OntoTag - A Linguistic and Ontological Annotation Model Suitable for the Semantic Web

OntoTag - A Linguistic and Ontological Annotation Model Suitable for the Semantic Web 1. INTRODUCTION. LINGUISTIC TOOLS AND ANNOTATIONS: THEIR LIGHTS AND SHADOWS Computational Linguistics is already a consolidated research area. It builds upon the results of other two major ones, namely Linguistics and Computer Science and Engineering, and it aims at developing computational models of human language (or natural language, as it is termed in this area). Possibly, its most well-known applications are the different tools developed so far for processing human language, such as machine translation systems and speech recognizers or dictation programs. These tools for processing human language are commonly referred to as linguistic tools. Apart from the examples mentioned above, there are also other types of linguistic tools that perhaps are not so well-known, but on which most of the other applications of Computational Linguistics are built. These other types of linguistic tools comprise POS taggers, natural language parsers and semantic taggers, amongst others. All of them can be termed linguistic annotation tools. Linguistic annotation tools are important assets. In fact, POS and semantic taggers (and, to a lesser extent, also natural language parsers) have become critical resources for the computer applications that process natural language. Hence, any computer application that has to analyse a text automatically and ‘intelligently’ will include at least a module for POS tagging. The more an application needs to ‘understand’ the meaning of the text it processes, the more linguistic tools and/or modules it will incorporate and integrate. However, linguistic annotation tools have still some limitations, which can be summarised as follows: 1. Normally, they perform annotations only at a certain linguistic level (that is, Morphology, Syntax, Semantics, etc.). 2. They usually introduce a certain rate of errors and ambiguities when tagging. This error rate ranges from 10 percent up to 50 percent of the units annotated for unrestricted, general texts. 3. Their annotations are most frequently formulated in terms of an annotation schema designed and implemented ad hoc. A priori, it seems that the interoperation and the integration of several linguistic tools into an appropriate software architecture could most likely solve the limitations stated in (1). Besides, integrating several linguistic annotation tools and making them interoperate could also minimise the limitation stated in (2). Nevertheless, in the latter case, all these tools should produce annotations for a common level, which would have to be combined in order to correct their corresponding errors and inaccuracies. Yet, the limitation stated in (3) prevents both types of integration and interoperation from being easily achieved. In addition, most high-level annotation tools rely on other lower-level annotation tools and their outputs to generate their own ones. For example, sense-tagging tools (operating at the semantic level) often use POS taggers (operating at a lower level, i.e., the morphosyntactic) to identify the grammatical category of the word or lexical unit they are annotating. Accordingly, if a faulty or inaccurate low-level annotation tool is to be used by other higher-level one in its process, the errors and inaccuracies of the former should be minimised in advance. Otherwise, these errors and inaccuracies would be transferred to (and even magnified in) the annotations of the high-level annotation tool. Therefore, it would be quite useful to find a way to (i) correct or, at least, reduce the errors and the inaccuracies of lower-level linguistic tools; (ii) unify the annotation schemas of different linguistic annotation tools or, more generally speaking, make these tools (as well as their annotations) interoperate. Clearly, solving (i) and (ii) should ease the automatic annotation of web pages by means of linguistic tools, and their transformation into Semantic Web pages (Berners-Lee, Hendler and Lassila, 2001). Yet, as stated above, (ii) is a type of interoperability problem. There again, ontologies (Gruber, 1993; Borst, 1997) have been successfully applied thus far to solve several interoperability problems. Hence, ontologies should help solve also the problems and limitations of linguistic annotation tools aforementioned. Thus, to summarise, the main aim of the present work was to combine somehow these separated approaches, mechanisms and tools for annotation from Linguistics and Ontological Engineering (and the Semantic Web) in a sort of hybrid (linguistic and ontological) annotation model, suitable for both areas. This hybrid (semantic) annotation model should (a) benefit from the advances, models, techniques, mechanisms and tools of these two areas; (b) minimise (and even solve, when possible) some of the problems found in each of them; and (c) be suitable for the Semantic Web. The concrete goals that helped attain this aim are presented in the following section. 