Desarrollo de prototipo web, de un sistema recomendador para la búsqueda de colegios

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(1)DESARROLLO DE PROTOTIPO WEB, DE UN SISTEMA RECOMENDADOR PARA LA BÚSQUEDA DE COLEGIOS.. Ing. Héctor Rodrigo Arias Cueca Ing. Isidro Francisco Cortés Sánchez. UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS ESPECIALIZACIÓN EN INGENIERÍA DE SOFTWARE BOGOTÁ D.C. 2018.

(2) DESARROLLO DE PROTOTIPO WEB, DE UN SISTEMA RECOMENDADOR PARA LA BÚSQUEDA DE COLEGIOS.. Ing. Héctor Rodrigo Arias Cueca Ing. Isidro Francisco Cortés Sánchez. Proyecto de grado para optar por el título de Especialista en Ingeniería de Software. Director Julio Barón Velandia. Revisor Sandra Milena Cortes. UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS ESPECIALIZACIÓN EN INGENIERÍA DE SOFTWARE BOGOTÁ D.C. 2018.

(3) CONTENIDO INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 7 PARTE I. CONTEXTUALIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN ..................................... 8 CAPÍTULO 1. DESCRIPCIÓN DE LA INVESTIGACIÓN ............................................. 9 1.1. Descripción del problema .................................................................................... 9 1.1.1. Formulación del problema ..............................................................................10 1.1.2. Sistematización del problema ........................................................................10 1.2.. Objetivos ...............................................................................................................10. 1.2.1. Objetivo General ..............................................................................................10 1.2.2. Objetivos específicos ......................................................................................10 1.3.. Justificación ..........................................................................................................11. 1.4.. Hipótesis ...............................................................................................................12. 1.5.. Estado del Arte ....................................................................................................12. 1.5.1. Marco Teórico ..................................................................................................12 1.5.2. Marco Conceptual............................................................................................13 1.5.3. Características de los Chatbots ....................................................................15 1.5.4. Análisis de Chatbots existentes ....................................................................16 1.6.. Metodología de la investigación........................................................................21. 1.6.1. Tipo de estudio.................................................................................................21 1.6.2. Método de investigación .................................................................................21 1.6.3. Fuentes y técnicas para la recolección de información.............................21 1.6.4. Tratamiento de la información .......................................................................23 1.7.. Alcance .................................................................................................................23. 1.7.1. Limitaciones ......................................................................................................23 1.7.2. Resultados esperados ....................................................................................24 1.8.. Organización del trabajo de grado ...................................................................24. 1.9.. Estudio de sistemas previos ..............................................................................25. PARTE II. DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN .................................................27 CAPÍTULO 2. ANALISIS DE LA INFORMACIÓN .......................................................28 2.1. Entrevistas a personas con hijos .........................................................................28 2.2. Encuesta a personas con hijos ............................................................................28 CAPÍTULO 3. ARQUITECTURA EMPRESARIAL ......................................................29 3.1. Análisis y diseño de la solución de la Arquitectura ...........................................29 3.2. Capa de negocio.....................................................................................................29.

(4) 3.2.1.. Punto de Vista de Organización ................................................................29. 3.2.2.. Punto de Vista de Cooperación de actor..................................................30. 3.2.3.. Punto de Vista de Función de Negocio ....................................................31. 3.2.4.. Punto de Vista de Proceso de Negocio....................................................31. 3.2.5.. Punto de Vista de Cooperación de Proceso de Negocio ......................32. 3.2.6.. Punto de Vista de Producto........................................................................33. 3.3. Capa de Aplicación ................................................................................................33 3.3.1.. Punto de Vista de Comportamiento de Aplicación .................................33. 3.3.2.. Punto de Vista de cooperación de Aplicación .........................................34. 3.3.3.. Punto de Vista de Estructura de Aplicación.............................................35. 3.3.4.. Punto de Vista de Uso de Aplicación........................................................36. 3.4.. Capa de Tecnología............................................................................................37. 3.4.1.. Punto de Vista de Infraestructura ..............................................................37. 3.4.2.. Punto de Vista de uso de infraestructura .................................................38. 3.4.3.. Punto de Vista de Implementación y Despliegue ...................................39. 3.4.4.. Punto de Vista de estructura de Información ..........................................40. 3.4.5.. Punto de Vista Realización del Servicio ...................................................41. 3.4.6.. Punto de Vista de Capas ............................................................................41. 3.5.. Capa de Motivación ............................................................................................42. 3.5.1.. Punto de Vista de Stakeholder...................................................................42. 3.5.2.. Punto de Vista de principios.......................................................................43. 3.5.3.. Punto de Vista de Realización de Objetivos ............................................44. 3.5.4.. Punto de Vista de Contribución de Objetivos ..........................................45. 3.5.5.. Punto de Vista de Motivación.....................................................................46. 3.6.. Capa de Proyecto................................................................................................47. 3.6.1.. Punto de Vista de Proyecto ........................................................................47. 3.6.2.. Punto de Vista de Migración ......................................................................48. 3.6.2. Punto de Vista de migración e implementación .........................................49 CAPÍTULO 4. DETALLE DE LA SOLUCION...............................................................50 4.1. Metodología de Desarrollo RUP ..........................................................................50 4.2. Requerimientos funcionales y no funcionales ...................................................51 4.4. Análisis y Diseño de la solución ...........................................................................52 4.4.1. Diagrama de casos de uso ............................................................................53.

(5) 4.4.2. Diagrama de actividades ................................................................................56 4.4.3. Diagrama de componentes ............................................................................57 4.4.4. Diagrama de despliegue.................................................................................58 4.3. Tecnología Utilizada...............................................................................................58 4.3.1. Chatbot .............................................................................................................58 4.3.2. Funcionamiento de AIML ..............................................................................59 4.3.3. Dialogflow ........................................................................................................63 4.3.4. Motor de búsqueda ........................................................................................65 4.3.5. Resumen Herramientas.................................................................................66 PARTE III CIERRE DE LA INVESTIGACIÓN ..............................................................67 CAPÍTULO 5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN..............................................................68 CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES ....................................................................................69 5.1. Verificación, contraste y evaluación de objetivos..............................................69 5.2. Síntesis del modelo propuesto .............................................................................70 5.3. Aportes Originales ..................................................................................................71 5.4. Trabajos o Publicaciones Derivadas ...................................................................71 CAPÍTULO 7. PROSPECTIVA DEL TRABAJO ..........................................................72 6.1. Líneas de investigación futuras............................................................................72 6.2. Trabajos de investigación futuros ........................................................................72 BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................74 ANEXOS .............................................................................................................................76 ANEXO 1 AIML PATRONES MANEJO BAJO OPERADORES .............................76 ANEXO 2 DISEÑO DE LA ENCUESTA APLICADA ................................................82 ANEXO 3 ENCUESTA APLICADA .............................................................................85 ANEXO 4 RESULTADOS DE LA ENCUESTA .........................................................86.

