geração (semi)automática de metadados - Universidad Autónoma ...

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CONFERÊNCIA IADIS IBERO-AMERICANA
WWW/INTERNET 2007
i

ACTAS DA CONFERÊNCIA IADIS IBERO-AMERICANA
WWW/INTERNET 2007
VILA REAL, PORTUGAL
OUTUBRO, 7 - 8, 2007
Organizado por
IADIS
International Association for Development of the Information Society
Co-Organizado por
Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
iii

Copyright 2007
IADIS Press
Todos os direitos reservados
Este trabalho está sujeito a direitos de autor. Todos os direitos são reservados, no todo ou em parte,
mais especificamente os direitos de tradução, reimpressão, reutilização de ilustrações, re-citação,
emissão, reprodução em microfilme ou de qualquer outra forma, e armazenamento em bases de
dados. A permissão para utilização deverá ser sempre obtida da IADIS Press. Por favor contactar
secretariat@iadis.org.
Editado por Ramiro Gonçalves, Flavia Maria Santoro, Pedro Isaías e José María Gutiérrez
Editores Associados: Luís Rodrigues e Patrícia Barbosa
ISBN: 978–972–8924–45-4
iv

ÍNDICE
PREFÁCIO xi
COMITÉ DO PROGRAMA xiii
PALESTRA xix
ARTIGOS LONGOS
EM BUSCA DE UM ENSINO COMPLEMENTAR E DE QUALIDADE: O PROJETO
DESAFIO DIGITAL
Eduardo Morgado, Maria Ângela Dias dos Santos, Barbara De Franco e Daniel Igarashi da Cruz
GERAÇÃO (SEMI)AUTOMÁTICA DE METADADOS: UM CONTRIBUTO PARA A
RECUPERAÇÃO DE OBJECTOS DE APRENDIZAGEM
Vitor Gonçalves e Eurico Carrapatoso
MAPEAMENTO E ANÁLISE DAS TROCAS INTERINDIVIDUAIS EM AMBIENTES
DE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA
Patrícia B. Scherer Bassani e Patricia Behar
UMA FERRAMENTA PARA ACOMPANHAMENTO DE ACESSOS A CONTEÚDOS
DIDÁTICOS
Christiane Meiler Baptista, Regina Melo Silveira e Wilson Vicente Ruggiero
RECOMENDACIÓN DE PERFILES ACADÉMICOS MEDIANTE ALGORITMOS
COLABORATIVOS BASADOS EN EL EXPEDIENTE
Emilio J. Castellano, Luís Martínez, Manuel Barranco y Luis G. Pérez Cordón
UMA FERRAMENTA DE MINERAÇÃO DE TEXTOS PARA ASSISTIR AS DÚVIDAS
DOS ALUNOS EM AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM
Eros Estevão de Moura, Sahudy Montenegro González, Annabell del Real Tamariz e Geórgia R.
Rodrigues Gomes
HIPERMÍDIA ADAPTATIVA COMO ESTRATÉGIA APLICADA AO E-COMMERCE
Oscar Dalfovo, Pedro S. Zanchett e Jefferson W. Mette
MODELO PARA LA GESTIÓN DEL E-LEARNING CORPORATIVO EN EL AMBITO
UNIVERSITARIO
Eugenio Fernández
A ATENÇÃO AO ECONÓMICO, AO SOCIAL E AO AMBIENTE ATRAVÉS DAS
PÁGINAS INTERNET DO PODER LOCAL
Luís Manuel Ribeiro Vieira
v
3
10
20
27
35
43
51
59
67

E-GOV BRASILEIRO: UMA ANÁLISE DOS PORTAIS DOS MUNICÍPIOS
BRASILEIROS
Ademir Martinez Sanches, Marcelo Augusto Santos Turine and Débora Maria Barroso Paiva
MSB: UNA APLICACIÓN WWW PARA GENERACIÓN DE RESÚMENES DE
COMPORTAMIENTO
Víctor Flores y Martín Molina
DISEÑO DE UNA HERRAMIENTA PARA EL DESARROLLO DE APLICACIONES
WEB BASADAS EN STRUTS
Adelaide Bianchini, Ricardo Blanch, Maruja Ortega y Ascánder Suárez
UM MODELO ONTOLÓGICO PARA O CONTEXTO TURÍSTICO
Salvador Lima e José Moreira
INTEGRACIÓN SEMÁNTICA DE INFORMACIÓN PARA LA IDENTIFICACIÓN DE
PERSONAS: UN ENFOQUE CON TECNOLOGÍAS DE LA WEB SEMÁNTICA
René F. Navarro-Hernández, César E. Rose Gómez, Gilberto Gradías Enríquez y José A. Pacheco
Sánchez
EN BUSCA DEL TIPO DE SERVICIO WEB SEMÁNTICO MÁS APROPIADO PARA
DAR SOPORTE A LA GRID SEMÁNTICA
Jorge Martinez-Gil, Adolfo Lozano-Tello y Antonio Polo-Marquez
DETECCIÓN Y SEGUIMIENTO DE INTRUSOS EN REDES BLUETOOTH
CORPORATIVAS
Ramiro Cano y Luis Bengochea
USABILIDAD EN UN JUEGO DE MEMORAMA CON RECONOCIMIENTO DE VOZ
PARA NIÑOS
Carlos Miranda-Palma, Reyna Camal-Uc, José Cen-Magaña, Cinhtia Gonzalez-Segura, Sergio
Gonzalez-Segura, Michel García-García y Lizzie Narvaez-Díaz
DEFINIENDO UNA ESTRUCTURA DE EVALUACIÓN PARA MEDIR LA
USABILIDAD DE SITIOS WEB EDUCATIVOS
María E. Alva Obeso, Ana B. Martínez Prieto, María del C. Suárez Torrente, Hernán Sagástegui
Chigne, y Juan M. Cueva Lovelle
EXPERIÊNCIA NA CUSTOMIZAÇÃO DE UM MODELO DE PROCESSO DE
SOFTWARE PARA DESENVOLVIMENTO DE APLICATIVO PARA WEB
UTILIZANDO OO
Marla Teresinha Barbosa Geller e Rodrigo Quites Reis
ALGORITMOS PARA TOKENS DE AUTENTICAÇÃO
Gustavo Yamasaki Martins Vieira e Wilson Vicente Ruggiero
ÉTICA, PRIVACIDADE E SEGURANÇA EM SISTEMAS HIPERMÍDIA
ADAPTATIVOS PARA EDUCAÇÃO BASEADA EM WEB
Sandra Gavioli Puga e Maria Alice Grigas Varella Ferreira
CRITÉRIOS PARA A AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DOS RECURSOS E DA
INFORMAÇÃO DISPONÍVEL NA INTERNET
Catarina Costa e Bráulio Alturas
EVOLUCIÓN DE LA TOPOLOGÍA DE INTERNET A NIVEL DE SISTEMAS
AUTÓNOMOS BASADO EN EL PROYECTO ROUTEVIEWS
José Luis Gahete Díaz, Natalia Fernández Gallego, Ana María Garzo Ortega y Gonzalo Martín
Villaescusa
vi
75
83
91
99
107
115
122
129
137
145
153
160
168
175

INTERNET COMO CANAL DE COMPRA: RESPUESTAS DE CONSUMO ANTE
DIFERENTES ESTÍMULOS WEB
Carlota Lorenzo Romero, Alejandro Mollá Descals y Miguel Ángel Gómez Borja
USO DA INTERNET NO TURISMO: UMA PESQUISA EMPÍRICA COM TURISTAS
INTERNACIONAIS EM UM DESTINO NO BRASIL
Leilianne Michelle Trindade da Silva, Mabel Simone de Araújo Bezerra Guardia, Anatália Saraiva
Martins Ramos e Sérgio Ramiro Rivero Guardia
SIMULADOR DO SERVIDOR DE HABILITAÇÃO DE LOCALIZAÇÃO EM
SISTEMA LBS
Leonardo Batista de Queiroz e Fernanda Maria Ribeiro Alencar
ANALISE DE DESEMPENHO DE PROTOCOLOS DE CRIPTOGRAFIA EM REDES
SEM FIO
Camila Suzin, Walter Priesnitz Filho e Maria Emilia Camargo
AAUTOMATOR: HERRAMIENTA FLEXIBLE PARA LA EXTRACCIÓN DE
INFORMACIÓN EN SITIOS WEB BIOINFORMÁTICOS
Daniel Glez-Peña, José R. Méndez, Florentino Fdez-Riverola
MODELO DE QUALIDADE DE COMPONENTES DE SOFTWARE
Regina Maria Thienne Colombo, Ana Cervigni Guerra, Maria Teresa Villalobos Aguayo e Darley
Rosa Peres
UTILIZACIÓN DE GOOGLE SEARCH APPLIANCE PARA LA BÚSQUEDA Y
PLANIFICACIÓN DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA A TRAVÉS DE UN
PROTOTIPO Y SU POSIBLE UTILIZACIÓN EN DISPOSITIVOS GPS
Rubén Gonzalez-Crespo, Javier Parra-Fuente, Oscar Sanjuan-Martínez y Luis Joyanes-Aguilar
ARTIGOS CURTOS
EMOÇÕES COMO PARTE DE UM AMBIENTE VIRTUAL DE APRENDIZAGEM
Annabell D.R. Tamariz, Sahudy Montenegro González, Cinthia B. Pessanha e Edson C. Braga
ADAPTACIÓN DE UN LMS OPEN SOURCE. APLICACIÓN DE CONTROL
ESTADÍSTICO PARA MOODLE
Miguel Ángel Conde, Carlos Muñoz, Alberto Velasco y Francisco José García
CONTEXTUALIZAÇÃO DA APRENDIZAGEM DA PROGRAMAÇÃO: ESTUDO
EXPLORATÓRIO NO SECOND LIFE
Micaela Esteves; Ricardo Antunes, Leonel Morgado; Paulo Martins e Benjamim Fonseca
ESPECIFICAÇÃO DE PERSONAS PARA EDUCAÇÃO BASEADA NA WEB COM
FOCO NOS ESTILOS DE APRENDIZAGEM DO ALUNO
Sandra Gavioli Puga e Maria Alice Grigas Varella Ferreira
AVANCE: UM AMBIENTE DE ENSINO E APRENDIZAGEM BASEADO NA
WEB 2.0
Maurício Nunes da Costa Bomfim, João Sérgio dos Santos Assis e Fabio Ferrentini Sampaio
vii
183
191
199
207
215
223
231
243
248
253
258
262

APLICACIÓN DE UN ÍNDICE DE EVALUACIÓN DE CALIDAD EN SITIOS WEB DE
GOBIERNOS LOCALES EN ESPAÑA
Antonio Paños Álvarez
GESTÃO DO ACOMPANHAMENTO DE ACTIVIDADES DE ALUNOS EM MUNDOS
VIRTUAIS: ESTUDO EXPLORATÓRIO NO SECOND LIFE®
Ricardo Antunes, Leonel Morgado, Paulo Martins e Benjamim Fonseca
PROJECTO DE APLICAÇÃO EM INTERNET PARA APOIO À DECISÃO NA REGA
POR GRAVIDADE
André Pereira Muga e José Manuel Gonçalves
AQUISIÇÃO E TRATAMENTO DE INFORMAÇÃO DE LOCALIZAÇÃO PARA
SUPORTE A APLICAÇÕES SENSÍVEIS AO CONTEXTO
Edgar Silva, Marco Liberato, Hugo Paredes, Alberto Vasconcelos, António Costa, João Barroso e
Paulo Martins
UMA ARQUITECTURA PARA A COMPOSIÇÃO DINÂMICA DE SERVIÇOS
DEPENDENTES DO CONTEXTO
João Paulo Sousa, Eurico Carrapatoso e Benjamim Fonseca
DISEÑO, IMPLEMENTACIÓN Y PRUEBA DE UN PROTOCOLO DE
TRANSFERENCIA DE DATOS
Marco-Antonio Balderas Cepeda, Manuel Aguirre Bortoni y Martín Vogel Vázquez
APLICANDO CONCEPTOS DE TEORÍA DE LA INFORMACIÓN PARA EL
FILTRADO DE CORREO SPAM
José R. Méndez, Ignacio Cid, Daniel Glez-Peña y Florentino Fdez-Riverola
EXTRACCIÓN DE PERFILES BASADA EN AGRUPAMIENTO GENETICO PARA
RECOMENDACIÓN DE CONTENIDO
Sandra Patricia Tocarruncho Tocarruncho, Fredy Andrés Aponte Novoa y Arturo Tocarruncho
Tocarruncho
A UTILIZAÇÃO DE TECNOLOGIAS NO PROCESSO CRIATIVO ARQUITETÔNICO:
UMA ANÁLISE SOBRE AS SUAS INFLUÊNCIAS E POSSÍVEIS MUDANÇAS
Luciana Dalfollo Ferreira, Paulo Horn Regal e Leda Lísia Franciosi Portal
PORTAIS WEB: ENQUADRAMENTO CONCEPTUAL
António Jorge Gonçalves de Gouveia, Paula Cristina Oliveira e João Eduardo Quintela Varajão
SOCIALIZACIÓN DE LA WEB SEMÁNTICA
Jorge Morato, Anabel Fraga, Sonia Sánchez-Cuadrado y Jose Antonio Moreiro
UMA IMPLEMENTAÇÃO DE BAM - BUSINESS ACTIVITY MONITORING NO
GOVERNO BRASILEIRO
Fernando José Travassos Vieira
NOVOS DESAFIOS E OPORTUNIDADES DE INVESTIGAÇÃO NA ÁREA DA
GESTÃO DE PROJECTOS DE DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS DE
INFORMAÇÃO
Dulce Gonçalves, Rui Rijo, Ramiro Gonçalves , José Bulas Cruz e João Varajão
MODELOS DE MATURIDADE DO COMÉRCIO ELECTRÓNICO
Elisabete Paulo Morais, Ramiro Gonçalves e José Adriano Pires
PANORÁMICA Y SITUACIÓN DEL ESTÁNDAR EBXML
Mario Antonio Triguero y Roberto Barchino
viii
266
272
277
281
286
290
295
299
304
309
315
320
324
330
335

REENGENHARIA DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO DE APOIO AO ENSINO
UNIVERSITÁRIO PARA A CRIAÇÃO DE RESULTADOS ESTATÍSTICOS
Pedro Branco, Sónia Santos, Luís Barbosa e Ramiro Gonçalves
MATERIALIZAÇÃO DE VANTAGENS COMPETITIVAS MEDIANTE A ADOÇÃO
DE SISTEMAS ERP
Ana Carolina Sousa de Almeida, Ana Flávia Silva Simões, Denise de Andrade Ribeiro e Sílvio
Vanderlei Araújo Sousa
CATEGORIZAÇÃO AUTOMÁTICA DE DOCUMENTOS PDF PARA BIBLIOTECAS
DIGITAIS
Geórgia R. Rodrigues Gomes, Igor Primo Curttis, Erlon Márcio Couto Alves, Sahudy Montenegro
González e Annabell Del Real Tamariz
INTERFACES PARA APRENDIZAGEM DE TAREFAS COLABORATIVAS
ESPACIAIS
Filipe Santos, Leonel Morgado, Paulo Martins e Benjamim Fonseca
UMA ARQUITETURA TOLERANTE A FALHAS PARA PROCESSOS DE NEGÓCIO
BASEADOS EM SERVIÇOS WEB
Diego Zuquim Guimarães Garcia e Maria Beatriz Felgar de Toledo
CLASIFICACIÓN DE DOCUMENTOS XML SEGÚN CRITERIOS DE CALIDAD DE
DATOS
Eugenio Verbo, Ismael Caballero, Coral Calero y Mario Piattini
UMA PROPOSTA PARA O DESENVOLVIMENTO DE MATERIAL DIDÁTICO
BASEADO NO PERFIL DO USUÁRIO
Patrícia B. Scherer Bassani, Marine Bello Flores, Marcelo Ritzel e Regina de Oliveira Heidrich
ARTIGOS DE REFLEXÃO
MERCHANDISING EN INTERNET: NUEVAS TENDENCIAS DEL MARKETING EN
EL PUNTO DE VENTA
Carlota Lorenzo Romero, Juan Antonio Mondéjar Jiménez y José Mondéjar Jiménez
E_REINAC: ELEARNING_REUSABILIDAD, INTEROPERATIVIDAD Y
ACCESIBLIDAD WEB: ASPECTOS TECNOPEDAGÓGICOS
Mariluz Cacheiro González, Covadonga Rodrigo San Juan y Miguel Rodríguez Artacho
BIBLIOTECAS DIGITALES: CONCEPTOS
Gomes, N. F
ESTRATEGIA COLABORATIVA Y DE CONOCIMIENTO PARA LA IGUALDAD DE
GÉNERO
Fernando Giner
E-MERCADOS MEDIANTE P2P: UN NUEVO MARCO PARA LAS PYMES
Josef Ignacio Hötz Ordoño y Mª Teresa Ariza Gómez
O CONTRIBUTO DAS TIC PARA O DESENVOLVIMENTO SUSTENTADO DO
PATRIMÓNIO
Natália Botica, Luís Fontes e Ana Roriz
ix
340
345
351
356
361
366
371
379
383
387
391
395
399

POSTERS
UNA ONTOLOGÍA DE VINOS ESPAÑOLES
Óscar Gil, Ana- Belén Gil y Francisco José García
FACTORES CRÍTICOS DA ADESÃO DAS PME´S NACIONAIS, FORNECEDORAS
DE MATERIAIS DE ESCRITÓRIO AO PROCEDIMENTO AQUISITIVO PÚBLICO
EM PORTUGAL: UMA PROPOSTA DE INVESTIGAÇÃO
Paulo Pereira e Bráulio Alturas
REPOSITÓRIO CIENTÍFICO DIGITAL – UTAD
Orlando Carvalho, Guilherme Saraiva, Jorge Godinho, Hugo Paredes e João Barroso
ESPECIFICAÇÃO DE UMA APLICAÇÃO PARA A CRIAÇÃO E MANUTENÇÃO DE
CURRÍCULOS VITAE USANDO TÉCNICAS UML
Ana Rodrigues, Marlene Pinto, João Varajão e Ramiro Gonçalves
AGENTES INTELIGENTES NO AMBIENTE VIRTUAL DE ENSINO DE LÓGICA
HALYEN
Sahudy Montenegro González, Annabell del Real Tamariz, Eduardo Coelho Carneiro e Jamile
Souza de Almeida
ANÁLISIS DE LOS OBJETIVOS DE NEGOCIO, ESTRATEGIAS DE ÉXITO Y
BARRERAS EN SITIOS WEB DE EMPRESAS ESPAÑOLAS
Antonio Paños Álvarez
ANÁLISE DE PROJECTOS DE INVESTIMENTO NA ÁREA DAS TECNOLOGIAS
DA INFORMAÇÃO: MÉTODOS E TÉCNICAS
Ricardo Zenida e Bráulio Alturas
PORTAL ERASMUS
João Gonçalves, Victor Matos, Hugo Paredes, António Marques, Paulo Martins e Benjamim
Fonseca
UTILIZAÇÃO DE OPÇÕES REAIS NA ANÁLISE DE PROJECTOS DE
INVESTIMENTO EM S.I./T.I.C.
António Braz e Bráulio Alturas
SISTEMA DE GESTÃO DE PROJECTOS ACADÉMICOS
João Braz Pinto, Ana Pinto de Matos, Hugo Paredes, António Marques, Paulo Martins e João
Paulo Moura
USO DA TECNICA DE CSP NO DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS DE
INFORMAÇão PARA LOGÍSTICA DE DISTRIBUIÇÃO DE MERCADORIAS
Oscar Dalfovo, Paulo Maurício Selig e Rodrigo Kammer
USO DE REDES NEURAIS NO DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS
APLICAÇÃO NAS EMPRESAS DO SETOR TÊXTIL NA ÁREA FINANCEIRA
PARA APROVAÇÃO DO LIMITE DE CRÉDITO
Oscar Dalfovo, Paulo Maurício Selig e Edson Vander Souza
AUTHOR INDEX
x
407
411
414
417
421
424
427
430
433
437
440
444

PREFÁCIO
Estas actas contêm os artigos e posters da Conferência IADIS Ibero-Americana
WWW/Internet 2007, organizada pela International Association for Development of the
Information Society e co-organizada pela Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro,
em Vila Real, Portugal, Outubro, 7 e 8, 2007.
O objectivo desta conferência é de constituir um fórum para reunir investigadores, alunos e
demais pessoas que trabalhem ou investiguem o campo da WWW/Internet. As seguintes
cinquenta e duas áreas foram objecto de submissões de artigos e posters:
Acessibilidade; Sistemas Web Adaptáveis; Colaboração; Comunicação Mediada por
Computador; Data Mining; Planeamento e Desenvolvimento de Bases de Dados;
Bibliotecas Digitais e Publicação Electrónica; Aplicações Distribuídas e Paralelas; E-
Business e E-Commerce; E-Government; E-Learning; EDI; Avaliação da Qualidade;
Linguagens Extensíveis; Tendências Globais da WWW/Internet; Trabalho em Grupo;
Interacção Homem-Máquina; Hipermedia; Arquitecturas de Informação; Visualização de
Informação; Agentes Inteligentes; Interfaces; Serviços Internet; Linguagens; Metadados;
Multimédia; Aspectos de Desempenho; Personalização de Serviços e Sítios da Web;
Estratégias em Portais; Protocolos e Standards; Pesquisa e Navegação; Aspectos de
Segurança; Semântica da Web; Armazenamento; Integração de Sistemas; Estratégias de
Ensinamento e Aprendizagem; Inovação e Competitividade Tecnológica; Administração
Tecnológica; Estratégias Tecnológicas; Tele-Trabalho; Aplicações WWW/Internet; Casos
de Estudo; Impacto da WWW/Internet; Engenharia Web; Personalização da Web;
Aplicações Wireless; Computação Ubíqua; Usabilidade; Modelação do Utilizador;
Comunidades Virtuais; Realidade Virtual; XML.
A conferência Ibero-Americana IADIS WWW/Internet 2007 teve cerca de 145 submissões.
Cada submissão foi avaliada por uma média de três revisores independentes para assegurar
o elevado nível final das submissões aceites. O resultado final foi a publicação de 30 artigos
longos, sendo publicados também artigos curtos, artigos de reflexão e posters.
Como sabemos, a organização de uma conferência requer o esforço de muitas pessoas.
Gostaríamos de agradecer a todos os membros do Comité de Programa pelo trabalho
realizado na revisão e selecção dos artigos que constam destas actas.
Estas actas resultam da contribuição de um variado número de autores. Estamos gratos a
todos os autores que submeteram os seus artigos. Também gostaríamos de agradecer ao
Professor Doutor Carlos Ramos, Director do GECAD, ISEP, Instituto Politécnico do Porto,
Portugal, por ter aceite dar uma palestra. Também gostaríamos de agradecer a todos os
membros do comité de organização, delegados, e convidados cuja contribuição e
envolvimento são cruciais para o sucesso desta conferência.
xi

Por fim desejamos que todos os participantes tenham uma excelente estadia em Vila Real.
José María Gutiérrez, Escuela Politécnica de la Universidad de Alcalá, Espanha
Ramiro Gonçalves, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Portugal
Flavia Maria Santoro, Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Brasil
Pedro Isaías, Universidade Aberta, Portugal
Chairs
Vila Real, Portugal
Outubro 2007
xii

COMITÉ DO PROGRAMA
CO-CHAIRS
Ramiro Gonçalves, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Portugal
Flavia Maria Santoro, Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Brasil
Pedro Isaías, Universidade Aberta, Portugal
PROGRAM CHAIR
José María Gutiérrez, Escuela Politécnica de la Universidad de Alcalá, Espanha
MEMBROS DO COMITÉ
Adelaide Bianchini, Universidad Simón Bolívar, Venezuela
Adolfo Duran, Universidade Federal da Bahia, Brasil
Adolfo Lozano, University of Extremadura, Espanha
Afonso Inacio Orth, PUCRS, Brasil
Alejandro Gonzalez, National University of La Plata, Argentina
Alejandro Zunino, Tandil University, Argentina
Alberto Raposo, PUC-Rio, Brasil
Alfonso Rodríguez, Universidad De Castilla-la Mancha, Espanha
Álvaro Suárez Sarmiento, Las Palmas de Gran Canaria University, Espanha
Ana Ayerbe Fernandez-Cuesta, Robotiker Tecnalia, Espanha
Angélica de Antonio, Universidad Politécnica de Madrid, Espanha
Annabell del Real Tamariz, Universidade Estadual do Norte Fluminense, Brasil
Antonio Gabriel López Herrera, Universidad de Jaén, Espanha
Antonio Paños Alvarez, Universidad de Murcia, Espanha
Aqueo Kamada, Centro de Pesquisas Renato Archer, Brasil
Arnaldo Belchior, Universidade de Fortaleza, Brasil
Benjamim Fonseca, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Portugal
Carlos Andrés Romano, Universidad Politécnica de Valencia, Espanha
Carlos Costa, ISCTE, Portugal
xiii

Carlos Juiz, Universidad de las Islas Baleares, Espanha
Carlos Porcel Gallego, Universidad de Córdoba, Espanha
Christina Chavez, DCC/UFBA, Brasil
Claudia Lage Rebello da Motta, Universidade Federal Do Rio De Janeiro, Brasil
Clevi Elena Rapkiewicz, Universidade do Norte Fluminense, Brasil
Clifton E. Clunie B., Universidad Tecnológica de Panamá, Panamá
Coral Calero, Universidad De Castilla-la Mancha, Espanha
Cristiana Bentes, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil
Cristina Barrado, Universitat Politècnica de Catalunya, Espanha
Cristina Cachero, Universidad de Alicante, Espanha
Cristóbal Romero Morales, Universidad de Córdoba, Espanha
Daniel Fernández Lanvin, Universidad de Oviedo, Espanha
Daniel Gayo Avello, Universidad de Oviedo, Espanha
Débora Conforto, UFRGS, Brasil
Denis Silveira, Faculdades Ibmec/RJ, Brasil
Eliane Loiola, COPPE/UFRJ, Brasil
Elsa Mª Macías-López, Las Palmas de Gran Canaria University, Espanha
Emilio Insfran, Universidad Politécnica de Valencia, Espanha
Enrique Herrera Viedma, Universidad de Granada, Espanha
Eva Gibaja Galindo, Universidad de Córdoba, Espanha
Eva Lorenzo Iglesias, Universidad de Vigo, Espanha
Fábio Ferrentini Sampaio, NCE – UFRJ, Brasil
Fabrício Silva, Universidade Católica de Santos, Brasil
Federico Botella, Universidad Miguel Hernández, Espanha
Fernanda Alencar, Universidade Federal de Pernambuco, Brasil
Fernanda Baião, UNIRIO, Brasil
Fernanda Campos, UFJF, Brasil
Florentino Fernandez Riverola, Universidad de Vigo, España
Gabriela Arevalo, National University Of La Plata, Argentina
Georgia Gomes, Universidade Cândido Mendes-Campos, Brasil
Gonzalo Méndez, Universidad Complutense de Madrid, Espanha
xiv

Gustavo Rossi, National University Of La Plata, Argentina
Hermes Senger, Universidade Católica de Santos, Brasil
Isabel Harb Manssour, PUCRS, Brasil
Isabel Sofia Brito, Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Beja, Portugal
Jaime Ramírez, Universidad Politécnica de Madrid, Espanha
Jesús Rodríguez Perez, Capgemini, Espanha
João Garrott, ISEGI-UNL / Universidade Lusofona, Portugal
João Varajão, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Portugal
Jorge Barbosa, UNISINOS, Brasil
Jorge Sá Silva, Universidade de Coimbra, Portugal
José Antonio Delgado Osuna, Universidad de Córdoba, Espanha
José Eduardo Córcoles Tendero, Universidad de Castilla-La Mancha, Espanha
José Maria Nazar David, Faculdade Ruy Barbosa, Brasil
José Ramón Méndez Reboredo, University of Vigo, Espanha
José Raúl Romero, Universidad de Córdoba, Espanha
Juan Carlos Fernández Caballero, Universidad de Córdoba, Espanha
Juan López Rubio, Escola Politecnica Superior de Castelldefels, España
Juan Manuel Pérez, Universitat Jaume I, Espanha
Katja Gilly, Universidad Miguel Hernández, Espanha
Liliana Passerino, UFRGS, Brasil
Liliane dos Santos Machado, Universidade Federal da Paraíba, Brasil
Lucia Giraffa, PUCRS, Brasil
Luís Guerrero, Universidad De Chile, Chile
Marcelo Turine, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Brasil
Marco Aurélio Gerosa, PUC-Rio, Brasil
Marco Painho, Universidade Nova de Lisboa, Portugal
Marcos Borges, UNICAM, Brasil
Marco Winckler, IRIT, France
Maria Angélica Caro Gutierrez, Universidad De Castilla-la Mancha, Espanha
Maria Clícia Stelling De Castro, Universidade Do Estado Do Rio De Janeiro, Brasil
Mª del Puerto Paule Ruiz, Universidad de Oviedo, Espanha
xv

