Weka.
3. Fase de minería de datos:  (entregar el 17 de octubre)
   • Obtener el modelo desde Weka o desde el entorno de desarrollo seleccionado, es decir, llevar a cabo el entrenamiento usando los datos históricos en formato .arff.
4. Diseño de la interfaz que empleará el modelo aprendido:  (del 17 de octubre al 24 de octubre)
   • Crear una interfaz de usuario (en el entorno de desarrollo de preferencia del estudiante), para recabar la información necesaria según el objetivo indicado en el punto 1.
   • Ligar Weka con el entorno de desarrollo seleccionado para hacer uso de las librerías de Weka en versión línea de comandos.
5. Fase de evaluación e interpretación: (del 26 de octubre al 7 de noviembre)
   • Obtener predicciones o descripciones empleando el modelo aprendido en el punto 3. En este caso los estudiantes deberán evaluar los porcentajes de clasificación correcto e incorrecto (en caso de su objetivo sea de tipo predictivo), y deberán analizar los resultados obtenidos e interpretarlos (usar la matriz de confusión por ejemplo).
   • Documentar el desarrollo del proyecto indicando qué se hizo en cada una de las fases del proceso de extracción del conocimiento para la base de datos seleccionada.

Tarea: Investigar sobre lo siguiente y exponerlo en la clase del 21 de noviembre (entregar un documento pdf que incluya el análisis de la información solicitada, agregar referencias y portada al documento)

1. Leer y analizar en diferentes materiales de información las metodologías de construcción de ontologías, identificando las características y actividades o fases que las componen y elaborar un cuadro comparativo haciendo uso de las tecnologías de la información. 25%
2. Investigar en diversas fuentes de información los distintos métodos de modelado y elaborar un cuadro comparativo que incluya características, metodologías de construcción, lenguajes de representación, ventajas y desventajas. 25%
3. Analizar los diferentes lenguajes de representación (XML, RDF, OWL entre otros) y herramientas de desarrollo de ontologías (Protegé, KAON, WebODE, Swoop) y elaborar un resumen de estudio e identificar la herramienta más viable para aplicarla a un proyecto. 25%
4. Identificar los criterios de evaluación de ontologías en diversas fuentes de información. 25%

Rubrica de evaluación de reporte de proyecto:

1. Conserva el formato de la plantilla 5%.
2. Incluye y describe adecuadamente todos los elementos de la sección de "1. Introducción" 20% (1.1. Antecedentes, 1.2. Planteamiento del problema, 1.3. Objetivos, 1.4. Conceptos, 1.5. Herramientas utilizadas).
3. Incluye y describe adecuadamente todos los elementos de la segunda sección "2. Desarrollo"
4. ... en proceso...

Rubrica de evaluación del reporte final del proyecto realizado (fecha de entrega en primera oportunidad 14 diciembre horario de clase, fecha de entrega en segunda oportunidad 19 de diciembre a las 10:00hrs en el cubo):

• No tiene faltas de ortografía, ni errores de redacción y además usa la plantilla indicada (link= https://conte.cs.buap.mx/archivos/PrototipoSpringer.doc) 5%.
• El estudiante considera la información de otras fuentes (en específico para la sección de introducción) y no toma la información tal cual (no plagia) sino que la interpreta y analiza para posteriormente describirla en su documento 15%.
• 1.  Introducción: Incluye antecedentes, planteamiento del problema, objetivos, conceptos y descripción de las herramientas utilizadas (20%).
• 2. Desarrollo (20%): 
• 2.1. Descripción de la base de datos: Describe las características de la base de datos utilizada y presenta los atributos que incluye (el total de atributos). Además, indica cual fue el proceso que siguió para hacer selección de atributos relevantes, el método utilizado, indica cuáles son los atributos seleccionados, la matriz de confusión obtenida y el porcentaje de clasificación máximo que se obtiene al seleccionar dichos atributos. 5%
• 2.2. Diseño de la aplicación:
• 2.2.1. Modelo predictivo: Presenta un bosquejo del modelo predictivo obtenido con Weka empleando el algoritmo J48 (el árbol de decisión o una muestra de las reglas que se obtienen de dicho árbol) 5%
• 2.2.2. Algoritmo que permite crear el archivo de pruebas: Describe a través de pseudocódigo o un diagrama de flujo la forma en cómo se lleva a cabo la creación del archivo de test.arff para que sea interpretado por Weka. 5%
• Algoritmo que permite crear el módulo de predicción: Describir a través de pseudocógigo, diagrama de flujo u otro medio (esquema, entre otros) la implementación del módulo.
• 2.3. Implementación:
• Diseño de la interfaz: Describe el diseño de la interfaz de usuario.
• Implementación del botón crear archivo test.arff (pueden poner el código fuente de la sección del botón pero con comentarios).
• Implementación del botón obtener predicción (pueden poner el código fuente comentado).
• 3. Pruebas y resultados (20%):
• Describen cuales son las pruebas realizadas (i) respecto a la creación del archivo de pruebas; ii)forma en cómo se obtiene la predicción).
• Realizar al menos una prueba en donde se demuestre que su programa predice al menos 3 casos distintos de los 4 disponibles (bajo, medio, alto y muy alto).
• 4. Conclusiones (15%):
• Indicar qué se hizo, cómo se hizo, para qué  se hizo, si funcionó o no como se esperaba.
• Describir los problemas que hayan tenido durante el desarrollo del proyecto, describir la forma en cómo los resolvieron o indicar cómo pretendían resolver.
• 5. Referencias (5%):
• Usa el formato APA6 y la herramienta de Word para agregar citas y referencias).