2. GOALS OF THE PRESENT WORK As mentioned above, the main goal of this work was to specify a hybrid (that is, linguistically-motivated and ontology-based) model of annotation suitable for the Semantic Web (i.e. it had to produce a semantic annotation of web page contents). This entailed that the tags included in the annotations of the model had to (1) represent linguistic concepts (or linguistic categories, as they are termed in ISO/DCR (2008)), in order for this model to be linguistically-motivated; (2) be ontological terms (i.e., use an ontological vocabulary), in order for the model to be ontology-based; and (3) be structured (linked) as a collection of ontology-based triples, as in the usual Semantic Web languages (namely RDF(S) and OWL), in order for the model to be considered suitable for the Semantic Web. Besides, to be useful for the Semantic Web, this model should provide a way to automate the annotation of web pages. As for the present work, this requirement involved reusing the linguistic annotation tools purchased by the OEG research group (http://www.oeg-upm.net), but solving beforehand (or, at least, minimising) some of their limitations. Therefore, this model had to minimise these limitations by means of the integration of several linguistic annotation tools into a common architecture. Since this integration required the interoperation of tools and their annotations, ontologies were proposed as the main technological component to make them effectively interoperate. From the very beginning, it seemed that the formalisation of the elements and the knowledge underlying linguistic annotations within an appropriate set of ontologies would be a great step forward towards the formulation of such a model (henceforth referred to as OntoTag). Obviously, first, to combine the results of the linguistic annotation tools that operated at the same level, their annotation schemas had to be unified (or, preferably, standardised) in advance. This entailed the unification (id. standardisation) of their tags (both their representation and their meaning), and their format or syntax. Second, to merge the results of the linguistic annotation tools operating at different levels, their respective annotation schemas had to be (a) made interoperable and (b) integrated. And third, in order for the resulting annotations to suit the Semantic Web, they had to be specified by means of an ontology-based vocabulary, and structured by means of ontology-based triples, as hinted above. Therefore, a new annotation scheme had to be devised, based both on ontologies and on this type of triples, which allowed for the combination and the integration of the annotations of any set of linguistic annotation tools. This annotation scheme was considered a fundamental part of the model proposed here, and its development was, accordingly, another major objective of the present work. All these goals, aims and objectives could be re-stated more clearly as follows: Goal 1: Development of a set of ontologies for the formalisation of the linguistic knowledge relating linguistic annotation. Sub-goal 1.1: Ontological formalisation of the EAGLES (1996a; 1996b) de facto standards for morphosyntactic and syntactic annotation, in a way that helps respect the triple structure recommended for annotations in these works (which is isomorphic to the triple structures used in the context of the Semantic Web). Sub-goal 1.2: Incorporation into this preliminary ontological formalisation of other existing standards and standard proposals relating the levels mentioned above, such as those currently under development within ISO/TC 37 (the ISO Technical Committee dealing with Terminology, which deals also with linguistic resources and annotations). Sub-goal 1.3: Generalisation and extension of the recommendations in EAGLES (1996a; 1996b) and ISO/TC 37 to the semantic level, for which no ISO/TC 37 standards have been developed yet. Sub-goal 1.4: Ontological formalisation of the generalisations and/or extensions obtained in the previous sub-goal as generalisations and/or extensions of the corresponding ontology (or ontologies). Sub-goal 1.5: Ontological formalisation of the knowledge required to link, combine and unite the knowledge represented in the previously developed ontology (or ontologies). Goal 2: Development of OntoTag’s annotation scheme, a standard-based abstract scheme for the hybrid (linguistically-motivated and ontological-based) annotation of texts. Sub-goal 2.1: Development of the standard-based morphosyntactic annotation level of OntoTag’s scheme. This level should include, and possibly extend, the recommendations of EAGLES (1996a) and also the recommendations included in the ISO/MAF (2008) standard draft. Sub-goal 2.2: Development of the standard-based syntactic annotation level of the hybrid abstract scheme. This level should include, and possibly extend, the recommendations of EAGLES (1996b) and the ISO/SynAF (2010) standard draft. Sub-goal 2.3: Development of the standard-based semantic annotation level of OntoTag’s (abstract) scheme. Sub-goal 2.4: Development of the mechanisms for a convenient integration of the three annotation levels already mentioned. These mechanisms should take into account the recommendations included in the ISO/LAF (2009) standard draft. Goal 3: Design of OntoTag’s (abstract) annotation architecture, an abstract architecture for the hybrid (semantic) annotation of texts (i) that facilitates the integration and interoperation of different linguistic annotation tools, and (ii) whose results comply with OntoTag’s annotation scheme. Sub-goal 3.1: Specification of the decanting processes that allow for the classification and separation, according to their corresponding levels, of the results of the linguistic tools annotating at several different levels. Sub-goal 3.2: Specification of the standardisation processes that allow (a) complying with the standardisation requirements of OntoTag’s annotation scheme, as well as (b) combining the results of those linguistic tools that share some level of annotation. Sub-goal 3.3: Specification of the merging