María Dolores Ayuso, Universidad de Murcia, Espanha
Maria Lencastre, Universidade de Pernambuco, Brasil
María Luque Rodríguez, Universidad de Córdoba, Espanha
Mariano Pimentel, PUC-Rio, Brasil
Mário Freire, Universidade da Beira Interior, Portugal
Marta González, Robotiker Tecnalia, Espanha
Mauro Pequeno, Universidade Federal Do Ceará, Brasil
M. Cecilia C. Baranauskas, Universidade Estadual de Campinas, Brasil
Miguel de Castro Neto, Universidade Nova de Lisboa, Portugal
Nathalie Moreno, Universidad de Málaga, Espanha
Olga Revilla, Itákora, Espanha
Olga Santos Martín, UNED, Espanha
Oscar Von Pamel, Universidad Nacional de Rosario, Argentina
Patricia Alejandra Behar, Universidade Federal Do Rio Grande Do Sul, Brasil
Patrícia Scherer Bassani, Centro Universitário Feevale, Brasil
Paula Oliveira, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Portugal
Paulo Martins, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Portugal
Paulo Simões, Universidade de Coimbra, Portugal
Raúl Antonio Aguilar Vera, Universidad Autónoma de Yucatán, Mexico
Regina Heidrich, Centro Universitário Feevale, Brasil
Regina Lúcia de Oliveira Moraes, UNICAM, Brasil
Renata Mendes de Araújo, Universidade do Rio de Janeiro, Brasil
Ricardo Farias, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Brasil
Ricardo Llamosa-Villalba, Universidad Industrial de Santander, Colombia
Rita Suzana Pitangueira Maciel, Faculdade Ruy Barbosa, Brasil
Rodrigo Bonacin, Centro de Pesquisas Renato Archer, Brasil
Rosa M. Vicari, CINTED/UFRGS, Brasil
Rosa Rita Maenza, Universidad Tecnológica Nacional, Argentina
Sahudy Montenegro Gonzalez, Universidade Estadual do Norte Fluminense, Brasil
Salvador Alcaraz, Universidad Miguel Hernández, Espanha
Sean Siqueira, UNIRIO, Brasil
xvi

Sebastián Lozano, Universidad de Sevilla, Espanha
Sebastian Ventura Soto, Universidad de Córdoba, Espanha
Sérgio Crespo, Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Brasil
Silvia Baldiris, University of Girona, Espanha
Sílvia Abrahão, Universidad Politécnica De Valencia, Espanha
Simone Bacelar Leal Ferreira, UNIRIO, Brasil
Simone Diniz Junqueira Barbosa, PUC-Rio, Brasil
Susana Marchisio, Universidad Nacional de Rosario, Argentina
Susana Torrado Morales, Universidad de Murcia, Espanha
Vitor Basto Fernandes, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Portugal
Vicente Luque Centeno, Universidad Carlos III de Madrid, Espanha
Victor Manuel Ruiz Penichet, Universidad de Castilla-La Mancha, Espanha
xvii

xviii

PALESTRA
(AI) 2 : AMBIENT INTELLIGENCE → ARTIFICIAL INTELLIGENCE
por Prof. Doutor Carlos Ramos,
Director do GECAD, ISEP, Instituto Politécnico do Porto,
Portugal
RESUMO
A Inteligência Artificial tem acompanhado o desenvolvimento da Informática. Desde a
construção dos primeiros modelos e hardware relacionados com neurónios artificiais,
passando pelos Sistemas Inteligentes instalados num computador ou rede de computadores,
até a Web Semântica com Ontologias e Agentes Inteligentes que se tenta criar hoje em dia,
a Inteligência Artificial percorreu um vasto caminho. Do hardware para o computador, do
computador para a rede local, da rede local para a Internet, da Internet para a Web, a
Inteligência Artificial acompanhou sempre as tendências da computação, embora estando
sempre um passo a frente em termos daquilo que se pode obter com a infraestrutura
existente.
Será que o desenvolvimento acaba na Web? Ou será que esta constituirá a infraestrutura do
desafio seguinte? Tal como a Web assentou na Internet, esta nas redes locais, estas nos
computadores e estes no hardware, também a Web fará parte da infraestrutura essencial do
desafio seguinte: os Ambientes Inteligentes.
A tendência na direcção da miniaturização e redução dos custos do hardware tem permitido
incorporar dispositivos computacionais em diversos objectos ou ambientes (embedded
systems). O desenvolvimento das comunicações móveis (GSM, GPRS, WiFi, Bluetooth),
sem fios, tem permitido a ubiquidade computacional. A localização no espaço (GPS, RFID)
tem permitido referenciar onde se encontra uma dada pessoa ou objecto. Grandes
desenvolvimentos estão a ser feitos na interacção com o ser humano (generalização de
touch screens, interfaces de voz, reconhecimento visual de faces ou de gestos). Há um
mundo novo a explorar.
É assim que surge a Ambient Intelligence (AmI), cuja tradução correcta será Inteligência
Ambiental, mas que é normalmente traduzida por Ambientes Inteligentes. Os Ambientes
Inteligentes lidam com um novo mundo onde os dispositivos computacionais estão em
todos os lados, permitindo ao ser humano interagir com os ambientes físicos de um modo
inteligente e não obstrutivo. Tais ambientes devem ser sensíveis às necessidades do ser
humano, personalizando requisitos e prevendo comportamentos.
xix

Os Ambientes Inteligentes podem ser muito diversos, tais como casas, escritórios, salas de
reuniões, escolas, hospitais, centros de controlo, transportes, atracções turísticas, lojas,
instalações desportivas, dispositivos musicais, etc.
Os Ambientes Inteligentes envolvem muitas áreas, tais como Automação (sensores,
controlo, actuadores), interacção Homem-Máquina e Computação Gráfica, Computação
Ubíqua, Sistemas Incorporados e Inteligência Artificial.
Nesta apresentação iremos focar na componente de Inteligência Artificial nos Ambientes
Inteligentes, por ser essa componente que permite dotar o ser humano de um maior suporte
à decisão, fornecendo-lhe o conhecimento essencial à tomada de decisões acertadas quando
se interage com tais ambientes.
Serão apresentados vários projectos em curso que visam atingir os objectivos dos
Ambientes Inteligentes orientados para o suporte à tomada de decisões. Em particular serão
abordados 4 projectos em curso no Grupo de Investigação em Engenharia do Conhecimento
e Apoio à Decisão (GECAD) do Instituto Superior de Engenharia do Politécnico do Porto
(ISEP/IPP).
O projecto AMBITION é a continuação natural do projecto ArgEmotionAgents e visa criar
um Ambiente Inteligente para uma sala de reuniões onde decorra uma reunião em grupo, a
qual poderá ser assíncrona e descentralizada. É tratada a componente emocional do
processo e é dado suporte à Argumentação considerando tal componente.
O projecto FlyMaster visa criar um Assistente de Bordo para pilotos de voo livre
(parapente, asa delta, etc). Tal assistente de bordo torna o dispositivo de voo num ambiente
inteligente, quer para fins lúdicos quer para suporte à competição.
O projecto AmI-COTrainnee? visa criar um Ambiente Inteligente de treino de operadores
de Centros de Controlo e Condução de Redes Eléctricas de modo a lidarem com o
diagnóstico e reposição em serviço em situações críticas de um modo colaborativo.
O projecto iShopGLASS é um projecto que visa tornar um vidro de uma loja num
dispositivo de interacção inteligente, podendo captar o perfil do utilizador com base na
interacção que este estabelece com o vidro.
Estes 4 projectos ilustram 4 situações diferentes de ambientes inteligentes: a Sala de
Reuniões; o dispositivo de voo livre; o Centro de Controlo e a Loja. Serão ainda abordados
alguns outros exemplos de Ambientes Inteligentes.
Iremos tentar estabelecer a conclusão de que sem Inteligência Artificial será difícil dispor
de Ambientes verdadeiramente inteligentes.
xx

Artigos Longos

EM BUSCA DE UM ENSINO COMPLEMENTAR E DE
QUALIDADE: O PROJETO DESAFIO DIGITAL
Eduardo Morgado
emorgado@fc.unesp.br
Depto Computação - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Unesp
Maria Ângela Dias dos Santos
mangela@fc.unesp.br
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Unesp
Barbara De Franco
barbara.franco@ltia.fc.unesp.br
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Unesp
Daniel Igarashi da Cruz
igarashi@ltia.fc.unesp.br
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Unesp
RESUMO
O grande desenvolvimento da área de tecnologia da informação abre novas oportunidades profissionais e novos postos de
trabalho, que muitas vezes, não são preenchidos por falta de mão-de-obra qualificada ou, até mesmo de candidatos
informados. Esta situação afeta, notadamente, os jovens de baixa renda, egressos das escolas públicas de Ensino Médio.
O projeto Desafio Digital procurou explorar o potencial de ensino à distância e de novas metodologias educacionais para
localizar talentos e despertar o interesse pelas carreiras técnicas da tecnologia da informação junto aos alunos do Ensino
Médio. Buscando parâmetros que pudessem definir uma política pública de capacitação de baixo custo, facilmente
replicável, o estudo definiu uma metodologia baseada em ambiente de interação web, incluindo tutoria à distância.
Durante o programa de cursos, os alunos participaram de atividades divididas em quatro etapas: Básico sobre Sistema
Operacional e Suíte Office, Desenvolvimento de Websites; Programação de Games e Robótica Educacional. Em termos
práticos, o programa buscou desenvolver o raciocínio lógico, conceitos de algoritmos e programação visual, dentro de um
ambiente lúdico, interessante e auto-motivador. Uma importante inovação desse estudo foi o uso de metalinguagens no
lugar de linguagens comerciais, uma vez que o que se buscava era o aprendizado conceitual dos fundamentos teóricos das
tecnologias computacionais. Todo o suporte e atendimento aos alunos foram oferecidos através do portal do projeto,
garantindo custos mínimos de operação e, conseqüentemente, alta escalabilidade. Dos alunos que finalizaram o programa,
a maioria considerou o modelo de ensino simples e eficaz. Eles também declararam interesse em seguir carreira na área
de tecnologia, situação aproveitada por empresas que ofereceram vagas para estágios ou cursos complementares. O
projeto Desafio Digital foi patrocinado pela Intel Educação Brasil, Microsoft Educação Brasil e foi apoiado pela
Prefeitura Municipal de Araraquara e pelo Laboratório de Tecnologia Aplicada da Unesp de Bauru.
PALAVRAS-CHAVE
Ensino profissionalizante, tecnologias educacionais, educação à distância.
1. INTRODUÇÃO
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
O projeto Desafio Digital foi realizado em Araraquara, uma cidade média no centro do estado de São Paulo
(Br), considerada hoje um pólo tecnológico por abrigar importantes empresas da área de TI e por oferecer
facilidades que têm atraído várias outras empresas de hardware e software para a cidade. De acordo com o
censo do IBGE de 2000, Araraquara tem 199.657 habitantes, 8.924 alunos cursando o Ensino Médio e 12.068
estudantes matriculados no Ensino Superior. Segundo o Cadastro Nacional de Cursos de Educação
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Profissional de nível Técnico do Sistema de Informação da Educação Profissional (SIEP/CNCT), existem
duas instituições de ensino superior na cidade e 85 cursos técnicos, dos quais 14% concentram-se na área de
TI.
Ao longo de 2006, a prefeitura da cidade passou a enfrentar problemas com a falta de mão-de-obra local
especializada na área de TI e com a falta de interesse dos alunos egressos do Ensino Médio pela área. Esses
dois problemas interferem diretamente na capacidade do município atrair novas empresas e
conseqüentemente, nos planos de expansão do polo tecnológico.
Procurando solucionar esses problemas, mantendo a atratividade da cidade e, adicionamente, garantindo
que esses novos postos de trabalho, sempre de melhor remuneração, pudessem ser ocupados pela população
local, evitando que as empresas “importassem” trabalhadores; a Secretaria de Desenvolvimento Econômico
buscou o apoio da Microsoft Educação, da Intel Educação e da Unesp, para que desenvolvessem um
programa inovador para ampliar as oportunidades para os alunos de baixa renda da rede pública de Ensino
Médio local, nascendo então o Programa Desafio Digital.
2. FASES DO PROGRAMA
O primeiro desafio do Programa foi a prova de seleção. Essa prova de seleção foi preparada com base em
material disponibilizado no próprio Portal do Desafio Digital. O material cobria tópicos que variavam de
conhecimentos gerais sobre computadores a novidades do mundo tecnológico, passando por temas sobre
trabalho em equipe e liderança. O cadastro dos alunos ficou em aberto durante um mês, tempo considerado
adequado para que se preparassem para o teste. A prova foi composta por 21 perguntas e cada aluno tinha
apenas 25 minutos para responder – o acesso era restrito e após enviar as respostas, os alunos não podiam
refazê-las. Mais de 700 alunos fizeram a prova de seleção e dentre eles foram selecionados 259, pois esta era
a capacidade física dos 5 laboratórios preparados em escolas públicas municipais. É importante observar
aqui, que foram selecionados alunos do Ensino Médio Público, de escolas estaduais, para realizar o
experimento nas 5 escolas públicas municipais que haviam sido previamente preparadas.
A primeira fase do Programa foi a capacitação Básica em Sistemas Operacionais, para a qual se usou o
Programa Aluno-Monitor da Microsoft Educação. Esse programa é composto por uma etapa presencial de
dois dias e um mês de atividades totalmente à distância. Foi uma fase que serviu de nivelamento de
conhecimentos e de socialização, dado que os alunos eram de escolas diferentes.
As atividades da segunda fase, Desenvolvimento de Websites, foram projetadas para serem totalmente à
distância e para durar um mês. Os alunos foram divididos em três grupos principais, portanto, foram
desenvolvidos três websites por escola. A confecção do website exigiu tempo e esforço dos alunos, pois eram
muitas as funcionalidades a serem obrigatoriamente implementadas, como: blog, álbum de fotos e
notícias..Por esta razão, os alunos precisaram e souberam dividir as tarefas entre eles para concluir o trabalho.
A terceira fase, também totalmente à distância, foi a de Games, seguramente a mais complexa de todas e a
que mais exigiu dedicação dos alunos. O objetivo da fase era criar um jogo educacional, como por exemplo,
interagir com uma célula animal e conhecer todas as suas organelas. Nessa fase, os alunos foram divididos
em duplas para que o envolvimento com as tarefas fosse mais intenso. Em um mês, os alunos aprenderam e
trabalharam com uma nova ferramenta de programação, chamada KPL (Kids Programming Language), uma
meta-linguagem criada especialmente para iniciantes em programação.
Na quarta fase, além da prática da programação, a Robótica Educacional teve como objetivo oferecer um
ambiente de entretenimento onde se praticasse de forma lúdica a lógica de programação. Os alunos,
novamente em duplas, cumpriam missões que envolviam a movimentação de um robô através de uma metalinguagem
de programação. A figura abaixo mostra o ambiente de robótica utilizado pelos alunos.
4

