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== DCOntoRep: Hacia la Interoperabilidad Semántica de Repositorios Institucionales de Acceso Abierto.==
https://ceur-ws.org/Vol-1449/saoa2015-10.pdf
DCOntoRep: hacia la interoperabilidad semántica de
Repositorios Institucionales de Acceso abierto
Sandobal Verón, Valeria C.; Ale, Mariel; Gutiérrez, María de los Milagros
GIESIN, UTN FRR Resistencia, H3500CHJ, Argentina – vsandobal@frre.utn.edu.ar
CIDISI, UTN FRSF, Santa Fe, S3004EWB, Argentina
Resumen. Debido a la heterogeneidad de los sistemas que sirven de repositorio
para el almacenamiento de objetos digitales, ha surgido con interés el desarrollo
de ontologías que permita interpretar de manera correcta el significado de los
conceptos involucrados. Los objetos digitales depositados en repositorios deben
ser etiquetados, catalogados y clasificados y para ello se utilizan los llamados
metadatos, que proveen información sobre los objetos digitales. Es así que
surgen estándares de metadatos tales como Dublin Core (DC) para la
descripción de recursos web, Learning Object Model (LOM) para la descripción
de recursos educativos específicamente; entre otros. Si se considera que se
busca la comunicación entre los repositorios existentes, se hace necesaria la
correcta interpretación semántica de los conceptos involucrados en los
metadatos. La adopción de uno de estos estándares para la implementación de
un repositorio depende de los objetivos que la institución ejecutora persiga. El
presente trabajo propone una ontología para el estándar DC con las directrices
del Sistema Nacional de Repositorios Digitales (SNRD). Teniendo en cuenta
que el estándar DC es el más utilizado por los repositorios actualmente vigentes
y las directrices SNRD lo utilizan a fin de poder adherir un futuro repositorio
institucional a los cosechados por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e
Innovación Productiva
Keywords: objetos digitales, estándares de metadatos, Repositorios
institucionales de acceso abierto, Dublin Core, recomendaciones SNRD
1 Introducción
En los últimos años se ha visto un incremento considerable en el uso e
implementación de Repositorios institucionales de acceso abierto a partir de la
promulgación de la ley 26899 1 que exige a los organismos e instituciones públicas
que forman parte del Sistema Nacional de Ciencia y Tecnología publicar en acceso
abierto, su producción científica – tecnológica. En este contexto, surge un extenso
conjunto de problemáticas que deben ser resueltas, entre las cuales se puede
1
Sitio Web Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva. Ley
26899.http://repositorios.mincyt.gob.ar/recursos.php
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DCOntoRep: hacia la interoperabilidad semántica de Repositorios Institucionales de Acceso abierto
mencionar las tecnológicas, relacionadas con la implementación, funcionamiento y
uso. Este trabajo hace su aporte en el área de la interoperabilidad, específicamente en
la interoperabilidad semántica de la información almacenada.
El valor de un repositorio institucional de acceso abierto es su potencial para
interoperar con otros repositorios formando una red de repositorios la cual configura
una infraestructura de e-investigación [1]. Para lograr este objetivo, surge la necesidad
de estandarizar la manera de describir los objetos almacenados, de forma tal que
permitan búsquedas más concretas de los recursos disponibles, como así también la
reutilización de los mismos. Es así que surgen estándares de metadatos tales como el
Dublin Core (DC – Metadata Element Set)[2] que permite la descripción de cualquier
tipo de recurso disponible en la web y LOM Learning Object Model [3] el cual se
utiliza para la descripción de recursos educativos específicamente. Sin embargo el
simple uso de estos estándares no garantiza la correcta localización y descripción de
los recursos, por lo tanto el Sistema Nacional de Repositorios Digitales (SNRD) ha
establecido una normativa donde se especifica la forma en que dichos metadatos
deben ser completados [4].
El objetivo de este trabajo es aportar una herramienta semántica, específicamente una
ontología denominada DCOntoRep, que dé soporte a la descripción de objetos de
aprendizajes (LO por su sigla en inglés Learning Object) de una manera
estandarizada, considerando no sólo el estándar DC sino también incorporando las
directivas de SNRD a través de la definición de axiomas, reglas de derivación e
instancias en la ontología propuesta. La misma será implementada en el Repositorio
Institucional (RI) que se obtenga como resultado del proyecto de investigación que
actualmente se está llevado a cabo en centro de investigación CIDISI – Facultad
Regional Santa Fe: “Desarrollo e Implementación de un repositorio institucional de
acceso abierto para objetos digitales educativos”. Dado que dicho repositorio se
plantea para albergar objetos digitales educativos, es decir aquellos generados desde
la parte académica de la universidad, como así también desde el área de investigación
y tecnología, es que en este trabajo se considera apropiado utilizar el concepto de LO,
teniendo en cuenta que el mismo puede definirse como “una entidad, digital o no
digital, que puede ser utilizada, reutilizada y referenciada durante el aprendizaje
apoyado con tecnología” [5], o como lo define García Aretio [6]: “archivos o
unidades digitales de información dispuestos con la intención de ser utilizados en
diferentes propuestas y contextos pedagógicos.”