processes that allow for the combination of the output annotations and the interoperation of those linguistic tools that share some level of annotation. Sub-goal 3.4: Specification of the merge processes that allow for the integration of the results and the interoperation of those tools performing their annotations at different levels. Goal 4: Generation of OntoTagger’s schema, a concrete instance of OntoTag’s abstract scheme for a concrete set of linguistic annotations. These linguistic annotations result from the tools and the resources available in the research group, namely • Bitext’s DataLexica (http://www.bitext.com/EN/datalexica.asp), • LACELL’s (POS) tagger (http://www.um.es/grupos/grupo-lacell/quees.php), • Connexor’s FDG (http://www.connexor.eu/technology/machinese/glossary/fdg/), and • EuroWordNet (Vossen et al., 1998). This schema should help evaluate OntoTag’s underlying hypotheses, stated below. Consequently, it should implement, at least, those levels of the abstract scheme dealing with the annotations of the set of tools considered in this implementation. This includes the morphosyntactic, the syntactic and the semantic levels. Goal 5: Implementation of OntoTagger’s configuration, a concrete instance of OntoTag’s abstract architecture for this set of linguistic tools and annotations. This configuration (1) had to use the schema generated in the previous goal; and (2) should help support or refute the hypotheses of this work as well (see the next section). Sub-goal 5.1: Implementation of the decanting processes that facilitate the classification and separation of the results of those linguistic resources that provide annotations at several different levels (on the one hand, LACELL’s tagger operates at the morphosyntactic level and, minimally, also at the semantic level; on the other hand, FDG operates at the morphosyntactic and the syntactic levels and, minimally, at the semantic level as well). Sub-goal 5.2: Implementation of the standardisation processes that allow (i) specifying the results of those linguistic tools that share some level of annotation according to the requirements of OntoTagger’s schema, as well as (ii) combining these shared level results. In particular, all the tools selected perform morphosyntactic annotations and they had to be conveniently combined by means of these processes. Sub-goal 5.3: Implementation of the merging processes that allow for the combination (and possibly the improvement) of the annotations and the interoperation of the tools that share some level of annotation (in particular, those relating the morphosyntactic level, as in the previous sub-goal). Sub-goal 5.4: Implementation of the merging processes that allow for the integration of the different standardised and combined annotations aforementioned, relating all the levels considered. Sub-goal 5.5: Improvement of the semantic level of this configuration by adding a named entity recognition, (sub-)classification and annotation subsystem, which also uses the named entities annotated to populate a domain ontology, in order to provide a concrete application of the present work in the two areas involved (the Semantic Web and Corpus Linguistics). 3. MAIN RESULTS: ASSESSMENT OF ONTOTAG’S UNDERLYING HYPOTHESES The model developed in the present thesis tries to shed some light on (i) whether linguistic annotation tools can effectively interoperate; (ii) whether their results can be combined and integrated; and, if they can, (iii) how they can, respectively, interoperate and be combined and integrated. Accordingly, several hypotheses had to be supported (or rejected) by the development of the OntoTag model and OntoTagger (its implementation). The hypotheses underlying OntoTag are surveyed below. Only one of the hypotheses (H.6) was rejected; the other five could be confirmed. H.1 The annotations of different levels (or layers) can be integrated into a sort of overall, comprehensive, multilayer and multilevel annotation, so that their elements can complement and refer to each other. • CONFIRMED by the development of: o OntoTag’s annotation scheme, o OntoTag’s annotation architecture, o OntoTagger’s (XML, RDF, OWL) annotation schemas, o OntoTagger’s configuration. H.2 Tool-dependent annotations can be mapped onto a sort of tool-independent annotations and, thus, can be standardised. • CONFIRMED by means of the standardisation phase incorporated into OntoTag and OntoTagger for the annotations yielded by the tools. H.3 Standardisation should ease: H.3.1: The interoperation of linguistic tools. H.3.2: The comparison, combination (at the same level and layer) and integration (at different levels or layers) of annotations. • H.3 was CONFIRMED by means of the development of OntoTagger’s ontology-based configuration: o Interoperation, comparison, combination and integration of the annotations of three different linguistic tools (Connexor’s FDG, Bitext’s DataLexica and LACELL’s tagger); o Integration of EuroWordNet-based, domain-ontology-based and named entity annotations at the semantic level. o Integration of morphosyntactic, syntactic and semantic annotations. H.4 Ontologies and Semantic Web technologies (can) play a crucial role in the standardisation of linguistic annotations, by providing consensual vocabularies and standardised formats for annotation (e.g., RDF triples). • CONFIRMED by means of the development of OntoTagger’s RDF-triple-based annotation schemas. H.5 The rate of errors introduced by a linguistic tool at a given level, when annotating, can be reduced automatically by contrasting and combining its results with the ones