Figura 1. Simulador de robô
O requisito para se avançar de uma fase a outra era o envio dos trabalhos concluídos para uma área do
Portal denominada “Módulo de Avaliação”. Os trabalhos enviados para essa área podiam ser acessados por
todas duplas , que dessa forma participavam da avaliação, de forma construtiva, de seus pares, postando
comentários e avaliando os pontos altos e baixos do “produto final” de cada grupo ou dupla, terminando por
sugerir melhorias. O envio dos trabalhos, bem como a fiscalização do teor dos comentários feitos por alunos
eram acompanhados pelo tutor.
Alguns alunos tiveram dificuldades e abandonaram o curso. Todas as desistências eram imediatamente
verificadas pelo tutor, que constatou que os principais motivos eram dificuldade para a realização das
atividades e problemas com horários. Ao final do curso, um grande questionário foi enviado a todos os
participantes e seus resultados serão analisados adiante.
3. AS RAÍZES NO ENSINO A DISTÂNCIA
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
O Programa Desafio Digital procurou implementar uma solução que pudesse ser pedagogicamente
consistente e facilmente replicável em outros municípios em situação semelhante. Isso explica a opção pelo
ensino à distância, como uma decisão inicial e básica para o projeto, que se fosse pensado apenas para
Araraquara não precisaria ser adotada. O Ensino à Distância (EaD) permite levar o conhecimento ao aluno
através de meios que não exijam a presença física do professor em determinado espaço físico. Segundo
Barros (2004, p.49), entende-se que:
“(...) educação a distância é a aprendizagem planejada que geralmente ocorre num local diferente
do ensino e, por causa disso, requer técnicas especiais de desenho de curso, técnicas especiais de
instrução, métodos especiais de comunicação através da eletrônica e de outras tecnologias, bem
como arranjos essenciais, organizacionais e administrativos.”
As bases legais dessa modalidade de ensino encontram-se na lei 9.394/96, Lei de Diretrizes e Bases da
Educação Nacional (LDBEN). De acordo com o artigo 80 da referida lei o poder público deverá incentivar o
desenvolvimento e a veiculação de programas de ensino a distância, em todos os níveis e modalidades de
ensino, e de educação continuada. (p.31).
Utilizada como meio de atingir um maior número de pessoas em menos tempo, o EaD torna-se um
modelo viável de educação frente ao quadro social e mercadológico emergente. De acordo com Casério e
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Barros (2004, p.46) O Mercado, ou melhor dizendo, o universo do trabalho se estrutura hoje pela
continuidade nos estudos e pela aquisição constante de titulações e especializações.
Esse modelo de educação, que hoje recebe muitas denominações, como: ensino à distância, educação à
distância ou ainda e-learning tem suas raízes na década de 70, com o auge da indústria cultural no Brasil.
Segundo Kawamura (1990, p.67), indústria cultural: (..) compreende um complexo para a produção e
reprodução de bens culturais, como mercadoria, com base na moderna tecnologia (televisão, cinema,
imprensa, rádio, etc.) para consumo em massa.
A indústria cultural começou a se desenvolver no Brasil, por volta dos anos 50, quando teve início um
maciço processo de modernização do país. Época da TV, entrada de multinacionais e produtos estrangeiros
no país, consequentemente demanda por mão-de-obra para esse novo campo de trabalho. A solução
encontrada para as novas necessidades foi a educação.
Modelou-se uma educação para atender as necessidades emergenciais de desenvolvimento do país.
Alguns dos resultados do processo de modernização foram o acordo MEC/USAID e as leis 5.540/68 e
5.692/71. A lei 5.540/68 foi responsável pela reforma do ensino superior. Participaram das discussões para a
reestruturação do ensino superior, técnicos e supervisores norte americanos. Essa participação deu-se devido
acordos como o conhecido MEC/USAID, o qual firmava um convênio de assessoria e cooperação entre o
Brasil e os Estados Unidos na área educacional. A lei 5.692/71 instituiu o ensino de 2º grau
profissionalizante. O aluno concluía o 2º grau com uma formação técnica e assim, tinha possibilidades para
ingressar no mercado de trabalho.
Com a grande necessidade de formação do trabalhador a educação via satélite foi amplamente utilizada e
difundida. Através da TV, um maior número de pessoas, mais rapidamente e com um custo mais baixo; era
instruída. Com o advento da Internet, tornou-se possível o aprimoramento das técnicas de educação à
distância resultando no que temos hoje, a educação via portais Web, com ferramentas muito mais interativas,
atrativas, garantindo mais rapidez e escalabilidade.
4. RESULTADOS
O projeto Desafio Digital foi concluído por 101 alunos, que representam 38,9% do total de participantes.
Embora esse índice pareça baixo, consideramos o resultado bastante promissor por ter sido um curso
totalmente à distância, onde normalmente as taxas de desistência são altas. Segundo Levy (1993, p.9) a
escola possui um habito antropológico mais que milenar baseado na fala do mestre, dessa forma a transição
de um modelo essencialmente presencial para um modelo à distância, indica realmente um processo inovador
na educação.
Outro fator de impacto foi a distância entre a casa do aluno e/ou sua escola de ensino médio e o
laboratório onde poderia realizar as atividades, Moran (2007), no trecho a seguir comenta sobre a educação à
distância para o público jovem e nos dá alguns indicativos sobre as razões para a alta desistência dos alunos:
“Alunos jovens, em fase de formação, como em um curso de graduação, são sensíveis a estratégias
que combinem presença física e virtual, atividades individuais e grupais, desenvolvimento de
projetos, atividades, práticas, produções. Se possível o curso ideal é o bimodal, o mix de presencial
e virtual, que é o caminho de muitos cursos nos próximos anos.”
O público do programa, mesmo não sendo de graduação, sobre o qual Moran (2007) fez a observação
acima, pode ser caracterizado como um público jovem em formação. O programa totalmente à distância
envolvendo atividades complexas de desenvolvimento e produção são fortes indicativos para o índice de
desistências. O nome “Desafio Digital” fez jus ao desafio que os alunos tiveram que enfrentar.
Apesar desses resultados, a pesquisa junto aos 259 participantes mostra informações bastante
promissoras, como na questão “O que você mais gostou no Projeto Desafio Digital”, onde 27,69% aprovaram
a oportunidade de conhecer mais da Informática (ver Figura 2) enquanto 16,92% gostaram de trabalhar em
equipe.
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Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Figura 2. Pergunta “O que você mais gostou no Projeto Desafio Digital”.
Outra resposta muito promissora foi a ótima aceitação da modalidade de ensino a distância, por parte
daqueles que concluíram o curso. Na Figura 3 vemos que 70,37% dos alunos não tiveram dificuldades em
trabalhar em um ambiente de aprendizado à distância.
Figura 3. Pergunta “Como foi fazer a maior parte do Programa Desafio Digital à distância?”
A facilidade expressa pelos alunos do ensino médio; que participaram do programa Desafio Digital, em se
adaptar à educação à distância; é coerente com o que já havia sido detectado por Moran (2007), quando o
mesmo coloca:
“As crianças, pela especificidade de suas necessidades de desenvolvimento e socialização, não
podem prescindir do contato físico, da interação. Mas nos cursos médios e superiores, o virtual,
provavelmente, superará o presencial.”
É o desenvolvimento de uma nova cultura marcando a história da nova geração já que a mesma é
considerada por Levy (1993) inserida na era da sociedade da informática. O mesmo autor “traça” um
panorama interessante ao falar da evolução das técnicas. Levy (1993) resgata a oralidade, a escrita e a
impressa, em seguida coloca a informática. Todas, técnicas fruto do saber humano, que ao passo da história,
tornam-se parte de nossa cultura.
A informação de que 91,3% dos alunos concluíntes possuiam computador em casa veio de encontro a
hipótese inicial de que os alunos não tinham acesso ao computador e a Internet, justificando a necessidade da
preparação dos laboratórios das escolas participantes. Como mostram as figuras abaixo, a hipótese inicial foi
negada e nos leva a refletir sobre outras necessidades, como a dos alunos desistentes, não inclusos nos
resultados abaixo e que podem ter desistido por não possuir computador em casa e não possuir condições
para se locomover até as escolas participantes do programa.
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5. CONCLUSÃO
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
Sim Não
Figura 4. Pergunta “Tem computador em casa?”
Discada Banda larga Não tenho
Figura 5. Pergunta “Possui conexão à Internet em casa?”
O ensino à distancia foi eficaz para a proposta inicial do projeto – ele pôde ser utilizado para motivar
estudantes e localizar talentos para a área de Tecnologia da Informação. Os resultados positivos obtidos pelos
101 concluintes demonstram isso de forma clara. Segundo a Secretaria de Desenvolvimento Econômico de
Araraquara, todos os concluintes foram convidados para estágios ou cursos pelas empresas instaladas na
cidade. Essa mesma Secretaria está se preparando para repetir o programa, com início marcado para Agosto
de 2007.
O trabalho em equipe e a metodologia baseada em assuntos de interesse dos jovens foi muito importante
para manter o interesse e motivação. A opção por atividades de desenvolvimento e produção em equipes foi
uma forma eficaz encontrada para auxiliar os alunos no desenvolvimento de atividades complexas, como
desenvolvimento de site, blog, jogos e programação robótica, além de uma estratégia facilitadora da troca de
informação. Isso já havia sido constatado por Moran (2007), quando o mesmo afirma que um bom curso é
mais do que conteúdo, é pesquisa, troca, produção conjunta.
Aprendemos que é preciso oferecer suporte adicional, como bolsas ou subsídios para transporte e
alimentação, no caso de alunos com residência distante do laboratório-base de atividades.
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AGRADECIMENTOS
Intel Educação; Microsoft Educação; Secretaria de Desenvolvimento Econômico e Secretaria Municipal de
Educação do Município de Araraquara; Faculdade de Ciências – Unesp – Bauru
REFERÊNCIAS
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Carvalho, M. G..Tecnologia, desenvolvimento social e educação tecnológica. Acessado em 2 Março
2006..
Casério, V. M. R.; Barros, D. M. V., 2004, Educação de jovens e adultos na sociedade da informação e do conhecimento.
In: Corações e Mentes.
Kawamura, L., 1990. Novas tecnologias e educação. Ática, São Paulo, Brasil.
Lévy, P., 1993, Tecnologias da inteligência: o futuro do pensamento na era da informática. In: Rio de Janeiro: Ed. 34,
1993. 208p.
Moran, J. M., O que é educação a distância. Acessado em 20 Janeiro 2007.
Moran, J. M., Mudanças profundas e urgentes na educação. Acessado em 15 Janeiro 2007.
Moran, J. M., Tendências da educação online no Brasil. Acessado em 15 Janeiro 2007.
Postman, N., 1993, The Judgment of Thamus. In: Technopoly – The surrender of culture to technology.
BRASIL(1). PNAD - Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios. Acessado em 20 Janeiro de 2007.
BRASIL(2). Lei de Diretrizes e bases da educação nacional.
BRASIL(3). IBGE – Cidades. Acessado em 15 de Janeiro de 2007.
BRASIL(4). Sistema de Informação da Educação Profissional/ Cadastro Nacional de Cursos de educação profissional de
nível Técnico (SIEP/CNCT). Acessado em 20 Janeiro 2007.
E-Learning Brasil. Acessado em 15 Janeiro 2007.
EUA ISTE – International Society for Technology in Education. National educational technology standards for students:
connecting curriculum and technology.
Projeto de lei torna informática obrigatória no Ensino Médio. Tecnologia da informação e convergência, 2007. In:
Revista TIC – Brasil.
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
GERAÇÃO (SEMI)AUTOMÁTICA DE METADADOS: UM
CONTRIBUTO PARA A RECUPERAÇÃO DE OBJECTOS
DE APRENDIZAGEM
Vitor Gonçalves
Escola Superior de Educação – Instituto Politécnico de Bragança
Campus de Santa Apolónia, Apartado 1101, 5301-856 Bragança
vg@ipb.pt
Eurico Carrapatoso
Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto / INESC Porto
Rua Dr. Roberto Frias, s/n 4200-465 Porto
emc@fe.up.pt
RESUMO
A alteração da Lei de Bases do Sistema Educativo Português, impulsionada pelo Processo de Bolonha, abre várias
oportunidades de utilização do e-Learning não só no âmbito da formação contínua, mas também no contexto da formação
inicial. Tal como em muitas outras instituições, o Moodle foi a opção de b-Learning mais natural e viável para a Escola
Superior de Educação de Bragança. Com os recentes cursos (Plano Bolonha) foram identificados novos requisitos:
necessidade de obter informação actual sobre os programas e conteúdos das diferentes disciplinas para suportar a tomada
de decisão de inscrição em novas disciplinas; exigência de uma aprendizagem rápida; e obtenção de informação para
suportar processos interdisciplinares. Essa informação reside na plataforma de e-Learning. Contudo, o Moodle não possui
um mecanismo de pesquisa próprio que permita localizar e recuperar informação sobre os recursos de aprendizagem,
garantindo que o objecto de aprendizagem propriamente dito não seja visualizado por utilizadores ou alunos não
autorizados. A geração (semi)automática de metadados para facilitar a localização e recuperação dos objectos de
aprendizagem foi a solução encontrada para responder aos requisitos identificados sem afectar a estrutura global do
sistema de e-Learning. Assim, este artigo tem como principal objectivo descrever as actividades de especificação e
desenvolvimento da solução encontrada.
PALAVRAS-CHAVE
e-Learning, metadados, ontologias, Web Semântica, RDF, SPARQL.
1. INTRODUÇÃO
A alteração da Lei de Bases do Sistema Educativo Português, impulsionada pelo Processo de Bolonha, passou
a reconhecer o conhecimento como um bem universal, a evidenciar a necessidade de tornar o Ensino
Superior mais atractivo e mais próximo dos interesses da sociedade; a admitir a necessidade de adaptar o
processo de aprendizagem aos conceitos e perspectivas da sociedade moderna e aos meios tecnológicos
disponíveis, a promover a mobilidade e a dimensão europeia do Ensino Superior, a fomentar a aprendizagem
ao longo da vida e, por último, a assumir legal e formalmente o ensino a distância como uma das
modalidades especiais de educação escolar. Por conseguinte, prefiguram-se vários cenários de utilização do
e-Learning não só no âmbito da formação contínua e ensino recorrente, mas também no contexto da
formação inicial do Ensino Superior (licenciaturas e mestrados).
Uma das plataformas de e-Learning que mais interesse tem despertado nos últimos anos é o Moodle
Course Management System. Tal como em muitas outras instituições, esta foi a opção de e-Learning e de b-
Learning mais natural e viável para a Escola Superior de Educação de Bragança (ESEB).
Um sistema de e-Learning representa um ambiente de aprendizagem, no qual a distribuição de conteúdos
multimédia, a interacção social e o apoio na aprendizagem são suportados pela Internet, Intranet ou Extranet.
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Ao longo dos últimos anos, a ESEB tem vindo a recorrer a vários sistemas de informação para a Web
(incluindo os sistemas para suportar a aprendizagem) para disponibilizar o acesso à informação. Mas, a
descoberta de conhecimento nem sempre é uma tarefa fácil, já que o processo de recuperação, análise e
agregação de informação é cada vez mais complicado. A grande quantidade de informação e a discrepância
entre essa informação, a variedade das fontes de informação e a falta de mecanismos de integração dessas
fontes, bem como as limitações dos mecanismos de recuperação, são alguns dos motivos que afectam
negativamente esta situação.
Alguns destes problemas relacionam-se com questões de interoperabilidade e com a ausência de
mecanismos de pesquisa que permitam procuras num determinado contexto específico. A forma de procurar
informação, disponibilizada pelos motores de busca actuais, através de palavras-chave desprovidas de
significado e contexto, leva a que muitas das vezes a informação passe despercebida, seja difícil de localizar
ou, simplesmente, esteja inacessível em bases de dados apenas pesquisáveis com aplicações específicas.
A Web foi criada com a visão de que seria um espaço onde a informação teria um significado bem
definido, facilitando a cooperação e a comunicação entre as pessoas e os agentes de software (Berners-Lee et
al., 2001). Passada mais de uma década do seu lançamento, essa visão ainda não foi alcançada. A Web
continua organizada na perspectiva dos humanos (linguagem natural e ênfase na apresentação através da
linguagem HTML), o que torna a busca de informação uma tarefa árdua. Há que encontrar soluções de
representação, organização, integração, intercâmbio e compreensão semântica da informação tanto na óptica
dos humanos, como na óptica das máquinas ou dos agentes de software. É neste contexto que surge a
denominada Web Semântica (Semantic Web) (W3C, 2001) como um cenário desejável para a Web. A Web
Semântica é uma iniciativa liderada pelo World Wide Web Consortium (W3C), cujo propósito principal é
recomendar e especificar tecnologias e linguagens que facilitem a integração, intercâmbio e compreensão
semântica da informação tanto na óptica dos humanos, como na óptica das máquinas, nomeadamente através
dos metadados (dados sobre dados), das ontologias (forma de representar explicitamente a semântica dos
dados de um determinado domínio) e dos agentes de software (componente de software capaz de actuar de
forma a resolver tarefas em nome do seu utilizador).
A ideia da Web Semântica pode resumir-se à seguinte questão: como fazer com que os computadores
entendam o conteúdo da Web? O primeiro passo será organizar e estruturar a informação e o segundo será
adicionar semântica às informações da Web, de tal forma que os agentes de software as possam compreender.
Primeiramente, o recurso a metadados permitirá registar a estrutura, o contexto e o significado dos recursos
de informação, facilitando a recuperação de informação. Posteriormente, para esclarecer o significado
universalmente aceite nos diversos domínios do conhecimento, será necessário recorrer às ontologias para
melhor orientar os agentes de software. Contudo, a geração manual de metadados e de ontologias tem
limitado o almejado sucesso dos sistemas que recorrem às potencialidades destas duas tecnologias.
Neste sentido, após referir sucintamente os conceitos e o estado da arte do e-Learning e das tecnologias
de metadados, este artigo apresenta uma proposta para a geração (semi)automática de metadados a partir dos
objectos de aprendizagem publicados num sistema de e-Learning Moodle e explicita sucintamente os
aspectos mais relevantes inerentes às actividades de especificação e de desenvolvimento dos módulos
correspondentes e dos mecanismos de pesquisa baseados em metadados que corroboram a utilidade da
proposta.
2. E-LEARNING
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Genericamente, o e-Learning preocupa-se, por um lado, com a comunicação entre o professor e o aluno
(interacção social e intra-pessoal) e, por outro, com os conteúdos do curso (interacção com os recursos de
aprendizagem). É esta última componente que interessa no âmbito deste artigo.
Nesta última década surgiram no mercado plataformas adequadas à criação de ambientes de
aprendizagem hipermédia ou sistemas de e-Learning que integram tecnologias Web para permitir uma rápida
distribuição e actualização dos conteúdos, tecnologias de comunicação para promover a interacção
síncrona/assíncrona e ferramentas de autor para a criação de aplicações multimédia.
Não menosprezando as vantagens de cada uma destas plataformas, a verdade é que muitas das
experiências de implementação de sistemas de e-Learning não têm obtido resultados satisfatórios devido, por
um lado, ao tipo de matérias e de destinatários e, por outro, aos conteúdos disponibilizados.
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No primeiro caso, justifica-se que o e-Learning tenda a ser complementado com sessões presenciais (esta
combinação das duas formas de ensino designa-se por b-Learning ou Blended Learning) (Hofmann, 2002),
maximizando os proveitos e minimizando os prejuízos que ambos possam acarretar. No segundo caso, há que
reconhecer definitivamente que a transposição simples e directa dos conteúdos do ensino presencial para um
formato digital (por exemplo, PDF) não é a solução adequada para criar cursos de e-Learning com qualidade
e susceptíveis de proporcionar verdadeiramente a aprendizagem.
As tecnologias, por si só, não são suficientes para obter sistemas de e-Learning adequados às
necessidades dos professores e alunos, pelo que o modelo pedagógico inerente à organização e estruturação
dos conteúdos não deve ser descurado.
O reconhecimento desta situação traduziu-se numa constante procura de soluções para a criação,
representação e estruturação dos conteúdos de aprendizagem, destacando-se os esforços de consórcios,
entidades ou iniciativas, tais como: ADL (Advanced Distributed Learning), IMS/GLC (Instructional
Management Systems Global Learning Consortium), IEEE/LTSC (Institute of Electrical and Electronics
Engineers Learning Technology Standards Committee), AICC (Aviation Industry CBT (Computer-Based
Training) Committee), ARIADNE (ARIADNE Foundation), entre outras.
No contexto do desenvolvimento de conteúdos de aprendizagem, podemos encontrar sistemas de
aprendizagem electrónica em 4 etapas distintas de evolução (Torres et al., 2006).
A primeira etapa caracteriza-se pela publicação de disciplinas ou cursos de formação compostos por
conteúdos indivisíveis ou inseparáveis (a baixa granularidade dos cursos e dos conteúdos muito dificilmente
permitia a sua combinação e reutilização).
A segunda etapa aposta na publicação dos conteúdos de aprendizagem através de aplicações simples
(páginas de texto, páginas HTML e alguns recursos multimédia). A interacção com os conteúdos centra-se
em objectos de aprendizagem (learning objects ou simplesmente LOs) que podiam ser anotados com
metadados e distribuídos através de IMS-CP (IMS Content Packaging). A granularidade, a definição dos
objectivos, a combinação, a reutilização e a interoperabilidade dos LOs passaram a ser as principais
preocupações no desenvolvimento de e-cursos.
Os LOs baseiam-se na filosofia da programação por objectos das ciências da computação, pelo que a ideia
é construir pequenas peças de instrução para serem reutilizadas em diferentes contextos de aprendizagem,
como se de peças de LEGO se tratasse. Embora o LOMWG (Learning Objects Metadata Working Group) do
IEEE/LTSC apresente uma definição mais ampla, vamos considerar um LO como um recurso digital (texto,
imagem, som, vídeo, applet Java, filme flash, programa de simulação, entre outros componentes distribuídos
por intermédio de plug-ins apropriados) que pode ser reutilizado para apoiar a aprendizagem.
A granularidade de um LO pode variar da simples imagem ou gráfico até ao currículo completo de uma
lição ou curso (LOMWG, 2002). Não obstante, quanto maior for a dimensão do LO, menor será a sua
possibilidade de reutilização. Logo, quanto maior for a granularidade de uma disciplina ou curso de
formação, maior é a sua flexibilidade e, consequentemente, do sistema de e-Learning.
A terceira etapa tem vindo a apostar em especificações para agregar os conteúdos educativos,
nomeadamente especificações simples centradas em sequências de objectos de aprendizagem, tais como,
IMS-SS (Simple Sequencing), impulsionando a normalização através do SCORM (Sharable Content Object
Resource Model). O SCORM é um conjunto de normas, especificações e orientações técnicas para o
desenvolvimento de conteúdos de aprendizagem e respectivos metadados, de modo a garantir a reutilização,
interoperabilidade, durabilidade e acessibilidade (ADL, 2004).
O Modelo SCORM não é mais do que um manual de boas práticas composto de 4 manuais técnicos:
1) SCORM Overview Book: disponibiliza a introdução aos conceitos chave do SCORM, entre outras
informações conceptuais;
2) SCORM Content Aggregation Model: modelo de agregação de conteúdos que especifica como
encontrar, combinar, agregar, descrever, sequenciar e mover recursos de aprendizagem, usando
metadados na importação ou exportação entre sistemas;
3) SCORM Run-Time Environment: ambiente de execução que especifica como executar os conteúdos e
como registar o percurso do aluno, tendo como objectivo a interoperabilidade entre recursos de
aprendizagem e LMSs (Learning Management Systems);
4) SCORM Sequencing and Navigation: sequenciação e navegação que descreve como os conteúdos
podem ser ordenados para o aluno.
A quarta etapa avança lentamente para a adopção de linguagens de modelação educativas que permitem
o desenvolvimento de processos de aprendizagem com maior flexibilidade pedagógico-didáctica.
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Contrariamente às etapas anteriores, é colocada ênfase na personalização dos conteúdos e promovida uma
participação mais activa do aluno no processo de aprendizagem, através da modelação de unidades de
aprendizagem compostas, essencialmente, por cenários ou ambientes, objectivos, actividades, recursos ou
objectos de aprendizagem, serviços e perfis. Este processo de modelação é conhecido por Learning Design e
corresponde ao plano ou projecto de aprendizagem baseado num determinado método pedagógico que deriva
do Instructional Design (processo sistemático de tradução dos princípios gerais de ensino/aprendizagem em
planos para materiais de ensino/aprendizagem, ou seja, a análise sistemática das necessidades dos alunos
deve resultar na planificação das estratégias e materiais mais adequados para satisfazer essas necessidades).
A proposta que mais interesse tem despertado na comunidade científica tem sido a especificação IMS-
Learning Design, enquanto especificação que permite a planificação da aprendizagem e a concepção de
recursos educativos adequados, independentemente da metodologia pedagógica adoptada.
3. METADADOS
Embora não sejam um conceito recente, os metadados têm vindo a assumir uma importância crescente no
âmbito da gestão e recuperação de informação. Em primeira instância, metadados são “dados sobre dados”.
São um conjunto de dados estruturados que descrevem, explicam e localizam a informação, i.e., tornam mais
fácil recuperar, usar ou controlar um recurso de informação (DCMI, 2002).
Os metadados não se aplicam apenas a informação textual, mas também a outros recursos digitais tais
como imagens, músicas ou vídeos. A adição de descrições textuais a esse tipo de recursos tem vindo a ser
uma forma de os indexar e catalogar, permitindo melhores resultados na sua localização e recuperação. Os
metadados fornecem pistas, rotuladas pelas tags XML, para que as máquinas possam “compreender” a
informação. Fornecem as bases para que os computadores tenham acesso a camadas de conhecimento que
anteriormente só poderiam existir ou ser utilizadas pelo cérebro humano através da interpretação do
significado dos documentos. A adição de um maior nível semântico à camada de informação permitirá que os
computadores possam realizar inferências com vista à geração de novo conhecimento ou à sua reutilização.
A criação dos metadados pode ocorrer aquando da criação do recurso de informação à qual se referem ou
aquando do processo de classificação e indexação do documento. Face à falta de especialistas para classificar
e indexar os recursos no contexto de um sistema de e-Learning, muitas vezes a concepção de um recurso
digital e a criação dos metadados para esse recurso ocorrem ao mesmo tempo e o autor do recurso é também
o autor dos metadados, ou seja, o professor.
Os metadados podem ser parte integrante do documento ao qual se referem ou estarem armazenados num
documento diferente daquele que contem a informação propriamente dita. É desejável que os metadados e os
dados do recurso sejam mantidos em documentos separados para permitir diferentes graus de acesso aos
metadados (pode haver necessidade de disponibilizar uma maior quantidade de metadados a um professor do
que a um aluno), para oferecer diferentes descrições consoante o contexto (aquando da reutilização de um
recurso por diferentes autores, pode haver necessidade de proceder a alterações somente nos metadados,
mantendo-se inalterável o recurso e vice-versa) ou mesmo para fornecer diferentes manifestações de um
objecto conceptual (um documento textual em PDF e o mesmo documento numa versão áudio armazenada
num ficheiro MP3 referidas na mesma descrição ou metadados). Esta estratégia pode não ser necessária, ou
mesmo adequada, se a linguagem para a descrição dos recursos permitir a riqueza semântica suficiente, como
é o caso da RDF (Resource Description Framework).
O esquema de metadados mais popular é o DCM ou Dublin Core Metadata (não esquecendo o MARC 21
Concise Format for Bibliographic Data no âmbito das bibliotecas e centros de documentação), enquanto que
o LOM ou Learning Object Metadata é o mais utilizado no campo da Educação. Contudo, a RDF é a
proposta que mais se destaca no contexto particular da Web Semântica, uma vez que é uma recomendação
W3C e permite expressar os conjuntos de elementos de metadados dos esquemas DCM e LOM.
3.1 Dublin Core Metadata
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
As normas de metadados NISO Z39.85-2001 e ISO 15836-2003, que dizem respeito à especificação formal
do Dublin Core Metadata Element Set (DCMES), correspondem a um conjunto de especificações para a
descrição dos recursos da informação de um qualquer domínio do conhecimento através de um vocabulário
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
de 15 elementos. O DCMES usa quinze elementos (designados Core Elements) para descrever qualquer
recurso de informação (DCMI, 2002):
• Title (título ou nome atribuído ao recurso);
• Creator (entidade responsável pela criação ou existência do recurso);
• Subject (assunto e palavras-chave que caracterizam o conteúdo do recurso);
• Description (descrição ou resumo do conteúdo do recurso);
• Publisher (entidade responsável por editar, publicar ou manter acessível o recurso);
• Contributor (entidade responsável por qualquer contribuição para o conteúdo do recurso);
• Date (data inerente à criação ou publicação do recurso);
• Type (tipo, função, natureza ou género do recurso);
• Format (formato do recurso: físico ou digital, tamanho ou duração);
• Identifier (referência para identificar o recurso num determinado contexto: URI, ISBN, etc.);
• Source (referência a um recurso de onde o recurso actual deriva);
• Language (língua do conteúdo intelectual do recurso: pt, en, fr);
• Relation (referência a um recurso relacionado);
• Coverage (extensão, alcance ou âmbito do recurso);
• Rights (gestão dos direitos: direitos de propriedade intelectual, direitos de autor, entre outros).
A norma Dublin Core Metadata (DCM) inclui dois níveis para a descrição de recursos: simples (simple) e
qualificado (qualified). Os esquemas de metadados que usam apenas os quinze elementos mencionados
designam-se por Simple Dublin Core Metadata. Cada um destes quinze elementos pode ser refinado com
recurso a um conjunto limitado de qualificadores (Dublin Core Qualifiers). Os esquemas de metadados que,
para além dos 15 elementos que constituem o DCMES, usam outros elementos (Audience, Provenance,
RightsHolder, accrualMethod, accrualPeriodicity, accrualPolicy, instructionalMethod) e os elementos de
refinamento designam-se por Qualified Dublin Core Metadata (Hillmann, 2005).
Tanto o Simple DC como o Qualified DC, para além de serem expressos em XML (eXtensible Markup
Language), também podem ser codificados em: Expressing Simple Dublin Core in RDF/XML e Expressing
Qualified Dublin Core in RDF/XML.
No contexto das ferramentas para o e-Learning, o editor eXe (eLearning XHTML editor) é uma das
ferramentas que usa a especificação DCM para anotar os objectos de aprendizagem.
3.2 Learning Object Metadata
Os metadados LOM (Learning Object Metadata) são uma norma ou especificação que permite descrever e
facilitar a localização e a recuperação de LOs. Os atributos que permitem a descrição de um LO podem ser
agrupados em nove categorias (LOMWG, 2002):
• Geral (General) - refere-se a informação geral que descreve o LO como um todo;
• Ciclo de vida (Lifecycle) - agrupa os atributos referentes ao ciclo de vida de um recurso: a história de
um LO e respectivos contributos para essa evolução, para além dos inerentes ao estado actual desse LO;
• Meta-metadados (Metametadata) - reúne informações sobre a própria instância dos metadados (em vez
do LO que a instância do metadado descreve). Ou seja, descreve os metadados que indexam o LO;
• Técnica (Technical) - agrupa os requisitos e características técnicas do LO;
• Educacional (Educational) - agrupa os atributos pedagógicos do LO;
• Direitos (Rights) - agrupa os direitos de propriedade intelectual e condições de utilização do LO;
• Relação (Relation) – incide nos atributos inerentes às relações entre recursos, ou seja, agrupa
características que definem a relação entre o LO e outros objectos educacionais correlacionados;
• Anotação (Annotation) - permite comentários sobre o uso educacional do LO e provê informação de
quando e por quem foram criados os comentários;
• Classificação (Classification) - descreve a posição do LO em relação a um sistema de classificação - UDC
(Universal Decimal Classification) ou ARIADNE, etc.
Tal como para o DCM, têm também vindo a ser desenvolvidos esforços para de expressar o LOM em
RDF (Nilsson et al., 2003): Draft IEEE Learning Object Metadata RDF binding (IEEE LTSC P1484.12.4).
No contexto das ferramentas para o e-Learning, o RELOAD editor, RELOAD LD editor e LomPad são
algumas das ferramentas que usam a especificação LOM para anotar os objectos de aprendizagem.
14

3.3 Resource Description Framework
A Resource Description Framework (RDF) é uma framework, tecnologia ou linguagem para representar
informação na Web (Lassila e Swick, 1999). A RDF é uma linguagem que permite a codificação, o
intercâmbio e a reutilização de metadados estruturados (Daconta et al., 2003). Basicamente, a RDF fornece
uma forma de associar propriedades a recursos, através de statements. Um statement (declaração) tem três
componentes: resource (recurso), property (propriedade) e value (valor), através dos quais é possível
descrever os recursos de informação disseminados na rede, definindo recursos e identificando as suas
propriedades e valores. Mas uma propriedade pode representar também o relacionamento entre recursos. Para
definir o significado, as características e as relações entre recursos recorremos ao Esquema RDF (RDF
Schema ou RDFS). Podemos resumir uma declaração como “o recurso (sujeito) possui a propriedade (predicado)
com o valor (objecto). Por exemplo, a declaração teria
o significado: A página http://www.vgportal.ipb.pt (recurso) tem como autor (propriedade) Vitor Gonçalves
(valor), tal como se pode ver no grafo da figura 1.
Figure 1. Grafo de um Modelo de Dados RDF
Ou seja, um conjunto de descrições RDF descreve um recurso. Se aplicarmos a sintaxe RDF baseada em
XML ao grafo acima obtemos o seguinte código:
Vitor Gonçalves
Num diagrama de modelo de dados, um objecto pode corresponder a outro recurso identificado por um
URI, uma string ou outro qualquer tipo de dados definido em XML. Por exemplo, se necessitarmos fornecer
mais informação sobre o autor (e-mail e instituição), o valor “Vitor Gonçalves” teria que ser substituído por
um recurso (identificado por um URI) com as propriedades (nome, e-mail e instituição).
Figure 2. Grafo de um Modelo de Dados RDF
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Mas, mesmo assim, há a necessidade de especificar que deverá ser indiferente usar como identificação
“Gonçalves, Vitor”, “Vitor Gonçalves” ou “Vitor M. B. Gonçalves”, pois o mecanismo de busca interpretálos-á
correctamente, já que cada propriedade corresponde a um tipo definido globalmente. Um exemplo
similar é a confusão entre datas do tipo UK (dia/mês/ano) e do tipo US (mês/dia/ano) (Thompson, 2004).
A RDF não fornece a informação suficiente para que uma máquina (aplicação ou agente de software)
perceba que o valor de uma propriedade que representa um autor é uma referência a uma pessoa e não a uma
instituição, localidade ou veículo. Necessitamos de um esquema que valide as afirmações expressas em RDF.
Necessitamos do esquema RDFS ou de outra proposta ontológica (OWL é a recomendação do W3C).
Genericamente, o RDF Core (termo utilizado para distinguir o núcleo RDF do esquema RDFS) define
como descrever as propriedades e os valores dos recursos, enquanto que o RDF Schema define as
propriedades que podem ser utilizadas para definir esquemas.
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4. GERAÇÃO AUTOMÁTICA DE METADADOS
Esta secção tem por objectivo apresentar um protótipo para a geração (semi)automática de metadados a partir
dos LOs publicados num sistema de e-Learning Moodle com vista a facilitar a localização e recuperação dos
conteúdos educativos ou simplesmente de informações acerca desses conteúdos (i.e. metadados).
Primeiramente convém referir os parâmetros principais que influenciaram a escolha da plataforma Moodle:
• É um software Open Source, permitindo o seu uso e modificação, respeitando a licença GNU;
• Baseia-se no Construtivismo, nomeadamente no Construcionismo Social;
• Oferece um ambiente intuitivo e agradável caracterizado pela flexibilidade e facilidade na navegação;
• Disponibiliza de um conjunto de recursos e actividades suficientes para a criação on-line de LOs,
evitando que os professores se limitem a disponibilizar apenas documentos PDF, Word ou Power Point;
• Permite a importação e execução de pacotes SCORM desenvolvidos em editores (tais como: Editor eXe
e Editor RELOAD e Editor Reload Learning Design) facilitando o intercâmbio e reutilização de LOs;
• A inclusão de Learning Design através de um motor de execução de projectos de aprendizagem é
possível através da integração com sistema LAMS (Learning Activity Management System);
• É um ambiente modular, permitindo o desenvolvimento e a adição de novos módulos e blocos.
Tal como referimos, os cursos adequados ao processo de Bolonha originaram a identificação de novos
requisitos. Referíamo-nos mais concretamente ao seguinte:
• Os cursos adequados ao processo de Bolonha permitem que os alunos possam escolher disciplinas de
outros cursos para complementarem o seu plano de estudo. Para tal, necessitam de informação actual
sobre os programas e conteúdos leccionados nas diferentes disciplinas para poderem tomar decisões.
• Reconhece-se desde há muito tempo que a prática da interdisciplinaridade é relevante para o processo
de aprendizagem e de formação do aluno. Mas, o diálogo entre professores nem sempre é possível e
muitas vezes a interdisciplinaridade fica apenas manifestada nos planos, por falta de acesso a
informação sobre o processo de aprendizagem das restantes disciplinas do mesmo curso.
Essa informação reside na plataforma de e-Learning. Contudo, o Moodle não possui um mecanismo de
pesquisa próprio que permita localizar e recuperar informação sobre os LOs, garantindo que o LO
propriamente dito não seja visualizado por alunos não autorizados. Mas, para realizar esse tipo pesquisas, os
LOs devem previamente ser descritos através de metadados. No entanto, o Moodle não permite a anotação
dos LOs (recursos e actividades) criados on-line na plataforma. A possibilidade de importação de pacotes
SCORM, IMS-CP e IMS-LD permite adicionar LOs descritos com metadados. Contudo, a observação da
prática docente mostrou-nos que muito raramente os professores o faziam.
Com vista a livrar o professor do processo tedioso de descrever semanticamente os recursos e evitar
eventuais erros de anotação por falta de familiarização com as especificações, exigia-se que a descrição dos
LOs fosse automatizada tanto quanto possível. Neste sentido, a solução mais natural passou pela criação de
dois módulos para anotação (semi)automática de metadados. Um em conformidade com a especificação
DCMES e o outro de acordo com a especificação IEEE-LOM (e IMS-LRM para LOM), deixando a decisão
da escolha para o professor. Embora a norma LOM seja a mais adequada para descrever LOs, alguns dos
recursos e actividades podem ser anotados com DCMES, não só porque o grau de complexidade é menor,
mas também porque no caso de artigos, posters, manuais ou referências documentais poderá ser a
especificação mais adequada. Não obstante, posteriormente uns podem ser mapeados nos outros caso o
professor decida alterar a especificação que descreve os LOs da sua disciplina.
No caso do módulo de metadados DCMES, dos 15 elementos do Simple DC, treze são gerados
automaticamente, e dos 22 elementos e 33 qualificadores do Qualified DC, 30 são gerados automaticamente.
Destes, os formadores do caso de estudo identificaram 11 elementos sobre os quais ocasionalmente têm
necessidade de proceder a alterações. No caso do módulo de metadados LOM, dos 35 (sub)elementos que
compõem o Simple LOM (elementos e sub-elementos seleccionados para formar um perfil ou esquema de
metadados menos complexo para descrever os LOs do Moodle), 28 foram gerados automaticamente, e dos 58
elementos e sub-elementos do Complete LOM (versão completa da especificação IEEE-LOM 1484.12.3/D2-
2004), normalmente 46 elementos são gerados automaticamente (este valor poderá ser ligeiramente inferior
caso o tipo de LOs derive de um módulo de actividade novo). Destes, apenas 9 elementos foram identificados
pelos formadores deste caso de estudo como elementos em que pontualmente têm necessidade de proceder a
alterações. A maioria dos elementos é gerada com base na informação textual dos LOs ou outras informações
existentes na base de dados do sistema Moodle, à excepção da extracção de palavras-chave que se baseia em
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Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
algoritmos que incidem na correspondência dos termos com a ontologia do sistema. Não obstante, para
melhorar a fase de extracção de palavras têm vindo a ser estudadas alternativas baseadas nos trabalhos de
Ferreira e Kofuji (2006), Lourenso (2005), Shi e outros (2003), Han e outros (2003); Takasu (2003) e
Barbosa (2003).
Figure 3. Geração automática de metadados e recuperação de LOs
A proposta acima ilustra os principais componentes desenvolvidos em PHP (dois módulos que
correspondem a duas actividades distintas, um bloco de pesquisa baseado nos metadados armazenados na
base de dados do Moodle e um motor SPARQL/RDQL baseado nos metadados em RDF/XML), a sua
integração e as principais funções:
1. No contexto de uma disciplina do sistema de e-Learning, o(s) professor(es) podem descrever as suas
actividades ou recursos (LOs) adicionando a actividade “Metadados LOM” ou “Metadados DCMES”;
2. Seleccionado o LO, os metadados são gerados automaticamente e o professor é convidado a
complementá-los ou alterá-los;
3. Caso proceda a alterações deverá gravar para gerar os metadados que serão armazenados na pasta
“metadata” da disciplina (caso não exista será criada automaticamente) no formato RDF/XML;
4. O processo de pesquisa de LOs pode ser efectuado através dos registos de metadados existentes na base
de dados do Moodle ou através dos ficheiros RDF/XML gerados automaticamente;
5. A pesquisa baseada na base de dados permite consultar todos os LOs pelo nome do criador, professor,
palavras-chave, assunto ou escolhendo um dos elementos de uma das normas. É possível pesquisar em
todos os cursos ou apenas nos cursos do utilizador ou num determinado curso específico. Caso o
utilizador não tenha autorização para visualizar os LOs devolvidos, pode no entanto ver os metadados
de acordo com as definições atribuídas pelo professor/criador dos metadados;
6. Uma vez que a disciplina pode conter pacotes SCORM/IMS recheados de metadados, para além dos
ficheiros gerados pelos módulos, foi desenvolvido também um motor SPARQL/RDQL em PHP
recorrendo a RDF API for PHP para realizar consultas directamente nos ficheiros RDF/XML.
7. O resultado devolvido em XML é formatado recorrendo a folhas de estilo em linguagem XSL
(eXtensible Style Language). Com vista a tirar partido das potencialidades da linguagem RDQL,
GRDDL-Microformat Extration e SQL-SPARQL Bridge e das tecnologias de ontologias e regras de
inferência (RDFS, OWL e SWRL) este módulo continua em desenvolvimento.
A opção de desenvolver os dois tipos de pesquisa (uma baseada na base de dados e a outra baseada nos
documentos RDF/XML) teve como finalidade permitir a comparação da utilização das tecnologias para a
Web Semântica com a tecnologia SQL convencional. O bloco de pesquisa baseado em metadados
armazenados na base de dados permitiu satisfazer os requisitos de alunos e professores. No entanto, o motor
de pesquisa SPARQL/RDQL permitiu maximizar as potencialidades dos metadados ao orientar as inferências
através da ontologia do sistema e, consequentemente, obter resultados mais precisos e navegar nas relações
entre os LOs. O domínio da ontologia para o sistema de e-Learning e as principais classes e relações são
ilustradas no modelo gráfico da figura 4.
Comparando com alguns trabalhos de geração (semi)automática de metadados e de ontologias que
surgiram nestes últimos 3 anos, não encontramos nenhum com aplicação directa numa plataforma de e-
Learning. Aqueles que tinham aplicação em sistemas de e-Learning, embora recorressem a frameworks
(Jena) e motores de inferência baseados em metadados e ontologias, não efectuavam geração automática de
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metadados ou estavam dependentes de uma única especificação. Não obstante, projectos como ELENA
(2006), MOSAICA (2006) e LUISA (2006) têm vindo a desenvolver esforços para garantir este requisito.
5. CONCLUSÃO
Figure 4. Ontologia para o sistema de e-Learning
A primeira geração da WWW preocupou-se com a implementação da infra-estrutura tecnológica da Web (o
conteúdo era disponibilizado através de páginas estáticas), a segunda incidiu na construção de aplicações
Web (o conteúdo passou também a ser disponibilizado através de páginas dinâmicas geradas a partir de BD)
e, actualmente, a terceira avança rumo a uma Web de Dados – a Web Semântica (Gonçalves, 2007).
A XML assume-se como uma tecnologia flexível que fornece a sintaxe normalizada para documentos
estruturados, através da qual o significado pode ser comunicado independentemente da plataforma, sistema
operativo ou aplicação, facultando a criação de uma estrutura arbitrária nos documentos, mas nada diz acerca
do significado dessa estrutura. Esta tarefa é deixada para as tecnologias de metadados ou metalinguagens
(RDF(S)/OWL) que permitem descrever a informação de forma não ambígua para depois ser processada
pelas máquinas (Thompson, 2004).
A proposta apresentada neste artigo pode ser experimentada em http://www.easy-learning.ipb.pt e
constitui mais um pequeno passo rumo à tão almejada Web Semântica. Em última instância, o motor de
pesquisa poderia ser aplicado a um nível superior integrando os diversos sistemas de e-Learning Moodle
distribuídos, por exemplo, pelas diversas escolas secundárias.
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
MAPEAMENTO E ANÁLISE DAS TROCAS
INTERINDIVIDUAIS EM AMBIENTES DE EDUCAÇÃO A
DISTÂNCIA
Patrícia B. Scherer Bassani
Centro Universitário Feevale - Brasil
patriciab@feevale.br
Patricia Behar
Universidade Federal do Rio Grande do Sul - Brasil
pbehar@terra.com.br
RESUMO
Este artigo apresenta um modelo de visualização das trocas interindividuais entre os sujeitos participantes de um curso à
distância. Este modelo teve como eixo norteador a concepção construtivista-interacionista de aprendizagem e culminou
com a implementação da ferramenta interROODA, incorporada ao ambiente virtual ROODA. A validação do modelo foi
realizada a partir dos dados coletados por meio desta ferramenta, durante o ano de 2005. A partir dos dados coletados,
buscou-se delinear possibilidades de interpretação das interações mapeadas, à luz do modelo proposto, de forma a
potencializar os processos de avaliação da aprendizagem na modalidade de educação a distância.
PALAVRAS-CHAVE
Ambientes virtuais de aprendizagem, educação a distância, avaliação da aprendizagem
1. INTRODUÇÃO
O ambiente virtual de aprendizagem ROODA (Rede cOOperativa De Aprendizagem) faz parte dos estudos
vinculados ao projeto “Desenvolvimento de ambientes virtuais de aprendizagem e metodologias didáticopedagógicas
para Educação a Distância da UFRGS”, que vêm sendo desenvolvidos pela equipe
interdisciplinar do NUTED (Núcleo de Tecnologia Digital Aplicada à Educação - Faculdade de Educação –
Universidade Federal do Rio Grande do Sul).
Os conceitos de rede, cooperação e aprendizagem deram origem ao nome do ambiente ROODA e
fundamentam sua concepção (Behar et al, 2001). O conceito de rede envolve tanto a interconexão de
computadores quanto a interação entre as pessoas (alunos, professores), envolvidas em cursos/aulas
utilizando o ambiente. As concepções de aprendizagem e de cooperação estão embasadas nos pressupostos
de Piaget. Nesta perspectiva, o ambiente ROODA contempla ferramentas que possibilitam encontros virtuais
e espaços de convivência, de forma a permitir aos usuários o encontro casual, o debate e a coordenação de
pontos de vista. O ambiente foi desenvolvido de forma a potencializar espaços de liberdade e autonomia aos
estudantes durante o processo de construção do conhecimento, entendendo a interação como princípio
fundamental da aprendizagem.
As relações que se constituem a partir das interações entre os participantes de um curso caracterizam o
ambiente, relações expressadas nas discussões que acontecem por meio do ambiente, nos encontros
planejados ou não. Cada participante de um ambiente virtual de aprendizagem vai construindo seu percurso
de aprendizagem permeado pelo outro/coletivo. Dessa forma, viu-se a necessidade de construir um
mecanismo interno de análise de interações realizadas entre os sujeitos participantes, geradas/proporcionadas
pela estrutura do ambiente, tanto numa perspectiva quantitativa quanto qualitativa.
Nesta perspectiva, a ferramenta interROODA tem por objetivo mapear os fluxos de interação que se
constituem no ambiente. É composta por dois módulos complementares:
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a) Acompanhamento de acesso e freqüência;
b) Trocas interindividuais.
O módulo Acompanhamento de acesso e freqüência apresenta dados quantitativos referentes à presença
no ambiente ROODA, envolvendo acessos ao ambiente, aos cursos/disciplinas e às funcionalidades
disponíveis, além de acesso aos textos/mensagens postadas em cada ferramenta.
O módulo Trocas interindividuais busca mapear a dinâmica das interações que se constituem entre os
sujeitos participantes de um ambiente virtual de aprendizagem (AVA). Este módulo busca mapear as trocas
qualitativas numa perspectiva Piagetiana (1973), onde se entende que o valor de uma proposição (ou
mensagem postada) está diretamente relacionado ao reconhecimento e à valorização que a ela lhe é conferida
pelo outro (colega).
Neste estudo, entende-se que este mapeamento poderá facilitar o processo de avaliação da aprendizagem,
permitindo, ao professor, a análise do processo de construção de conhecimento dos alunos, a partir do
acompanhamento de sua produção individual. Por outro lado, possibilita, ao aluno, a regulação de seus
processos de pensamento e aprendizagem.
Este artigo se propõe a apresentar o modelo proposto para o mapeamento das trocas interindividuais e
delinear uma proposta metodológica para análise destas interações, a fim de potencializar o processo de
avaliação da aprendizagem em ambientes de educação a distância (EAD).
2. MAPEAMENTO DAS TROCAS INTERINDIVIDUAIS
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
O mapeamento das trocas interindividuais busca refletir a dinâmica das interações que se constituem entre os
sujeitos participantes de um curso disponibilizado via AVA.
De acordo com Piaget (1973), uma troca de pensamento entre dois sujeitos (s1 e s2) pode ser assim
representada: s1 enuncia uma proposição (falsa ou verdadeira); s2 encontra-se de acordo (ou não, em
diversos graus); o acordo (ou desacordo) une s2 pela continuação das trocas; o engajamento de s2 confere a
proposição de s1 um valor de validade (positivo ou negativo) tornando válida (ou não) as trocas futuras entre
os sujeitos.
Ainda conforme o autor, em toda sociedade existe uma escala de valores, que podem ser provenientes de
várias fontes, interesses/gostos individuais, valores coletivos impostos (por exemplo: religião/moda) ou
regras morais/jurídicas. Sendo assim, toda a ação/trabalho/serviço, atual ou virtualmente, realizados por um
sujeito é suscetível de ser avaliado e comparado segundo algumas relações de valores, que constituem uma
escala de valores, e que “um mesmo indivíduo pode conhecer simultaneamente várias escalas.(...) toda ação
ou reação de um indivíduo, analisado segundo sua escala pessoal, repercute necessariamente sobre os
outros indivíduos” (p. 118-119).
Nesta perspectiva, o valor de uma proposição está diretamente relacionado ao reconhecimento e à
valorização que a ela lhe é conferida pelo outro (colega/parceiro), de modo que “o indivíduo α é valorizado
por α’ proporcionalmente ao serviço que lhe foi prestado” (Piaget, 1973). Isto equivale à combinação vα =
rα. Entretanto, em determinadas situações pode ocorrer supervalorização (ou desvalorização) do s1 pelo s2 e,
assim, a troca de valores pode apresentar outras combinações interessantes:
a) o serviço prestado por s1 (neste caso a proposição enunciada/mensagem postada no AVA) é maior que
a satisfação do s2 (rα > sα’), neste caso, s1 “trabalha com prejuízo”;
b) o serviço prestado por s1 é menor que a satisfação do s2 (rα < sα’), neste caso, s1 foi beneficiado, ou
ainda, o “trabalho fácil é coroado de sucesso superior a seu esforço” ;
c) o s2 não quer reconhecer o serviço prestado pelo s1, esquecendo a satisfação que lhe foi gerada (rα’ >
tα’);
d) há uma superavaliação do s1 pelo s2 (sα’ > tα’).
Destaca-se que, para Piaget (1973), “cada um pode perceber, com efeito, se seus atos são avaliados mais
alto do que lhe custaram, menos alto ou com equivalência entre o resultado e o esforço despendido” (p.
124).
O fluxograma abaixo (figura 1) representa a dinâmica das trocas de pensamento, na perspectiva
Piagetiana.
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sα’
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concorda
s1
enuncia
proposição
s2
reconhece tα’
validade sim
rα
Figura 1. Dinâmica das trocas interindividuais
Costa (2003), nos estudos sobre a teoria piagetiana dos valores, aponta que são 2 (dois) os principais tipos
de trocas sociais que ocorrem em ambientes de ensino-aprendizagem:
a) produção de materiais de alunos e professores: envolvendo textos, vídeos, figuras e quaisquer outros
tipos de documentos que os interagentes compartilham entre si;
b) conversações: trocas realizadas a partir de diálogos realizados por meio do correio eletrônico, fórum de
discussão e chat, ou mesmo nos encontros presenciais.
O autor considera que o tipo fundamental de trocas é o das trocas materiais, uma vez que “é pelas
conversações que o grupo se organiza, reage a acontecimentos relevantes do processo de troca material,
etc., mas é pelas ações materiais que ele produz os resultados que são a razão de sua existência” (Costa,
2003, p. 87). Nesta perspectiva, o autor destaca a dificuldade existente quando da necessidade de analisar
interações verbais, uma vez que estas “servem tanto para a realização de uma produção teórica (ou afetiva),
quanto para a realização da coordenação do processo que resulta nessa produção”.
Sendo assim, como identificar o valor de uma proposição em um AVA?
Uma primeira possibilidade, vislumbrada ao longo deste estudo, teve como ponto de partida a
identificação expressa de valores para cada mensagem postada.
Dessa forma, cada usuário poderia valorar sua mensagem, a partir de parâmetros pré-estabelecidos, como,
por exemplo, satisfatória ou não. Além disso, outros usuários que fizessem referência à determinada
mensagem, também poderiam indicar um valor. Isto implica que cada mensagem teria a possibilidade de ter
um valor indicado pelo autor e outro indicado pelos colegas, o que possibilita tanto a auto-avaliação quanto a
avaliação sob o olhar do outro (colega ou professor). Uma característica encontrada nesta modalidade reside
no fato de cada participante estar permanentemente sendo avaliado/ analisado pelo coletivo. Entretanto,
quando a avaliação do coletivo não for satisfatória (na visão do avaliado), pode provocar inibição e um
possível silêncio, evidenciado pela ausência de participação nas discussões. Além disso, esta proposta
implica que o usuário classifique cada mensagem postada, o que poderia causar insatisfação.
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vα
s2
enuncia
proposição
discorda concorda discorda
não
fim
s1
reconhece
validade
rα
sα’

