A partir del volcado textual que cada docente puede hacer de sus foros de Alf se le pretende facilitar las siguientes funcionalidades:

• Reconversión de estos textos en un conjunto de datos tabularmente estructurados: foro, hilo, remitente, fecha, etc.
• Disposición de funciones analíticas que no requieran procesamiento del cuerpo del mensaje: conexión entre estudiantes, patrones temporales, etc.
• Disposición de funciones analíticas que requieran procesamiento del cuerpo del mensaje: detección de términos frecuentes, búsqueda de patrones, análisis de polaridad, etc

Existen numerosos sitios web que presentan relaciones entre sus datos de forma  granular y concisa. Ejemplos de estos sitios son la Biblioteca Nacional de España o Wikidata. Todos ellos almacenan datos conforme a ciertos estándares que los hacen enlazables y consultables, como muestra este ejemplo de consulta en Wikidata sobre pinturas, con sus autores e imágenes descargables.

A partir de esta disponibilidad se pretende facilitar, por áreas temáticas:

• La composición de consultas adecuadas para la recopilación de datos de interés del área
• La gestión local de esos datos en una base propia del equipo docente
• La producción de actividades (test, etc) a partir de esta base de datos propia

La UNED es una productora constante de recursos docentes y divulgativos. Estos recursos se ofrecen mayoritariamente en las variantes de español habladas en España, en un registro culto y con un amplio abanico de vocabulario especializado por áreas académicas.

Con este trabajo se propone la siguiente línea de actuación:

1. La recopilación de recursos de la institución
2. Su fragmentación, etiquetado e interrelación, considerados como ejemplos para el aprendizaje de español como lengua extranjera

Para la ejecución masiva de estas tareas se requieren técnicas de IA y de Procesamiento de Lenguaje Natural. Un primer ejemplo de esta línea de aplicaciones pueden encontrarse en este piloto.

El grupo presenta una trayectoria de varios años con oferta de aplicaciones de IA y Tecnologías del Lenguaje sobre procesos de aprendizaje en la UNED. Este proyecto pretende:

1. Recapitular internamente sobre las líneas tecnológicas que empleamos
2. Abrir canales de comunicación con los docentes de la UNED para divulgar estas opciones de actuación y para recibir tanto propuestas como requisitos desde los grupos que deseen participar
3. Abrir canales de comunicación con los estudiantes de la Escuela Informática de la UNED para divulgar las tecnologías utilizadas y las potenciales aplicaciones posibles. Todo ello con objeto de aunar una masa crítica de desarrolladores formados y trabajando de forma coordinada sobre repositorios comunes

Este proyecto es una prueba piloto sobre las ventajas de tener estructurados los conceptos de un programa de estudio en forma de ontología procesable. Esto permite diseñar sistemas que explotan este conocimiento explícito, bien como recomendadores, en sistemas conversacionales, para una navegación facetada o como sistema estructurado en el que clasificar los recursos producidos.

Como dominio de aplicación se escogieron los programas de los másteres sobre IA y sobre Procesamiento del Lenguaje. Durante el desarrollo de este proyecto ocurrieron iniciativas externas similares sobre IA, como el Artificial Intelligence Knowledge Graph, con punto de consulta en este enlace.

La UNED genera en cada ciclo académico un enorme conjunto de información. Un ejemplo de ello son las guías docentes, pero existen otros conjuntos de datos similares generados anualmente.

En este proyecto se planteó la posibilidad de aplicar Tecnologías del Lenguaje sobre el conjunto de guías públicas para:

1. recopilarlas masivamente desde sus propias páginas web publicadas
2. construir corpus con sus contenidos, desde el corpus global a otros diferenciados por programas o facultades
3. detectar información relevante en estos corpus, como por ejemplo los términos significativos que iban apareciendo en cada asignatura

Este proyecto parte de los vídeos UNED manualmente subtitulados, especialmente de los remitidos a RTVE. Se ensayó una cadena de procesos para:

1. recopilar todos los subtítulos en un único corpus
2. aplicar sobre este corpus un analizador morfo-sintáctico
3. indexar cada subtítulo concreto con su correspondiente fragmento de vídeo

El resultado de este proceso produjo cientos de miles de breves ejemplos de uso del español, convenientemente indexados por sus características morfo-sintácticas.