coming from other tools, operating at the same level. However, these other tools might be built following a different technological (stochastic vs. rule-based, for example) or theoretical (dependency vs. HPS-grammar-based, for instance) approach. • CONFIRMED by the results yielded by the evaluation of OntoTagger. H.6 Each linguistic level can be managed and annotated independently. • REJECTED: OntoTagger’s experiments and the dependencies observed among the morphosyntactic annotations, and between them and the syntactic annotations. In fact, Hypothesis H.6 was already rejected when OntoTag’s ontologies were developed. We observed then that several linguistic units stand on an interface between levels, belonging thereby to both of them (such as morphosyntactic units, which belong to both the morphological level and the syntactic level). Therefore, the annotations of these levels overlap and cannot be handled independently when merged into a unique multileveled annotation. 4. OTHER MAIN RESULTS AND CONTRIBUTIONS First, interoperability is a hot topic for both the linguistic annotation community and the whole Computer Science field. The specification (and implementation) of OntoTag’s architecture for the combination and integration of linguistic (annotation) tools and annotations by means of ontologies shows a way to make these different linguistic annotation tools and annotations interoperate in practice. Second, as mentioned above, the elements involved in linguistic annotation were formalised in a set (or network) of ontologies (OntoTag’s linguistic ontologies). • On the one hand, OntoTag’s network of ontologies consists of − The Linguistic Unit Ontology (LUO), which includes a mostly hierarchical formalisation of the different types of linguistic elements (i.e., units) identifiable in a written text; − The Linguistic Attribute Ontology (LAO), which includes also a mostly hierarchical formalisation of the different types of features that characterise the linguistic units included in the LUO; − The Linguistic Value Ontology (LVO), which includes the corresponding formalisation of the different values that the attributes in the LAO can take; − The OIO (OntoTag’s Integration Ontology), which  Includes the knowledge required to link, combine and unite the knowledge represented in the LUO, the LAO and the LVO;  Can be viewed as a knowledge representation ontology that describes the most elementary vocabulary used in the area of annotation. • On the other hand, OntoTag’s ontologies incorporate the knowledge included in the different standards and recommendations for linguistic annotation released so far, such as those developed within the EAGLES and the SIMPLE European projects or by the ISO/TC 37 committee: − As far as morphosyntactic annotations are concerned, OntoTag’s ontologies formalise the terms in the EAGLES (1996a) recommendations and their corresponding terms within the ISO Morphosyntactic Annotation Framework (ISO/MAF, 2008) standard; − As for syntactic annotations, OntoTag’s ontologies incorporate the terms in the EAGLES (1996b) recommendations and their corresponding terms within the ISO Syntactic Annotation Framework (ISO/SynAF, 2010) standard draft; − Regarding semantic annotations, OntoTag’s ontologies generalise and extend the recommendations in EAGLES (1996a; 1996b) and, since no stable standards or standard drafts have been released for semantic annotation by ISO/TC 37 yet, they incorporate the terms in SIMPLE (2000) instead; − The terms coming from all these recommendations and standards were supplemented by those within the ISO Data Category Registry (ISO/DCR, 2008) and also of the ISO Linguistic Annotation Framework (ISO/LAF, 2009) standard draft when developing OntoTag’s ontologies. Third, we showed that the combination of the results of tools annotating at the same level can yield better results (both in precision and in recall) than each tool separately. In particular, 1. OntoTagger clearly outperformed two of the tools integrated into its configuration, namely DataLexica and FDG in all the combination sub-phases in which they overlapped (i.e. POS tagging, lemma annotation and morphological feature annotation). As far as the remaining tool is concerned, i.e. LACELL’s tagger, it was also outperformed by OntoTagger in POS tagging and lemma annotation, and it did not behave better than OntoTagger in the morphological feature annotation layer. 2. As an immediate result, this implies that a) This type of combination architecture configurations can be applied in order to improve significantly the accuracy of linguistic annotations; and b) Concerning the morphosyntactic level, this could be regarded as a way of constructing more robust and more accurate POS tagging systems. Fourth, Semantic Web annotations are usually performed by humans or else by machine learning systems. Both of them leave much to be desired: the former, with respect to their annotation rate; the latter, with respect to their (average) precision and recall. In this work, we showed how linguistic tools can be wrapped in order to annotate automatically Semantic Web pages using ontologies. This entails their fast, robust and accurate semantic annotation. As a way of example, as mentioned in Sub-goal 5.5, we developed a particular OntoTagger module for the recognition, classification and labelling of named entities, according to the MUC and ACE tagsets (Chinchor, 1997; Doddington et al., 2004). These tagsets were further specified by means of a domain ontology, namely the Cinema Named Entities Ontology (CNEO). This module was applied to the automatic