Nesta perspectiva, houve um redimensionamento da proposta, de forma que o valor não seja indicado de
forma explícita pelos participantes, mas que o valor de uma mensagem esteja relacionado ao efeito que esta
produz na continuidade (ou não) das trocas. Neste caso, o valor de uma mensagem está diretamente
relacionado ao reconhecimento e à valorização, que a ela lhe é conferida pelo outro (colega/parceiro).
Considera-se, assim, que o valor de uma mensagem/contribuição depende do quanto esta produz de efeito
nos outros argumentos. Entende-se que esta proposta oportuniza indícios significativos para a auto-avaliação
e para a avaliação formativa, considerando a reação do grupo frente à mensagem. Entretanto, como
implementar isto? Considerando que o valor de cada mensagem está relacionado ao número de outras
mensagens a ela vinculadas, torna-se necessário estabelecer parâmetros, de forma que seja possível indicar,
ao autor, o número de vezes que suas mensagens foram citadas/respondidas/referenciadas, de forma que este
poderá analisar se suas contribuições têm sido relevantes/importantes, provocando alguma reação no grupo,
ou, quem sabe, ainda não provocaram nenhuma reação no grupo.
Neste caso, considera-se que houve troca sempre que existir pelo menos uma mensagem vinculada à
mensagem original, podendo ser caracterizada como resposta, reflexão, complementação e outros. A tabela
abaixo apresenta os parâmetros utilizados para identificar as trocas interindividuais no AVA:
Tabela 1. Caracterização das trocas interindividuais
Número de
Troca interindividual
mensagens vinculadas
0 não identificada
1 identificada
2 ou + identificada
Destaca-se ainda, que, em um AVA, uma resposta pode dar origem a uma nova discussão, neste caso, a
mensagem tem caráter duplo, sendo simultaneamente resposta e proposição inicial. Além disso, todas as
mensagens postadas “abaixo” da proposição inicial serão contabilizadas como mensagens a ela vinculadas,
mesmo se a discussão tomou outro rumo.
2.1 Implementando as Idéias Propostas: O Módulo Trocas Interindividuais
O módulo Trocas interindividuais, implementado inicialmente na ferramenta Fórum de Discussão, do
ambiente ROODA, possibilita a visualização das mensagens postadas por determinado participante num
tópico de discussão do fórum e as classifica em enunciado ou citação. Considerando um fórum organizado
hierarquicamente em modelo de árvore, entende-se o enunciado, como sendo a mensagem-pai, e citação, as
mensagens a ela vinculadas.
Dessa forma, para cada mensagem listada, apresenta o número de interações decorrentes da mensagem,
ou seja, o número de mensagens a ela vinculadas. A figura 2 apresenta o relatório de contribuições de um
determinado aluno.
Figura 2. Mapeamento das trocas interindividuais
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Sendo assim, o mapeamento das trocas interindividuais facilita o acesso às mensagens postadas por
determinado aluno num tópico do fórum de discussão, e possibilita a visualização da existência (ou não) de
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
interações vinculadas a cada uma destas mensagens. Nesta perspectiva, conforme já discutido anteriormente,
entende-se que o valor de uma mensagem/ contribuição depende de quanto esta produz de efeito nos outros
argumentos.
Quando uma mensagem possui uma ou mais interações, é possível visualizar a rede de interações,
permitindo a visualização das contribuições de determinado aluno dentro do contexto que lhe deu origem.
Conforme estudos realizados (Bassani, 2006), entende-se que esta ferramenta pode auxiliar tanto o
professor, no que se refere ao acompanhamento do percurso de aprendizagem do aluno no processo de
construção/elaboração de conceitos, quanto o aluno, na possibilidade deste se apropriar e acompanhar o seu
próprio processo de construção de conhecimento.
A seguir, apresentam-se os resultados deste estudo. Os dados foram coletados por meio da ferramenta
interROODA, a partir do conteúdo do banco de dados do ambiente ROODA, durante o ano de 2005.
3. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Conforme Hoffmann (2001), o processo de avaliação da aprendizagem tem caráter de controle. Entretanto,
apresenta duas dimensões para o controle: cerceamento ou acompanhamento. “Quando se controla para
julgar, basta andar ao lado de alguém, observando, registrando, coletando provas do caminho que trilhou
(...). Quando se acompanha para ajudar no trajeto é necessário percorrê-lo junto, sentindo-lhe as
dificuldades, apoiando, conversando, sugerindo rumos adequados a cada aluno” (p. 89). Afirma, ainda, que
a dinâmica da avaliação é complexa, pois é preciso acompanhar os percursos individuais de aprendizagem
que se dão no coletivo. Nesta perspectiva, o professor deve avaliar continuamente, mas a natureza de sua
intervenção será diferente em cada momento do processo.
Dessa forma, o controle pode ter como objetivo apenas registrar o que foi (ou não) realizado pelo aluno,
ou como forma de acompanhamento do processo de aprendizagem, visando uma intervenção educativa,
quando necessário. Assim, estes dados indicativos, referentes aos acessos e quantidade de mensagens
postadas, podem ser utilizados pelo professor como critério de avaliação ou para acompanhar o percurso de
aprendizagem individual, com ênfase numa avaliação formativa. Sendo assim, entende-se que a compreensão
da dinâmica de trocas interindividuais, proposta por Piaget, permite um novo olhar sob a questão da
avaliação em ambientes virtuais de aprendizagem, uma vez que a visualização deste processo possibilita o
acompanhamento do percurso de aprendizagem engendrado pelos participantes de um curso. Além disso,
pensar a avaliação a partir da dinâmica das trocas piagetianas possibilita constituir uma proposta de avaliação
para contemplar o produto no processo, conforme tendências atuais na área de avaliação da aprendizagem.
O módulo de Trocas interindividuais busca direcionar a avaliação numa perspectiva interindividual. O
mapeamento das trocas interindividuais pretende refletir a dinâmica das interações que se constituem entre os
sujeitos participantes de um AVA. Dessa forma, possibilita avaliar o percurso de aprendizagem do aluno de
forma contextualizada, onde cada contribuição pode ser analisada não apenas pelo conteúdo, mas também
pela integração com as demais mensagens.
Conforme dito anteriormente, este módulo busca mapear as trocas qualitativas numa perspectiva
Piagetiana (1973), onde se entende que o valor de uma proposição (ou mensagem postada) está diretamente
relacionado ao reconhecimento e à valorização que a ela lhe é conferida pelo outro (colega). Neste estudo,
considera-se que o valor de uma proposição/mensagem está diretamente relacionado ao efeito produzido no
grupo e expresso pelo número de interações desencadeadas entre os sujeitos participantes. Dessa forma, a
ferramenta interROODA apresenta o número de interações vinculadas a uma mensagem, como forma de
indicar o valor desta.
Neste módulo o professor tem acesso a todas as mensagens de um aluno participante, em determinado
tópico de um fórum de discussão. Cada mensagem é classificada em enunciado ou citação, conforme
apresentado na figura 2 (acima). Considera-se, neste estudo, o enunciado como sendo as mensagens que
abrem uma nova discussão (mensagem-pai) e citação, toda resposta a um enunciado ou a outra citação
(mensagem-filho).
Dentre as diversas mensagens do aluno representado pela figura 2, destaca-se a citação que provocou 6
interações. Uma proposta de avaliação da aprendizagem, pautada sobre aspectos quantitativos, tende a
valorizar a quantidade das trocas/interações. A proposta apresentada neste trabalho, considera que o valor de
uma mensagem está vinculado ao número de interações provocadas. Entretanto, entende-se que o valor de
24