Se define el objetivo de DCOntoRep como: “representar la semántica explícita en
las etiquetas utilizadas por el estándar DC y las directrices SNRD que permita
mejorar la búsqueda, reutilización y depósito de LO, en los repositorios
institucionales que utilizan este estándar”.
2 Desarrollo de DCOntoRep
Una ontología es una especificación formal y explícita de una conceptualización
compartida [7]. Por lo tanto debe tener una especificación, una definición y debe ser
explícita teniendo en cuenta el contexto en el que se la está utilizando; además de que
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la misma es compartida, por lo cual debe ser entendida por al menos dos actores
involucrados en la especificación.
La ontología que a continuación se presenta, tiene como base de información un
archivo semiestructurado XML. Según [8] los métodos propuestos para el aprendizaje
de una ontología se pueden clasificar en: aprendizaje desde corpus de texto,
aprendizaje desde instancias, aprendizajes desde esquemas y aprendizajes desde
mapeos semánticos. Siguiendo la propuesta realizada por [9] a partir de archivo XML
generado con las etiquetas del estándar DC se aplican las heurísticas definidas tales
como: las clases OWL surgen de tipos complejos (); la figura
1(a) muestra esta heurística con el tipo complejo LearningObject. Las clases OWL
surgen de elementos a nivel de esquema de un tipo complejo; la figura 1(b) muestra
esta heurística con el tipo complejo Title que es parte del esquema DCMetadata. Los
Object Property (relaciones) en OWL, surgen a partir de las relaciones entre
elementos y subelementos del archivo XML, como se muestra en la figura 2 con la
relación hasSubject. Los Data Property (atributos) de OWL surgen de tipos simples,
tales como xs:date, xs:string, mostrado en la figura 3.
En este mapeo resulta necesario, algunas otras conversiones tale como: facetas para
restringir valores de elementos simples como Enumeration, que pueden ser definido
en OWL2 como valores de rango para los data property y los valores de MinOccurs y
MaxOccurs se especifican como valores que deben ser cumplidos en la estructura del
Equivalent to
Etiquetas XML Clases OWL
(a)
(b)
Fig. 1. Mapeos entre elementos de XML a clases OWL
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Etiquetas XML Object Property
(relaciones)
Fig. 2. Etiquetas XML mapeadas a relaciones OWL
Etiquetas XML Data Property (Atributos)
Fig. 3. Etiquetas XML a Data Property OWL
Luego del mapeo propuesto desde el schema XML se realizaron los pasos sugeridos
por el método basado en Meta-Modelo de Ingeniería de Procesos de Software y
Sistemas, versión 2.0, Software & System Process Engineering Meta-Model, SPEM.0
[10]. En su desarrollo, se tuvieron en cuenta las directrices SNRD y se formularon
algunas preguntas de competencia que permitan la validación. Posteriormente, se
analizaron las directivas del SNRD para enriquecer la ontología agregando relaciones,
axiomas y reglas que fueran necesarias.
El gráfico de la figura 4 muestra los principales conceptos definidos en la ontología
DCOntoRep. Se define el concepto LearningObject para representar los objetos de
aprendizaje que son descriptos a través de metadatos. El concepto DcMetadata
abstrae los metadatos de DC. Como subclases de este concepto se definieron tres
clases correspondientes a cada una de las categorías especificadas en DC: (i) Content,
que agrupa los metadatos para describir el contenido de un recurso, (ii)
IntellectualProperty que agrupa los metadatos que describen las cuestiones referentes
a la propiedad intelectual y derechos de uso del recurso y finalmente (iii) Instantiation
correspondiente a los metadatos que describen cuestiones técnicas de la instancia del
recurso que describen.
