verificador-de-ontolog-as-normalizadas

# 🔍 Skill: Análisis y Selección de Ontologías para Documentos Normativos > [!IMPORTANT] > Este skill permite analizar un documento base, consultar fuentes en internet y recomendar la ontología normalizada más apropiada. --- ## Flujo de Trabajo Automatizado ```mermaid flowchart TD A[📄 Documento Base] --> B[Análisis de Contenido] B --> C{Tipo de Documento} C -->|Educativo| D[Buscar IEEE LOM] C -->|Administrativo| E[Buscar Dublin Core] C -->|E-learning| F[Buscar SCORM/xAPI] C -->|Datos Abiertos| G[Buscar LRMI/Schema.org] D --> H[🌐 Consulta Internet] E --> H F --> H G --> H H --> I[Comparar Especificaciones] I --> J[📊 Matriz de Puntuación] J --> K[✅ Ontología Recomendada] ``` --- ## Paso 1: Análisis del Documento Base Cuando el usuario proporcione un documento normativo, seguir estos pasos: ### 1.1 Extraer Características del Documento ```python # Características a identificar en el documento caracteristicas = { "tipo_documento": "", # reglamento, resolución, ordenanza, guía "ambito": "", # educativo, administrativo, legal, técnico "audiencia": [], # docentes, estudiantes, administrativos "proposito": "", # evaluar, normar, guiar, informar "estructura": "", # jerárquica, secuencial, modular "nivel_educativo": "", # primaria, secundaria, superior, posgrado "tiene_componentes_pedagogicos": False, "requiere_interoperabilidad": False, "es_recurso_abierto": False, "formato_digital": "" # PDF, HTML, XML } ``` ### 1.2 Palabras Clave de Clasificación | Categoría | Palabras Clave | Ontología Sugerida | |-----------|----------------|-------------------| | Pedagógico | evaluación, aprendizaje, competencias, objetivos, didáctica | **IEEE LOM** | | Administrativo | resolución, expediente, trámite, procedimiento | **Dublin Core** | | E-learning | SCORM, LMS, módulo, interactivo, tracking | **SCORM/xAPI** | | Datos Abiertos | licencia abierta, reutilización, compartir | **LRMI** | | Curricular | plan de estudios, asignaturas, créditos | **IEEE LOM + DC** | --- ## Paso 2: Búsqueda en Internet ### 2.1 Fuentes Oficiales a Consultar Usar la herramienta `search_web` para buscar especificaciones actualizadas: | Ontología | URLs de Referencia | |-----------|-------------------| | IEEE LOM | https://standards.ieee.org/standard/1484_12_1-2002.html | | Dublin Core | https://dublincore.org/specifications/dublin-core/ | | SCORM | https://adlnet.gov/projects/scorm/ | | xAPI | https://xapi.com/specification/ | | LRMI | https://www.dublincore.org/specifications/lrmi/ | | Schema.org | https://schema.org/LearningResource | ### 2.2 Consultas Recomendadas ``` # Búsquedas sugeridas según el tipo de documento: # Para documentos educativos: search_web("IEEE LOM metadata educational resources best practices 2024") search_web("learning object metadata standard comparison") # Para documentos administrativos: search_web("Dublin Core metadata government documents") # Para contenido e-learning: search_web("SCORM vs xAPI comparison learning content") # Para recursos abiertos: search_web("LRMI schema.org educational resources metadata") ``` ### 2.3 Verificar Compatibilidad Buscar información sobre: - Última versión del estándar - Compatibilidad con sistemas existentes (Moodle, Canvas, etc.) - Herramientas de validación disponibles - Casos de uso similares --- ## Paso 3: Matriz de Evaluación y Puntuación ### 3.1 Criterios de Evaluación | Criterio | Peso | IEEE LOM | Dublin Core | SCORM | LRMI | |----------|------|----------|-------------|-------|------| | Metadatos pedagógicos | 25% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | | Simplicidad de implementación | 15% | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | | Interoperabilidad | 20% | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | | Soporte para derechos | 10% | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | Clasificación taxonómica | 15% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | | Soporte LMS | 15% | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ### 3.2 Algoritmo de Decisión ```python def calcular_ontologia_optima(documento: dict) -> tuple[str, float]: """ Calcula la ontología más apropiada basándose en las características del documento. Args: documento: Dict con características extraídas del documento Returns: Tuple con (nombre_ontologia, puntuacion) """ pesos = { "pedagogico": 0.25, "simplicidad": 0.15, "interoperabilidad": 0.20, "derechos": 0.10, "taxonomia": 0.15, "lms": 0.15 } puntuaciones = { "IEEE_LOM": { "pedagogico": 5 if documento.get("tiene_componentes_pedagogicos") else 2, "simplicidad": 3, "interoperabilidad": 4, "derechos": 4, "taxonomia": 5 if documento.get("requiere_clasificacion") else 3, "lms": 4 }, "Dublin_Core": { "pedagogico": 2, "simplicidad": 5, "interoperabilidad": 5, "derechos": 3, "taxonomia": 3, "lms": 2 }, "SCORM": { "pedagogico": 3, "simplicidad": 2, "interoperabilidad": 4, "derechos": 2, "taxonomia": 2, "lms": 5 if documento.get("requiere_interoperabilidad") else 3 }, "LRMI": { "pedagogico": 3, "simplicidad": 4, "interoperabilidad": 4, "derechos": 5 if documento.get("es_recurso_abierto") else 3, "taxonomia": 3, "lms": 3 } } resultados = {} for ontologia, scores in puntuaciones.items(): total = sum(scores[k] * pesos[k] for k in