troca representa apenas 1 (um) dos indicadores propostos para a análise das interações no plano
interindividual (Bassani, 2006, Bassani e Behar, 2006).
A tabela abaixo apresenta o contexto da discussão desencadeado a partir da citação destacada:
Tabela 2. Contexto de discussão
Sujeito Mensagem
2005-03-30 11:38:10
Sujeito 1
2005-03-30 16:22:47
Re: Sujeito 2
2005-03-30 16:23:44
Re: Re: Sujeito 2
2005-04-13 12:18:18
Re: Re: Re: Sujeito 3
2005-04-02 22:26:51
Re: Re: Sujeito 1
2005-04-02 22:31:28
Re: Re: Re: Sujeito 1
2005-04-05 17:36:47
Re: Re: Re: Re: Sujeito 4
2005-04-06 10:29:26
Re: Re: Re: Sujeito 5
Olá. Este fórum aceita tags de html? Abra@os,
Vamos testar ?
Coloquei a palavra entre as tags de bold e funcionou...
vamos ver se funciona...
Ok, já vi que aceita. Fiquei com medo de usar e ficar aquele desastre. Junto
com o wiki, acho o blog uma excelente ferramenta para interação e
cooperação. Outra ferramenta interessante é o webnote. Querem
experimentar? Ponto de Encontro. No próximo link vocês acessam um
sugestão de uso que fiz para aulas de inglês de uma escola de Gurupi/TO
Desafio É muito fácil criar um espaço novo. Fiz um tutorial Abra@os.
PS:Sugiro um preview para o fórum, para podermos ter certeza de que as tags
usadas estão bem escritas.
Parece que sim, mas com algumas restrições ou não descobri como linkar sites
externos aqui? Abra@os.
Tentei acessar o wiki mas dava um erro de pagina não encontrada.
Oi,! Muuuito legal este site do ponto-de-encontro. Jóia mesmo! Junto com o
wiki, acho o blog uma excelente ferramenta para interação e cooperação.
Outra ferramenta interessante é o webnote. Querem experimentar? Ponto de
Encontro. No próximo link vocês acessam um sugestão de uso que fiz para
aulas de inglês de uma escola de Gurupi/TO Desafio É muito fácil criar um
espaço novo. Fiz um tutorial Abra@os. PS:Sugiro um preview para o fórum,
para podermos ter certeza de que as tags usadas estão bem escritas.
A análise do conteúdo das mensagens apresentadas na tabela 2 evidencia que, apesar do elevado número
de interações provocadas pela citação, a maioria centra-se em discussões de cunho tecnológico frente ao
funcionamento da ferramenta Fórum. Nesta perspectiva, percebe-se que uma avaliação pautada apenas em
dados quantitativos pode levar a uma interpretação equivocada da trajetória do aluno.
4. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
A partir dos estudos realizados, entende-se que uma avaliação pautada no número de interações oportuniza
indícios significativos para auto-avaliação e para a avaliação formativa, uma vez que representa a reação do
grupo à mensagem postada. Dessa forma, professor e aluno podem verificar se as mensagens/contribuições
têm sido relevantes à discussão e se elas têm impulsionado trocas interindividuais.
Sendo assim, considera-se que o mapeamento das interações pode facilitar o processo de avaliação da
aprendizagem, sob várias perspectivas:
a) possibilitar, ao aluno, a regulação de seus processos de pensamento e aprendizagem;
b) permitir, ao professor, a análise do processo de construção de conhecimento dos alunos, a partir do
acompanhamento de sua produção individual; também fornecer subsídios para possíveis/necessários ajustes
no processo de ensino-aprendizagem;
c) evidenciar processos coletivos de construção de conhecimento, considerando as interações que se dão
em âmbito de sala de aula (neste caso ambiente virtual de aprendizagem) como facilitadoras da
aprendizagem.
Cabe destacar que, conforme dito anteriormente, a ferramenta interROODA teve como eixo norteador a
concepção construtivista-interacionista de aprendizagem. Entretanto, a leitura e a interpretação dos dados
apresentados, tendo como foco a avaliação da aprendizagem, pode ser feita à luz de diferentes paradigmas.
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BASSANI, Patrícia B. Scherer, 2006. Mapeamento das interações em ambiente virtual de aprendizagem: uma
possibilidade para avaliação em educação a distância. Porto Alegre: PPGIE/UFRGS. Tese de Doutorado.
BASSANI, Patricia. B. Scherer, BEHAR, P. A , 2006. Análise das interações em ambientes virtuais de aprendizagem:
uma possibilidade para avaliação da aprendizagem em EAD. RENOTE : Revista Novas Tecnologias na Educação, v.
4, n.1, jul.
BEHAR, Patrícia Alejandra et al., 2001. ROODA – Rede cOOperativa de Aprendizagem uma plataforma de suporte para
aprendizagem a distância. Informática na Educação: Teoria & Prática, Porto Alegre, v. 4, n. 2, p 87-96, dez.
COSTA, Antônio Carlos da Rocha, 2003. A teoria piagetiana das trocas sociais e sua aplicação aos ambientes de ensinoaprendizagem.
Informática na Educação: teoria e prática, Porto Alegre, v. 6, n. 2, p. 77 – 90, jul./dez.
HOFFMANN, Jussara, 2001. Avaliar para promover. Porto Alegre: Mediação.
PIAGET, Jean, 1973. Estudos Sociológicos. Rio de Janeiro: Forense.
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UMA FERRAMENTA PARA ACOMPANHAMENTO DE
ACESSOS A CONTEÚDOS DIDÁTICOS
Christiane Meiler Baptista
Regina Melo Silveira
Wilson Vicente Ruggiero
Laboratório de Arquitetura e Redes de Computadores da Escola politécnica da USP (LARC-EP-USP)
Av: Professor Luciano Gualberto, travessa 3-158, sala C1-46
{cmeiler, regina, wilson}@larc.usp.br
RESUMO
Construir material didático é bastante difícil, mas sua avaliação ou aceitação por parte dos alunos é ainda mais complexa.
Identificar como o aluno reagiu ao conteúdo e quanto tempo foi gasto durante o uso de cada objeto de aprendizagem
inserido em um material didático é tarefa de uma ferramenta de acompanhamento que pode ser inserida em um sistema
do tipo LMS (Learning Management System). Este trabalho mostra o desenvolvimento da ferramenta de
acompanhamento MSys mostrando como ela de fato monitora o nível de utilização das atividades desenvolvidas pelos
alunos em um ambiente de aprendizado eletrônico.
PALAVRAS-CHAVE
Acompanhamento de atividades. Monitoramento. Desempenho do aluno. Conteúdo didático. Progresso do aprendizado.
1. INTRODUÇÃO
Com a utilização cada vez mais intensa de sistemas de aprendizado eletrônico do tipo LMS tem sido cada vez
mais constante a necessidade de acompanhar de que maneira o aluno utiliza tais sistemas especialmente com
relação ao conteúdo didático. Torna-se interessante identificar as características dos alunos acompanhando
como os alunos reagem ao conteúdo disponível, podendo verificar características cognitivas de aprendizado.
Frente a este cenário, estão sendo desenvolvidas práticas pedagógicas que estimulam a troca de
informações entre alunos e professores, utilizando sistemas de aprendizado eletrônico, como ferramenta de
apoio em atividades presenciais ou remotas. Entretanto, nota-se que é ainda pequeno o número de professores
que optam pela utilização de conteúdos sofisticados, multimídia e interativos. Muitos utilizam os sistemas
apenas como repositório, incluindo material sem fazer uma análise crítica do seu método de disseminação,
não analisando se tal conteúdo é compatível ou não com as habilidades dos alunos (BAPTISTA, C. M., 2007).
A proposta deste trabalho é apresentar o desenvolvimento da ferramenta de acompanhamento MSys, que
monitora o nível de utilização e interação dos alunos, e as atividades executadas por eles nas diferentes
tarefas propostas por um professor em uma atividade de aprendizagem, considerando os acessos dos alunos a
cada objeto de aprendizagem 1 e exibindo os resultados tanto ao professor quanto ao aluno, utilizando dos
padrões SCORM (ADL, 2004) e LOM (BARKER, 2005) para a implementação desta ferramenta.
2. POR QUE ACOMPANHAR?
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
O processo contínuo de aprendizagem é aquele pelo qual a sociedade está oferecendo permanentemente às
pessoas possibilidades de desenvolverem ao máximo seu potencial e suas habilidades (MARTINS, 2002).
1 Objeto de aprendizagem (OA) é uma unidade de instrução/ensino que é reutilizável. De acordo com o Learning Objects Metadata
Workgroup, objetos de aprendizagem podem ser definidos por "qualquer entidade, digital ou não digital, que possa ser utilizada,
reutilizada ou referenciada durante o aprendizado suportado por tecnologias (Wikpédia).
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
A capacidade de aprender algo novo e então armazenar as informações na memória em longo prazo é
parte do desenvolvimento normal do ser humano. Médicos avaliam se as crianças estão se desenvolvendo de
forma adequada verificando os mecanismos pelos quais elas aprendem a sentar e a engatinhar, a caminhar e a
falar, e a desenvolver habilidades sociais. Tal avaliação é feita como forma de verificar o desenvolvimento do
aprendizado e de habilidades específicas no tempo apropriado (LOMBROSO, 2004).
Teorias recentes de aprendizagem têm se preocupado com a interação entre o conteúdo a ser aprendido e
os processos psicológicos necessários para aprender, enfatizando o estudo sobre o modo pelo qual o aprendiz
obtém, seleciona, interpreta e transforma uma informação (BORUCHOVITCH , 1999). Com a nova geração
de tecnologias, tem sido introduzidas mudanças nas estruturas curriculares, nos métodos e nos modelos de
ensino-aprendizado, sugerindo uma relação de interação aluno-professor e aluno-material diferente, mais
intensa e que valoriza as diversas inteligências do ser humano.
São muitas as teorias que consideram a forma como o aprendizado acontece no ser humano. Piaget
(PIAGET, 1964), Rudolf Steiner (STEINER, 1999) e Howard Gardner (GARDNER, 1995) mostram a
necessidade de um educador observar com atenção os diversos modos de introduzir os conceitos necessários
a um aprendiz. Assim, no ensino presencial, o professor deve ter a possibilidade de conhecer os alunos de
suas turmas também a distância (BAPTISTA, 2007; CAMPBELL, L, CAMPBELL, B., DICKINSON, 2000).
Assim, surge a necessidade de uma ferramenta que auxilie o professor a conhecer as habilidades de cada
aluno. Uma ferramenta de acompanhamento que verifica a ação e reação dos alunos com relação às tarefas
propostas e como é o acesso e a receptividade de um material digital multimídia, permite ao professor avaliar
se o conteúdo atende as diversas capacidades dos alunos, ou se necessita ser modificado ou ajustado.
3. TRABALHOS RELACIONADOS
Apesar de diversos ambientes do tipo LMS (Learning Management System) em uso atualmente estarem
bastante difundidos, não tem sido dado a importância devida para este tipo de ferramenta capaz de oferecer
um acompanhamento detalhado de atividades dos alunos (BAPTISTA, 2007).
3.1 Sistemas LMS Analisados
Considerando um levantamento das funcionalidades de seis sistemas LMS escolhidos para este trabalho, foi
verificada a falta de detalhamento nos módulos que geram estatísticas ou que fazem alguma forma de
rastreamento do usuário ao se fazer a análise dos módulos de acompanhamento destes sistemas.
O número de funcionalidades bem como a diversidade de características de funcionamento das mesmas
varia bastante de ambiente para ambiente. Entretanto, todos eles possuem uma característica em comum e de
grande utilização pelos usuários: a funcionalidade que permite ao professor colocar seu conteúdo didático
digital disponível aos alunos. Esta é, sem dúvida, a função mais importante em um ambiente de ensino online
que, focando no assunto deste trabalho, essencialmente dá base para que estes sistemas desenvolvam
alguma funcionalidade relacionada ao acompanhamento de atividades do aluno frente ao material digital. A
maneira como o acompanhamento é realizado, como os dados obtidos são tratados e como são apresentados
aos usuários, varia para os diferentes ambientes de aprendizado.
Dos seis LMSs selecionados, dois são proprietários e possuem o código protegido (WEBCT e
Blackboard 2 enquanto os demais são de código abertos (licença GPL – General Public License), gratuitos.
Destes, dois foram desenvolvidos por grupos internacionais (Moodle 3 e Claroline 4 ) e outros dois sistemas por
nacionais, desenvolvidos por universidades brasileiras e que possuem ampla utilização no cenário nacional
(Teleduc 5 e CoL 6 ).
Foi possível mapear a existência dos parâmetros de acompanhamento na utilização de um conteúdo
digital em todos eles. Além disso, as informações geradas por estes sistemas não apresentaram resultados que
2
Embora estes dois sistemas tenham sido unificados ao final de fevereiro de 2006, para os estudos feitos neste trabalho foram
considerados os sistemas ainda separados. WEBCT: e Blackboard: .
3
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5
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permite analisar a capacidade cognitiva dos alunos ou os tipos de mídias que a turma se sente mais
confortável em utilizar. Percebeu-se ainda que, com relação às estatísticas de acesso ao conteúdo, nenhum
deles trata do acesso aos arquivos por objetos de aprendizagem. Elas são independentes do contexto, por
arquivo, retornando, muitas vezes, resultados desnecessários ou ainda insuficientes como o número de
acessos a um arquivo zip, e não ao seu conteúdo interno que é formado de vários arquivos. Isso se deve em
grande parte ao fato de que alguns LMSs como o Teleduc e o Claroline obrigarem o download do material
pelo aluno, não permitindo que eles sejam executados automaticamente dentro do LMS. Percebeu-se também
que os ambientes WEBCT, Blackboard, Moodle e CoL, embora não obrigue o acesso dos alunos ao material
através de download, também não incluem em seus resultados uma distinção do tempo de acesso
considerando os diversos formatos de arquivos dos conteúdos que foram utilizados pelos alunos. Além disso,
nenhum dos sistemas analisados considera a média da turma ao exibir os resultados de acesso aos alunos
individualmente, como propõe o MSys.
Os resultados desta análise mostraram que não existe atualmente nenhum tipo de padronização de
exibição dos resultados de acesso, já que a arquitetura para a implementação de sistemas LMS referente ao
padrão 1484.1 do IEEE (IEEE, 2003) não atinge tal nível de detalhe.
4. IMPLEMENTAÇÃO DO PROCESSO DE MONITORAMENTO MSYS
O sistema de monitoramento e acompanhamento MSys, ao ser integrado ao LMS, pode ajudar o professor no
processo de avaliação dos alunos, mostrando que maneira os alunos progrediram durante sua navegação
através do conteúdo didático.
Este processo de aprendizado eletrônico utilizando LMS pode ser definido por quatro fases
(Planejamento, Armazenamento, Execução e Avaliação), juntamente com as três fases características do
sistema MSys (Varredura /Análise, Captura e Relatório), sendo:
- fase de Varredura/Análise sendo executada no momento do Armazenamento pelo professor;
- fase de Captura sendo executada durante a execução (uso) do material pelo aluno.
- fase de Relatório sendo executada pelo professor no momento da Avaliação.
As fases do MSys não necessariamente devem ocorrer seqüencialmente (podem estar ativas
simultaneamente), mas são dependentes entre si.
A arquitetura concebida para que o MSys seja executado desta maneira em um LMS, envolve a
comunicação entre as ferramentas do MSys (Varredura, Análise, Captura e Resultados) e as ferramentas dos
sistemas LMS e LCMS detalhados em (BAPTISTA, C. M., 2006).
4.1 Fase 1: Varredura e Análise
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Está é a primeira fase do sistema MSys e que corresponde ao pré-processamento do conteúdo. Ela é
considerada pelo MSys quando o professor submete seu conteúdo didático digital ao sistema LMS. Neste
momento, o MSys é ativado para varrer o conteúdo que o professor fez upload verificando de que maneira
ele está estruturado e organizado.
Durante a varredura, o MSys analisa as informações de conteúdo identificando se os arquivos enviados
estão vinculados entre si (linkados). Durante esta varredura, o sistema classifica os arquivos enviados como
objetos de aprendizagem (OA) individuais ou compostos. Para os classificados como compostos, o sistema
varre ainda a estrutura do OA (todos os arquivos), armazenando as informações de como estão organizados
entre si e criando uma espécie de árvore de seqüência hierárquica da estrutura. É importante salientar que a
ferramenta MSys após avaliar o conteúdo entregue pode classificar OAs aparentemente compostos como
individuais. Ou seja, esta classificação em individuais ou compostos não é feita somente baseando-se na
informação se há ou não link ou referência para outros arquivos, mas sim considerando o conceito de OA.
Assim, arquivos que não traduzem nenhuma informação de aprendizado devem ser desconsiderados na
classificação ou considerados individuais, se estiverem na raiz do conteúdo.
Desta maneira, arquivos de imagens que estejam inseridos em arquivos do tipo web, são descartados e
considerados apenas o arquivo web como um OA individual, independente de quantas imagens tenha no seu
interior. Isso se deve ao fato de que muitos conteúdos possuem imagens internas apenas como elemento de
layout, não traduzindo importância ao aprendizado do conteúdo. Um exemplo é a utilização de imagens
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
como logotipos ou ícones de anterior e próximo que não incorporam informação útil ao conteúdo didático.
Elas não agregam valor ao conteúdo e por isso não precisam ser consideradas. Entretanto, arquivos de
imagem não associados a arquivos html e que estejam na raiz do conteúdo, serão computados normalmente
como um OA.
O MSys tem implementado, para esta fase, uma ferramenta baseada no padrão SCORM (Sharable
Content Object Reference Model) capaz de fazer esta varredura nos arquivos entregues pelo professor e
armazenar as informações referentes à organização e estrutura de navegação dos arquivos bem como
informações específicas sobre a atividade de aprendizagem como um todo, como o professor responsável, a
versão, entre outros. Todas estas informações são armazenadas em um arquivo chamado descritor, do tipo
XML (Extensible Markup Language), que descreve como a atividade de aprendizagem está estruturada. Este
arquivo fica armazenado junto com os demais, nomeado de imsmanifest.xml, considerado pelo padrão
SCORM. Ele contém todas as tags obrigatórias pela ADL (ADL, 2004) para a implementação do padrão
SCORM que é o padrão para conteúdo didático digital escolhido neste trabalho por atender muitas das
necessidades da MSys. Armazenamento e identificação de como os OAs estão organizados entre si e
identificação da página inicial da atividade de aprendizagem. As principais tags incorporadas pelo MSys e
consideradas pelo SCORM no arquivo XML são as chamadas metadata, organizations e resources.
Ainda na fase 1, o sistema MSys analisa quais tipos de mídias foram armazenadas no LMS como
conteúdo didático, verificando os formatos das mídias entregues, classificando-as em temporais ou
atemporais, ou seja, identificando quais mídias dependem do tempo ou independem dele e armazenando a
informação referente ao tempo de execução das mídias que dele dependem. Para a identificação dos OAs e a
classificação dos tipos de mídia, o sistema identifica os formatos (extensões), fazendo em seguida a medição
da duração de tempo dos arquivos classificados como temporais (BAPTISTA, C. M., 2006).
O armazenamento do tempo de execução das mídias é feito através do banco de dados do MSys (BD
MSys), armazenando esta informação para cada OA temporal. A obtenção do tempo de execução dos
arquivos temporais é feita utilizando-se da biblioteca FFMPEG 7 .
Para finalizar a fase 1, após o upload o MSys identifica os OAs e sua estrutura de organização,
identificando quais serão posteriormente rastreados, exibindo na tela do professor uma espécie de “mapa”
estrutural, permitindo verificar quais OAs dos utilizados pelos alunos serão computados. Com este mapa
estruturado de arquivos, na fase 3 é possível observar como ele foi percorrido pelos alunos em determinado
momento, ou seja, indica quantos alunos de fato completaram o processo (percorreram todos os arquivos) ou
ainda quem não completou (percorreu parcialmente).
4.2 Fase 2: Captura dos Dados
Na segunda fase do processo de monitoramento, o MSys traça o caminho das atividades executadas pelo
aluno, capturando toda a sua navegação. A principal função executada pelo MSys nesta fase captura as
seguintes informações rastreadas: identificação do usuário (aprendiz), atividade de aprendizagem está sendo
acessada por ele, primeiro objeto de aprendizagem (OA) em que foi iniciado o percurso da navegação e
identificação de todos os próximos OAs durante a navegação.
Para cada momento (acesso) da navegação, é armazenado:
• A data e o horário inicial do acesso;
• Para OAs identificados como individual ou composto, armazena:
o O horário do acesso inicial ao OA;
o O(s) tipo(s) de mídia;
o A identificação do OA em temporal ou atemporal;
o O tempo de uso dos OAs temporais;
o O número de interações (links acessados), se o OA for composto;
o A data e o horário do acesso final ao OA.
• A data e o horário final do acesso;
• O último OA acessado no percurso da navegação.
Para isso, o MSys considera as seguintes definições para a captura dos dados:
7 http://ffmpeg.mplayerhq.hu
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• Objeto de aprendizagem (OA) = um único arquivo em qualquer extensão (individual) ou um conjunto
de arquivos web mais arquivos de imagens (composto);
• Atividade de aprendizagem (AA) = um conjunto de OAs que representa uma unidade de instrução
completa e suficiente para transmitir, praticar, avaliar, analisar ou discutir o conceito desejado
(módulo );
• Início do acesso = horário que o aprendiz abriu a primeira página do conteúdo;
• Término do acesso = horário que o aprendiz encerrou a atividade de aprendizagem (informação
armazenada pelo LMS);
• Início do acesso ao OA = horário que ele clicou no primeiro OA;
• Término do acesso ao OA = horário que ele clicou no próximo OA (para o término do acesso do
último OA será considerado o horário de término do acesso);
• Número de acessos ao OA = número de vezes diferentes que o aluno acessou um mesmo objeto de
aprendizagem;
• Número de acessos à AA = número de vezes diferentes que o aluno acessou uma atividade de
aprendizagem;
• Grau de uso de um OA atemporal = tempo de uso do aluno dividido pelo tempo de uso médio do
restante da turma que já acessou;
• Grau de uso de um OA temporal = tempo de uso do aluno dividido pelo tempo de duração da mídia;
• Objeto de aprendizagem acessado = é considerado acessado se for clicado pelo menos uma vez no
OA.
É importante salientar que é o LMS quem deverá capturar os dados de acesso, rastreando cada aluno em
suas atividade de aprendizagem e o MSys utilizar destes dados para exibir estatísticas de acesso na fase de
relatório. Para validar o sistema, foi escolhido o ambiente CoL para integrar a ferramenta MSys como
protótipo, implementando as funções necessárias para a captura dos dados que armazena no BD MSys as
informações de acesso, considerando especialmente os timestamps (informação de data e hora juntos) em
cada OA, identificando se o OA pertence àquele módulo ou não. Se pertencer, considera como timestamp
final de acesso ao OA o próximo OA; se não pertencer, considera o timestamp final de acesso ao módulo
(quando o aluno encerra o módulo). Estes parâmetros de armazenamento dos dados de captura são
necessários para que o MSys apresente resultados consistentes na terceira fase. Quanto maior o volume de
informação capturada, provavelmente mais consistentes se tornarão os resultados, pois o sistema também
exibe médias aritméticas baseadas no número de acessos da turma até o momento.
4.3 Fase 3: Relatório dos Resultados
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
A fase 3 é responsável por recuperar os dados a fim de prover ao professor um relatório com os resultados da
captura das atividades monitoradas, que depende do volume de dados armazenado na fase 2. Através da
combinação de três parâmetros (tempo, alunos e OAs), que podem ser combinados pelo professor, é possível
visualizar através de uma interface definida resultados gráficos e interagir através de filtros de seleção. Na
área gráfica, os resultados deverão permitir a geração de diferentes gráficos a partir dos dados de entrada
selecionados. Além disso, em muitos casos é possível visualizar médias dos alunos da turma que acessaram
até aquele momento permitindo que o professor faça comparações imediatas com os resultados individuais
obtidos. O MSys pode mostrar, nesta terceira fase, não só gráficos mas também tabelas que correspondem
aos detalhes do resultado do gráfico.
Esta é a fase em que ocorre a interação direta dos usuários com a ferramenta MSys e onde os dados com
estatísticas do acompanhamento serão exibidos em formato gráfico na tela. Esta etapa final permite ao
professor refletir sobre o comportamento e desempenho de seus alunos e inferir sobre a qualidade do material
didático proposto aos alunos. Através dos gráficos é possível verificar o quanto das tarefas propostas os
alunos completaram, como foi o desempenho de cada um dos alunos comparados com a turma ou ainda como
foi o desempenho da turma como um todo.
Para a exibição de gráficos dos mais diversos tipos e possibilidades de interação com a ferramenta, foi
escolhido utilizar linguagem Java para o desenvolvimento desta área de interação e a biblioteca JFreeChart
para a construção dos gráficos.
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Através da tabela acessos do BD MSys, que armazenou os dados do rastreamento dos alunos (fase 2), é
possível filtrar os acessos através das seleções já descritas anteriormente, marcando através dos campos de
seleção de data, alunos ou objetos de aprendizagem, como mostra a figura 1.
Figura 1. Seleção de data, alunos e OAs no MSys
Estes filtros são buscas do tipo SQL ao BD MSys que deverão retornar o tipo de relatório que estes dados
representam e, consequentemente quais gráficos ou tabelas são possíveis de seleção ao usuário na fase 3. De
acordo com as possibilidades de combinação de seleção e sobreposição de mesmos resultados dos 18 tipos de
gráficos possíveis e duas tabelas detalhadas, o MSys considera 8 tipos de relatórios possíveis derivados das
combinações do usuário e opções gráficas, conforme mostram as tabelas 1 e 2.
Tabelas 1 e 2. Tipos de relatórios e os respectivos gráficos.
Cada uma dessas seleções representa uma região ao usuário nesta fase. Assim, são cinco as regiões de
uso na fase 3 pelo usuário: a região 1 é a área de seleção período de tempo (data no calendário) do
acompanhamento; a região 2 é a área de exibição e opcionalmente de seleção dos alunos que acessaram no
período selecionado na região 1 e a região 3 é a área de exibição e opcionalmente de exibição do conteúdo
acessado pelos alunos selecionados na região 2. Assim, dependendo das combinações de seleção são
carregadas na região 4 as opções de gráficos e exibição dos mesmos. Por último, a região 5 apresenta os
resultados detalhados de alguns gráficos, no formato tabela, quando necessário.
32

5. VALIDAÇÃO DA FERRAMENTA
Para validar a usabilidade da integração de todos os parâmetros e gráficos dos tipos de relatórios, foi feita a
simulação de uso dos possíveis gráficos para cada um dos tipos de relatórios a partir da definição de um
cenário de aprendizado eletrônico. A simulação mostra como é esperada a apresentação dos resultados dos
relatórios. Para isso, foi feita a montagem de um cenário de uma disciplina de pós-graduação, considerando
um grupo de 7 alunos fictícios e um conteúdo didático com 7 módulos (atividades de aprendizagem) no
sistema CoL, da Universidade de São Paulo. O uso da MSys será futuramente aplicada em cursos reais que já
utilizam o sistema CoL como LMS para disponibilizar conteúdo didático digital.
A figura 2 mostra um dos possíveis resultados gerados a partir da escolha de um relatório. Este resultado
é conseqüência da seleção de um único aluno em um módulo. O mapa de acessos M01, ilustrado mostra
quais dos OAs do módulo o aluno já acessou, além do tempo médio que o aluno levou acessando cada um
dos OAs e conseqüentemente o grau de uso em cada um deles, comparado com o tempo médio da turma. O
mapa faz distinção de cor do índice de grau de uso para médias abaixo de 1, indicando que abaixo de 1 o
aluno acessou menos que a média da turma para as mídias atemporais e menos que o tempo de duração das
mídias temporais.
Figura 2. Mapa de acessos aos OAs (M01)
As figuras 3 e 4 representam resultados do uso pelo professor. Eles exibem os resultados específicos da
seleção e a média de acesso dos demais alunos ou do tempo médio de acesso da turma inteira no módulo.
Figuras 3 e 4. Gráficos: número de acesso aos OAs X aluno e número de acesso aos módulos X nota
6. CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS
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Acompanhar o progresso através do conteúdo didático não era a pouco tempo atrás uma necessidade clara,
visto que a utilização de mídias diferentes das textuais para material didático não era uma praxe. Este
trabalho dá subsídios para que a pesquisa sobre como acompanhar o aluno através de um sistema
computacional no cenário de ensino seja bastante abrangente.
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O desenvolvimento desta nova ferramenta de acompanhamento MSys, capaz de ser integrada a sistemas
do tipo LMS, tem como objetivo monitorar o progresso do aluno permitindo ao professor analisar as
informações capturadas. Para isso, foi feita a análise de alguns LMSs, identificando insuficiência nas funções
de acompanhamento, partindo para uma elaboração da arquitetura e especificação detalhada da ferramenta
MSys.
A ferramenta foi desenvolvida utilizando-se dos padrões SCORM e LOM que facilita o armazenamento e
a recuperação das informações cadastradas pelo professor além de facilitar o momento da captura das
informações de acesso do aluno. A ferramenta foi validada através da concepção da ferramenta, que permite
visualizar todas as possíveis respostas gráficas que pode ser verificada através da implementação de um
protótipo que foi integrado ao LMS CoL, mostrando que as informações inerentes a um LMS são necessários
para a operação do MSys e como prova de conceito na validação da interface e modo de operação
(BAPTISTA,2007).
A fim de aperfeiçoar a ferramenta são necessários alguns reajustes na sua implementação para uma
visualização mais clara das informações no gráfico. Assim, existe uma preocupação com relação aos gráficos
que podem gerar muitos dados, onde muitas colunas podem poluir a tela com excesso de informações, como
quando se tem o resultado de todos os alunos em um único gráfico. É requisito funcional da ferramenta que a
quantidade de informação caiba na tela sem perder a qualidade ou dificultar a visualização do usuário
(BAPTISTA, 2007). Assim, prevista a possibilidade futura do redimensionamento da área gráfica,
permitindo que os dados sejam apresentados parcialmente para facilitar a análise e sem que nenhuma
informação ou dado sejam perdidos. Além disso, opções de tipos de gráficos diferentes para a exibição de um
mesmo resultado torna a ferramenta versátil do ponto de vista de uso e pode ser considerada também como
implementação futura.
REFERÊNCIAS
ADL (Advanced Distributed Learning), 2004. Sharable Content Object Reference Model (SCORM) Pattern. 2004.
Disponível em: Acesso em: 25 jul.2006.
BAPTISTA, C.M., 2006. MSys: a Monitoring System for E-learning Feedback and Content Fitting. Proceedings of 7th
International Conference on Information Technology Based Higher Education and Training 2006 (ITHET '06). 2006.
p. 639-646. Sidney, Australia. ISBN: 1-4244-0406-1.
BAPTISTA, C.M., 2007. MSys: Uma Ferramenta de acompanhamento de atividades para sistemas de aprendizado
eletrônico. 2007. 149p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica da Escola Politécnica, Universidade de São
Paulo, São Paulo, 2007).
BARKER, P, 2005. What is IEEE Learning Object Metadata / IMS Learning Resource Metadata? CETIS Standards
Briefing Series, JISC (Joint Information Systems Committee of the Universities’ Funding Councils). [S.l.]. 2005. 4p.
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educacional. Psicologia: Reflexão e Crítica. Porto Alegre: [s.n.], v. 12, n. 2, 1999. p. 361-376. ISSN 0102-7972.
CAMPBELL, L; CAMPBELL, B.; DICKINSON, D, 2000. Ensino e Aprendizagem por meio das Inteligências Múltiplas.
2ª.ed. Porto Alegre: Ed. Artmed. 2000. 308 p. ISBN: 85-7307-512.
GARDNER, H, 1995. Inteligências múltiplas: a teoria na prática. Porto Alegre: Artes Médias, 1995
IEEE COMPUTER SOCIETY, 2003. IEEE Standards: 1484.1 IEEE Standard for Learning Technology - Learning
Technology Systems Architecture (LTSA), New York, USA. 2003.
LOMBROSO, P, 2004. Aprendizado e Memória. Revista Brasileira de Psiquiatria. São Paulo: v. 26, n. 3, 2004.
Disponível em: . Acesso em: 28 mai. 2007. Pré-publicação.
MARTINS, J. G, 2002. Aprendizagem baseada em problemas aplicada a ambiente virtual de aprendizagem. 2002. 219 p.
Tese (Doutorado em Engenharia de Produção da Universidade Federal de Santa Catarina) Florianópolis, 2002.
PIAGET, J, 1964. Development and learning. . In: R. E. Ripple, & V. N. Rockcastle (Eds.), Piaget rediscovered: 1506 a
report of a conference on cognitive studies and curriculum development. 1964. p. 7–19. Ithaca, NY: Cornell
University Press.
STEINER, R., 1999. A Pedagogia Waldorf. Centro de Referência Educacional. [S.l.: s.n.], 1999 Disponível em:
Acesso em: 26 jul. 2006.
34

RECOMENDACIÓN DE PERFILES ACADÉMICOS
MEDIANTE ALGORITMOS COLABORATIVOS BASADOS
EN EL EXPEDIENTE
Emilio J. Castellano
Universidad de Jaén
Campus de las Lagunillas s/n, 23021. Jaén
ejcastellano@gmail.com
Luís Martínez
Universidad de Jaén
Campus de las Lagunillas s/n, 23021. Jaén
martin@ujaen.es
Manuel Barranco
Universidad de Jaén
Campus de las Lagunillas s/n, 23021. Jaén
barranco@ujaen.es
Luis G. Pérez Cordón
Universidad de Jaén
Campus de las Lagunillas s/n, 23021. Jaén
lgonzaga@ujaen.es
RESUMEN
Los Sistemas de Recomendación Colaborativos resultan ser muy útiles ayudando a seleccionar ítems dentro de grandes
espacios de búsqueda, basándose en que individuos con preferencias similares suelen elegir y valorar ítems de forma
parecida. Existen numerosas aplicaciones comerciales que avalan esta idea, especialmente en las áreas del comercio
electrónico y del ocio; sin embargo, hay ámbitos, como el de la educación, que no aprovechan al máximo su potencial.
La elección de itinerarios académicos y/o materias optativas a cursar no suele ser una decisión fácil, ya que, en la mayoría
de los casos, los alumnos carecen de la información, la madurez y el conocimiento necesarios para tomar decisiones
acertadas. En esta contribución se evalúa el comportamiento de los Sistemas Colaborativos a la hora de ayudar y orientar
al alumnado en este tipo de decisiones, comprobando el comportamiento y el impacto que en estos sistemas pueda tener
el uso de unos datos tan distintos a los que usan habitualmente, como son las calificaciones del alumnado.
En base a este estudio se construye OrieB, un sistema encargado de orientar académicamente al alumnado cuando se
enfrente a la complicada decisión de elegir un perfil académico y unas materias a cursar en su siguiente etapa educativa.
PALABRAS CLAVES
Sistemas de Recomendación, Filtrado Colaborativo, Educación, Expediente, Perfil Académico
1. INTRODUCCIÓN
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Las personas se enfrentan diariamente a situaciones en las que deben tomar decisiones, más o menos
importantes, encontrándose a veces con un amplio volumen de alternativas a considerar. Principalmente son
tres los elementos que juegan un papel fundamental en la toma de decisiones: (i) el grado de madurez del
individuo, (ii) su nivel de conocimientos y (iii) la información que dispone relacionada con la decisión a
tomar. Algunas veces, sobre todo en el caso de individuos con falta de experiencia, y en el ámbito concreto
de la educación, los dos primeros pueden no alcanzar el grado deseable, por lo que es interesante
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proporcionar herramientas que los asistan, ya sea proporcionando información relevante, o delimitando las
opciones a contemplar, en definitiva, orientándo en mayor o menor medida a la hora de tomar la decisión.
En la formación educativa de todo individuo existe un momento en el que debe tomar ciertas decisiones
con respecto a su futuro: ¿qué tipo de formación me conviene, qué área elegir, qué itinerario académico
seguir, que materias escoger…? Este hecho resulta inevitable y se produce en la mayoría de las etapas
educativas, empezando por la Enseñanza Secundaria, en la que es cuestionable el grado de responsabilidad,
madurez y/o conocimientos que los alumnos presentan a la hora de tomar estas importantes decisiones.
¿Existe entonces alguna forma de ayudar al alumnado en las tareas planteadas, ya sea delimitando el
espectro de posibilidades, u orientando hacia qué camino educativo seguir? En esta contribución vamos a
tratar de dar respuesta a esta pregunta mediante la propuesta de un Sistema de Recomendación basado en
algoritmos de Filtrado Colaborativo (en adelante FC).
Los Sistemas de Recomendación son herramientas de ayuda para la toma de decisiones muy utilizadas en
la actualidad, y de las cuales existe un amplio espectro de aplicaciones [Schafer et al. 2001; Resnick and
Varian 1997], sobre todo para comercio electrónico y ocio. Existen diversos tipos de sistemas de
recomendación que difieren en el método o proceso de obtención de las recomendaciones y/o en las fuentes
de información usadas, pudiendo destacar: sistemas de recomendación colaborativos [Herlocker et al. 1999;
Sarwar et al. 2001; Adomavicius and Tuzhilin 2005], sistemas basados en contenido [Pazzani 1999; Martínez
et al. 2007], en información demográfica [Pazzani 1999], en conocimiento [Burke 2000; Pérez et al. 2007],
en utilidad [Barranco et al. 2006], o hibridando alguna de estas técnicas [Burke 2002].
Los sistemas de recomendación colaborativos has sido los que mayor difusión han tenido debido a su
simplicidad y buenos resultados. Dichos sistemas usan valoraciones de una comunidad de usuarios sobre una
serie de ítems para recomendar a un usuario u un ítem i que aún no ha valorado, estimando el valor que u
daría a los ítems candidatos en base al valor que asignaron sobre los i candidatos aquellos usuarios con un
parecido historial de preferencias.
En esta contribución nosotros centramos el estudio de estos sistemas en el ámbito de la educación, donde
evaluaremos la aplicación del FC en la recomendación asignaturas y/o perfiles estimando las calificaciones
que obtendría un alumno, u, en las materias candidatas, basándonos en las calificaciones sobre las materias
candidatas que alumnos con el mismo o parecido perfil académico que u obtuvieron en el pasado. Intentamos
pues, estudiar la validez del uso del FC como herramienta válida para orientar al alumnado a la hora de tomar
decisiones que impliquen alguno de los siguientes puntos: elección individual de materias, elección de
perfiles o modalidades académicas, e incluso detección de asignaturas con potenciales problemas y
necesidades de refuerzo para el individuo. Si los experimentos realizados aportan resultados satisfactorios se
implementará un Sistema de Recomendación Colaborativo sobre el dominio expuesto.
Esta comunicación se estructura del siguiente modo: en la sección 2 se hace una breve descripción del
funcionamiento de los sistemas colaborativos; en la sección 3 se expone en detalle nuestra propuesta de FC
para la recomendación de perfiles académicos y/o asignaturas; en la sección 4 se presenta un sistema de
recomendación para orientar al alumnado en el Bachillerato; en la sección 5 se concluye esta comunicación.
2. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN COLABORATIVOS
En la literatura existente se describen los Sistemas de Recomendación basados en FC como sistemas que
trabajan recogiendo juicios humanos, expresados como votaciones, sobre una serie de ítems en un dominio
dado, y tratan de emparejar personas que comparten las mismas necesidades o gustos [Herlocker et al. 1999;
Pazzani 1999; Adomavicius and Tuzhilin 2005; Breese et al. 1998].
Los usuarios de un sistema colaborativo comparten sus valoraciones y opiniones con respecto a los ítems
que conocen de forma que otros usuarios puedan decidir qué elección realizar. A cambio de compartir esta
información, el sistema proporciona recomendaciones personalizadas para aquellos elementos que pueden
resultar interesantes al usuario.
Es de destacar que en el FC son los usuarios, las personas, quienes determinan la relevancia, cualidad e
interés de los ítems, por lo que se puede realizar el filtrado sobre elementos difíciles de analizar mediante
computación. El FC tiene la capacidad de discernir cómo se adapta un ítem a las necesidades o intereses de
los usuarios, basándose en la propia capacidad humana de analizar en términos de calidad o gusto, tarea
difícilmente realizable por procesos computacionales.
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Los algoritmos FC pueden ser agrupados en dos clases generales [Adomavicius and Tuzhilin 2005;
Breese et al. 1998]: los basados en memoria, que se basan en una vecindad completa de usuarios y sus
valoraciones para el cálculo de predicciones [Herlocker et al. 1999; Adomavicius and Tuzhilin 2005], y los
basados en modelos, que usan esas valoraciones para aprender un modelo que será el usado para predecir
[Ungar and Foster 1998; Kim and Yum 2005; Breese et al. 1998].
La información manejada en FC consta de una serie de ítems, usuarios y valoraciones proporcionada por
los usuarios sobre esos ítems: el espacio del problema viene definido como una matriz de usuarios frente a
ítems, en la que cada celda representa la puntuación de un usuario concreto referida a un ítem específico
(Tabla 1). En nuestro caso tal matriz estaría formada por calificaciones de alumnos en materias.
Resolver un problema típico de FC implica predecir qué valores tendría un usuario para aquellos ítems
que aún no ha puntuado, basándonos para ello en las valoraciones aportadas anteriormente por la comunidad
de usuarios [Adomavicius and Tuzhilin 2005; Herlocker et al. 1999]. En cuanto a la recomendación que se
muestra al usuario, puede estar formada por los valores previstos para una serie de ítems, o bien por una lista
formada por aquellos ítems que supuestamente al usuario deberían gustarle más, teniendo para ello en cuenta
si deben o no mostrarse ítems ya votados.
Tabla 1. Representación del espacio de un problema asociado a FC.
Superman Titanic Spiderman American Pie Matrix
Alex 9 1 9 6 10
Ricardo 4 3 10 4
Eva 8 2 9 7 8
Pedro 6 3 ? 6 7
Para generar una predicción deben realizarse una serie de tareas [Herlocker et al. 1999]: establecer el
valor de similitud entre el usuario activo y el resto, seleccionar un conjunto de usuarios para generar la
predicción, y generar una predicción en base a combinaciones ponderadas de las valoraciones que realizaron
los vecinos seleccionados.
Para establecer la similitud entre vecinos debemos definir una medida que nos permita evaluar el grado de
parecido entre unos y otros. Existen diversas medidas para este cálculo siendo las más usadas de estas
medidas son el Coeficiente de Correlación de Pearson y el Vector de Similitud o Coseno [Breese et al. 1998].
Una vez establecidas las similitudes entre el usuario activo y el resto de la comunidad, es necesario elegir
cuáles de entre estos últimos se usarán para computar las predicciones, puesto que en términos de eficiencia y
exactitud utilizar todos para el cálculo no sería viable. Por ello se suele escoger un número predeterminado K
de vecinos, los K con mayor valor de similitud [Herlocker et al. 1999; Pazzani 1999]. Los dos procesos
anteriores se realizan mediante la implementación de un algoritmo K-NN (K Nearest Neighbors).
Tras escoger el vecindario resta combinar las valoraciones de éste para producir una predicción
[Adomavicius and Tuzhilin 2005; Herlocker et al. 1999]. La forma más sencilla de hacerlo es calcular una
media ponderada de las predicciones, sin embargo, una de las aproximaciones más utilizadas y que mejores
resultados da es calcular una suma media ajustada de dichas puntuaciones utilizando la media de valoración
de cada individuo y las correlaciones como pesos [Adomavicius and Tuzhilin 2005; Herlocker et al. 1999].
Todo el proceso relatado hasta el momento se conoce como filtrado colaborativo basado en usuario (en
adelante FC-U). Existe otro enfoque de la misma idea que surge para intentar solventar ciertos problemas de
escalabilidad (conforme crece el número de valoraciones y usuarios, aumenta el tiempo de computación
requerido) y dispersión (usuarios con valoraciones muy dispares pueden no encontrar recomendaciones al no
encontrar vecinos adecuados) se ha propuesto en [Sarwar et al. 2001] una variante de filtrado colaborativo
basada en ítems (FC-I) en la que en vez de estudiarse la similitud entre usuarios y proporcionar predicciones
en base a sus votaciones se estudia el comportamiento de los propios ítems en sí, estableciendo cuáles
presentan valoraciones similares y realizando predicciones en base a los propios ítems, y no a los usuarios.
Por ejemplo, si se comprueba que los usuarios que votan Matrix, Superman y Spiderman lo hacen de forma
similar, se pueden usar las valoraciones del usuario activo en dos de ellas para estimar la puntuación de la
tercera (Tabla 1).
La construcción de estos sistemas se realiza de forma análoga al FC-U, con las mismas medidas, solo que
en vez de explorar la matriz de usuarios-ítems por filas para establecer la similitud entre usuarios, se hace por
columnas, para obtener similitudes entre ítems.
Por otro lado, los algoritmos FC-U están pensados para trabajar online. Esto quiere decir que se espera
que en tiempo real el usuario solicite una recomendación y el sistema realice todos los cálculos necesarios
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para aportar una recomendación. En FC-I lo que se pretende es buscar datos que sean computables offline, es
decir, realizar la mayor parte del cálculo (correspondiente a encontrar la similitud entre ítems) antes de que el
usuario solicite una recomendación, de forma que el coste computacional después de la solicitud sea mínimo.
Veamos ahora el comportamiento de estas técnicas en el ámbito propuesto y su impacto sobre los datos
que pretendemos utilizar.
3. FC PARA RECOMENDAR MATERIAS Y PERFILES ACADÉMICOS
En las enseñanzas regladas que permiten algún grado de elección u optatividad encontramos ciertos patrones
comunes en la estructura que presentan: existen alumnos que, matriculados en asignaturas, obtienen en ellas
ciertas calificaciones; las asignaturas están asociadas a un curso, nivel o grado, y pueden presentar distintos
tipos, según sean obligatorias, optativas, referidas a una modalidad o perfil concreto, habiendo agrupaciones
de materias que formen perfiles o itinerarios educativos en caso de cursar todas o un grupo de ellas. Podemos
definir un expediente académico como un conjunto de calificaciones obtenidas por un alumno para una serie
de materias cursadas a lo largo de cierto periodo de tiempo.
El objetivo principal de esta contribución es responder a la siguiente pregunta: ¿Es posible utilizar el
expediente académico de una persona para orientarle a la hora de escoger su futuro? Inicialmente la respuesta
no es del todo clara, puesto que entran en juego factores subjetivos, psicológicos y aptitudinales.
Dado que las calificaciones de un individuo aportan información fiable sobre las aptitudes de ese alumno,
las áreas en las que mejor se comporta, e incluso sus preferencias. Pretendemos evaluar si un Sistema de
Recomendación Colaborativo, estimando la posible calificación que un alumno obtendría en una materia en
caso de cursarla, puede proporcionar información relevante que, conjugada debidamente en un futuro con
otro tipo de informaciones, termine dando lugar a un sistema capaz de ayudar a los individuos a la hora de
tomar decisiones sobre su futuro. Para ello realizamos una serie de experimentos para obtener una respuesta
fiable a la pregunta anterior.
3.1 Unos datos Singulares
El conjunto de datos que utilizaremos en los experimentos son las calificaciones de los alumnos en una serie
de materias. Normalmente los sistemas de recomendación trabajan o bien con datos explícitos (directamente
aportados por el usuario sobre sus propias percepciones), o bien implícitos (obtenidos automáticamente por el
sistema en función del comportamiento del usuario) [Herlocker et al. 2004]. En el caso que nos ocupa los
datos no se encuadran nítidamente en los tipos anteriores, puesto que las calificaciones son aportadas por una
tercera persona experta en la materia, y no dependen directamente del usuario. Por tanto, es interesante
comprobar qué funcionamiento puede tener el uso de FC en este tipo de datos tan singular.
El conjunto de datos utilizado está formado por un total de 744 alumnos anónimos de entre 4º de E.S.O.
(Educación Secundaria Obligatoria), 1º y 2º de Bachillerato de 9 promociones procedentes de varios centros
educativos andaluces, considerando hasta 100 asignaturas y un total de 15752 calificaciones, que contemplan
valores enteros comprendidos entre el 0 y el 10. En las etapas educativas contempladas se empiezan a realizar
decisiones del tipo de las expuestas anteriormente, existiendo distintos itinerarios educativos a seguir. Este es
el motivo por el que se ha considerado interesante basar en ellas nuestro estudio.
3.2 Procedimiento Experimental
Para dar respuesta a la pregunta del inicio de esta sección, se han realizado numerosos experimentos para
medidas de similitud y predicciones basadas en memoria, tanto con FC-U como con FC-I.
Indicar que para evaluar el comportamiento de los distintos algoritmos de FC se han utilizado las métricas
de evaluación del Error Medio Absoluto (en adelante MAE), que estima la exactitud con la que el sistema
realizará las predicciones, y la Cobertura, que calcula el porcentaje de ítems para los que el sistema es capaz
de proporcionar una predicción [Herlocker et al. 2004].
En nuestros experimentos hemos estudiado el comportamiento de la mayoría de variantes conocidas de
algoritmos FC [Breese et al. 1998; Herlocker et al. 1999], intentando optimizar diferentes parámetros como:
Porcentajes de conjunto de entrenamiento y prueba
38