(6) TABLA DE ILUSTRACIONES Ilustración 1: Los mejores colegios en Colombia .........................................................25 Ilustración 2: App Colombian Schools ............................................................................26 Ilustración 3: Metamodelo Caso Organización .............................................................30 Ilustración 4 Metamodelo Caso Cooperación de Actor ...............................................30 Ilustración 5: Metamodelo Caso Función Negocio .......................................................31 Ilustración 6: Metamodelo Caso Proceso de Negocio .................................................32 Ilustración 7: Metamodelo Caso Cooperación de Proceso .........................................32 Ilustración 8: Metamodelo Caso Vista de Producto .....................................................33 Ilustración 9: Metamodelo Comportamiento de Aplicación .........................................34 Ilustración 10: Metamodelo Caso Cooperación de Aplicación ...................................35 Ilustración 11: Metamodelo Caso Estructura de Aplicación........................................36 Ilustración 12: Metamodelo Caso de Uso de Aplicación .............................................37 Ilustración 13: Metamodelo Caso de Infraestructura ...................................................38 Ilustración 14: Metamodelo Caso Uso de Infraestructura ...........................................39 Ilustración 15: Metamodelo Caso Implementación y Despliegue ..............................40 Ilustración 16: Metamodelo Caso Vista Estructura de Información ...........................40 Ilustración 17: Metamodelo Caso Vista Realización del Servicio ..............................41 Ilustración 18: Metamodelo Vista de Capas ..................................................................42 Ilustración 19: Punto Vista StakeHolder.........................................................................43 Ilustración 20: Punto Vista Principios .............................................................................44 Ilustración 21: Punto Vista Realización Objetivos ........................................................45 Ilustración 22: Punto Vista Contribución Objetivos.......................................................46 Ilustración 23: Punto Vista Motivación............................................................................47 Ilustración 24: Punto de Vista de Proyecto ....................................................................48 Ilustración 25: Punto Vista Migración .............................................................................48 Ilustración 26: Punto de Vista de migración e implementación ..................................49 Ilustración 27: Fases RUP Clásica..................................................................................50 Ilustración 28. Diagrama de caso de uso Chatbot........................................................53 Ilustración 29: Diagrama de actividades ........................................................................57 Ilustración 30: Diagrama de componentes ....................................................................57 Ilustración 31: Diagrama de despliegue .........................................................................58 Ilustración 32: Lista de AIML etiquetas de plantilla. .....................................................60 Ilustración 33: Lista de A IML patrón de los operadores ..............................................60 Ilustración 34: Recursividad AIML ...................................................................................61 Ilustración 35: Visión general del funcionamiento de Dialogflow ...............................65 Ilustración 36: Google Cloud Platform. Creación de agente .......................................65 Ilustración 37: Encuesta aplicada....................................................................................85 Ilustración 38; ¿Es importante un colegio bilingüe? .....................................................86 Ilustración 39: ¿Tipo de Jornada? ...................................................................................86 Ilustración 40: ¿Tipo de Calendario? ..............................................................................87 Ilustración 41: ¿Genero? ..................................................................................................87 Ilustración 42: ¿Medio de búsqueda para seleccionar colegio? ................................88 Ilustración 43: ¿Es importante la formación deportiva?...............................................88 Ilustración 44: ¿Prefiere un colegio cerca a la casa? ..................................................89.

(7) INTRODUCCIÓN. Los sistemas inteligentes actualmente se aplican en el campo de la medicina, ingeniería, economía, el entretenimiento. En el presente documento se presenta el diseño de un agente inteligente en orientación para búsqueda de instituciones educativas, para apoyar a los padres a seleccionar el colegio de acuerdo con los criterios, intereses, aptitudes personales que se identifiquen, de acuerdo con sus expectativas. Un agente inteligente es un software que automatiza el proceso de razonamiento humano en este documento denominaremos a este sistema como “chatbot” o agente inteligente indistintamente. Un “chatbot” es un programa que simula un dialogo con una persona.[1] El análisis de orientación a la búsqueda de colegios se describe como un estudio que permite a los padres determinar que opciones son las más indicadas para sus hijos de acuerdo con si sufren una enfermedad física, trastorno psicológico y/o comportamiento. Con la finalidad de que elijan el colegio adecuado para las situaciones anteriormente mencionadas, teniendo en cuenta el gran abanico de posibilidades existentes. La elección de colegio permite a los padres, tener la confianza y seguridad de cómo van a estar sus hijos de acuerdo con los criterios evaluados, en donde se les proporcionara una forma de vida, por lo tanto, la elección debe hacerse consciente de que con ello los hijos van a formar una identidad, se formaran como persona y asumirán un rol. El sistema que se presenta está capacitado para poder pensar como un ser humano, un programa que puede simular una conversación escrita, con la intención de hacer creer a un humano que está hablando con otra persona. La conversación tiene como finalidad determinar la orientación de búsqueda de colegio de los usuarios. Para su diseño utilizamos el lenguaje de programación AIML (Lenguaje de marcas para inteligencia artificial), que es una extensión de XML (Extensible Markup Languaje), Lenguaje de Marcas Extensible, este lenguaje es utilizado para crear “chatbots” o sistemas conversacionales. La aplicación de los métodos y modelos de la inteligencia artificial nos permite desarrollar sistemas de utilidad a todos los sectores sociales como es el caso de nuestro “chatbot” que permite apoyar a los padres a seleccionar el colegio idóneo para su hijo, de acuerdo con ubicación, métodos de enseñanza, nivel de educación, etc., utilizando un agente inteligente conversacional desde la comodidad y privacidad de su casa o lugar de trabajo. Estos sistemas inciden en una disminución de la deserción escolar en los distintos niveles académicos y coadyuvan a formar estudiantes competentes en los diversos sectores y sociales de nuestro entorno..

(8) PARTE I. CONTEXTUALIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN.

(9) CAPÍTULO 1. DESCRIPCIÓN DE LA INVESTIGACIÓN. 1.1. Descripción del problema. Surge la necesidad de poseer una herramienta tecnológica que permita el mayor aprovechamiento de recursos, conocimientos y aprendizaje de forma centralizada, para que esta herramienta se desempeñe de una forma pedagógica adecuada y adaptable a los padres de familia. Con esto se presenta el hecho de que para crear esta herramienta debe iniciarse con el estudio y análisis de modelos y técnicas basadas en inteligencia artificial con el fin de generar las bases fundamentales del diseño de un Sistema Inteligente para proveer la información de los colegios que permita mejorar el proceso de selección para los hijos que se encuentren próximos a incursionar en el área de la educación. Por lo tanto, se busca como eje principal de esta primera fase de la investigación construir los conocimientos necesarios para aplicar diferentes modelos y técnicas de la inteligencia artificial a corto plazo, encaminadas a sustentar el diseño del software a largo plazo y que permitan generar una alternativa viable de solución tecnológica para el desarrollo. La investigación centra su estudio en el análisis y aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA), sin embargo, mediante este proyecto de investigación se busca establecer las bases fundamentales sobre la aplicación de técnicas de inteligencia artificial que puedan ser adaptadas al diseño y construcción de un sistema inteligente de búsqueda para padres y que este software exhiba un comportamiento similar al de un humano que imparta conocimiento personalizado, es decir, que brinde los resultados y la colaboración que el usuario desea. La inteligencia artificial en todas sus áreas presenta una gran cantidad de modelos, técnicas y herramientas que permiten obtener desde la concepción de parámetros principales de análisis hasta la resolución de casos complejos por medio de agentes inteligentes y además utiliza métodos de resolución de problemas basados en estrategias factibles y búsquedas de soluciones para situaciones generales. Por lo cual, esta investigación analiza esos fundamentos y enfoques de inteligencia artificial buscando así elaborar un modelo de análisis que represente la funcionalidad y estructura de componentes de un software inteligente de búsqueda, incorporando en la investigación la selección de herramientas e instrumentos de medición pertenecientes al campo de la Inteligencia artificial que brinden una guía inicial para el desarrollo futuro del sistema inteligente con el propósito de que éste sea capaz de identificar la forma en que el padre busca el colegio, para así brindarle ayuda sobre los diferentes criterios, con explicaciones en el momento preciso..