Como subclases de content se definieron los conceptos: Title, para contener el título
del LO; Subject, que representa el dominio del LO; Description permite describir el
LO a través de un texto significativo; Source, identifica un objeto digital que se ha
tenido en cuenta para la formulación del LO; Language identifica el lenguaje
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correspondiente al LO; Relation permite identificar otras versiones del LO que se
describe; Coverage se refiere al alcance o ámbito del LO, generalmente incluye la
ubicación espacial, un período de tiempo o la jurisdicción. Para el concepto
IntellectualProperty se representaron las siguientes subclases: Contributor que
identifica el/los colaborador/es que hayan aportado al contenido del LO, el cual puede
ser una entidad o una persona con cargo como por ejemplo directores, supervisores,
editores, entre otros; Creator que identifica el/los autor/es principal del LO; también
puede designar una institución o un evento; Publisher corresponde al publicador o
editor que hace posible que el recurso esté disponible (puede ser una persona, una
organización o un servicio); Right identifica los derechos de autor asociados al LO.
Luego como subclases de Instantiation se identificaron los siguientes conceptos: Date
que especifica la fecha de creación o disponibilidad del LO; Type que establece el
tipo de resultado científico, como puede ser un artículo o un libro entre otros; Format
que identifica el formato físico o digital del LO; e Identifier hace referencia a una
URL o URI que identifica unívocamente al LO.
LearningObject
describes
Title
Subject DcMetadata
Type
isA
isA isA
Relation
Instantiation Identifier
IntellectualProperty
Content
Source
Rights
Creator
Date Format
Language
Coverage Publisher Contributor
Description
Fig. 4. Ontología DCOntoRep
2.1 Enriquecimiento de la ontología
El principal objetivo del enriquecimiento de la ontología es el mejoramiento en la
representación de las entidades de la ontología base modeladas según el dominio. Para
realizar esta actividad se tomaron las directrices impuestas por el SNRD. De esta
forma, para cada uno de los metadatos, se establece cuestiones relacionadas a la
obligatoriedad o no de dicho metadato, la posibilidad de repeticiones y el formato del
contenido de los metadatos. Así por ejemplo se determina que el metadato Title es
obligatorio, en caso de que exista subtítulo debe estar separado del título por dos
puntos y si la obra tiene títulos en distintos idiomas deben aparecer dos instancias del
metadato, una para cada título. Para reflejar esta restricción se agregó a la ontología el
concepto SubTitle relacionado con Title a través de la relación isSubTitleOf (relación
inversa hasSubTitle) como se muestra en la figura 5(a). Las restricciones de repetición
y obligatoriedad se implementaron a través de restricciones de cardinalidad.
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LearningObject
1..2
describes
0..1
SubTitle Title
isSubtitleOf
(a) (b)
Fig. 5. Modificaciones a la ontología según directrices SNRD
Siguiendo las directrices del SNRD, la etiqueta description debe especificarse
también las afiliaciones de cada uno de los autores del LO. La afiliación corresponde
a la institución/universidad a la que pertenecen los autores. Para dar cumplimiento a
estas indicaciones, tal como se muestra en la figura 5(b), se agregó la clase Affiliation,
la cual se encuentra relacionada con la clase Creator a través de la relación
hasAsAMember y con la clase Description a través de la relación belongsTo.
Affiliation tiene dos atributos: institution y department. Para representar la
restricción de que todo autor tenga una afiliación correspondiente, se definieron
axiomas de integridad como muestra la expresión lógica (1).
CreatorWithAffiliation≡Creator∩∃hasAffiliation.Affiliation∩∀hasAffiliation (1)
.Affiliation
Este mismo proceso de enriquecimiento se siguió para todas las directrices definidas
por el SNRD. Las mismas recomiendan el uso de estándares para completar
metadatos tales como la norma ISO 6392(metadadato language) y la norma ISO
31663(metadato coverage). Para reflejar esto, se importaron dos ontologías que
conceptualizan dichas normas.
En el caso de la ontología importada ISO639 se encuentra el concepto Language con
dos atributos alpha2(ISO 639-1) y alpha3(ISO 639-2). Las directrices SNRD
recomienda el uso de la ISO 639-3 para la codificación de la etiqueta Language
representada por el atributo alpha3 en la ontología ISO639.
Luego, se eliminó la clase Language de la ontología DCOntoRep y se la sustituye
con la clase Language de la ontología importada ISO639, dejando como atributo solo
alpha3. En la Figura 6 se muestra el antes y después de este proceso de
enriquecimiento.