annotation of ten different web pages containing cinema reviews (that is, around 5000 words). In addition, the named entities annotated with this module were also labelled as instances (or individuals) of the classes included in the CNEO and, then, were used to populate this domain ontology. • The statistical results obtained from the evaluation of this particular module of OntoTagger can be summarised as follows. On the one hand, as far as recall (R) is concerned, (R.1) the lowest value was 76,40% (for file 7); (R.2) the highest value was 97, 50% (for file 3); and (R.3) the average value was 88,73%. On the other hand, as far as the precision rate (P) is concerned, (P.1) its minimum was 93,75% (for file 4); (R.2) its maximum was 100% (for files 1, 5, 7, 8, 9, and 10); and (R.3) its average value was 98,99%. • These results, which apply to the tasks of named entity annotation and ontology population, are extraordinary good for both of them. They can be explained on the basis of the high accuracy of the annotations provided by OntoTagger at the lower levels (mainly at the morphosyntactic level). However, they should be conveniently qualified, since they might be too domain- and/or language-dependent. It should be further experimented how our approach works in a different domain or a different language, such as French, English, or German. • In any case, the results of this application of Human Language Technologies to Ontology Population (and, accordingly, to Ontological Engineering) seem very promising and encouraging in order for these two areas to collaborate and complement each other in the area of semantic annotation. Fifth, as shown in the State of the Art of this work, there are different approaches and models for the semantic annotation of texts, but all of them focus on a particular view of the semantic level. Clearly, all these approaches and models should be integrated in order to bear a coherent and joint semantic annotation level. OntoTag shows how (i) these semantic annotation layers could be integrated together; and (ii) they could be integrated with the annotations associated to other annotation levels. Sixth, we identified some recommendations, best practices and lessons learned for annotation standardisation, interoperation and merge. They show how standardisation (via ontologies, in this case) enables the combination, integration and interoperation of different linguistic tools and their annotations into a multilayered (or multileveled) linguistic annotation, which is one of the hot topics in the area of Linguistic Annotation. And last but not least, OntoTag’s annotation scheme and OntoTagger’s annotation schemas show a way to formalise and annotate coherently and uniformly the different units and features associated to the different levels and layers of linguistic annotation. This is a great scientific step ahead towards the global standardisation of this area, which is the aim of ISO/TC 37 (in particular, Subcommittee 4, dealing with the standardisation of linguistic annotations and resources).

Desarrollo de un Marco Tecnocultural para una SocioTecnología de la Información y Cultura, con aplicación en el ámbito de la Educación Superior para la formación de infoprofesionales.

La intensa relación de las infotecnologías con el ámbito educativo no es algo nuevo. Ha ido pasando por diferentes etapas marcadas por uno u otro modelo para el proceso de enseñanza-aprendizaje: tele-enseñanza o educación a distancia, Computer-Based Learning (CBL), E-Learning, Blended Learning o B-Learning son algunos de ellos. En cada caso se han incorporando diferentes tecnologías, desde las cintas magnéticas de audio y vídeo hasta los portátiles, las tabletas y las pizarras electrónicas, pasando por la vídeoconferencia o la mensajería instantánea. Hoy hablamos de E-Learning 2.0 (Downes, 2005) y Technology-Enhanced Learning (TEL). Todos esos modelos y sus metáforas asociadas han ido integrando, además de las diferentes capacidades tecnologías disponibles, distintas teorías pedagógicas, empezando por las tradicionalmente conocidas en la literatura del ámbito de la psicología educativa: el conductismo, el constructivismo o el constructivismo social. En la tabla 1 puede encontrar el lector esa asociación sintética, conjeturando con la definición de los roles de enseñante y aprendiz en cada modelo. Los cambios de “paradigma” –que habitualmente obvian la naturaleza original de este término para generalizarlo de forma poco rigurosa- anunciados y demandados en el ámbito educativo durante décadas se articulaban en (Barr y Tagg, 1995) alrededor de elementos como la misión y los objetivos de las instituciones educativas, la estructuración de los procesos educativos, su coste y productividad, los roles de los diferentes actores involucrados, la definición teórica del proceso de enseñanza-aprendizaje o las métricas de tal proceso. Downes (2005) lo resume de forma muy sintética con la siguiente afirmación (la traducción es mía): “el modelo de E-Learning que lo define en términos de unos contenidos, producidos por los editores, organizados y estructurados en cursos y consumidos por los estudiantes, se está dando la vuelta. En lo que se refiere al contenido, es mucho más probable que sea usado antes que “leído” y, en cualquier caso, es mucho más probable que sea producido por los propios estudiantes que por los autores especializados en la producción de cursos. En lo que se refiere a la estructura, es más probable que se parezca más a un idioma o una conversación que a un manual o libro de texto”. La irrupción en la escena tecnológica de la