Número de Vecinos
Factor de relevancia
Medidas de predicción
Cada experimento se ha ejecutado un mínimo de 40 veces. Dado el gran número de experimentos realizados
sólo mostraremos en la Tabla 2 los resultados obtenidos para aquellos que mejor comportamiento han
mostrado en FC-I/U. Puede obtenerse una información más extensa al respecto de [Castellano 2007].
Tabla 2. Resultados experimentales.
MAE obtenido para FC-I MAE obtenido para FC-U
K=10 K=15 K=20 K=25 K=30 K=35
N=20 0,9069 0,9053 0,9067 N=35 0,9319 0,9300 0,9308
N=25 0,9075 0,9036 0,9060 N=40 0,9278 0,9261 0,9271
N=30 0,9097 0,9020 0,9072 N=45 0,9278 0,9261 0,9272
N=35 0,9094 0,9026 0,9095 N=50 0,9249 0,9234 0,9243
N=40 0,9114 0,9045 0,9111 N=55 0,9304 0,9297 0,9292
Los valores de la Tabla 2, en el caso de FC-I corresponden al uso del coeficiente de correlación de
Pearson como medida de similitud, a la que se aplica un factor de relevancia que parte de la idea de que serán
más relevantes aquellas medidas de similitud en las que han participado un mayor número de valoraciones
[Herlocker et al. 1999; Pazzani 1999]. Para ello se multiplica el coeficiente de correlación de Pearson por el
número de alumnos usados en el cálculo de similitud (recordemos que estamos usando FC-I) dividido entre
una constante N, que hemos ajustado a 30 tras haberse variado en los experimentos entre 5 y 60. El número
de vecinos K escogidos para el cálculo de predicciones que mejor ha resultado ha sido 15, después de realizar
pruebas con valores entre 5 y 50. Las predicciones del sistema se han calculado mediante la suma media
ponderada y se le ha aplicado una mejora denominada amplificación de casos [Breese et al. 1998] que
enfatiza en las predicciones aquellas valoraciones aportadas por vecinos con mayor similitud, penalizando los
más lejanos.
En el caso de FC-U el que mejor resultados aportó es análogo al anterior, pero con ciertas diferencias
(Tabla 2): para el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson se fija la media a 5 para todos los
alumnos, de modo que las similitudes se calculen de forma absoluta; N tomará el valor de 50 y K de 30. Los
resultados obtenidos se muestran en la Figura 1.
En ambos casos los porcentajes de poblaciones de entrenamiento y prueba que mejor se comportan son
del 80% y 20% respectivamente.
Como podemos verificar, el MAE en las predicciones es aceptable para las necesidades que pretendemos
de nuestro estudio.. Mencionar que en FC-I la cobertura no baja del 99% y en FC-U del 98%. Se ha
comprobado el comportamiento de ambos algoritmos agrupando las materias por tipos para corroborar si
existía variación. Vemos que el mejor modelo es el basado en ítem, con un MAE global de 0,902 y sin mucha
variación en función del tipo.
MAE
1,02
1
0,98
0,96
0,94
0,92
0,9
0,88
0,86
Resultados Experimentales
0,9234
0,902 0,9015
0,8682
1,0125
0,9316
todas optativas propias comunes
Asignatudas contempladas por grupos
Figura 1. Cálculo del Error Absoluto Medio.
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
0,9053
0,8803
A continuación presentamos OrieB, una aplicación web que pretende orientar al alumnado de E.S.O. y
Bachillerato en decisiones tales como escoger modalidad, seleccionar asignaturas, etc.
FC-I
FC-U
39

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
4. ORIEB – WEB DE ORIENTACIÓN PARA EL BACHILLERATO
Utilizando la información obtenida tras analizar los resultados derivados de los experimentos realizados, se
ha querido implementar un pequeño sistema de orientación, OrieB, basado en el algoritmo que mejores
resultados ha dado, para ayudar a aquellos alumnos que quieran cursar Bachillerato, partiendo de los datos
que hemos usado en los experimentos.
La Figura 2 nos muestra la página de presentación del sistema OrieB, en la que se explica de forma breve
y clara el tipo de recomendaciones que se realizan y se da una pequeña noción sobre cómo utilizar el sistema,
que queda ampliada en la ayuda.
Figura 2. Página de presentación de OrieB.
El sistema realiza 3 tipos de recomendaciones: la modalidad de Bachillerato más adecuada para el
individuo (a elegir de entre 4 posibles), las asignaturas de modalidad y optativas más recomendadas, y
asignaturas obligatorias en las que el alumno puede requerir refuerzo educativo (Figuras 3, 4, 5 y 6).
Figura 2. Recomendación de perfil o modalidad.
Dado que las recomendaciones se calculan en base a la similitud de los usuarios, y esta puede dar valores
sesgados (alta similitud con números bajos de elementos en común), para aumentar la fiabilidad de las
recomendaciones, el sistema proporcionará información adicional que expresa no sólo lo adecuada que es
una recomendación para el individuo, sino también el grado de confianza que merece, teniendo en cuenta
cómo esa recomendación es construida por el sistema basándose en las predicciones.
Teniendo en cuesta esto, construimos el grado de interés que una modalidad puede presentar para un
alumno en base a 3 factores: (i) la media de las calificaciones correspondientes a las materias propias de
dicha modalidad, (ii) la varianza en las calificaciones de dichas materias, y (iii) la cobertura de tales
previsiones, considerando que cuantas más materias de entre todas las propias de la modalidad se
contemplen, y cuanto menor sea la diferencia entre las calificaciones de dichas materias, mayor será el grado
de confianza que nos puede aportar la media de las predicciones (Figura 2).
40

Figura 3. Recomendaciones para asignaturas propias de modalidad.
Figura 4. Recomendaciones para materias optativas.
Figura 5. Recomendaciones para refuerzo educativo.
Para el caso de recomendaciones individuales, se presentan listas ordenadas en base al interés calculado
para cada ítem, obtenido en base a las predicciones realizadas por el algoritmo FC; además se muestra un
porcentaje de confianza para la recomendación que tiene en cuenta dos factores: la varianza para la
predicción concreta y el número de elementos que se utilizaron para elaborar la predicción, es decir, el
número de materias similares usadas (Figuras 3 y 4). Al recomendar las materias propias de modalidad se
muestran todas las modalidades, favoreciendo que el alumno pueda evaluar completamente las posibles
alternativas. Con respecto a las materias que requieren refuerzo el cálculo es similar al de las optativas,
aunque se muestran únicamente aquellas asignaturas cuya predicción es menor o igual que 4 (Figura 5).
Puede obtenerse una información más detallada sobre el funcionamiento del sistema en [Castellano 2007].
5. CONCLUSIONES
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Tras analizar los sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo se ha demostrado que su uso
puede resultar más que interesante a la hora de realizar recomendaciones personalizadas a alumnos sobre
itinerarios educativos y a la hora de escoger asignaturas optativas, e incluso prever qué asignaturas comunes
presentarán unas mayores dificultades de aprendizaje o necesidades específicas de refuerzo al alumno.
Además, y tras estudiar las peculiaridades del dominio concreto, hemos observado que posiblemente sea
la primera vez que se utilizan datos que no provienen directamente del usuario ni son recogidos
41

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
automáticamente por el sistema, sino que son aportados por expertos; sin embargo, el FC se ha comportado
de forma adecuada.
En base a estos resultados se ha implementado OrieB, un pequeño sistema basado en FC-I para
ayudar/orientar a aquellos alumnos que quieran cursar Bachillerato a elegir tanto la modalidad como las
materias propias de modalidad y las optativas.
Los buenos resultados obtenidos nos hacen pensar que se pueden construir sistemas de este tipo para
orientar a alumnos de cualquier tipo de enseñanzas en las que el camino académico a recorrer no sea único,
como por ejemplo enseñanzas de tipo universitario, y dado que el sistema utiliza únicamente información
cuantitativa sobre el alumnado, es viable la inclusión de mejoras que contemplen información de carácter
cualitativo, tanto sobre alumnos como sobre asignaturas, de forma que se elaboren recomendaciones más
confiables y de mayor calidad.
AGRADECIMIENTOS
Esta contribución está parcialmente financiada por el proyecto de investigación TIN 2006-02121.
REFERENCIAS
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Barranco, M., L. G. Pérez, and L. Martínez. 2006. Un Sistema de Recomendación Basado en Conocimiento con
Información Lingüística Multiganular. Paper read at SIGEF XIII - The XIII Congress of International Association for
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Breese, J. S., D. Hecherman, and C. Kadie. 1998. Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative
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Burke, R. 2000. Knowledge-based Recommender Systems. Encyclopedia of Library and Information Systems.
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Workshop on Recommendation Systems.
42

UMA FERRAMENTA DE MINERAÇÃO DE TEXTOS PARA
ASSISTIR AS DÚVIDAS DOS ALUNOS EM AMBIENTES
VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM
RESUMO
Eros Estevão de Moura
Universidade Candido Mendes, Campos dos Goytacazes, RJ, Brazil
eros@cefetes.br
Sahudy Montenegro González
Universidade Candido Mendes, Campos dos Goytacazes, RJ, Brazil
sahudy@ucam-campos.br
Annabell del Real Tamariz
Universidade Candido Mendes, Campos dos Goytacazes, RJ, Brazil
annabell@ucam-campos.br
Geórgia R. Rodrigues Gomes
Universidade Candido Mendes, Campos dos Goytacazes, RJ, Brazil
georgia@ucam-campos.br
Na Educação a Distância (EaD), o maior obstáculo para o acompanhamento do aprendizado é o contato entre professor
e aluno, já que, na maior parte do tempo, é mediado pelo computador, limitando-se às mensagens escritas. Assim, um
das diferenças entre o acompanhamento na educação presencial e na educação a distância está na observação realizada
pelo professor, que não pode mais contar com o ”corpo a corpo” da sala de aula. Nos ambientes computacionais para
EaD, a observação é feita por meio das interações do aluno com o ambiente. Para lidar com essa situação, este trabalho
propõe a utilização de técnicas de mineração de texto para apoiar a aprendizagem dos alunos. Os alunos podem expor
suas dúvidas em linguagem natural, que serão respondidas com a melhor resposta possível, obtida a partir da mineração
da base de conhecimento preenchida pelo professor especialista da disciplina. A interface pode ficar disponível em listas
de discussão, bate-papo (chats), fóruns, que são mecanismos de comunicação do ambiente de aprendizagem. Para validar
as idéias propostas, é apresentado um estudo de caso, desenvolvido dentro do ambiente do TelEduc, os testes feitos e seus
resultados.
PALAVRAS CHAVES
Mineração de Texto, Ambiente Virtual de Aprendizagem, TelEduc, Assistentes Inteligentes de Ensino.
1. INTRODUÇÃO
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
O ensino em ambientes virtuais de aprendizagem deve ser abordado como um problema a ser
solucionado de forma cooperativa. A ação do aluno é o centro do processo, onde o sistema
permite um método de ensino individualizado que respeita o ritmo próprio de aprendizado
do aluno. A partir dessa necessidade foram criados os Assistentes Inteligentes de Ensino
(ITAs - Intelligent Teaching Assistant systems). O ITA é orientado a alunos e professores.
Ele auxilia os estudantes, mas também assistem ao professor em suas tarefas [Yacef, 2002].
43

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
O objetivo fundamental de um sistema ITA é assistir aos professores, disponibilizando
informações através de um ambiente, que permita identificar e auxiliar os alunos
individualmente, e escolher materiais e atividades que possam auxiliar na superação das dificuldades.
Ao assistir o professor, o aluno estará sendo beneficiado também pela melhoria
da capacidade de atendimento. Além disso, propõe a automatização de tarefas, e facilitação
de consultas referente ao desempenho e interações realizadas pelos alunos, auxiliando na
proposta de novos exercícios e materiais personalizados [Yacef, 2002].
Com o objetivo de automatizar algumas tarefas do professor, este trabalho propõe
uma ferramenta assistente que utiliza técnicas de mineração de textos para responder as
dúvidas dos alunos no processo de ensino em ambientes virtuais de aprendizagem. Assim,
propõe-se aumentar a interação do aluno nos ambientes virtuais de ensino. A idéia é que a
introdução de técnicas de mineração de texto (text mining) em ambientes virtuais permitem
ao aluno tirar maior proveito e melhor se comunicar com o ambiente. Assim sendo, técnicas
efetivas tornarão o ambiente de aprendizagem mais confiável e os alunos passarão a utilizá-lo
com maior freqüência.
A ferramenta tem como finalidade oferecer aos alunos suporte para que possam expor,
em linguagem natural, suas dúvidas nas diferentes disciplinas do curso de Educação a
Distância (EaD). As perguntas serão respondidas com a melhor resposta possível, a partir
de bases de textos agrupados por temáticas, preenchidas pelos professores especialistas das
disciplinas. A interface da ferramenta no ambiente de aprendizagem pode ficar disponível
em qualquer ambiente virtual de aprendizagem com apenas poucas linhas de código.
O objetivo deste artigo é a descrição desta ferramenta de apoio à aprendizagem. Para
apresentar tal proposta, o artigo está organizado em cinco seções. Na Seção 2, são relatados
alguns dos mecanismos de acompanhamento de alunos em ambientes de EaD. Na Seção 3, é
descrita a ferramenta, sua arquitetura, características e funcionamento. A Seção 4 expõe os
testes realizados e os resultados. Por último, a Seção 5 apresenta as conclusões do trabalho.
2. TRABALHOS RELACIONADOS
Nesta seção são relatadas algumas formas de utilização de mineração em ambientes virtuais
de aprendizagem. Em [Lopes, 2003], propõe-se uma estratégia para o acompanhamento
do aprendizado no EaD baseada nas práticas de acompanhamento do ensino presencial,
acrescida da tática de análise de dados, onde fatores do acompanhamento podem ser relacionados
para se verificar a aprendizagem de forma mais elaborada através da geração de
um novo conhecimento descoberto com a utilização de ferramentas de mineração de texto.
Apresenta-se o MIDAS-POETA, um sistema de apoio a decisão baseado em mineração de
dados para o sistema Portfolio-Tutor.
Em [dos Santos Machado and Becker, 2002], apresenta-se um estudo sobre a utilização
de técnicas da mineração de dados, aplicadas sobre dados Web. O trabalho descreve um
estudo de caso sobre a mineração do uso da Web no contexto da educação a distância, no
qual, irá auxiliar na identificação de padrões de uso dos dados Web através das interações
dos alunos em um ambiente virtual de aprendizagem. Este estudo de caso envolve um curso
baseado na Web disponibilizado pela PUCRS Virtual.
44

Os trabalhos encontrados no levantamento bibliográfico tratam diferentes estratégias
para o acompanhamento do aprendizado e o comportamento do aluno no contexto de um
ambiente de suporte ao ensino a distância. O diferencial deste trabalho no processo de aprendizado
do aluno em um ambiente virtual é a sua proposta para desenvolver uma ferramenta
que agregue valor qualitativo na interação do aluno com o ambiente. Desta forma, auxiliar os
alunos nas soluções de suas dúvidas durante o processo de aprendizagem e ajudá-lo a melhor
entender as matérias. Acreditamos que com a ferramenta adequada, o aluno vai certamente
achar a motivação para aumentar sua interação com o ambiente, e desta forma, a avaliação
do comportamento, do nível de conhecimento e do grau de interesse do aluno poderá ser
mais próxima da realidade.
3. UMA FERRAMENTA ASSISTENTE DE DÚVIDAS
O objetivo da ferramenta é integrar a busca (da parte dos alunos) e descoberta (da parte
da ferramenta) de informação em ambientes Web de educação a distância, promovendo,
assim, a comunicação aluno-ambiente. A ferramenta oferece para os alunos suporte para
que possam expor, em linguagem natural, suas dúvidas nas diferentes disciplinas do curso
de EaD. As perguntas serão respondidas com a melhor resposta possível, a partir da utilização
de técnicas para minerar texto em bases de conhecimento, preenchidas pelos professores
especialistas das disciplinas. A interface da ferramenta no ambiente de aprendizagem pode
ficar disponível em qualquer um dos mecanismos de comunicação (fóruns, bate-papo, listas
de discussão, dentre outros).
A Figura 1 mostra a arquitetura da ferramenta em três módulos, descritos a seguir.
1. Módulo de Manutenção: possibilita a inclusão, alteração e exclusão de documentos
da base de conhecimento.
2. Módulo de Inteligência: aplica a mineração de texto gerando índices, que serão utilizados
no mecanismo de recuperação de informação. Esta estrutura será utilizada
mais tarde pelo módulo de interface.
3. Módulo de Interface: serve de interface entre a ferramenta e a aplicação que está
fazendo uso dela.
Figura 1. Arquitetura da ferramenta
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
A ferramenta irá assistir o aluno com a resposta a sua dúvida melhor classificada pelo
algoritmo proposto. Para alcançar tal objetivo foi utilizada técnicas de mineração de textos
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
que classificam uma base de conhecimento. A base de conhecimento contém um conjunto
de textos cadastrados pelos professores (neste contexto, atuando como especialistas das disciplinas).
Uma base auxiliar é criada para armazenar as palavras descartáveis ou stopwords
que ocorrem freqüentemente em textos, tais como artigos, preposições, pronomes, dentre
outras, em português. Esta segunda base irá dar suporte ao processamento da linguagem natural
utilizada tanto nos textos das respostas armazenadas na base de conhecimento quanto
nas perguntas feitas pelos alunos.
Os dois primeiros módulos da ferramenta foram desenvolvidos na linguagem Java por
ter sua implementação livre, ser orientada a objetos e altamente portável. O módulo de interface
foi desenvolvido na linguagem PHP (PHP: Hypertext Preprocessor) por haver a necessidade
de ficar integrado ao ambiente TelEduc, escolhido para esta implementação. Mesmo
assim, a interface pode ser integrada a qualquer ambiente de EaD que possua integração à
linguagem PHP.
Em [da Rocha, 2003] é apresentado o ambiente TelEduc como sendo ”um ambiente
para a criação, participação e administração de cursos na Web cujo desenvolvimento vem se
dando desde 1997. Ele foi concebido tendo como alvo o processo de formação de professores
na área de Informática na Educação, baseado na metodologia de formação contextualizada
desenvolvida por pesquisadores do Núcleo de Informática Aplicada à Educação (Nied) da
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). O TelEduc foi desenvolvido de forma
participativa, ou seja, todas as suas ferramentas foram idealizadas, projetadas e depuradas
segundo necessidades relatadas por seus usuários. Do resultado deste trabalho contínuo o
ambiente TelEduc cresceu e se solidificou despertando interesse de diversas instituições de
ensino e empresas públicas e privadas”. Este ambiente foi desenvolvido na linguagem PHP.
3.1 Módulo de Manutenção
Este módulo fornece funcionalidades que permitem a administração da base de textos. Para
executar a mineração de textos foram feitos vários testes sobre conjuntos de documentos
que poderiam vir a formar a base de textos. A base de textos é um banco de dados que
contém textos simples (sem formatação) sobre os diferentes conceitos por matéria ou curso.
A interface que permite a entrada de textos na base é apresentada na Figura 2 .
É importante chamar atenção de como é fundamental incluir conteúdo correto e de
forma correta na base de textos. Qualquer algoritmo de mineração é sensível (não poderia
deixar de ser) ao conteúdo no qual está inserido. Portanto, para o correto funcionamento do
sistema deve haver uma consciência por parte dos especialistas da necessidade de utilizar e
manter corretamente a ferramenta e o conteúdo da base.
3.1.1 Consulta, alteração e exclusão da base de textos
A ferramenta disponibiliza funções para verificar quais são os documentos existentes na
base de textos e, se necessário, alterar ou excluir algum deles, tornando a possibilidade deste
textos estar o mais atualizado possível. As possíveis modificações sobre a base de textos
estão associadas a prioridades de usuários que garantem o tipo de acesso aos dados.
46