(10) 1.1.1. Formulación del problema. ¿De qué manera se puede brindar información centralizada de colegios, que se utilice de insumo para los padres de familia, logrando la adecuada selección de colegio para su hijo con base en la búsqueda de criterios personales, cognitivos y sociales?. 1.1.2. Sistematización del problema. 1. ¿Cómo puede un modelo de afinidad ayudar a los padres de familia tomar una mejor decisión al momento de seleccionar el colegio para su hijo? 2. ¿Cómo la implementación de una herramienta de asistente conversacional ayuda en la identificación de colegios, logrando una toma de decisiones? 3. ¿Cuáles son los criterios personales de búsqueda que se deben tener en cuenta al momento de contribuir la base de conocimiento a partir de un modelo de identificación de colegios?. 1.2. Objetivos. 1.2.1. Objetivo General. Implementar un prototipo chatbot basado en modelos y técnicas de inteligencia artificial que oriente y apoye a la toma decisiones en la selección de un colegio a los padres de familia, con una base de conocimientos centralizada de información (jornada, extracurriculares, calendario, discapacidad que cubre, enfoque de idiomas) de los colegios privados de Bogotá D.C.. 1.2.2. Objetivos específicos . Analizar conceptos de procesamiento de lenguaje para el desarrollo un agente conversacional (chatbot), comparando casos de éxito donde se hayan utilizado, para seleccionar el más adecuado siendo este la base de comunicación entre el usuario y el chatbot.. . Plantear un modelo de afinidad mediante la creación de una base de conocimiento que servirá como fuente de información para el sistema de búsqueda colegios..

(11) . Implementar el diseño del sistema chatbot, utilizando como fuente de información una base de conocimiento, con el fin que los padres de familia cuenten con información centralizada y apoye el proceso de selección de colegio.. 1.3. Justificación. La orientación hacia la búsqueda colegio proporciona información que permite a los padres de familia seleccionar el colegio de acuerdo con sus criterios personales, los cuales serán base para el desarrollo de vida del estudiante, al automatizar este proceso, el análisis de orientación se puede realizar desde la privacidad y comodidad de su casa. De acuerdo con lo anterior, el presente proyecto tiene como fin ofrecer una nueva plataforma para los padres de familia, en la que podrán recibir orientación sobre los diferentes colegios privados que se encuentran en Bogotá D.C. y así tener un mejor criterio de selección al momento de seleccionar el colegio para su hijo. Esta investigación se basa en investigaciones de la última década, ya que han surgido nuevos tipos de sistemas, basados en robots virtuales que han demostrado ser de gran apoyo para las diversas áreas de conocimiento. Por esta razón el utilizar este tipo de métodos que permite modernizar el proceso de orientación a una mejor educación o que se adapte los criterios necesarios, ya que se realiza por una conversación tipo chat interactivo que ofrecerá a los usuarios la posibilidad de hacer preguntas sobre colegios con enfoques de idiomas, calendario, actividades extracurriculares, jornada, inclinaciones religiosas, valor pensión, entre otras. Logrando de esta manera obtener una afinidad e información relevante sobre el colegio de interés, esto con el fin de permitirle al padre de familia vincular a su hijo a la educación, bajo los criterios deseados. En la actualidad no existe un medio en donde los padres de familia puedan realizar sus consultas por un medio natural que les evite el desplazamiento (como si fuesen a cada colegio para averiguar), no se utiliza tecnología para estos análisis, lo cual es un obstáculo para que los padres dispongan de un apoyo para tomar la mejor decisión del colegio para su hijo. Hay ocasiones en el que algunos padres realizan este análisis, pero los resultados obtenidos no son los esperados de acuerdo con sus expectativas, criterios y otros aspectos y se guardan la intención de volver a hacer este estudio. Por el hecho de ser un trámite largo, el involucrar desplazamiento y el invertir más tiempo, por lo cual deciden continuar con sus dudas y muchas veces escoger un colegio que no es el adecuado para sus hijos. Con este sistema podrán realizar este análisis el.

(12) número de veces que consideren necesarias. Ya que el acceso es desde internet y puede ser desde la comodidad de su casa. En esta área, la falta de una adecuada orientación, el manejo de un gran volumen de datos y por otro lado, la facilidad de utilizar interfaces de sistemas y el hecho de que cada día más personas están acostumbradas al uso de sistemas informáticos hace que este modelo de sistema sea una herramienta para ayudar a que los padres y estudiantes se interesen por ella y la utilicen.. 1.4. Hipótesis. La investigación de este proyecto centro su interés en la contribución del conocimiento sobre la aplicación de técnicas y modelos de inteligencia artificial en el diseño de un sistema de orientación inteligente que contribuya a la búsqueda de colegio de acuerdo con sus expectativas, teniendo en cuenta variables como la ubicación, precio, infraestructura, programa académico y actividades extracurriculares. El estudio de los modelos y técnicas aplicables a sistemas inteligentes de este tipo supondrá el avance del “estado del arte” sobre nuevos conocimientos, tanto en lo relativo a la representación de este sistema que pueda dar lugar a nuevos desarrollos teóricos y la construcción de aplicaciones de mayor calidad. Además, se analizarán las técnicas basadas en inteligencia artificial, así como en la integración de estas en la arquitectura de sistemas inteligentes y que permitan incluir aspectos de aprendizaje y enseñanza vinculándolos con otros parámetros propios del estudiante que serán objeto de estudio.. 1.5. Estado del Arte. 1.5.1. Marco Teórico. El desarrollo de esta investigación tiene como soporte teórico, los planteamientos identificados en el área de la educación para los niños, en la búsqueda de colegio. La problemática radica en la búsqueda descentralizada de este tipo de información y soportada por criterios particulares de los usuarios (Padres, niños, familiares etc.). Con el fin de establecer los objetivos y estrategias para solucionarlo, se identifica criterios específicos sobre los tipos de información relevante para esta investigación y las fuentes de datos que se podrían acceder, con el fin de proponer una solución.

(13) estratégica a la necesidad actual. Varias de las problemáticas de buscar colegio es el poder investigar las innumerables opciones que se presentan de una forma ágil, contemplando aspectos personales y generales que brinden un panorama más claro y en tiempo real. Realizar investigación externa en el entorno global, para visualizar estrategias de apoyo para el diseño de solución. La investigación que se plantea para el desarrollo del posible proyecto se basa en la información expuesta por los colegios y las problemáticas expuestas en la red, sobre este tema. También se fundamenta en la información del uso de las diferentes aplicaciones que están en línea. Ya que siendo un servicio tan necesario se debe plantear soluciones que brinden satisfacción a los usuarios. Los chatbots, son un sistema de software novedoso basado en inteligencia artificial y con gran impacto en los diferentes ambientes donde es usado. Para el área educativa se han integrado pocas funcionalidades. “La principal razón se achaca a la rapidez con la que mejoran los softwares de Inteligencia Artificial, siendo los culpables de este auge las principales tecnológicas de Silicon Valley como Facebook y Google, entre otros. Y es que la IA permite a los ordenadores procesar el lenguaje, y en el fondo conversar con las personas, de una forma que nunca se había visto”.[2]. 1.5.2. Marco Conceptual. El siguiente marco muestra las definiciones de los conceptos básicos que aparecen a lo largo del proyecto y que resultan de vital importancia para el desarrollo de este. Los BOTS: son sistemas informáticos que simulan el comportamiento humano capaces de llevar a cabo tareas específicas, Los BOTS son creados mediante sistemas de Inteligencia Artificial que permiten que estos interactúen con las personas y otros sistemas. [6] Por ejemplo, enviar correos electrónicos, entablar conversaciones vía chat, editar documentos, incluso existen algunos diseñados con fines maliciosos, como por ejemplo para propagación de virus, ataques cibernéticos, entre otros. Estos sistemas son usados para automatizar tareas de manera más rápida que lo que lo haría un humano y para manejar ciertos procesos de forma desatendida ya que tienen la ventaja de estar disponibles 24/7, en la actualidad se están creando BOTS manejando componentes de inteligencia artificial como por ejemplo el Bot Framework Machine Learning de Microsoft, otras plataformas como Google, IBM tienen sus propios marcos de trabajo para la creación de BOTS. [4].