pesos) resultados[ontologia] = round(total, 2) mejor = max(resultados, key=resultados.get) return mejor, resultados[mejor] ``` --- ## Paso 4: Generar Recomendación ### 4.1 Formato de Salida ```markdown ## 📋 Análisis de Ontología para: [Nombre del Documento] ### Características Detectadas - **Tipo**: [tipo_documento] - **Ámbito**: [ambito] - **Audiencia**: [audiencia] - **Componentes pedagógicos**: [Sí/No] ### 🌐 Fuentes Consultadas 1. [Fuente 1](url) 2. [Fuente 2](url) ### 📊 Puntuaciones | Ontología | Puntuación | Reason | |-----------|------------|--------| | IEEE LOM | X.XX | ... | | Dublin Core | X.XX | ... | ### ✅ Recomendación Final **Ontología recomendada**: IEEE LOM **Puntuación**: 4.25/5.00 **Justificación**: [Explicación detallada] ``` --- ## Instrucciones de Ejecución ### Para el Agente AI: 1. **Recibir documento**: Obtener el documento normativo del usuario 2. **Analizar contenido**: Extraer características usando el esquema definido 3. **Buscar en internet**: Usar `search_web` para consultar fuentes actualizadas 4. **Leer especificaciones**: Usar `read_url_content` para obtener detalles técnicos 5. **Calcular puntuaciones**: Aplicar la matriz de evaluación 6. **Generar reporte**: Presentar la recomendación con justificación ### Ejemplo de Ejecución: ``` Usuario: "Analiza este reglamento de evaluación y recomienda la mejor ontología" Agente: 1. Lee el documento proporcionado 2. Identifica: tipo=reglamento, ambito=educativo, tiene_componentes_pedagogicos=True 3. Ejecuta: search_web("IEEE LOM educational assessment metadata") 4. Ejecuta: search_web("Dublin Core academic regulations metadata") 5. Compara especificaciones actuales 6. Calcula: IEEE_LOM=4.25, Dublin_Core=3.40, SCORM=2.85, LRMI=3.15 7. Recomienda: IEEE LOM con justificación detallada ``` --- # Verificador de Ontologías Normalizadas para Documentos Educativos Este skill ayuda a identificar y verificar qué ontologías normalizadas son más apropiadas para estructurar y clasificar documentos normativos en el contexto educativo. ## Ontologías Soportadas ### 1. IEEE LOM (Learning Object Metadata) **Mejor para:** Recursos educativos digitales, objetos de aprendizaje, materiales curriculares. | Categoría | Descripción | Aplicación en Documentos Normativos | |-----------|-------------|-------------------------------------| | General | Identificación general del recurso | Título, idioma, descripción del documento | | Lifecycle | Versión y contribuidores | Versiones del reglamento, autores | | Meta-Metadata | Información sobre los metadatos | Esquema utilizado, fecha de creación | | Technical | Requisitos técnicos | Formato, tamaño, ubicación | | Educational | Características pedagógicas | Tipo de recurso, nivel educativo, contexto | | Rights | Derechos de propiedad | Licencias, restricciones de uso | | Relation | Relaciones con otros recursos | Referencias a otras normativas | | Annotation | Comentarios de uso | Notas sobre implementación | | Classification | Clasificación temática | Taxonomía disciplinar | **Estructura IEEE LOM Recomendada:** ```json { "general": { "identifier": { "catalog": "", "entry": "" }, "title": "", "language": "es", "description": "", "keyword": [], "coverage": "", "structure": "hierarchical|collection|networked|branched|linear", "aggregationLevel": "1|2|3|4" }, "lifeCycle": { "version": "", "status": "draft|final|revised|unavailable", "contribute": [{ "role": "", "entity": "", "date": "" }] }, "educational": { "interactivityType": "active|expositive|mixed", "learningResourceType": [], "interactivityLevel": "very low|low|medium|high|very high", "semanticDensity": "very low|low|medium|high|very high", "intendedEndUserRole": "teacher|author|learner|manager", "context": "school|higher education|training|other", "typicalAgeRange": "", "difficulty": "very easy|easy|medium|difficult|very difficult", "typicalLearningTime": "" }, "rights": { "cost": "yes|no", "copyrightAndOtherRestrictions": "yes|no", "description": "" } } ``` --- ### 2. Dublin Core (DC) **Mejor para:** Documentos generales, recursos bibliográficos, metadatos básicos. | Elemento | Descripción | Aplicación | |----------|-------------|------------| | Title | Título del recurso | Nombre del reglamento | | Creator | Creador principal | Institución/Autor | | Subject | Tema | Área temática (evaluación, currículum) | | Description | Descripción | Resumen del contenido | | Publisher | Editor/Publicador | Universidad/Ministerio | | Contributor | Colaboradores | Comisiones, revisores | | Date | Fecha | Publicación, vigencia | | Type | Tipo de recurso | Reglamento, ordenanza, resolución | | Format | Formato | PDF, HTML | | Identifier | Identificador único | Número de resolución | | Source | Fuente | Documento base | | Language | Idioma | es, en | | Relation | Relación | Normativas relacionadas | | Coverage | Cobertura | Ámbito de aplicación | | Rights | Derechos | Licencia, uso | --- ### 3. SCORM (Sharable Content Object Reference Model) **Mejor para:** Contenido e-learning empaquetado, cursos online, módulos interactivos. > [!NOTE] > SCORM es más apropiado para contenido de aprendizaje interactivo que para documentos normativos estáticos. --- ### 4. IMS Learning Design **Mejor para:** Diseño instruccional, secuencias de aprendizaje, actividades educativas.