3.2 Módulo de Inteligência
Figura 2. Tela de cadastro na base de textos
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Neste módulo, os documentos da base de textos serão processados para permitir a recuperação
da melhor resposta possível, sempre que o conteúdo da base e a pergunta estejam no
idioma português. Os passos envolvidos no processamento dos documentos são descritos a
seguir.
1. Limpeza dos índices: no caso de existência de índices antigos é feita uma limpeza na
estrutura, pois a cada processo de mineração de texto é feita uma releitura de toda a
base de textos. O tempo de processamento está diretamente relacionado ao tamanho
da base de textos anterior e configuração de hardware/software que se está utilizando.
2. Leitura das stopwords: neste passo ocorre a leitura de todos os documentos existentes
na base de textos. O tempo para este processamento está diretamente ligado
ao tamanho da base de textos e da configuração de hardware/software que se está
utilizando.
3. Leitura dos documentos: neste passo ocorre a leitura de todos os documentos existentes
na base de textos. O tempo para este processamento está diretamente ligado
ao tamanho da base de textos e da configuração de hardware/software que se está
utilizando. Para cada documento:
4. Limpeza de pontos e símbolos: o documento é varrido à procura de caracteres que
estão na faixa de 1 a 31 e de 127 a 191, além da procura pelos símbolos, por exemplo:
\ . ? ; * ( " ) - < > = + / % | & ˆ ˜
5. Limpeza do texto: já com o documento sem pontuação e outros símbolos, todas as
stopwords encontradas no texto são eliminadas. É importante ressaltar a importância
de uma boa lista de stopwords, pois do contrário, palavras sem significado para
pesquisa serão indexadas.
6. Indexação do texto: este é o passo final do algoritmo. Neste ponto, o documento
tornou-se um conjunto finito de palavras com significado para nosso contexto (a
pergunta feita pelo aluno). Para realizar a indexação, a primeira ação é verificar
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o número de ocorrências da palavra em um determinado documento, incluindo seu
título. O índice é criado com a palavra e o número de ocorrências da palavra no
documento.
É importante destacar que o algoritmo determina o número de ocorrências das palavras
por documento, possibilitando assim uma análise muito mais precisa no momento da pesquisa.
Ao completar o processamento, a ferramenta apresenta na tela as estatísticas do número de
documentos analisados, número de palavras indexadas no título e número de palavras indexadas
no texto.
3.3 Módulo de Interface
Este módulo é dividido em duas fases:
48
1. Integração ao TelEduc: como mostra a Figura 3, permite ao aluno expor sua dúvida
em linguagem natural (português). Para isto, uma caixa de texto é inserida no ambiente
de chat do TelEduc. Por exemplo: O que é orientação a objeto.
Figura 3. Página do bate-papo do TelEduc
2. Processamento da pergunta do aluno: esta segunda fase processa a pergunta acompanhando
os seguintes passos.
(a) Limpeza de pontos e símbolos: varre a pergunta procurando caracteres na
faixa de 1 a 31 e de 127 a 191, além da procura pelos símbolos.
(b) Limpeza do texto: já com a pergunta sem pontuação nem símbolos, as stopwords
são eliminadas. Vale ressaltar a importância de uma boa lista de stopwords,
pois do contrário, palavras sem significado para pesquisa serão utilizadas
na recuperação das respostas.
(c) Recuperação das respostas: a seleção dos documentos que serão retornados
é um ponto fundamental para o sucesso do trabalho, mas que depende,
como já foi mencionado, da entrada de dados, a lista de stopwords e uma pergunta
razoavelmente bem elaborada. Espera-se que a construção da frase de
uma pergunta esteja gramaticalmente correta em português. O algoritmo de

seleção executa os seguintes passos para cada palavra chave da pergunta: (1)
verifica quais são os documentos que possuem a maior número das palavras
selecionadas da pergunta feita pelo usuário; (2) tenta encontrar a resposta, utilizando
a conjunção de todos as palavras selecionadas; (3) seleciona os três
documentos com maior número totais de palavras, selecionando os com maior
grau de pertinência; (4) se não for possível, fazer a retirada das palavras,
começando pela palavra com menor ocorrência na base e terminando naquela
com maior ocorrência, até encontrar a resposta; (5) se chegando à última, a
resposta não foi encontrada, o algoritmo retornará a falha na busca e na tela
será mostrado que não foi possível encontrar uma resposta para a pergunta
feita. As respostas retornadas à pergunta mostrada na Figura 3 é apresentada
na Figura 4.
Figura 4. Resposta da ferramenta
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Um fator importante no processamento é o tempo de resposta. De nada adiantaria um
algoritmo que retornasse os melhores documentos em um tempo maior do que o aceitável
para a situação. Como estamos falando de um ambiente virtual on-line, obter uma resposta
após um minuto de processamento seria inaceitável.
4. RESULTADOS
A base de textos foi completada para as áreas de Ciência da Computação descritas na Tabela
1. Com o fim de validação, a ferramenta foi implantada na Universidade Cândido Mendes
(campus Campos dos Goytacazes) e no Centro Universitário São Camilo (ES). Os alunos dos
cursos de Ciência da Computação e Sistemas de Informação fizeram os testes da ferramenta.
O objetivo foi simular um ambiente real com perguntas, das mais variadas formas.
Além da pergunta, o aluno podia especificar o grau de satisfação com a resposta
retornada pela ferramenta, classificado em bom, regular e ruim. Uma tabela foi criada para
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Tabela 1. Classificação das áreas de conhecimento
Assunto Principal Quantidade
1 Programação Orientada a Objeto 45
2 Linguagem de Programação Java 35
armazenar as perguntas feitas pelos alunos e o grau de satisfação. Isto permitiu descartar
aquelas perguntas cujo conteúdo não encontrava-se incluído na base de textos.
Os testes chegaram a completar 150 (cento e cinqüenta) perguntas. Dentre elas: o que
é orientação a objeto (associada ao tópico 1), como declarar uma classe em Java (associada
ao tópico 2), etc.
A resposta foi satisfatória em 65,33% das perguntas, sendo que este cálculo exclui
as perguntas descartadas. Em 13,33% das perguntas efetuadas obteve grau de satisfação
regular e 21,33% obteve avaliação ruim. Os casos não satisfatórios poderiam ser atribuídos à
qualidade da base de textos, pois verificou-se que alguns textos cadastrados na base de textos
eram muito abrangentes e muito longos. O tempo de resposta às perguntas foi considerado
satisfatório (em média dois segundos).
5. CONCLUSÃO
O ambiente de EaD é um espaço onde a tecnologia pode ajudar muito para melhorar o aprendizado
do aluno. Uma tentativa interessante foi apresentada neste artigo para melhorar a
comunicação aluno-ambiente, visando auxiliar ao aluno na busca de respostas a suas dúvidas.
A utilização da mineração de texto mostrou-se eficiente como um mecanismo para auxiliar
a pesquisa e recuperação de respostas para os alunos. Porém, nos testes realizados ficou
demonstrada a vulnerabilidade da ferramenta quanto ao texto inserido na base de textos. O
texto deve ser o suficientemente claro e objetivo para tratar de um determinado tema. O controle
e a prevenção de erros devem ser feitos pelo próprio especialista, que alimenta a base
de textos, cuja seriedade na realização desse trabalho deve prevalecer.
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50

HIPERMÍDIA ADAPTATIVA COMO ESTRATÉGIA
APLICADA AO E-COMMERCE
Oscar Dalfovo, Dr.
Universidade Regional de Blumenau/ Universidade Federal de Santa Catariana / Instituto Blumenauense de Ensino
Superior
Rua: Braz Wanka, 238 – Bairro Vila Nova – Cep:89035-160 - Blumenau/SC-Brasil
dalfovo@furb.br
Pedro S. Zanchett, MEngGC.
Universidae Regional de Blumenau / Universidade Federal de Santa Catariana
Rua: Braz Wanka, 238 – Bairro Vila Nova – Cep:89035-160 - Blumenau/SC-Brasil
pedrozanchett@gmail.com
Jefferson W. Mette, Esp.
Universidae Regional de Blumenau
Rua: Braz Wanka, 238 – Bairro Vila Nova – Cep:89035-160 - Blumenau/SC-Brasil
jeff_mette@ig.com.br
RESUMO
Com o incessante avanço da tecnologia, a informação passou a ter um tratamento muito mais cuidadoso do que há tempos
atrás, sua difusão e utilização não pode mais depender única e exclusivamente dos seres humanos. Diante disso, muitas
novas ciências originaram-se ou transformaram-se a partir de outras já existentes. A Gestão do Conhecimento é uma
delas. Ela é utilizada atualmente nas organizações para manusear, transformar, concatenar, aprimorar e difundir
informações entre as pessoas que fazem uso da mesma. Uma vez aprimorada, a informação transpôs várias barreiras no
mundo, adquiriu status de negócio eletrônico (e-business) e comércio eletrônico (e-commerce), permitindo assim ás
empresas fazerem uso das mesmas sem a necessidade de deslocamentos desnecessários. Diante dessa magnitude
alcançada pela informação, tornou-se necessário que as pessoas que a manuseassem tivessem que ser melhores
preparadas e treinadas para enfrentar esse novo desafio. Isso fez com que a Gestão do Conhecimento entrasse no mundo
da cognição do ser humano e adaptar-se conforme suas necessidades de aprendizado e correto uso das informações
apresentadas nos meios educacionais, comerciais e organizacionais.
1. INTRODUÇÃO
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
A Gestão do Conhecimento é um fenômeno do fim do século XX, e começo do século XXI. Sempre existiu
de forma intuitiva nas empresas, mas só agora ela tomou importância devido à competitividade e a
globalização. Fatores estes que exigem das empresas uma formalização dos processos de gestão. A gestão do
conhecimento não se aplica, se pratica; está pautada na coerência e atitude dos gerentes e funcionários, na
aprendizagem e compartilhamento das idéias. Para muitos autores, a gestão do conhecimento é um ponto
importante de confluência entre a cultura administrativa da organização e a tecnologia de informação que esta
utiliza.
Algumas das piores e mais críticas áreas do conhecimento são as necessidades e preferências dos clientes,
as aplicações de tecnologia, o uso da informação existente, os setores e nichos de mercado, as
regulamentações externas e em conseqüência de todos esses aspectos, a competitividade da empresa
(MARINHO; ESTANQUEIRO, 1999).
Assim sendo, a gestão do conhecimento tem uma importância crescente para as organizações; e as
tecnologias de informação e comunicação têm um papel fundamental no seu suporte. O desafio para essa área
é identificar, encontrar e/ou desenvolver e implementar tecnologias e sistemas de informação que apóiem a
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comunicação empresarial e a troca de idéias e experiências; que facilitem e incentivem as pessoas a uniremse,
a participarem, a tomarem parte em grupos e a renovarem-se em redes informais.
Migrar de uma posição de suporte a processos para o suporte a competências, passa a ser um outro grande
e árduo desafio para a área de tecnologia de informação. Conforme Eboli (1999) é necessário sair da posição
passiva do simples processamento de transações, da integração da logística, e do comércio eletrônico; e
agregar um perfil de construção de formas de comunicação, conversação, aprendizagem e compartilhamento
do conhecimento adquirido entre as comunidades de trabalho e de estruturação ao acesso às novas idéias e
experiências vivenciadas.
Para tentar vencer esses desafios, uma empresa precisa de três itens fundamentais: uma nova arquitetura
de informação, uma nova arquitetura tecnológica e uma nova arquitetura de aplicações. A nova arquitetura de
informação poderia incluir novas linguagens, categorias e metáforas para identificar e desenvolver perfis e
competências. Uma nova arquitetura tecnológica que fosse mais social, aberta, flexível, que respeitasse e
atendesse as necessidades individuais e que desse poder aos utilizadores. E por final, uma nova arquitetura de
aplicações mais orientada para a solução de problemas e para a representação do conhecimento, do que
somente voltada para as transações e informações (SAMPAIO, 2001).
O papel a ser desempenhado pelas tecnologias de informação é estratégico: ajudar o desenvolvimento do
conhecimento coletivo e da aprendizagem contínua, tornando mais fácil para as pessoas de uma organização,
compartilhar problemas, perspectivas, idéias e soluções. Em resumo, para uma evolução empresarial, as
tecnologias de informação e comunicação podem e devem ser utilizadas para facilitar as atividades essenciais
da mesma. Para tanto, as ferramentas devem ser flexíveis e fáceis de utilizar por todos na organização,
fornecendo assim os meios para que as pessoas possam representar problemas, desenvolver protótipos e criar
soluções (ABREU, 2002).
2. GESTÃO DO CONHECIMENTO
Vive-se atualmente a era do conhecimento! O conhecimento é a informação da qual o ser humano se
apropria, que interpreta e a partir daí passa a ter novas idéias. Atualmente, é o assunto de maior procura e
expansão em pesquisas nas organizações.
Muitos são os fatores que influenciam nesse processo de busca do conhecimento, entre eles pode-se citar
a rápida evolução da tecnologia, o acesso aos mercados globais, turbulências dos mercados, como lidar e
extrair dados e informações da inteligência competitiva nas organizações, etc. Mas o objetivo principal por
trás de todos esses fatores é a obtenção de alguma vantagem competitiva sobre seus concorrentes através da
inovação de produtos, serviços e processos, para os processos de criação/inovação do conhecimento sempre é
necessário um ambiente de trabalho que possibilite a colaboração, integração, interação entre todos os
participantes, além de um gerenciamento das informações necessárias e daquelas produzidas durante o
processo de geração do conhecimento. (ZANCHETT, 2005a).
Chaparro (1998), ainda afirma que termos como: conhecimento, competência e habilidade, criatividade,
capital intelectual, capital humano, tecnologia, capacidade inovadora, ativos intangíveis, inteligência,
inteligência empresarial, etc; estão intuitivamente relacionados com o termo “Gestão do Conhecimento”.
Na literatura, dificilmente encontrasse uma única definição formal de Gestão do Conhecimento. Portanto,
apresentam-se aqui algumas destas definições e idéias: Nonaka e Takeuchi (1997): Processo através do qual
as organizações procuram obter valor a partir de seus recursos intelectuais e de conhecimento.
Freqüentemente obter valor destes recursos significa compartilhá-los com funcionários, departamentos e até
com outras organizações em um esforço contínuo para obter as melhores práticas. Os autores ainda afirmam
que “Gestão do Conhecimento é o processo sistemático de identificação, criação, renovação e aplicação dos
conhecimentos que são estratégicos na vida de uma organização”. Davenport (1998): É a administração dos
ativos de conhecimento das organizações. Permite à organização saber o que ela sabe. De acordo com isso,
este “conhecimento” sobre o que a organização sabe e como faz a sua gestão é utilizado para que a mesma
alcance seus objetivos propostos.
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3. SISTEMAS DE HIPERMÍDIA ADAPTATIVA
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
O avanço tecnológico e as necessidades dos usuários que fazem uso da WWW instigaram uma maior
pesquisa sobre a Hipermídia Adaptativa. Para tanto, nesses últimos anos alguns autores preocuparam-se em
estudar os aspectos e benefícios oferecidos por essa área e vários avanços foram alcançados nesse mesmo
período.
Mas o que vem a ser Hipermídia Adaptativa (HA)? Segundo o conceito de Palazzo et al. (1999), “[...] é a
área da ciência da computação que se ocupa do estudo e desenvolvimento de sistemas, arquiteturas, métodos
e técnicas capazes de promover a adaptação de hiperdocumentos e hipermídia em geral ás expectativas,
necessidades, preferências e desejos, recursos e links (conexões), vindos de qualquer fonte [...]” (banco de
dados, Internet, serviços, etc.) e “[...] apresentados em qualquer formato ao perfil ou modelo de seus usuários,
cujo estilo, conteúdo, recursos e links serão dinamicamente selecionados entre diversas possibilidades,
reunidos e apresentados a eles conforme seus objetivos”.
Os sistemas hipermídia, na concepção de Balasubramanian (1998), proporcionam flexível acesso à
informação ao incorporar as noções de navegação, notação e apresentação adaptada. A capacidade de
individualizar ou realizar trabalhos cooperativos, a facilidade de manipular as informações armazenadas, o
desenvolvimento de espírito crítico e de novas perspectivas para o trabalho do gestor de negócios, são alguns
dos avanços na qualidade que podem ser propiciados pelos aspectos relevantes do uso desse tipo de sistemas
(GONÇALVES; PALAZZO, 2000).
Os desafios a serem transpostos são a rapidez e a renovação desses sistemas. Entre os principais usos da
HA encontram-se hoje os sistemas educacionais, medicina, marketing, sistemas de informações, comércio
eletrônico, gestão de conhecimento, etc.
O Hipertexto e a Hipermídia, que segundo Delestre, Pécuchet e Gréboval (2005) diferem-se um do outro
pelo conteúdo dos nós (nodo ou unidade de informação), oferecem maior liberdade ao usuário, ao derrubar as
barreiras da linearidade dos hiperdocumentos. Esses cresceram em tamanho e complexidade, a ponto de
confundirem os usuários quando confrontados a tanta informação. Esse excesso informacional e de
possibilidades navegacionais pode dificultar a compreensão do conteúdo. Nesse contexto, a HA tem por
objetivo principal solucionar esses problemas mediante a adaptação da navegação e da apresentação do
conteúdo (De BRA, HOUBEN, WU, 1999).
Koch (2001) cita algumas desvantagens dos sistemas hipermídia tradicionais, resumindo-as em duas: a
fácil desorientação dos usuários no ciberespaço e a sobrecarga cognitiva. Em resposta a esses problemas, a
HA, mediante a adaptação de conteúdo e apresentação evita a sobrecarga cognitiva, exibindo, tão somente, a
informação apropriada, com o layout adequado de forma personalizada e flexível ao usuário. Devido à
complexidade dos sistemas de HA, Brusilovsky (1998) somente recomenda o seu uso quando a Hipermídia
for razoavelmente grande e os perfis dos usuários do sistema forem muito variados entre si. A vantagem
principal deste tipo de adaptação consiste, na redução da carga de trabalho do usuário. Como desvantagens,
podem ser citadas as correções ou mudanças não desejadas pelo usuário; as mudanças imprevisíveis;
inconsistência na geração de nós ou de links, entre outros (TEICHRIEB, 1998).
4. SISTEMA DE APRENDIZAGEM DA MELHOR IDADE - SAMI
Um dos maiores problemas encontrados nas organizações empresariais e educacionais é a falta de
informações necessárias para o processo de tomada de decisão. Como exemplo disso, o Projeto de Pesquisa
em Sistemas de Informação nos Departamentos de Sistemas e Computação (DSC) na Universidade Regional
de Blumenau, utiliza-se dos métodos e técnicas da Hipermídia Adaptativa como alternativa ao descobrimento
do conhecimento no Sistema de Aprendizagem para a Melhor Idade (SAMI) (ZANCHETT, 2005b).
Segundo Zanchett (2005b), envelhecer por muito tempo significou ao idoso permanecer inerte á margem
da sociedade e ser um estorvo para seus familiares. Com o avanço da ciência e da medicina, proporcionou-se
ao ser humano o aumento de sua expectativa de vida, gerando a necessidade de uma melhor qualidade da
mesma para as pessoas nessa idade. Transformar o aposentado em uma pessoa ativa, capaz de produzir,
participante do consumo e que intervém nas mudanças sociais e políticas de sua comunidade.
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Zanchett (2005b), ainda diz que o ser humano é a personagem principal de seu próprio aprendizado,
competindo somente a ele escolher o que deseja aprender. Conforme Moran (1997), “[...] aprender significa
adquirir: conhecimento, habilidade e atitude”.
Para Fialho (apud RYBASH, 1995), cognição refere-se à coleção de processos que servem para
transformar, organizar, selecionar, reter e interpretar informações. Muitos investigadores do envelhecimento
cognitivo, conforme Nunes (1999), utilizam o processamento das informações para investigar os aspectos
cognitivos afetados com a idade. Para o autor a maioria dos idosos tem dificuldades na organização e
interpretação da informação. Com o passar da idade, as pessoas apresentam um declínio na habilidade de
reconhecer os objetos que são fragmentados ou incompletos (RYBASH, 1995).
Porém, é necessário investigar quais abordagens são adequadas para introduzir o idoso no universo das
Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC), levando-se em consideração as limitações físicas,
psicológicas e sociais desta faixa etária.
Ao “navegar” por um site, o usuário, seja ele um idoso ou não, entra num processo de aproximação
sucessiva, onde cada passo é dado no sentido de diminuir a distância entre ele e a informação almejada
(ROSENFELD; MORVILLE, 2002).
Para Rosenfeld e Morville (2002), atualmente muitos indivíduos desenvolvem conteúdo ou arquitetura
para páginas da WWW. Essas pessoas fazem uso inconsciente de ferramentas ou tecnologias que visam
comunicar com eficácia informações sem ocupar muito espaço vertical na página ou espaço cognitivo do
usuário. Elas também podem economizar tempo se houver um grande corpo de conteúdo para analisar.
4.1 Aplicação do sistema
O Programa de Educação Permanente da Pró-reitoria de Extensão e Relações Comunitárias (PROERC) da
Universidade Regional de Blumenau (FURB), disponibilizou na WWW, para alunos e ex-alunos idosos de
seus cursos, um ambiente de aprendizagem que apresenta uma variedade de informações multidisciplinares.
Este ambiente WWW de “Recomendação Adaptativa de Recursos” chamado Sistema de Aprendizagem para
Melhor Idade – SAMI (Figura 1), auxilia o usuário idoso há minimizar os problemas de desorientação e
sobrecarga cognitiva, oferecendo recursos de forma mais significativa restringindo o hiperespaço da WWW e
orientando constantemente conforme a sua experiência e grau de interação. com objetivos de aprendizagem
continuada e intercâmbio de conhecimento.
Figura 1. Portal SAMI.
Cada idoso, para acessar o ambiente de aprendizagem preenche um cadastro pessoal especificando suas
informações como: foto, pensamentos e sites favoritos. Nesse ambiente observou-se que os alunos tendem a
dispersar-se diante de tantas conexões possíveis de endereços. Para tanto, aplica-se uma tecnologia de
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Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Hipermídia Adaptativa, com finalidade de facilitar o uso desse portal para os idosos. Mais precisamente são
utilizados uma combinação dos métodos de Navegação Adaptativa e Apresentação Adaptativa descritos por
Koch (2001) e Palazzo (2001).
O ambiente SAMI pode ser considerado como um instrumento que disponibiliza recursos da WWW.
Apresenta diferentes categorias de informação como: Artes, Bibliotecas Virtuais, Culinária e outros. Ao
acessar uma categoria de informação, o ambiente apresenta no centro da interface links referentes a esta
categoria. De acordo com a quantidade de acessos do usuário a cada um deles, os links são ordenados e
apresentados no menu numa ordem onde link com a maior quantidade de acessos ficará no topo e o de menor
quantidade de acessos ficará na base (final) desse menu.
Utiliza-se para realizar esse serviço funcionalidades da Hipermídia Adaptativa, mais precisamente uma
técnica de Adaptação de Navegação. Tal funcionalidade visa facilitar a orientação global e local do usuário
no ambiente. Em cada acesso às categorias e links, o ambiente atualiza o modelo de usuário, registrando seu
acesso.
Uma outra parte do portal também faz uso dessa técnica de Hipermídia Adaptativa. É a tela onde os
usuários podem fazer a leitura de frases, pensamentos e depoimentos de outros usuários. Nessa tela são
apresentados os títulos de cada uma das manifestações escritas por cada usuário, juntamente com o nome do
autor e a possibilidade de visualização individual e integral de cada manifestação. A ordem de apresentação
dessas manifestações segue o mesmo critério de classificação e ordenação de menus anteriormente explicada.
Todo usuário cadastrado no ambiente poderá alterar, a qualquer momento, suas preferências pessoais.
Conforme demonstrado na Figura 2, o usuário pode escolher diferentes configurações de interface
personalizando parâmetros como cor de fundo, cor e tamanho do texto.
Figura 2. Duas opções de configuração da interface.
Para iniciar e manter atualizadas as características do usuário no ambiente, o usuário pode explicitamente
informar suas experiências, dificuldades, interesses e habilidades mediante o preenchimento do formulário de
sondagem. Por exemplo, definir qual experiência navegacional possui frente a WWW e a partir disso adaptar
dinamicamente a navegação do ambiente para as necessidades específicas de cada um.
Portanto, para se definir as regras adaptativas que compõem o modelo de domínio e o modelo de usuário
e prover adaptação em diferentes estágios, três tipos de informações básicas foram necessárias: dados sobre o
usuário; dados dependentes do domínio (interesse nos recursos) e dados independentes do domínio
(experiência).
Partindo do principio de que a navegação adaptativa é utilizada para designar as técnicas que manipulam
os link’s disponíveis para o usuário em determinado momento, e auxiliem a encontrar seu caminho no
hiperespaço, foram empregadas as seguintes técnicas na implementação de cada método por navegação
adaptativa (Tabela 1):
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Tabela 1. Métodos e técnicas para navegação adaptativa do SAMI
Métodos/Técnicas Orientaçã Anotação Remoção Ordenaçã
o direta de links de links o de links
Condução global X X
Condução local X X X X
Suporte a Orientação Local X X
Suporte
Global
a Orientação
X X X
Gerenciamento de Visões
Personalizadas
X X X X
Para facilitar a escolha dos links sucessores durante a navegação no hiperespaço e obter uma maior
coerência local e global das informações, diferentes técnicas foram utilizadas, sendo que algumas delas foram
utilizadas para implementar mais de um método.
4.1.1 Métodos e técnicas de adaptação
Os métodos de adaptação definidos por Brusilovsky (1996) são abstrações de diferentes técnicas de
adaptação. Uma técnica é definida por uma representação de modelo do usuário e um algoritmo de
adaptação.
4.1.2 Métodos de navegação adaptativa
O objetivo de adaptação em nível de links é apoiar a navegação prevenindo os usuários a seguir os caminhos
que são irrelevantes para o cumprimento das tarefas ou das metas (Brusilovsky, 1996).
Os métodos de Navegação Adaptativa, de acordo com Koch (2001), são abordados como sendo:
Condução Global (CG): tem por objetivo auxiliar o usuário a seguir o melhor caminho para a informação
desejada. Deve oferecer em cada passo o melhor link ou links classificados em ordem de importância;
Condução Local (CL): busca um alcance localizado, ou seja, preocupa-se com um único passo em vez do
caminho global. A navegação é reformulada a cada passo para que o usuário tenha os links mais importantes
para o seu modelo do usuário. Suporte a Orientação Local (OL): direciona o usuário no posicionamento do
hiperespaço local. Geralmente utiliza técnica de ocultação de informações menos importantes em um certo
momento; Suporte a Orientação Global (OG): auxilia o usuário a entender a estrutura global do hiperespaço
que constitui o domínio de navegação do sistema, conseqüentemente reduzindo o problema da desorientação,
ao mesmo tempo em que mantém a liberdade de navegação; Gerenciamento de Visões Personalizadas:
auxilia o usuário a organizar um espaço de trabalho eletrônico que necessita acessar uma pequena parte do
hiperespaço no seu trabalho do dia-a-dia. Deixa personalizado e orientado ao seu objetivo (adaptabilidade).
Os agentes são responsáveis por achar links apropriados ao usuário, mantendo assim a visão personalizada.
Cada método de adaptação pode ser implementado usando técnicas diferentes e, uma técnica pode ser
utilizada para implementar mais de um método. Os principais objetivos das técnicas adaptativas são adaptar o
sistema para as necessidades específicas de um usuário. Para tal, é necessário inicializar e manter atualizadas
as características do usuário relevantes para o sistema. Diferentes técnicas para efetuar a adaptação são
empregadas (FERNANDES, 2004).
4.1.3 Técnicas de navegação adaptativa
A finalidade da navegação adaptava é ajudar o usuário a encontrar suas rotas de navegação no hiperespaço de
informações do domínio. As técnicas para adaptação de navegação manipulam âncoras, nodos (nós ou
unidades de informação) e links com o propósito de adaptar, dinamicamente, a navegação para as características
do usuário. Estas técnicas são apresentadas por Brusilovsky (1996), De Bra, Houben & Wu (1999) em seis
formatos que compreendem: Orientação Direta: o sistema indica para o usuário o nó ideal para ser visitado,
em seguida, durante a navegação; Anotação de links: o aspecto visual, como uma cor diferente para o link,
mostra a opção da relevância do destino; Remoção de links: quando o sistema considera imprópria uma
ligação, esta será removida; Ordenação de links: consiste em ordenar um conjunto de âncoras, de forma que
os links sejam apresentados em ordem decrescente pela relevância do tema, de acordo com o modelo de
usuário. A desvantagem da ordenação adaptativa é que cada vez que o usuário entrar na mesma página,
56