(14) Existen diferentes tipos de BOTS que se podrán categorizar de acuerdo con su funcionalidad: . Crawlers: Recolectan información de la web o de otras Apis. . Informativos: ayudan a gestionar la información de los diferentes canales. . ChatBot: Son función es simular una conversación humana, ofreciendo información y ayudando a solucionar dudas. . Transaccionales: Actúan como intermediarios entre personas y medios externos. . Hacker Bots: su función principal es distribuir virus y realizar acciones fraudulentas. . Spam Bots: diseñados para enviar Spam masivamente. . Game Bots: diseñados para funcionar con inteligencia artificial en los juegos y permitan simular que se está jugando contra otro competidor. . Scrapet Bots: diseñados para robar información. Estrategia: Conjunto de líneas maestras para la toma de decisiones que tienen influencia en la eficacia a largo plazo de una organización. Requerimientos o levantamiento de información: Es la determinación de las necesidades o de las condiciones a satisfacer para un software nuevo o modificado, tomando en cuenta los diversos requisitos de los inversores. [5] Software de aplicación: Aquel que permite a los usuarios llevar a cabo una o varias tareas específicas, en cualquier campo de la actividad susceptible de ser automatizado o asistido, con especial énfasis en los negocios. [6] Sistema: Conjunto de partes o elementos organizados y relacionados que interactúan entre sí para lograr un objetivo. Navegador web: Programa informático que permite visualizar, interactuar e interpretar el contenido de una página web dentro de una red. Online: En línea. Se refiere a cualquier documento, archivo o servicio de la red. Web: Es un servicio que permite acceder por medio del internet a muchas prestaciones y funciones, así como a un sin número de programas, tiendas, servicios, etc. Sus fundamentos son el protocolo HTTP y el lenguaje HTML.

(15) BOT Framework: Es una plataforma para construir, conectar, testear y desarrollar poderosas aplicaciones e inteligentes bots. Conectado con Azure Bot Service. Bot Framework permite construir bots que soportan diferentes tipos de interacción con los usuarios. Se puede manejar sistemas conversacionales que pueden usar Texto plano o texto más complejo que incluya imágenes, acciones o botones. (Microsoft) Bot Framework provee poderosas herramientas para ayudar a construir los bots. [6] Bot Builder: provee varias opciones e implementaciones sobre plataformas .Net, Ademas incluye un emulador para realizar las pruebas de los bots con un gran número de ejemplos que se pueden usar para su construcción.[3] Bot framework portal: es un portal web que permite administrar los bots creados, contiene herramientas de diagnóstico y control para cada Bot creado. Chanels: Es una herramienta que permite desplegar el Bot en diferentes plataformas tales como (Skype, Facebook, Messenger, entre otros. SDK (Software Development Kit – Kit de Desarrollo de Software): El SDK es un paquete instalable de Java que contiene la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Java. La API de Java es una colección grande de clases listas para usar y que están agrupadas en bibliotecas para ayudarle a desarrollar y desplegar aplicaciones. [7] El SDK también incluye: . Compilador Java.. . Máquina virtual Java (JVM o VM).. . Herramientas para supervisar, depurar y documentar aplicaciones.. . Herramientas para desarrollar interfaces de usuario o GUI.. . Bibliotecas de integración para aplicaciones que necesitan acceder a bases de datos y a objetos remotos.. 1.5.3. Características de los Chatbots Las características que diferencian a los agentes conversacionales son: Autonomía: un agente es completamente autónomo si es capaz de actuar basándose en su experiencia. El agente es capaz de adaptarse, aunque el entorno cambie severamente, puede brindar diferentes formatos (o estilos) de respuesta, dependiendo del tipo de usuario, del tipo de pregunta realizada, etc..

(16) Sociabilidad: este atributo permite a un agente comunicar con otros agentes o incluso con otras entidades, la cual sería la característica diferenciadora de los chatbots. Racionalidad: el agente siempre realiza lo correcto a partir de los datos que percibe del entorno, sabe formular respuestas, analizando la frase introducida, son capaces de generar la respuesta más apropiada Reactividad: un agente actúa como resultado de cambios en su entorno. En este caso, un agente percibe el entorno y esos cambios dirigen el comportamiento del agente. Pueden proporcionar respuestas de diversa naturaleza. Es decir, no tienen que limitarse a brindar frases como respuestas. Pueden proporcionar enlaces dentro de la web o incluso recursos Electrónicos como respuesta. Pro-actividad: un agente es pro-activo cuando es capaz de controlar sus propios objetivos a pesar de cambios en el entorno. Pueden ser programados para comprender el contexto de la conversación y situar la pregunta en el mismo. Adaptabilidad: está relacionado con el aprendizaje que un agente es capaz de realizar y si puede cambiar su comportamiento basándose en ese aprendizaje. Se encuentra en fase de desarrollo, pero ya con avances promovedores. Movilidad: capacidad de un agente de trasladarse a través de una red telemática. Veracidad: asunción de que un agente no comunica información falsa a propósito. Personalidad: cada agente es único y depende del programador las características que quiera darle como emociones, comportamiento no verbal, entre otros.[3] Se muestran características generales que deben tener un agente conversacional para determinar sus particularidades como Chatbot.. 1.5.4. Análisis de Chatbots existentes. Dentro de las alternativas de chatbot, existen multitud de soluciones, por lo que no es posible analizarlas todas; sin embargo, se ha realizado una muestra entre las opciones disponibles, con el fin de ver la utilidad y el impacto que tiene el uso de este tipo de tecnologías. De acuerdo con lo anterior, la selección de estos se debió a los siguientes criterios: . Idioma: Se tuvo en cuenta chatbots que dialoguen en multilenguaje.. . Calidad: Se han seleccionado chatbots que han tenido resultado para las empresas en las que opera..

(17) . Disponibilidad púbica, sobre su funcionamiento: Se toma esta alternativa, valorando la alternativa de que el código se ha totalmente abierto o que tenga respaldo de una comunidad.. . Utilidad: Se clasifica para los chatbots existentes según la utilidad práctica real que tienen, y de esta manera tenemos Sin utilidad práctica (Disponibles en la web) y con utilidad práctica (Chatbots cuyo objetivo es el de reemplazar en cierta medida algún rol humano).. Domino's simplifica el pedido de pizza usando la tecnología conversacional. Fundada en 1960, Domino's ahora opera más de 14,000 pizzerías en más de 85 países. Sus conductores cubren más de 10 millones de millas para entregar 10.5 millones de pizzas por semana solo en los Estados Unidos. Durante años, los clientes han podido pedir pizzas a través de "Dom", un simple bot de pedidos disponible en línea y a través de las aplicaciones móviles de la compañía. "Somos uno de los primeros en este espacio en lanzar nuestro propio asistente de pedidos de voz artificialmente inteligente a través de nuestras propias aplicaciones nativas", dice Mandi Galluch, líder del programa Domino para la experiencia digital. [10] Decidida a innovar y seguir el ritmo del comportamiento cambiante de los consumidores, la empresa optó por crear experiencias de conversación enriquecedoras basadas en la comprensión del lenguaje natural (NLU) y el aprendizaje automático. [8] Enfoque Domino's comenzó a explorar varias soluciones de NLU en agosto de 2016. Finalmente, eligieron a Dialogflow por su capacidad de escalar y adaptarse a la cantidad de intentos necesarios, uno de los mayores puntos críticos que encontraron inicialmente. "Con una conversación más contenida, no necesita tantos caminos que la gente pueda seguir", explica Galluch. "Pero puedes ir en tantas direcciones al ordenar nuestro menú, y tuvimos que darnos cuenta de todo eso". [2] El equipo también apreció la interfaz de usuario (UI), una de las razones principales que disfrutan al utilizar Dialogflow. "Es fácil de usar, intuitivo y simplemente tiene sentido", dice Galluch. "La otra pieza clave es el procesamiento del lenguaje natural (PNL), que es el mejor que hemos probado". El alcance del proyecto era más grande de lo que nadie hubiera esperado, pero Domino aprovechó sus más de 50 años de conocimiento de servicio al cliente y las capacidades de NLU de Dialogflow para crear interacciones simples con el cliente y escenarios de pedidos cada vez más complejos. "Pudimos lograr una sólida.