Fig. 6. Comparación Ontología Base – Ontología Enriquecida. Clase Language
2
http://www.iso.org/iso/es/home/standards/language_codes.htm
3
http://www.iso.org/iso/home/standards/country_codes.htm
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Para el caso de la ontología ISO3166 al importarla se incorpora la clase Country y los
atributos code y name; además para relacionar la clase Coverage con la nueva clase
Country se agrega la relación coversA (Figura 7). Según las directrices del SNRD la
ISO 3166 a utilizar es la 2, que define los códigos de identificación de las principales
subdivisiones (provincias o estados) de todos los países codificados en ISO 3166-1;
así Argentina, Provincia del Chaco, estaría codificado como AR-H.
Para la etiqueta type es necesario agregar los atributos que responden a los
vocabularios controlados sugeridos por el SNRD; se agrega: driver: resultado
científico en términos del vocabulario controlado DRIVER; snrdType: subtipo del
resultado científico acordados por el SNRD; version: indica la versión del LO según
el vocabulario controlado DRIVER(draft, submittedVersion, acceptedVersion,
publishedVersion y updateVersion). Las instancias de driver y snrdtype se establecen
como obligatorias y la de version como opcional, todos estos casos se reflejan a través
de restricciones de cardinalidad, tal como se muestra en la figura 8
Fig. 7. Clases, atributos y relaciones agrega- Fig. 8. Restricciones de Cardinalidad
das al importar la ontología ISO 3166-2 para los atributos de la clase Type
A la ontología enriquecida, se le ha sumado reglas con el uso de SWRL que permiten
clarificar ciertas reglas de negocio que no han podido ser expresadas a través de cla-
ses, atributos, relaciones, y que deben formar parte del conocimiento de la ontología.
Según las directrices SNRD, si un LO es del tipo doctoralThesis, masterThesis o ba-
chelorThesis para el atributo driver; es obligatorio incluir al menos un colaborador,
definido como director de la tesis, lo cual se especifica en la regla(2):
LO(?l) ^ (hasType(?t,”doctoralThesis”) ˅ hasType(?t,”masterThesis) ˅ (2)
hasType (?t,”bachelorThesis”)) -> hasContributor(?l, ?t)
Las directrices SNRD establece que para cada tipo de la clasificación driver
corresponde un subconjunto de tipos establecidos por el propio SNRD, por ejemplo si
un LO es bachelorThesis en driver, corresponderá al tipo tesis de grado o trabajo
final de grado para el tipo snrd, tal como se muestra en la expresión (3).
Type(?t) ^ driver(?t, “bachelorThesis”) -> snrd(?t,”tesis de grado”) ˅ snrd(?t,”trabajo final de (3)
grado”)
Si driver es review, corresponderá al tipo reseña artículo o revisión literaria
para el tipo snrd como se muestra en la expresión (4).
Type(?t) ^ driver(?t, “review”) -> snrd(?t,”reseña artículo”) ˅ snrd(?t,”revisión literaria”) (4)
Así mismo, podríamos agregar reglas que cierren el mundo sobre el cual se está tra-
bajando, donde por ejemplo se establezca que si un LO tiene dos autores y esos auto-
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res son instancias diferentes entre sí, uno de ellos es colaborador del autor del LO, tal
como se define en la expresión (5).
LO(?l) ^ hasCreator(?l, ?c1) ^ hasCreator(?l, ?c2) ^differentFrom (?c1, ?c2)
-> hasContributor(?c1, ?c2) (5)
3 Caso de estudio.
Con el objetivo de validar la ontología obtenida se pobló la misma con instancias que
permitan ejecutar consultas en SPARQL que respondan a las preguntas de competen-
cia presentadas en la Tabla 1. Para ello se tomó como ejemplo un documento de con-
ferencia cuyo autor es Sandobal perteneciente al grupo de investigación GIESIN de la
UTN-FRRe. Como colaborador se encuentra Gutiérrez, que cumple el rol de director.
La publicación del artículo está a cargo de la UTN-FRRe, en particular de la Secreta-
ría de Ciencia y Tecnología. Los derechos que se han establecidos en relación al
nivel de acceso es de acceso libre (open Access, según la definición establecida por el
SNRD) y la uri en la que se basa este tipo de licencia es
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/, las instancias que se muestran en la
figura 9 correspondientes a la categoría Intellectual Property. En la figura 10 se puede
visualizar las instancias de la categoría Content, donde el título del artículo es “Hacia
la integración”. El idioma es Español, por lo cual el código alpha3 es spa. Una de las
fuentes que se ha tenido en cuenta para el desarrollo del artículo se ha identificado
con el ISBN: 978-950-42-0142-7. Un documento relacionado estás identificado con la
URI http://www.ssoar.info/es/home/sobre-ssoar.htm. El dominio está definido por las
palabras claves repositorio y acceso abierto. El ámbito está determinado como en
Argentina-Chaco, donde el código es AR-H. Para la categoría Instantation, que se
muestra en la figura 11, se estableció como fecha de publicación 2014-06-12, el for-
mato según la clasificación Mime Type corresponde a text, el tipo es documento de
conferencia, según Driver corresponde a document conference y la versión es accep-
ted. La URL a la cual se puede ingresar para tener acceso al artículo es
http://www.frre.utn.edu.ar/secyt/paginas/view/item/ii_jornadas_de_investigacion_en_
ingenieria_del_nea_y_paises_limitrofes.