Web 2.0 como fenómeno social, sociotécnico en los términos de (Fumero, Roca y Sáez Vacas, 2007), ha hecho que se recuperen antiguas ambiciones teóricas asociadas a algunas de aquellas teorías clásicas, especialmente las que tienen que ver con el constructivismo cognitivo de J. Piaget (1964) y el constructivismo social de L. Vygotsky (1978). Esas teorías, enriquecidas con apuestas más atrevidas como el “conectivismo” (Siemens, 2004), han dado lugar al relanzamiento de modelos pedagógicos como el aprendizaje auto-gestionado o auto-dirigido, con sus matices de formulación (Self-Managed vs. Self-Directed Learning) que se han ido complementando a lo largo del tiempo con modelos de intervención asistidos, basados en un proceso de “andamiaje” o ‘scaffolding’ (véase en el capítulo 3, bajo el epígrafe “Psicología educativa para ingenieros”). Hoy podemos ver cómo, mientras se empieza a consolidar la reorganización del escenario institucional de la Educación Superior en Europa, tras el agotamiento de todos los plazos y las prórrogas contempladas por el acuerdo de Bolonia para su implementación –véase, por ejemplo, (Ortega, 2005) y su reflexión acerca de los “ingenieros creativos” en relación con esta reforma- se ha vuelto a plantear la implantación de procesos educativos basados en el aprendizaje informal (frente al formal y dando lugar a la definición del aprendizaje “no formal”), procesos que realmente se implementan como experiencias de aprendizaje mutuo (peer learning), en comunidad y ayudados por unas infotecnologías que, a pesar de su característica “cotidianeidad” (véase en el Prontuario el epígrafe “Tecnologías para la VIda Cotidiana”) siguen arrastrando el atributo de “educativas”. Evidentemente, la “tecnificación” de las instituciones de enseñanza superior ha ido consolidando algunos elementos tecnológicos que hoy son estándares de facto, como por ejemplo los sistemas integrados de gestión conocidos por sus siglas anglosajonas, LMS (Learning Management Systems). Los enormes esfuerzos, organizativos y técnicos, de integración que se han ido desarrollando en ese sentido –véase por ejemplo en (Aguirre, 2012)- han permanecido un tanto insensibles al desarrollo paralelo que, animados por la proliferación de herramientas más ricas y accesibles, llevaban a cabo los usuarios (profesores y alumnos; enseñantes y aprendices) que, manteniendo algún tipo de relación con una de esas instituciones (véase el escenario a que dan lugar en la figura 4) hacían un uso creativo de las tecnologías que la Red ponía a su alcance. En el escenario actual –aun predominando la excitación tecnológica- han acabado encontrándose ambas corrientes, generando un nuevo espacio de incertidumbre (léase de oportunidades) en el que se encuentran las soluciones establecidas, en forma de LMS, con las primeras formulaciones de esas combinaciones creativas de herramientas, metodologías y modelos, también conocidos como entornos personales de aprendizaje (Personal Learning Environments, PLE), que han revitalizado otras propuestas tecnológicas, como los e-Portfolios, o pedagógicas, como los contratos de aprendizaje (véase su aplicación en el caso de estudio del proyecto iCamp, en el capítulo 4). Es en ese escenario y desde una perspectiva interdisciplinar, híbrida, mestiza y conciliadora, donde tiene sentido plantear, como objeto de un trabajo de investigación consistente, la consolidación de un modelo que nos ayude a contextualizar la situación de cambio infotecnológico, organizativo y social a la que nos enfrentamos y que nos guíe en su instrumentalización para afrontar “situaciones de complejidad” similares que, sin duda, tendremos que abordar en el medio plazo. Esto me lleva a contemplar el problema desde una perspectiva suficientemente amplia, pero con un foco bien definido sobre los procesos educativos –de enseñanza y aprendizaje- en el ámbito de la Educación Superior y, específicamente, en lo referente a la formación de los infoprofesionales. Un escenario en el que se dan cita necesariamente la Tecnología Educativa y la Web 2.0 como fenómeno sociotécnico y que me llevan al análisis de modelos de intervención basados en lo que se conoce como “software social” –en sentido amplio, considerando herramientas, tecnologías y metodologías-, ensayados en ese ámbito extendido a la capacitación y la formación profesionales. Se establece, por tanto, como escenario del trabajo de investigación –y ámbito para el diseño de aquellas intervenciones- el de las organizaciones educativas, aplicando la definición sintética que recoge el propio Fernando Sáez Vacas (FSV) de la reingeniería de procesos (la negrita y las anotaciones, entre paréntesis, son mías), “que consiste en reinventar la forma de desarrollar las operaciones de la empresa (institución educativa, universitaria por ejemplo), partiendo de nuevos enfoques muy orientados a las necesidades de los clientes (los aprendices o estudiantes), con rotura de las tradicionales formas organizativas verticales y del desempeño humano y un uso masivo de las modernas tecnologías de la información y de la comunicación”; y que se aplicarán de acuerdo con la integración de los elementos metodológicos y conceptuales, que conformarán las bases de una SocioTecnología de la Información y Cultura (STIC) y que hunden sus raíces en la complejidad y la sistémica (véase en el Prontuario). El objetivo genérico que se planteaba en la propuesta original de tesis doctoral era ambicioso: “desarrollar y potenciar las bases de un ‘movimiento’ de I+D+i (+d) –con “d” minúscula de difusión, divulgación, diseminación-, sobre socioinfotecnocultura enfocado en el