(18) experiencia para el cliente con bastante rapidez", dice Ken Natoli, líder comercial de la empresa. Cualquier persona que use un dispositivo con el Asistente de Google incorporado, como una página de inicio de Google "simplemente puede decir: 'Oye Google, habla con Domino's' y podrás realizar el pedido directamente con nosotros". [8] KLM construye el chatbot de reservas y empaquetado 'BB' Fundada en 1919, KLM Royal Dutch Airlines, con sede en Ámsterdam, es la aerolínea global más antigua que sigue volando con su nombre original. Sirven a más de 30 millones de pasajeros al año, operan más de 200 aviones y vuelan a 163 destinos en todo el mundo. También son el tercer empleador privado más grande de los Países Bajos. [8] El cliente promedio vuela con KLM 1.4 veces al año y es posible que no tarde en descargar la aplicación móvil de la aerolínea para reservar un vuelo. Para ese cliente, la aerolínea quería "un nuevo punto de entrada", uno que brindara oportunidades para las interacciones de conversación mediante voz o texto. "Una experiencia de conversación permite ese enfoque personal. Aporta calidez y personalidad a las conversaciones con nuestros clientes", dice Ruben Klerks, gerente de redes sociales de KLM. [8] "Para nosotros, los medios sociales incluyen todos los canales de mensajes y plataformas de asistencia como el Asistente de Google", dice Martine van der Lee, directora de medios sociales de KLM. Klerks agrega: "Creemos que KLM debe ir al cliente y estar donde está". [7] Enfoque KLM comenzó a explorar formas de proporcionar una experiencia de conversación para los clientes en 2016. La aerolínea eligió Dialogflow después de probar varias plataformas. "Nos encanta Dialogflow", dice van der Lee. "Tiene capacidades muy sólidas de comprensión del lenguaje natural (NLU), lo que significa que pudimos automatizar una gran parte de la conversación. Y fue fácil para nuestros desarrolladores utilizar Dialogflow. Pudimos crear y enviar la experiencia realmente rápido. [8] El primer proyecto de la aerolínea fue un bot de reserva para Facebook Messenger, que introdujeron en septiembre de 2017. KLM lo apodó 'BB', para Blue Bot (el azul es su color característico). La personalidad de BB es femenina, servicial, amigable y profesional. Ella también es un poco nerviosa, y en ocasiones incluso hace bromas. "Si desea hacer una reserva a través de Messenger, BB le preguntará su destino, cuándo quiere volar, etc.", explica van der Lee. "Le mostraremos las opciones, y usted puede comprar, completar sus datos personales y obtener la confirmación de su reserva, todo allí en la aplicación de conversación". Al conectar.

(19) a BB con el sistema de CRM de KLM, un agente humano puede asumir el control fácilmente si no puede responder. [5] Unos meses más tarde, KLM creó otra forma nueva para que los clientes interactúen con BB. La aerolínea lanzó un servicio de embalaje para el Asistente de Google en diciembre de 2017. "BB lo guiará a través de todo lo que necesita para llevar a su destino y durante la duración de su viaje", dice van der Lee. "Ella hace todas las preguntas correctas, como si necesita solicitar una visa o si necesita traer medicamentos, para que los viajeros estén preparados para su viaje. Según el pronóstico del tiempo, ella verificará si necesita traer más ropa o una sombrilla”. La aerolínea desarrolló BB en gran parte dentro de pocos meses, un esfuerzo multifuncional que involucró a miembros de marketing, TI, comunicaciones, redacción de textos publicitarios, UX, ingeniería y más. También incorporó una agencia digital para crear la experiencia de embalaje. [8] Resultados KLM está satisfecho con el sólido desempeño inicial de BB. También aprendieron que a los clientes les encanta conversar con BB solo para descubrir respuestas divertidas de Easter-egg a todo tipo de preguntas. La aerolínea planea fusionar las experiencias de reservación y empaque, para que los viajeros puedan abordar fácilmente la logística de la planificación del viaje y enfocarse en sus itinerarios de vacaciones. También continuarán creciendo las capacidades de BB. "Nuestro objetivo es ayudar a los viajeros durante todo el viaje del cliente", dice Klerks. "Realmente vemos a BB como una extensión de la familia de servicios KLM".[8] Ticketmaster conecta a las personas con eventos y boletos más rápido a través de experiencias de conversación “Ticketmaster es la principal empresa de venta de entradas para eventos en vivo del mundo. Fundada en 1976, venden más de 500 millones de boletos al año en 29 países diferentes. Al reconocer la precisión y la potencia cada vez mayores del procesamiento del lenguaje natural, Ticketmaster recurrió a la tecnología conversacional de Dialogflow para proporcionar servicios más rápidos y más personalizados para los compradores de boletos. Las oportunidades en torno a las herramientas de conversación son enormes", dice Patrick Jackson, ingeniero de software de Ticketmaster. La compañía vio posibilidades para ofrecer una mejor experiencia de navegación, mejorar la búsqueda de eventos e incluso proporcionar direcciones a lugares y estacionamiento. "Estas interfaces de conversación nos permiten realizar una experiencia realmente rápida y útil; en algunos casos, más que abrir una aplicación o un sitio web. Nuestro objetivo es ser su asistente para encontrar eventos y obtener entradas", agrega Jackson”.[8].

(20) Enfoque Antes de que comenzaran a usar Dialogflow en enero de 2017, el equipo de Ticketmaster investigó varias tecnologías de la competencia. "Reconocimos los pros y los contras de muchos de ellos y decidimos usar Dialogflow", explica Jackson. El equipo tenía tres razones principales para elegir Dialogflow:   . Rápido y fácil de comenzar a construir: el equipo vio el mínimo esfuerzo y la codificación necesarios para poner en marcha su experiencia de conversación. Buena experiencia de desarrollador: el entorno de desarrollo intuitivo permitió al equipo elegir fácilmente cómo debería verse, sentirse y sonar la experiencia. Fácil de escalar: la experiencia podría escalar bien a medida que la base de usuarios creciera.. A pesar de que tenían poca experiencia en el procesamiento del lenguaje natural, el equipo utilizó fácilmente las herramientas de Dialogflow para crear experiencias de usuario de voz convincentes. "Fue genial aprovechar la experiencia de Dialogflow en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, por lo que podemos concentrarnos en las cosas que sabíamos hacer", dice Jackson. "Dialogflow nos facilitó agregar una intención y asegurarnos de que nuestro sistema estaba capacitado para entender los nombres de miles de artistas musicales diferentes. La simplicidad y flexibilidad de Dialogflow nos permiten concentrarnos en el back-end: manejar el dominio del descubrimiento de eventos y La venta de entradas, que es nuestra área de especialización”. [12] El equipo de Jackson también quedó impresionado por la precisión del lenguaje natural de Dialogflow. "Es alucinante lo bien que el sistema traduce mi discurso y el de todos a mi alrededor", dice. Por ejemplo, un cliente de Ticketmaster puede simplemente decirle al Asistente de Google en su teléfono con Android o iOS "Hable con Ticketmaster" y luego preguntar directamente a Ticketmaster, "¿Qué eventos divertidos están ocurriendo este fin de semana?" Ticketmaster mostrará una lista de lugares, fechas y horas. Al conversar con la interfaz de conversación, el cliente puede comprar boletos directamente a través de una cuenta de Ticketmaster existente. [12].

