Herramientas informáticas para la representación del conocimiento

Abstract

La Psicología Cognitiva plantea en el modelo general de la memoria tres tipos de almacenamiento de la información: Memoria Sensorial (MS), Memoria de Corto Plazo (MCP), y Memoria de Largo Plazo (MLP). En la MLP se almacena información de modo permanente, su capacidad es extremadamente grande y conserva la información de modo indefinido. Uno de los subsistemas de la MLP es la Memoria declarativa o conceptual que está compuesta a su vez, por una memoria semántica y una memoria episódica. La organización del conocimiento en la memoria semántica humana tiene una estructura reticular, es decir los conocimiento se representan mediante redes semánticas, a través de representaciones proposicionales. Estas son unidades semánticas que articulan un concepto (nodo 1) con otro concepto (nodo 2) unidos por medio de una relación significativa. El modo en que la información se aprende (fase de adquisición) es importante, tanto para la organización del conocimiento en la memoria como para la fase de recuperación. El mejor modo de aprender es integrar la nueva información en el formato en que la memoria opera para recuperarla/recordarla, es decir en el formato de redes semánticas y mapas conceptuales. En el presente artículo se presenta un software cognitivo: Knowledge Master que emula la forma de la representación del conocimiento en la memoria semántica por medio de la creación de mapas conceptuales y redes semánticas. Se ilustra su aplicación mediante la visualización de redes semánticas sobre conceptos desarrollados en el propio artículo

Cognitive Psychology proposes three types of information storage for the general pattern of memory: Sensory Memory (SM), Short Term Memory (STM), and Long Term Memory (LTM). In the LTM, information is stored on a permanent basis, its capacity is extremely large and it keeps information indefinitely. One of the sub-systems of LTM is the declarative or conceptual memory which Is composed in turn by a semantic memory as well as by an episodic one. The organization of knowledge in the semantic human memory has a reticular structure, which means that knowledge is represented by semantic nets, through propositional representations. These are semantic units which articulate a concept (node 1) with another concept (node 2) joined by means of a significant relation. The way in which information is learned (acquisition phase) is important, for the organization of knowledge in the memory as much as for the retrieval phase. The best way to learn is to integrate the new information in the format in which memory operates to retrieve/recall, that is to say in the format of semantic nets and conceptual maps. In the present article a specimen of cognitive software is presented: Knowledge Master, which follows the outline of representation of knowledge in the semantic memory by means of the generation of conceptual maps and semantic nets. Its application is exemplified by visualization of semantic nets regarding concepts developed in this same article.