contexto de este trabajo específicamente en su difusión educativa y principalmente en el ámbito de la Educación Superior” y para la formación de los infoprofesionales. El objetivo específico del mismo era el de “diseñar un (conjunto) instrumental cognitivo básico, aunque relativamente complejo y denso en su formulación, para los infoprofesionales, considerados como agentes activos de la infotecnología con visión y aplicación social”. La tesis de partida es que existe –en palabras de FSV- la necesidad “de desarrollar educativamente los conocimientos y modelos socioinfotecnoculturales para nutrir una actitud en principio favorable a los progresos infotecnológicos, pero encauzada por una mentalidad “abierta, positiva, crítica, activa y responsable” y orientar con la mayor profundidad posible a los infoprofesionales y, en un grado razonable, a los infociudadanos hacia usos positivos desde puntos de vista humanos y sociales”. Justificar, documentar y caracterizar esa necesidad latente –y en muchos aspectos patente en el actual escenario educativo- será parte importante del trabajo; así como elaborar los elementos necesarios que ofrezcan coherencia y consistencia suficientes al marco conceptual de esa nueva “socioinfotecnocultura” que en la formulación adoptada aquí será el marco tecnocultural básico de una SocioTecnología de la Información y Cultura (STIC), debiendo integrar esos elementos en el proceso educativo de enseñanza-aprendizaje de tal manera que puedan ser objeto de diseño y experimentación, particularizándolo sobre los infoprofesionales en primera instancia, aunque dentro de un proyecto amplio para el desarrollo y promoción social de una STIC. Mi planteamiento aquí, si bien incorpora elementos y modelos considerados previamente en algunos de mis trabajos de análisis, investigación, experimentación y diseminación realizados a lo largo del periodo de formación –modelos de intervención desarrollados en el proyecto iCamp, ampliamente documentados en (Fiedler, 2006) o (Fiedler y Kieslinger, 2007) y comentados en el capítulo 4-, en gran parte, por simple coherencia, estará constituido por elementos propios y/o adaptados de FSV que constituirán el marco tecnocultural de una teoría general de la STIC, que está en la base de este planteamiento. La asimilación en términos educativos de ese marco tecnocultural supondrá un esfuerzo considerable de reingeniería y se apoyará en el circuito cognitivo individual ampliado de “información-esfuerzo-conocimiento-esfuerzo-acción” que se recoge en el Prontuario (figura 34) y que parte de (Sáez Vacas, 1991a). La mejor forma de visualizar la formulación de ese proceso educativo es ponerlo en los términos del modelo OITP (Organización, Individuos, Tecnologías y Procesos) tal y como se ilustra en el Prontuario (figura 25) y que se puede encontrar descrito brevemente por su autor en (Sáez Vacas, 1995), de la misma forma que se planteaba la experiencia INTL 2.0 en (Sáez Vacas, Fumero et al., 2007) y que es objeto de análisis en el capítulo 5. En este caso, el plano que atraviesa el Proceso (educativo) será el marco tecnocultural de nuestra STIC; la Organización será, en genérico, el ámbito institucional de la Educación Superior y, en concreto, el dedicado a la formación de los infoprofesionales –entendidos en el sentido amplio que se planteaba en (Sáez Vacas, 1983b)-, que serán los Individuos, la componente (I) del modelo OITP. Este trabajo de tesis doctoral es uno de los resultados del proyecto de investigación propuesto y comprometido con esos objetivos, que se presenta aquí como un “proyecto tecnocultural” más amplio (véase el epígrafe homónimo en el capítulo 1). Un resultado singular, por lo que representa en el proceso de formación y acreditación del investigador que lo suscribe. En este sentido, este trabajo constituye, por un lado, la base de un elemento divulgativo que se sumará a los esfuerzos de I+D+i+d (véase textículo 3), recogidos en parte como resultados de la investigación; mientras que, por el otro lado, incorpora elementos metodológicos teóricos originales que contribuyen al objetivo genérico planteado en la propuesta de tesis, además de constituir una parte importante de los procesos de instrumentalización, recogidos en parte en los objetivos específicos de la propuesta, que en este entregable formarán parte de líneas futuras de trabajo, que se presentan en el capítulo 6 de conclusiones y discusión de resultados. Dentro de esos elementos metodológicos, teóricos, resulta especialmente relevante –en términos de los objetivos planteados originalmente-, la simplificación instrumental de las aportaciones teóricas previas, que han sido fruto del esfuerzo de análisis sistemático e implementación de diferentes intervenciones en el ámbito educativo, que se centran específicamente en el proyecto iCamp (véase en el capítulo 4) y la experiencia INTL 2.0 (véase en el capítulo 5, junto a otras experiencias instrumentales en la UPM). Esa simplificación, como elaboración teórica y proceso de modelización, se realiza extrayendo elementos de la validación teórica y experimental, que de alguna forma proporcionan los casos de estudio (capítulos 4 y 5), para incorporarlos como argumentos en la consolidación de un enfoque tecnocultural que está en la base de la construcción de una SocioTecnología de la Información y Cultura (STIC) consistente, basada en el sistemismo aplicado en diferentes situaciones de complejidad y que requerirán de una inter/multidisciplinariedad que vaya más allá de la simple “yuxtaposición” de especialidades que conocemos en nuestra actual Universidad (me refiero, con mayúscula, a