(21) 1.6. Metodología de la investigación. 1.6.1. Tipo de estudio. El tipo de estudio planteado para esta investigación busca proponer una solución que ayude como herramienta de aplicación y uso, para esto se identifican los hechos o las causas del problema y sus consecuencias y las situaciones que suelen presentarse a fin de mitigar el problema. Otros hechos que inciden pero que no son visibles deben determinarse para abordar el problema en su totalidad, dejando un precedente que pueda ser el insumo clave para futuras investigaciones dentro del contexto planteado. La investigación se determinará mediante el nivel de profundidad y la forma en que se abordara es de tipo descriptivo, realizando una previa caracterización de acuerdo con entrevistas y fuentes de conocimiento.. 1.6.2. Método de investigación. Los métodos de investigación que se utilizarán para el desarrollo del proyecto serán a partir de la observación y la inducción. Se inicia desde la observación como método de investigación teniendo en cuenta la experiencia personal y de la observación participando de procesos, las técnicas de recolección inferirán en la base de conocimiento logrando la implementación y consulta de este. De igual forma se apoyará en encuestas direccionadas a la población con esta problemática (Padres de familia, profesores. etc.). Se analizará información de los aspectos generales, apoyada en encuestas que permitirán abastecer de datos El método inductivo en esta investigación permitirá, desde las entrevistas y encuestas, generalizar comportamientos que permitan direccionar a una solución propuesta.. 1.6.3. Fuentes y técnicas para la recolección de información. 1.6.3.1. Fuentes primarias. Las fuentes primarias para la recolección de la información parten de una observación inicial en donde se contrasta la información personal para tener una masa conceptual inicial que será refinado con técnicas anteriores..

(22)  . Entrevistas con los padres de familia Entrevistas con jefes de admisiones de los colegios. Información que se desea obtener . Se busca captar las principales necesidades bajo problemáticas de búsqueda de este tipo de información en diferentes poblaciones y estratos.. 1.6.3.2. Fuentes secundarias. La recopilación de la información secundaria inicia de tres fuentes clave en la realización del estudio, la primera corresponde a la información que está relacionada con los requerimientos dentro del entorno planteado, lo cual incluye: . Análisis documental: consulta de información sobre aplicaciones o sitios de búsqueda que permitan brindar esta información. Como también información sobre como esto es manejado en otros países.. . Consulta de fuente de información en línea: Realizar búsqueda de aplicaciones a nivel general que brinden funcionalidades de este tipo, para que así se pueda identificar los lineamientos de solución.. La segunda fuente principal corresponde a la información que se debe tener en cuenta para definir la arquitectura empresarial del proceso, es decir, revisar documentación existente y practicas acordes para este problema en particular, para esto se busca:  . Seleccionar la metodología para levantamiento de requerimientos indicada. Definición de la arquitectura empresarial orientada al proceso.. La tercera fuente principal corresponde a la búsqueda de información sobre la metodología de desarrollo de software y ciclo de vida a tener en cuenta. . Realizar consultas bibliográficas sobre casos de estudio que estén relacionados con las metodologías de desarrollo de software y el ciclo de vida que se utilice.. Las tres fuentes mencionadas se encuentran relacionadas al problema de investigación y los objetivos específicos. Buscando que sirvan de apoyo en la forma en la que se va a realizar la solución del problema..

(23) 1.6.4. Tratamiento de la información. Para el tratamiento de la información obtenida tanto de fuentes primarias como de secundarias, es necesario aplicar técnicas de tratamiento de información específicas para cada caso: . Fuentes primarias de Información: Para el caso de las entrevistas se procede a consolidar la información y analizarla y representar el conocimiento obtenido a través de modelos visuales como mapas conceptuales y documentos de tipo descriptivo y posteriormente expresar las necesidades específicas en una sección de requerimientos formal. En el caso de las encuestas se debe consolidar la información y utilizar técnicas estadísticas de tabulación y representarla en los gráficos correspondientes.. . Fuentes secundarias de información: para el caso los temas relacionados de consultas acerca de la metodología de desarrollo de software, se pretende establecer los lineamientos y directrices del desarrollo, con la definición de las tareas específicas a realizar y un cronograma orientado al desarrollo del prototipo. Se plantea que el tratamiento de la información y la obtención de las fuentes de información se establezcan tanto al inicio como en toda la duración del proyecto de investigación, es decir las actividades de recolección y el tratamiento de la información deben continuarse realizando hasta que la definición de todo el contexto del proyecto se encuentre definido en su totalidad.. 1.7. Alcance El presente proyecto de investigación analizara y realizara de forma propositiva una solución tecnológica (Prototipo) para apoyar a la problemática planteada. La base de conocimiento se centra en las en la ciudad de Bogotá para colegios privados bajo criterios específicos. La metodología de chat será a través de preguntas y/o inferencias que el Chatbot realice a la persona.. 1.7.1. Limitaciones . La falta de información actualizada de los colegios en cuanto a sus programas académicos..

(24) . La falta de información necesaria por parte de los encuestados.. . El acceso a fuentes de datos que permitan hacer una integración de búsqueda.. . No se pueden realizar comparaciones entre colegios.. 1.7.2. Resultados esperados. El principal resultado de este proyecto es plantear un prototipo de chatbot bajo la solución basada en criterios de implementación de un aplicativo capaz de facilitar la búsqueda de colegio, bajo criterios específicos de búsqueda. Con el fin de brindar una orientación en la selección de un colegio privado en la ciudad de Bogotá, basado en una fuente de conocimiento con diferentes fuentes de datos permitiendo la toma de decisiones de una forma más clara y objetiva, logrando ahorrar tiempo y brindando comodidad al padre de familia.. 1.8. Organización del trabajo de grado. Este documento está organizado en los siguientes capítulos: En el primer capítulo se presenta la parte introductoria del trabajo de investigación incluyendo planteamiento del problema y su sistematización, justificación, definición de los objetivos, hipótesis que se pretende probar, el alcance, las limitaciones del proyecto de investigación y la reseña de la organización del trabajo. En el segundo capítulo se desarrolla el análisis de la información recolectada de fuentes primarias, secundarias durante el desarrollo de la investigación. En el tercer capítulo se detalla el diseño de la solución de software bajo componentes de arquitectura empresarial, que busca resolver la problemática identificada. En este capítulo se presentan los diferentes diagramas que permiten comprender el producto de software. En el cuarto capítulo se describen los componentes de la solución, presentando el detalle de cada uno. En el quinto capítulo se presentan los resultados obtenidos con la solución de software desarrollada..