Fig. 9. DCOntoRep – Subclase IntellectualProperty y sus instancia
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Fig. 10. DCOntoRep – Subclase Content y sus instancias
Fig. 11. DCOntoRep – Subclase Instantiation y sus instancias
En la tabla 2 se muestran las preguntas de competencias con sus correspondientes consultas
SPARQL
Preguntas de Competencia Consulta SPARQL
¿Cuáles son los objetos de aprendizaje
cuyo autor es Y?
¿Cuál es el tipo según SNRD del objeto de
aprendizaje X cuyo autor es Y?
Tabla 2. Preguntas de Competencias y sus correspondientes consultas SPARQL
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4 Conclusiones
El presente artículo presenta una ontología basada en el estándar DC considerando
las directrices SNRD para la utilización en la descripción de LO que se encuentran en
repositorios institucionales. El trabajo consistió en entender el significado de cada una
de las etiquetas propuestas por el estándar DC y su adecuación en las directrices
SNRD para proponer una ontología que responda a la misma. Al contar con la des-
cripción específica de los metadatos, se recurrió a las preguntas de competencia para
que sirvan de guía en la validación de la ontología obtenida. Así mismo, en el docu-
mento de especificación de requerimientos se planteó que la ontología dé soporte a:
(i) la búsqueda de objetos digitales descriptos a través de metadatos en DC, (ii) guiar
al usuario en la correcta introducción de los valores de las etiquetas de los objetos
digitales.
A partir de las consideraciones antes mencionadas y las evaluaciones realizadas de las
preguntas de competencias ejecutadas en SPARQL es posible afirmar que la ontología
responde a los requerimientos especificados. La ontología obtenida se considera una
aproximación hacia la construcción de ontologías para el uso de metadatos, que ayude
a definir un mapeo ontológico entre estándares de metadatos. Este trabajo forma parte
de un proyecto que tiene como objetivo la implementación de un repositorio institu-
cional en UTN – FRSF que se encuentra en la fase de prototipo. Como trabajo futuro,
se utilizará ésta ontología en el prototipo para su validación y verificación.
Referencias
[1]COAR: Confederation of Open Access Repositories. The Current State of Open Access Repository
Interoperability. Working Group 2: Repository Interoperability. Octubre 2012.
[2]National information standards organization, “The Dublin core metadata element set”, ISSN 1041-5635,
2013
[3] IEEE Standard for Learning Object Metadata. (2002). Learning Technology Standards Comittee of the
IEEE Computer Society. 1484.12.1-2002
[4] SNRD (2013). Directrices SNRD: Directrices para proveedores de contenido del Sistema Nacional de
Repositorios Digitales Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva.
[5] IEEE. Learning Technology Standards Committee, 2002, p 45.
[6] García Aretio. “Objetos de Aprendizaje”. Bol. Elect. de Noticias de Educación a Distancia – Bened.
Disponible en: http://e-spacio.uned.es/fez/eserv.php?pid=bibliuned:329&dsID=editorialfebrero2005.pdf
[7] Studer R., Benjamins VR, Fensel D. Knowledge Engineering: Principles and Methods. IEEE Transac-
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[8] Giraldo, Gloria; Marín Juan C.; Urrego Giraldo, Germán. Extracción de elementos de una ontología de
dominio a partir de documentos esquema. Revistas Avances en Sistemas e Informática. Vol 6 Nº2, Sep-
tiembre 2009. Medellín. ISSN1657-7663
[9] Yahia, Nora; Moktar, Sahar; Wahab Ahmed, Abdel. Automatic Generation of OWL Ontology from
XML Data Source.(2012). CoRR, abs/1026.0570
[10] Software & System Process Engineering Metamodel Specification (SPEM). Version 2.0 Object
Managment Group, 2008. www.omg.org/spec/SPEM/2.0/
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