la institución universitaria en toda su extensión). Esa será la base para el diseño y la construcción de experiencias educativas, basadas en el generalismo sistémico, para infoprofesionales (véase en el capítulo 1) en particular e infociudadanos en general, que nos permitirán “cimentar, con suficientes garantías, un cierto nivel de humanismo en el proceso de construcción de una sociedad de la información y del conocimiento”. En el caso de iCamp pudimos experimentar, desde un enfoque (véase en el capítulo 4) basado en diseño (Design-based Research, DbR), con tres elementos que se pueden trasladar fácilmente al concepto de competencias –o incluso en su implementación funcional, como habilidades o capacidades instrumentales percibidas, léase ‘affordances’- y que introducen tres niveles de complejidad asociados (véase, en el Prontuario, el modelo de tres niveles de complejidad), a saber el aprendizaje auto-dirigido (complejidad individual), la colaboración (complejidad sistémica) y la construcción de una red de aprendizaje (complejidad sociotécnica). Esa experimentación nos llevó a evolucionar el propio concepto de entorno personal de aprendizaje (PLE, Personal Learning Environment), partiendo de su concepción originalmente tecnológica e instrumental, para llegar a una concepción más amplia y versátil desde el punto de vista de la intervención, basada en una visión “ecológica” de los sistemas abiertos de aprendizaje (véase en el capítulo 3). En el caso de las experiencias en la UPM (capítulo 5), el caso singular de INTL 2.0 nos muestra cómo el diseño basado en la sistémica aplicada a problemas (léase situaciones de complejidad específicas) no estructurados, como los procesos de enseñanza-aprendizaje, dan lugar a intervenciones coherentes con esa visión ecológica basada en la teoría de la actividad y con los elementos comunes de la psicología educativa moderna, que parte del constructivismo social de L. Vygotsky (1978). La contraposición de ese caso con otras realizaciones, centradas en la configuración instrumental de experiencias basadas en la “instrucción” o educación formal, debe llevarnos al rediseño –o al menos a la reformulación- de ciertos componentes ya consolidados en ese tipo de formación “institucionalizada” (véase en el capítulo 5), como pueden ser el propio curso, unidad académica de programación incuestionable, los procedimientos de acreditación, certificación y evaluación, ligados a esa planificación temporal de “entrega” de contenidos y la conceptualización misma del “aula” virtual como espacio para el intercambio en la Red y fuera de ella. Todas esas observaciones (empíricas) y argumentaciones (teóricas) que derivan de la situación de complejidad específica que aquí nos ocupa sirven, a la postre –tal y como requiere el objetivo declarado de este trabajo de investigación- para ir “sedimentando” unas bases sólidas de una teoría general de la SocioTecnología de la Información y Cultura (STIC) que formen parte de un marco tecnocultural más amplio que, a su vez, servirá de guía para su aplicación en otras situaciones de complejidad, en ámbitos distintos. En este sentido, aceptando como parte de ese marco tecnocultural las características de convivencialidad y cotidianeidad (véase, en el Prontuario el epígrafe “Tecnologías para la VIda Cotidiana, TVIC”) de una “infotecnología-uso” (modelo de las cinco subculturas infotecnológicas, también recogido en el Prontuario), consideraremos como aportaciones relevantes (véase capítulo 2): 1) la argumentación sociotécnica del proceso de popularización de la retórica informática del cambio de versión, de la que deriva el fenómeno de la Web 2.0; 2) el papel estelar del móvil inteligente y su capacidad para transformar las capacidades percibidas para la acción dentro del Nuevo Entorno Tecnosocial (NET), especialmente en la situación de complejidad que nos ocupa, que ya desarrollaran Rodríguez Sánchez, Sáez Vacas y García Hervás (2010) dentro del mismo marco teórico que caracterizamos aquí como enfoque STIC; 3) y la existencia de una cierta “inteligencia tecnosocial”, que ya conjeturara FSV en (Sáez Vacas, 2011d) y que cobra cada vez más relevancia por cuanto que resulta coherente con otros modelos consolidados, como el de las inteligencias múltiples de Gardner (2000), así como con las observaciones realizadas por otros autores en relación con la aparición de nuevos alfabetismos que conformarían “una nueva generación de inteligencia” (Fumero y Espiritusanto, 2011). En rigor, el método científico –entiéndase este trabajo como parte de un proceso de investigación tecnocientífica- implica el desarrollo de una componente dialéctica asociada a la presentación de resultados; aunque, evidentemente, la misma se apoya en una actitud crítica para la discusión de los resultados aportados, que debe partir, necesariamente, como condición sine qua non de un profundo escepticismo debidamente informado. Es ese el espíritu con el que se ha afrontado la redacción de este documento, que incluye, en el capítulo 6, una serie de argumentos específicamente destinados a plantear esa discusión de resultados a partir de estas aportaciones que he vertido sintéticamente en este resumen, que no persigue otra cosa que motivar al lector para adentrarse en la lectura de este texto al completo, tarea que requiere de un esfuerzo personal dirigido (véase el epígrafe “Cómo leer este texto” en el índice) que contará con elementos de apoyo, tanto hipertextuales (Fumero, 2012a y 2012b) como textuales, formando parte del contenido de este documento entregable de tesis doctoral (véase el Prontuario, o el Texticulario).