(25) En el sexto capítulo se presentan las conclusiones contrastando el cumplimiento de objetivos y el aporte del trabajo realizado. En el séptimo capítulo se detallan los trabajos futuros que pueden desarrollarse a partir de esta investigación planteada.. 1.9. Estudio de sistemas previos. En la actualidad existen diferentes soluciones basadas en plataformas, que han sido desarrolladas para diferentes propósitos. Pero muy pocos con las particularidades que ofrece este proyecto y a la comunidad a la que va dirigida.. Plataforma Web mejores colegios La plataforma Web http: //losmejorescolegios.com/colegios/, permite ofrece las opciones de búsquedas por diferentes criterios. Tienen una base de información de los colegios adscritos. Esta plataforma permite visualizar en el resultado de la búsqueda, información estructurada. Así describe esta página Web su funcionalidad: “En esta guía de colegios encontrarás descripciones detalladas de la oferta educativa donde podrás conocer, proyectos educativos, procesos de admisiones, mapas interactivos e información práctica que permite comparar y elegir el colegio que mejor se adapte a cada necesidad”.[8]. Ilustración 1: Los mejores colegios en Colombia Fuente: https://losmejorescolegios.com/colegios/.

(26) Aplicación Móvil Colombian Schools - Android Esta aplicación permite al usuario realizar mediante un clic la búsqueda de colegio de acuerdo con opciones particulares. Hay opciones de búsqueda por tipo calendario escolar (A o B). Como también si es campestre o bilingüe entre otras. Así describe esta página Web la funcionalidad de la aplicación: “Para los padres no es fácil encontrar un colegio privado en Colombia por varias razones. Una de las principales es que muchos no tienen el tiempo suficiente para buscarlo debido a sus trabajos. Otra es que no todos los niños y niñas son iguales y algunos requieren más atención que otros ya sea porque sufren una enfermedad física o padecen un trastorno psicológico y del comportamiento que les dificulta adaptarse a la rutina escolar. Por esta razón, Edison Charry y Carolina Lozada crearon la aplicación Colombian Schools, que facilita al padre la identificación de colegios ideales que se ajustan a sus expectativas, teniendo en cuenta variables como la ubicación, el precio, la infraestructura, el programa académico y las actividades extracurriculares. Es gratuita y está disponible en Google Play Store”.[9]. Ilustración 2: App Colombian Schools Fuente: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.colegiosyjardines&hl=es_CO.

(27) PARTE II. DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN.

(28) CAPÍTULO 2. ANALISIS DE LA INFORMACIÓN. Para esta investigación, se optó por realizar entrevistas personalizadas debido a que presentan la forma más próxima de entender el problema y los lineamientos que la solución debe tener en cuenta.. 2.1. Entrevistas a personas con hijos. En el proceso de levantamiento de información se realizaron cuestionamientos abiertos a estudiantes con hijos de la Universidad Francisco José de Caldas, como también a familiares con el fin de compartir el objetivo y alcance del proyecto, y así mismo conocer las necesidades de esta comunidad y así plantear de manera conjunta un enfoque de solución que pueda aportar a los procesos de selección. El trabajo realizado en las diferentes sesiones, se hizo basado en los resultados de la encuesta llevada a cabo con el apoyo de personas con este perfil. En donde se resaltó la necesidad con respecto a que son muchas las opciones que se presentan a nivel de colegios, pero que la disposición de tiempo limita a tener mayor amplitud de opciones para tomar una buena decisión Como conclusión de la posible interacción con una aplicación (Prototipo Web), se produjo un resultado positivo y optimista con respecto al desarrollo del proyecto y su implementación. Esto debido a que el enfoque en el cual se proyecta se presta para varios propósitos que se pueden transformar en trabajos futuros y satisfacer diferentes necesidades.. 2.2. Encuesta a personas con hijos. Se diseñó y aplico una encuesta dirigida a las personas que tengan hijos en edad de colegio. El objetivo fue conocer su punto de vista acerca de los criterios de búsqueda que tienen en cuenta a la hora de buscar colegio En el anexo 1 se encuentra el formato de la encuesta enviada. La encuesta fue aplicada utilizando la herramienta Google Formulario. Esta cuenta con capacidades que permiten responder las preguntas de forma intuitiva y disfrutando de una experiencia de usuario cómoda. Se recibieron en total 80 respuestas entre el 21 de julio y el 15 de agosto. Los resultados por pregunta se pueden ver en el Anexo 1..

(29) CAPÍTULO 3. ARQUITECTURA EMPRESARIAL. 3.1. Análisis y diseño de la solución de la Arquitectura. ArchiMate es un lenguaje de diseño para describir la arquitectura de negocio y arquitecturas de TI en coherencia entre sí. Al margen del lenguaje de diseño, ofrece una amplia gama de técnicas para la visualización, análisis, diseño y uso de la arquitectura empresarial con el fin de resolver los cambios necesarios del negocio. A continuación, se presentan los diagramas y modelos utilizados para analizar y diseñar la solución objeto de este estudio descompuesto en capas.. 3.2. Capa de negocio. Es una de las capas más importantes debido a que el lenguaje que se utiliza permite hablar en términos de las entidades del negocio, por lo que es importante distribuir adecuadamente la semántica. Esta capa gira en torno a tres dimensiones de comportamiento: procesos, servicios y producto (centro del negocio).. 3.2.1. Punto de Vista de Organización. El metamodelo de la organización describe los actores del área de la empresa, en cual se va a aplicar el estudio. Los actores del modelo son los siguientes: -MINE - viceministro de educación básica, primaria, bachillerato. -Padres de familia. La ubicación de la empresa está en la ciudad de Bogotá..

(30) Ilustración 3: Metamodelo Caso Organización Fuente: Los Autores. 3.2.2. Punto de Vista de Cooperación de actor. Hace referencia a las relaciones existentes entre los actores con su entorno. Es importante este modelo debido a que evidencia como sus componentes de aplicación cooperan para realizar un proceso de negocio. Se observan en este modelo los dos actores que forman una colaboración llamada "búsqueda" luego se desprende un rol de "puente de información" que enlaza a los clientes y padres de familia por medio de un portal web.. Ilustración 4 Metamodelo Caso Cooperación de Actor Fuente: Los Autores.

(31) 3.2.3. Punto de Vista de Función de Negocio. Este punto de vista muestra las principales funciones de negocio de una organización, así como su relación en flujos de información. La función de negocio provee una mirada de alto nivel en las operaciones generales de la organización. En este modelo se precisan dos roles fundamentales, el padre de familia y el agente conversacional; el primero con la función principal de realizar la consulta de información de colegios, posteriormente el agente como realizar la interpretación y responder la conversación.. Ilustración 5: Metamodelo Caso Función Negocio Fuente: Los Autores. 3.2.4. Punto de Vista de Proceso de Negocio. Este punto de vista es usado para mostrar la estructura de alto nivel y composición de uno o más procesos de negocio. Se muestra las actividades a realizar hasta el retorno de la información bajo los criterios seleccionados..

(32) Ilustración 6: Metamodelo Caso Proceso de Negocio Fuente: Los Autores. 3.2.5. Punto de Vista de Cooperación de Proceso de Negocio. Este punto de vista es usado para mostrar las relaciones de uno o más procesos de negocio entre sí mismos y con su ambiente. Se observa el flujo de una consulta realizada:. Ilustración 7: Metamodelo Caso Cooperación de Proceso Fuente: Los Autores.

(33) 3.2.6. Punto de Vista de Producto. Representa el valor que los productos ofrecen a los clientes o a otros externos involucrados. También para mostrar las interfaces a través de las cuales es ofrecido el producto y los eventos asociados a él. En este punto de vista se plantean los beneficios de la implementación de la aplicación. Ilustración 8: Metamodelo Caso Vista de Producto Fuente: Los Autores. 3.3. Capa de Aplicación La capa de aplicación ofrece servicios de presentación, por ejemplo, servicios de almacenamiento y comunicación necesarios para ejecutar aplicaciones. Esta capa muestra la conexión entre el hardware y los sistemas de software.. 3.3.1. Punto de Vista de Comportamiento de Aplicación El comportamiento de aplicación describe el comportamiento interno de una aplicación, por ejemplo, el cómo realiza uno o más servicios de aplicación Este punto de vista es útil en el diseño de los comportamientos principales de las aplicaciones, o para identificar los cambios funcionales entre diferentes aplicaciones..

(34) El modelo comportamiento de aplicación describe la búsqueda realizada por el usuario, allí encontramos diferentes componentes con funciones específicas, los procesos que se desprenden de estos componentes son:. Ilustración 9: Metamodelo Comportamiento de Aplicación Fuente: Los Autores. 3.3.2. Punto de Vista de cooperación de Aplicación. Este punto de vista describe las relaciones entre componentes de aplicaciones en términos de los flujos de información entre ellas, o en términos de los servicios que ellas ofrecen o utilizan. Este punto de vista es usado típicamente para crear una visión general del panorama de aplicaciones de una organización también es usado para expresar la cooperación interna o la orquestación de servicios que en conjunto soportan la ejecución de un proceso de negocio. Este modelo muestra dos partes fundamentales que son el frontend y el backend de los componentes involucrados. Por el lado del frontend tenemos 2 componentes:.

(35)   . Bot WepApi Comunidad ChatBot. Por el lado del backend tenemos 2 componentes:  . Interpretador Información. Ilustración 10: Metamodelo Caso Cooperación de Aplicación Fuente: Los Autores. 3.3.3. Punto de Vista de Estructura de Aplicación. El punto de vista de estructura de aplicación muestra la estructura de una o más aplicaciones o componentes. Este punto de vista es utilizado en el diseño o entendimiento de la estructura principal de aplicaciones o componentes y los datos.

(36) asociados, por ejemplo, para descomponer la estructura del sistema que está en construcción. Para el presente modelo se elaboran 3 componentes con sus respectivas interfaces, el componente central es el chatbot el cual tiene las siguientes interfaces:   . Conexión Búsqueda Interacción. Ilustración 11: Metamodelo Caso Estructura de Aplicación Fuente: Los Autores. 3.3.4. Punto de Vista de Uso de Aplicación. Este punto describe como son usadas las aplicaciones para soportar uno o más procesos de negocio, y como estas son usados por otras aplicaciones. Puede ser utilizado en el diseño de una aplicación identificando los servicios necesitados por procesos de negocio y otras aplicaciones.. Para el presente modelo intervienen los siguientes elementos en el proceso de búsqueda: . Consulta Interactiva.

(37) . Salida de Información. Ilustración 12: Metamodelo Caso de Uso de Aplicación Fuente: Los Autores. 3.4.. Capa de Tecnología. La capa de tecnología ofrece servicios de infraestructura, por ejemplo servicios de almacenamiento y comunicación necesarios para ejecutar aplicaciones. Esta capa muestra la conexión entre el hardware y los sistemas de software.. 3.4.1. Punto de Vista de Infraestructura. El presente punto de vista contiene los elementos de infraestructura de software y de hardware que soportan la capa de aplicación, tales como dispositivos físicos, redes o sistemas de software por ejemplo (sistemas operativos, bases de datos, red, servidores). El metamodelo de Infraestructura muestra la estructura de ChatBot la cual soporta la capa de aplicación, podemos observar algunos componentes de software y hardware. El diagrama inicia con 2 nodos principales..

(38) Este portal se encuentra en un hosting con el servidor web y el servidor de base de datos. El portal se encuentra desarrollado en AIML y en JAVA, opera bajo un servidor Microsoft.. Ilustración 13: Metamodelo Caso de Infraestructura Fuente: Los Autores. 3.4.2. Punto de Vista de uso de infraestructura. En el punto de vista uso de infraestructura muestra como las aplicaciones son soportadas por la infraestructura de software y hardware. Este punto de vista juega un papel importante en el análisis de rendimiento y escalabilidad ya que relaciona la infraestructura con las aplicaciones. El metamodelo de uso de infraestructura describe como los componentes de la capa de aplicación son soportados por la capa de tecnología. Observamos que el Chatbot se conecta por medio de un web service a la información; el portal cuenta con un componente de interpretación. Los componentes que implementa el lenguaje natural son (Plugin de interpretador)..

(39) Ilustración 14: Metamodelo Caso Uso de Infraestructura Fuente: Los Autores. 3.4.3. Punto de Vista de Implementación y Despliegue. Este punto de vista muestra como una o más aplicaciones son llevadas a la realidad en la capa de infraestructura. Esto implica el mapeo de aplicaciones y componentes lógicos en artefactos físicos como por ejemplo Java NetBeams. En este modelo podemos observar una colaboración entre los componentes (Servidor de App y Servidor de enlace) esta colaboración forma un webservice bidireccional, esto es debido a que los 2 pueden enviar y recibir peticiones, este sistema permite que el acceso a los datos sea por autorización en cada uno de los nodos..

(40) Ilustración 15: Metamodelo Caso Implementación y Despliegue Fuente: Los Autores. 3.4.4. Punto de Vista de estructura de Información. Permite visualizar la capa de información y el flujo de actividades que interactúan. Permite visualizar el flujo de datos en un flujo de actividades y su asociación con el chat bot.. Ilustración 16: Metamodelo Caso Vista Estructura de Información Fuente: Los Autores.

(41) 3.4.5. Punto de Vista Realización del Servicio. Permite visualizar de una manera sencilla la plataforma y sus diferentes servicios. Permite visualizar en el prototipo (Proyecto), los diferentes servicios que interactúan con el chat bot.. Ilustración 17: Metamodelo Caso Vista Realización del Servicio Fuente: Los Autores. 3.4.6. Punto de Vista de Capas El modelo de capas permite visualizar los diferentes componentes que interactúan..

(42) Ilustración 18: Metamodelo Vista de Capas Fuente: Los Autores. 3.5.. Capa de Motivación. La capa motivacional añade los conceptos motivacionales tales como objetivos, principios y requerimientos. Esto direcciona la forma en que la arquitectura empresarial está alineada a su contexto, tal como lo describen los elementos motivacionales.. 3.5.1. Punto de Vista de Stakeholder. El punto de vista stakeholder le permite al analista modelar a los interesados, los motores de cambio y las valoraciones en términos de fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas. También pueden ser descritos los enlaces a los objetivos iniciales de alto nivel que direccionan estos asuntos y valoraciones. Estos objetivos conforman las bases para el proceso de ingeniería de requerimientos, incluyendo el refinamiento de objetivos y análisis de contribuciones y conflictos.. Cada stakeholder cuenta con un objetivo (goal) y una evaluación:.

(43) Ilustración 19: Punto Vista StakeHolder Fuente: Los Autores. 3.5.2. Punto de Vista de principios. El punto de vista de principios permite al diseñador modelar los principios que son relevantes al problema de diseño que se está resolviendo, incluyendo los objetivos que motivaron dichos principios. En pocas palabras los principios son valores corporativos de la organización en base al objetivo planteado. Se observa en este punto de vista los principios que surgen de cada uno de los objetivos, los principios se pueden tomar como los valores corporativos que se ofrecen por cada objetivo. Con cada principio se brinda valor al servicio ofrecido por la organización..