âncoras ordenadas poderão estar em posições diferentes; Navegação Passiva: consiste na adição de links não
explícitos (sem âncoras), isto é, usados para que o sistema ajude o usuário quando o mesmo identificar um
padrão de comportamento, por exemplo, permanecer inativo durante um determinado período de tempo ou
navegar repetidamente para trás e para frente; Mapa Adaptativo: consiste numa combinação de outras
técnicas. A única diferença diz respeito a visualização gráfica da estrutura de navegação (links).
Tendo como premissa, a utilização de software livre, o ambiente SAMI foi desenvolvido com a
linguagem PHP® e o banco de dados MySQL®.
5. CONCLUSÃO
A inteligência Artificial oferece meios para a construção de sistemas capazes de raciocinar e tomar decisões
de maneira autônoma. É com esta tecnologia que funciona uma boa parte dos motores de muitos sistemas
adaptativos, em especial os Sistemas de Hipermídia Adaptativa da WWW.
Dessa forma, a Hipermídia Adaptativa pode ser utilizada e moldada na forma que se deseja para melhor
se adequar á algum determinado tipo de usuários, sejam eles idosos, adolescentes, empresários, educadores,
educandos, etc; ou que, através do uso de determinados sistemas onde essa técnica é utilizada, possa-se obter
resultados mais satisfatórios e direcionados aos objetivos almejados.
Com a utilização da Hipermídia Adaptativa na Gestão do Conhecimento, seja em parceria com alguma
forma de e-commerce, e-business, ou qualquer outra técnica aplicada na troca de informação por meio
eletrônico; torna-se possível controlar e aprimorar o uso compartilhado de qualquer tipo de conhecimento,
principalmente o tácito, por alguma instituição ou empresa. A estruturação desse conhecimento permite á
esses órgãos a explicitação do conhecimento das pessoas envolvidas e, ter todo esse processo visível e
documentado, auxiliará em muito o trabalho de todos e daqueles que no futuro também virão a fazer parte do
grupo.
Felizmente, pode-se ver que a Hipermídia Adaptativa é uma técnica que pode ser aplicada em qualquer
ambiente e qualquer tipo de usuários. Basta apenas que se tenha um pouco de domínio sobre a cognição do
ser humano e criatividade suficiente para aplicar essa técnica num sistema e torna-lo inteligente para que
possa conseguir extrair o máximo possível do potencial de conhecimento do seu usuário e aplica-lo na sua
organização e orientação.
O suporte dado à navegação do SAMI pôde explicitar as preferências e interesses dos idosos participantes
e atender suas expectativas permitindo um alcance localizado sobre todos os recursos.
Os resultados preliminares apontam que se pode reduzir os problemas da desorientação e sobrecarga
cognitiva dos idosos definindo o comportamento navegacional de cada usuário ao mesmo tempo em que
manteve a liberdade de navegação.
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MODELO PARA LA GESTIÓN DEL E-LEARNING
CORPORATIVO EN EL AMBITO UNIVERSITARIO
Eugenio Fernández
Universidad Rey Juan Carlos
C/Tulipan s/n, 28933 – Móstoles - Spain
eugenio.fernandez@urjc.es
RESUMEN
La educación a distancia mediante el uso de las nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) ha
sufrido en los últimos años un proceso de expansión importante, de manera que, en la actualidad, desde las universidades
públicas, a las pequeñas y medianas empresas, utilizan esta nueva manera de educar realizando procesos de formación y
aprendizaje adaptados a nuevos entornos y nuevas necesidades. En este sentido, las universidades públicas españolas
están incrementando de año en año el número de asignaturas y en ocasiones titulaciones que pasan a impartir mediante el
uso de lo que, comúnmente, se llaman plataformas e-Learning, configurando en ocasiones entornos de trabajo alrededor
de estas en lo que se viene a denominar un Campus Virtual, que intenta aunar todos los procesos implicados en este
nuevo modelo de educación alrededor del proceso esencial, el de aprendizaje. Se postula que esta apuesta por modelos de
formación e-Learning puede constituir aún un mecanismo diferenciador para aquellas universidades que, de una manera
decidida apuesten por un modelo integrado y bien definido que les permita abordar los aspectos organizativos, técnicos y
pedagógicos de manera exitosa en el corto plazo, de manera que podrán beneficiarse durante los próximos cinco o diez
años de los resultados obtenidos hasta que la totalidad de las universidades dispongan de modelos similares,
desapareciendo, en ese momento, el elemento diferenciador. Sin embargo, la definición y puesta en marcha de modelos
de este tipo no es una tarea fácil en la universidad de nuestros días, en la que los órganos directivos no están aún
sensibilizados en esta materia, de manera que impera el llamado modelo de “llanero solitario”, que no aporta valor a la
institución como conjunto en el sentido mencionado, el de la diferenciación como universidad. En este trabajo se plantea
un modelo para la gestión del e-Learning en el contexto universitario, que en forma de Campus Virtual aborda en primera
instancia la resolución de los aspectos organizativos, que se entiende que son el freno fundamental al desarrollo de este
tipo de modelos en la universidad en la actualidad, sin dejar a un lado los aspectos pedagógicos, para lo que aboga por un
modelo centrado en el estudiante, y los puramente tecnológicos. Por otro lado, una vez desaparezca el aspecto
diferenciador de estos modelos, es necesario buscar otros elementos que aporten diferenciación y, por ende, ventajas
competitivas. Se apuesta por el aprendizaje ubicuo, y se propone su inclusión en el modelo de formación e-Learning
propuesto extendiendo éste, a la vez que se refuerza la visión pedagógica centrada en el estudiante. El modelo propuesto
ha sido implantado en la Universidad Rey Juan Carlos, pudiendo considerarse el resultado como muy positivo.
PALABRAS CLAVES
e-Learning, u-Learning, TIC, modelos de gestión
1. INTRODUCCIÓN
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Son numerosas las publicaciones que han surgido en los últimos años a partir de la publicación de N. Carr
(2003) referida a que las TIC (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones) ya no aportan ventajas
competitivas en las organizaciones (Stewart, 2003; Sieber, 2004; …) rechazando en unos casos y matizado en
otros esta postura. En este caso, se defiende que las TIC aún pueden aportar sustanciales ventajas
competitivas, y que cada organización debe identificarlas con el objeto de tratar éstas adecuadamente en sus
procesos de gobierno y gestión, tanto del negocio como de las TIC. En este sentido, y referido al ámbito
universitario, se plantea que es posible obtener aún ventajas competitivas identificando e implementando los
elementos diferenciadores adecuados, siendo tarea de cada universidad enumerar aquellos que son de su
interés. Así, por ejemplo, identificamos entre otros, como elementos que aportan diferenciación en este
ámbito, la puesta en marcha de sistemas de gestión de la investigación, sistemas de información corporativa
adecuados, o modelos de formación e-Learning, éstos últimos objeto de este trabajo.
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La formación a través de las TIC es anterior al uso masivo de Internet, y tuvo sus primeros éxitos con el
desarrollo de productos de formación multimedia distribuidos en CD, que aún hoy se utilizan. Con la
adopción de la red de manera generalizada por la sociedad aparecieron nuevas formas de distribución del
conocimiento y se empezaron a desarrollar modelos de aprendizaje (término que utilizaremos en este trabajo
para referirnos a los conceptos de enseñanza y aprendizaje en su conjunto con el objeto de abreviar.) basados
en los nuevos recursos de comunicación y colaboración disponibles. Estos modelos se han ido polarizando
con el tiempo hacia tres vertientes diferentes: la metodológica, la tecnológica, y la de gestión, apareciendo
nuevos términos como Computer-Based-Training (CBT), Technology-Based-Training (TBT), Computer-
Based-Learning (CBL), u On-line Learning, por citar algunos ejemplos, que se usan en unas ocasiones de
forma indistinta, y en otras con diferentes significados dependiendo del ámbito de aplicación, si bien
actualmente muchas de ellas están siendo abandonadas en favor del concepto e-Learning (término que
utilizaremos en este trabajo por ser el más extendido, sin entrar en discutir la pertinencia de otros términos
mejor adaptados al contexto tratado.) como concepto paraguas (Snook, 2001).
No existe en la actualidad un modelo estándar, ni aproximaciones pedagógicas, tecnológicas u
organizativas únicas al e-Learning. Lo importante, por tanto, es determinar cuáles son los elementos que
definen la elección de un modelo u otro. En este sentido, una de las visiones sobre la configuración de los
modelos e-Learning, y que compartimos, establece (Duart y Lupiáñez, 2004) que éste no es tan sólo un
sistema de acceso a la información y de distribución de conocimiento, sino que se configura a partir de la
interacción de tres factores entre los que debe existir una coherencia que garantice una interacción óptima: la
educación y los modelos educativos; la tecnología y los modelos tecnológicos; y la organización y los
modelos organizativos. Si bien deben tenerse en cuenta estos tres factores a la hora de implementar un
modelo adecuado de e-Learning en una organización, y en el caso que nos ocupa en la universidad,
planteamos que desde un punto de vista práctico orientado a la implementación del modelo, y con el objeto
de garantizar el éxito de tal implementación en un contexto como el universitario, el factor organizativo debe
tener una prioridad en la ejecución (entendido en el sentido del orden de ejecución) acompañado muy de
cerca por el tecnológico y el educativo que se irán implementando a medida que los procesos organizativos a
implementar vayan dándoles paso en el momento adecuado.
Se observa un ejemplo claro de la disfunción que se produce al no considerar este orden de prioridad en
muchas de las universidades españolas, en las que se potencian de manera directa, tanto por la propia
organización como por iniciativa de los propios profesores e investigadores (modelo denominado en la
literatura “llanero solitario”), acciones conducentes al desarrollo y evolución, tanto de nuevas y mejores
prácticas docentes de e-Learning como de novedosas tecnologías para su implantación, lo cual redunda en
numerosos artículos de investigación y proyectos piloto que, por lo general, tienen una vida limitada a la
financiación de los distintos proyectos. Si bien estos frutos son de sumo interés para los investigadores y, por
ende, para la organización, no consiguen tener un impacto institucional, ya que suelen ser iniciativas aisladas,
en un entorno muy reducido y que no consideran la realidad universitaria en su conjunto, que se compone de
un conjunto de aspectos organizativos y de gestión que deben tenerse en cuenta a la hora de implementar los
aspectos educativos o tecnológicos. Una vez desarrollados estos modelos es muy difícil adaptarlos a esta
realidad, pues se parte de un diseño organizativo que dista mucho de ser el adecuado. Esto se agrava además
debido a las dificultades de coordinación y el individualismo imperante en los centros, áreas y departamentos
universitarios existentes, que hacen que el conocimiento creado se transforme con muchas dificultades en
colectivo.
Para solventar estas dificultades es necesaria una adecuada gestión del conocimiento mediante el uso
planificado de las TIC (Rost et al., 2005). En este sentido, los modelos de e-Learning corporativos
constituyen el mecanismo perfecto (Duart y Lupiáñez, 2004), que entendidos como un proceso, permitirá la
gestión del cambio producido por su implantación. Se propone que el desarrollo de estos modelos debe
ajustarse a la filosofía de desarrollo de modelos basados en el gobierno y la gestión como referentes globales,
de manera que los aspectos organizativos son considerados con prioridad en el diseño frente a otros aspectos.
En este sentido, se entiende que el marco conceptual más adecuado es el de Campus Virtual, que abarca
todos los aspectos (tecnológico, educativo, organizativo) para su desarrollo. Se propone en este trabajo un
Modelo de Gestión del e-Learning adaptado a la realidad universitaria, que cubre todos los aspectos
organizativos necesarios para garantizar el éxito en su implantación y, por ende, constituir un factor de
diferenciación para la universidad, tanto en el presente como en el futuro, mediante su evolución a un
Modelo de Aprendizaje Ubicuo.
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2. EL MODELO
2.1 El Contexto
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Son numerosos los autores que consideran que las TIC y los nuevos modelos de aprendizaje basados en estas
se posicionan como los aspectos fundamentales de la nueva universidad, de manera que están cambiando ya
de forma sustancial el día a día del entorno universitario (Bates, 2000; Bates and Poole, 2003, …). De la
forma en que cada universidad responda a esta revolución tecnológica dependerá su posicionamiento
competitivo. Sin embargo, hay que tener en cuenta que la implantación de las TIC en las universidades tiene
importantes repercusiones en los costes de operación e impone nuevas exigencias a su personal, existiendo
una serie de condicionantes que surgen del modelo universitario expuesto con anterioridad que no existen en
otras organizaciones (Bates, 2000; Edwards y O'Mahony, 2000), como son, por ejemplo, la descentralización
en la toma de decisiones respecto al gasto, a la estructura, y tecnologías a emplear, la falta de políticas que
indiquen cómo gestionar la infraestructura y sus servicios de soporte, o la ausencia de indicadores de la
evolución de la universidad en términos de negocio y, por tanto, la imposibilidad de definir adecuadamente
factores diferenciales.
En el caso de España, la utilización de las nuevas TIC y los nuevos métodos de enseñanza y aprendizaje
asociados a éstas en la educación universitaria se ha incrementado de manera sustancial en los últimos años.
Rara es la universidad que no dispone de alguna materia que se imparte utilizando estos medios aunque sea
de manera testimonial, y así, estas han venido adaptando sus metodologías de enseñanza a las distintas
tecnologías que se han ido incorporando paulatinamente para diseñar mejores modelos. Del informe
desarrollado por la CRUE (Barro, 2004) podemos extraer como dato de interés en relación al e-Learning en
la universidad pública española que la importancia que estan dan al e-Learning es baja dedicando como
máximo esfuerzos a nivel corporativo para instalar plataformas tecnológicas. Esto se evidencia en el informe
desarrollado en Fernández et al. (2005) sobre la situación del e-Learning en España, se desprende que, si bien
la mayoría de las universidades disponen de algún sistema de docencia on-line, sólo el 14% de las
universidades disponen de titulaciones oficiales completamente on-line, aunque el 89% da soporte a la
formación presencial. Los modelos de uso del e-Learning en las universidades están directamente
relacionados con las estrategias institucionales. Sin embargo, la realidad muestra que, de momento, y dadas
las inercias históricas que arrastran muchas universidades, no se ponen en marcha modelos adecuados y
efectivos. Las metodologías pedagógicas que se están aplicando continúan siendo las clásicas, de forma que
se están utilizando los entornos virtuales para seguir perpetuando un modelo centrado en el profesor. En
principio se pensó que el hecho que la integración de las TIC haya crecido de forma considerable en los
últimos años en las universidades supondría el inicio de un cambio de paradigma, pero la situación muestra
que los modelos de aprendizaje no están cambiando realmente (Bates y Poole, 2003; Sangrà, 2001). En
resumen podemos decir que la universidad se está incorporando a este nuevo contexto con no pocas
dificultades (Jochems et al., 2004), y en la actualidad podemos afirmar que nos encontramos en el ámbito
universitario con modelos basados en el factor tecnológico, y no centrados en el estudiante como sería de
desear, con un enfoque metodológico para el aprendizaje basado en replicar el método utilizado en la
formación presencial en el nuevo entorno. Esto es debido a los innumerables frenos y dificultades que se
encuentran como: falta de sensibilización de los órganos directivos(recursos, apoyos políticos e
institucionales, incomprensión, …); no se aborda la implantación del nuevo modelo como un proyecto; se
focaliza el modelo en los aspectos puramente metodológicos y se desprecian los aspector organizativos y de
gestión; falta de líderazgo en la definición e implementación del proyecto; desconocimiento del entorno; baja
formación y conocimiento del tema en el ámbito del PDI y casi nula en el del PAS; poca flexibilidad de los
entornos de TIC, como las dificultades de integración con las plataformas e-Learning; etcétera. En todo caso,
son evidentes las ventajas que aportan los modelos de e-Learning en las universidades. En Duart y Sangrà
(2000) puede verse una excelente recopilación.
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2.2 Las Bases
Es comúnmente aceptado que el nacimiento del aprendizaje asistido por ordenador data de mediados de los
años 50, apareciendo a partir de entonces diversas iniciativas para la creación de sistemas informáticos para
la enseñanza, en lo que ya se empezó a conocer como Computer Assisted Instruction (CAI), que fue
mejorado posteriormente con la aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial sentando las bases para el
desarrollo de los Intelligent CAI (ICAI) que se puede considerar como el punto de partida de los Sistemas
Tutores Inteligentes (ITS). Ya en 1986 se comenzaron a diseñar los primeros módulos de lo que entonces se
conocía como Enseñanza Asistida por Ordenador (EAO), y en los 90 se comenzaron a desarrollar los
primeros productos en CD-ROM. Desde un punto de vista práctico, es en la segunda mitad de los 90 cuando
se marca el inicio de lo que se viene a llamar Aprendizaje On-line. Es con posterioridad cuando se acuña el
término e-Learning, con el objeto de definir el aprendizaje electrónico de cursos a traves de entornos de
comunicación adaptados a este fin, produciéndose en ese momento un debate importante en torno a la calidad
de los contenidos, en el que aún hoy nos mantenemos, surgiendo numerosas propuestas metodológicas de
enseñanza a la vez que se promovieron estándares de aprendizaje y se desarrollaron herramientas ad-hoc.
Así, y por citar solamente los más reconocidos en la actualidad, aparecen modelos pedagógicos como el
Blended Learning, estándares como el ADL SCORM, y plataformas y herramientas de software abierto y
comercial para e-Learning, como Moodle y WebCT respectivamente.
Una década después no existe todavía una única taxonomía consensuada de los tipos de e-Learning o de
las prácticas de uso de las TIC en la educación, lo cual se agrava con la opinión de algunos autores, que
indican que no hay una diferencia significativa en cuanto a resultados en términos de adquisición de
conocimiento y de habilidades entre los cursos que se llevan a cabo presencialmente y los que se realizan a
distancia de forma virtual. En todo caso, lo que sí existe es una conciencia generalizada sobre la importancia
del e-Learning, los beneficios que puede aportar si es correctamente diseñado, y que es cuestión de unos
pocos años que se estandaricen metodologías y tecnologías, lo que no significa que no puedan realizarse
hasta entonces implementaciones en la materia de manera efectiva. En relación con esto, postulamos que el
hecho de obtener los mismos resultados con la formación e-Learning que con la formación tradicional a
distancia ya es un resultado de éxito, ya que si, además de evaluar la adquisición de conocimientos y
habilidades de los estudiantes, añadimos el factor diferenciador que entendemos ofrecen estos modelos para
la institución, y otros como el beneficio económico en términos de ROI (Duart, 2002), tenemos finalmente un
balance, cuando menos, positivo. Debemos considerar, además, que este modelo de formación está en sus
inicios, y compararlo en la actualidad con el modelo tradicional es, cuando menos, injusto. Debemos esperar
al menos una o dos décadas más, momento en el cual se observarán, sin duda, mejores resultados. En todo
caso, independientemente de la aproximación al e-Learning utilizada, existen una serie de factores que deben
analizarse y que todas ellas incorporan, como son el modelo de aprendizaje, el modelo pedagógico, el
entorno de colaboración, las tecnologías, los aspectos organizativos y de gestión, etcétera. Analizaremos a
continuación los más destacados, con el objeto de aproximarnos a la definición adecuada de un modelo e-
Learning para universidades expuesto en este trabajo.
En lo que respecta al aprendizaje y a las diferentes teorías susceptibles de ser implementadas en los
modelos de e-Learning, durante este último siglo se ha producido un enorme desarrollo, debido
fundamentalmente a los avances de la psicología y de las teorías sobre la educación y la enseñanza, que han
tratado de sistematizar los mecanismos asociados a los procesos mentales que hacen posible el aprendizaje.
En este sentido, el diseño estas teorías pone su atención en identificar cuáles son los métodos que deben ser
utilizados en el diseño del proceso de enseñanza, y en determinar en qué situaciones estos deben ser usados.
Una excelente revisión puede encontrarse en (Rodríguez, 2000).
Otro de los factores a analizar es el modelo pedagógico que, sobre la base de uno o varios paradigmas de
aprendizaje, extiende estos y los lleva a la práctica mediante la incorporación de los procesos, acciones, y
elementos tanto técnicos como pedagógicos adecuados. En este sentido, una clasificación interesante (Duart
y Sangrà, 2000) es aquella que se basa en considerar los tres actores que caracterizan el e-Learning: la
tecnología, el profesorado, y el estudiante. El modelo centrado en el estudiante, en el que éste gestiona su
propio proceso de aprendizaje, es considerado en la actualidad como el modelo a seguir, siendo, sin duda, el
más referenciado en la literatura, aunque también el más difícil de llevar a cabo, sobre todo en instituciones
con una larga tradición en la docencia presencial cuyos modelos distan muchos de los que ahora se plantean,
como es el caso de la mayoría de la universidades públicas españolas. Este modelo, tal como argumentan
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Duart y Sangrà (2000), debe permitir al estudiante ejercer la libertad de aprovechar al máximo el apoyo que
se le ofrece, de planificar su progreso de aprendizaje universitario y de regular su propio ritmo de trabajo, de
manera que deben ponerse a su disposición todos los elementos que forman parte del modelo pedagógico,
haciendo énfasis en la calidad pedagógica y en el apoyo personalizado, siendo, además, necesario conseguir
el máximo grado de implicación y de motivación de los estudiantes en su propio proceso formativo, de
manera que este se sienta protagonista del proceso de enseñanza-aprendizaje, potenciando para ello los
métodos activos. La implementación de modelos pedagócios basados en el estudiante tienen (Duart y Sangrà,
2000) como centro al estudiante y se fundamenta en: los materiales didácticos, la acción docente y la
evaluación. Estos, constituyen tres elementos importantes a tener en cuenta en el desarrollo de modelos de e-
Learning. Además de estos tres elementos, hay otro nivel de profundidad muy importante, fruto de la
oportunidad que ofrece la participación en un entorno virtual de aprendizaje, el trabajo cooperativo (Duart y
Sangrà, 2000).
Analizados los aspectos relacionados con el aprendizaje y los modelos pedagógicos, debemos analizar los
aspectos organizativos. En este sentido, Duart (2000) establece que la gestión de las organizaciones
educativas virtuales deberá actuar en función de la no presencialidad (la organización virtual actuará en el
ámbito de la asincronía, es decir, de la no-coincidencia en el espacio ni en el tiempo), la transversalidad (la
virtualidad facilita los procesos transversales y los optimiza), y la globalidad (los procesos de gestión deben
actuar de forma sistémica en el marco de la organización). Por otro lado, Sangrà (2001) y Duart (2000)
establecen que los factores en los que deberá fundamentarse la estrategia de la organización para construir un
espacio de formación virtual deben girar alrededor de los siguientes ejes: Accesibilidad, Modelo de
aprendizaje, Modelos de docencia, Estilo organizativo-cultural, e Interculturalismo. En relación con los
aspectos organizativos, tenemos que analizar además aquellos relacionados con la implementación del
modelo e-Learning en particular. En este sentido, Duart y Lupiáñez (2004), se plantean cómo se puede
abordar desde el principio la definición y visión del e-Learning en la organización, y proponen una serie de
pasos concretos que van desde el análisis de la situación concreta de la institución, a la identificación de
ventajas competitivas, pasando por la alineación con el negocio del e-Learning. Agunos de estos aspectos han
sido ya tratados en la literatura, como el contexto en el que se desarrollará, y la definición del conjunto de
factores de éxito que nos permitan evaluar de manera contínua el modelo en su implantación y ejecución.
Por último, el modelo requerirá procesos administrativos similares a los que se utilizan en el modelo de
formación presencial (márketing, información, admisión, matrícula, formación, evaluación, etcétera). En
principio, estos procesos serán idénticos, y el modelo a implantar podrá utilizar los existentes en el caso de
una universidad que ya cuenta con un modelo de formación presencial. Con el tiempo estos deberán irse
redefiniendo para generar procesos ad-hoc al nuevo modelo. Partiendo de trabajos como los de Aggarwal
(2001, 2003), que establece que los principales agentes involucrados en los procesos de este modelo
educativo son los alumnos, los profesores, y el personal administrativo y técnico, y que desde el punto de
vista de estos agentes el campus virtual contemplará la totalidad de los procesos que abarcan todas las
actividades de un modelo educativo como el planteado, se deberán definir estos de manera adecuada para
completar el modelo en su vertiente organizativa y de gestión.
2.3 La Implementación
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
En base a lo anterior, y con visión de proyecto, abordamos el diseño de un modelo de gestión e-Learning
basado en la implantación de un Campus Virtual que ponga además las bases necesarias para implementar
entornos de aprendizaje preparados para incorporar elementos diferenciadores en el futuro. De esta manera,
el primer paso en la imlementación del modelo consiste en el análisis del estado actual, en la definición
temporal de ejecución, así como las claves que definirán el modelo, en nuestro caso: un modelo institucional
que auna las características de ubícuo, “blended” y, centrado en el estudiante, que permitirá ventajas
competitivas hasta el año 2017. El modelo está configurado por un conjunto de dominios para la definición
del modelo, y un plan de actuación para su ejecución, basado en considerar en primera instancia los
aspectos organizativos y de gestión, ya que entendemos que son esos los factores que frenan el desarrollo y la
implementación de este tipo de modelos en las universidades al no ser abordados con suficiente rigor y
acierto. El modelo se compone de tres dominios:
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El contexto en el que se desarrollará el modelo.
Se aborda el conjunto de aspectos que
entendemos que, necesariamente, deben tenerse
en cuenta en un entorno universitario para que un
proyecto de este tipo tenga el éxito deseado: el
apoyo institucional, el apoyo de la comunidad
universitaria, la entidad a dar al Campus Virtual,
las competencias, el líderazgo, el análisis del
estado actual de la organización, las tendencias
existentes, la disponibilidad de recursos, y el
acceso a la tecnología.
La implementación que describe los aspectos esenciales de la
puesta en marcha y la ejecución del modelo. Se abordan los
aspectos relacionados con la puesta en marcha inicial y la
ejecución posterior del modelo, a medio y largo plazo: la puesta
en marcha, la planificación de la ejecución, la integración
adecuada con el modelo existente, la incorporación progresiva
de titulaciones, el modelo pedagógico, las funcionalidades
(apoyo a la docencia presencial, y enseñanza/Aprendizaje
virtual), los Procesos (eMárketing, eInformación, eAdmisión,
eMatriculación, eFormación-Aprendizaje, eGraduación y
eSeguimiento).
Los factores clave a tener en cuenta para el éxito del mismo, como un conjunto de factores que nos permitan
evaluar de manera contínua el modelo en su implantación y ejecución: nueva visión para la enseñanza/aprendizaje
por parte de la comunidad universitaria, grado de incoporación del personal al nuevo modelo, fundamentalmente el
PDI, asignación de fondos explícita dedicada al proyecto en el largo plazo, infraestructura tecnológica adecuada,
infraestructura humana necesaria para soportar todos los procesos, acceso a los recursos tecnológicos por la
comunidad universitaria, materiales de estudio adecuados, definidos y diferenciados los roles de profesor y tutor,
nuevo modelo pedagógico, dirección y líderazgo del proyecto firme y con representación en los órganos de
gobierno, nuevas estructuras organizativas, mecanismos de colaboración y consorcio con otras organizaciones,
investigación dentro de la propia institución al respecto, mecanismos de evaluación, eProcesos desarrollados,
indicios constatables de que el modelo supone una ventaja competitiva, como la mejora de parámetros de evaluación
de la universidad por parte de órganos externos, o mejora del ROI.
El modelo define además una serie de relaciones existentes entre los dominios anteriormente descritos,
estableciéndose el conjunto de éstas que condicionarán la ejecución del plan de actuación. Así, se establecen
relaciones a nivel de dominio, a nivel de elementos dentro de un mismo dominio, restricciones de
obligatoriedad con elementos de un dominio concreto, de precondicióny/o postcondición en el orden de
ejecución, etcétera. Por su extensión no se muestran estos aquí. A partir de los dominios descritos
anteriormente y de las relaciones existentes entre éstos, se construye el plan de actuación que vendrá
definido por el conjunto de 7 ejes sobre los que actuar, un conjunto de 26 medidas específicas a desarrollar
con sus 82 acciones y mecanismos específicos. Además, se construye el modelo de planificación temporal, el
modelo ubicuo que permite la extensión en el tiempo, y por último se implementa para la Universidad Rey
Juan Carlos en un modelo específico para esta a partir del anterior. Los ejes de actuación que definen el
modelo son los siguientes:
Eje 1: Definición y alcance del Plan: Asegurar los principales aspectos definidos en el dominio del Contexto, tales
como el apoyo institucional y de la comunidad universitaria, establecimiento del líderazgo, el análisis de la
situación de partida o la obtención de recursos necesarios
Eje 2: Inserción de la comunidad universitaria en la cultura e-Learning: Desarrollo de acciones de formación,
sensibilización y divulgación conducentes a la adecuada expansión del modelo. Se completará con acciones de
asesoramiento, información y consulta.
Eje 3: Funcionalidades: Definición del tipo de funcionalidad a implementar a lo largo del tiempo, desde el apoyo
a la docencia presencial a la construcción de un campus virtual en su máxima expresión.
Eje 4: Integración: Con los procesos de gestión, los métodos pedagógicos, los proyectos en marcha en la
universidad, corporativos o individuales, y la infraestructura tecnológica actual.
Eje 5: eProcesos: Diseño, desarrollo y puesta en marcha de los nuevos procesos ad-hoc para el nuevo modelo.
Eje 6: Modelo Pedagógico: Diseño de un nuevo modelo pedagógico, prueba de éste y extensión a todo el modelo.
Eje 7: Evaluación, seguimiento y mejora continuos: Implantación de mecanismos para la evaluación continua,
tanto de la calidad en términos de enseñanza/aprendizaje, como en términos de la obtención de ventajas
competitivas para la organización.
Algunas de las medidas concretas, por exponer algún ejemplo de mayor relevancia, son las referidas a los
eProcesos, que describen como llevar en primera instancia todos los procesos analizados y definidos en
estapas anteriores del modelo a un grado de “e” adecuado, de manera que se chequea este frente a un modelo
de madurez que establece de 0 a 5 el nivel que tiene cada proceso. Todas las especificaciones se descreiben
en un instrumento desarrollado ad-hoc bajo un plan y modelo concreto.
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Eje 5: eProcesos
Medida 5.1: eMárketing
Medida 5.2: eInformación
Medida 5.3: eAdmisión
Medida 5.4: eMatriculación
Medida 5.5: eFormación-Aprendizaje
Medida 5.6: eAyuda
Medida 5.7: eGraduación
Medida 5.8: eSeguimiento
Mecanismo de implementación:
Plan y Modelo ad-hoc para el análisis,
diseño e implementación de eProcesos
Posteriormente, se llevan estas medidas del eje 5 al modelo ubicuo, de manera que pasa a ser uProcesos, y
de igual manera se implementa y plan y modelo ad-hoc que determina, bajo otro modelo de madurez, el
estado de cada uno de estos procesos en términos de “u”bicuidad. Para la definición de este modelo ubícuo,
abordamos tanto una perspectiva centrada en la tecnología, como otra centrada en los modelos pedagógicodocentes.
En ambos enfoques es necesario que se cumplan una serie de características necesarias que
permiten definir el modelo como ubicuo, y que se recojen como características del mismo:
Permanencia: Los estudiantes nunca pierden su trabajo a menos que sea eliminado a propósito, lo que permite
mantener un proceso de aprendizaje continuo.
Accesibilidad: El estudiante tiene acceso a todo tipo de contenidos desde cualquier sito, lo que le independiza del
lugar físico de permanencia.
Inmediated: Los contenidos son obtenidos por el estudiante en el instante y en el sito en que se esté.
Interactividad: Los estudiantes pueden interactuar con los profesores y/o tutores bien de manera síncrona o
asíncrona, lo que permite una mejor comunicación entre los distintos actores.
Adaptabilidad: Los estudiantes acceden a la información correcta en el lugar correcto y de la manera correcta.
Además, para cumplir con estas carácterísticas es necesario disponer de dispositivos adecuados, cuya
utilidad ha sido testada y analizada satisfactoriamente en la literatura, obteniendo como resultado que los
dispositivos de mano inalámbricos son los que marcan la tendencia actual, y que los requerimientos que
deben garantizar estas son: conectividad, usabilidad, accesibilidad instantánea, flexibilidad, y bajo coste.
3. CONCLUSIONES
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
En el ámbito de la universidad, son diversos los elementos diferenciadores que pueden encontrarse, si bien,
uno de los directamente relacionados con las TIC es el relativo a la formación a distancia a través de estas
tecnologías. A pesar de que en realidad estemos hablando de nuevos modelos pedagógicos que utilizan
nuevos mecanismos para la relación profesor – alumno, y que la puesta en marcha de proyectos de este tipo
deberían ser líderados desde la perspectiva pedagógica, tradicionalmente se ha dejado en manos de las áreas
tecnológicas el impulso de modelos de este tipo, cuya puesta en marcha, en forma de Campus Virtual, no
implica sólo la definición de un nuevo modelo pedagógico, sino también la definición de una serie de
numerosos procesos que abarcan todo el modelo formativo, desde las tareas iniciales de marketing al
seguimiento del alumno en la sociedad una vez titulado. En este sentido, se propone en este trabajo un
modelo de gestión del e-Learning que se adapta al contexto que nos ocupa, el ámbito universitario, con el
objeto de poder llevar a la práctica en el corto plazo la implementación del e-Learning de manera exitosa. El
modelo se basa en la definición de un conjunto de dominios de aplicación que ponen el foco en dos aspectos
de especial interés. El primero de ellos es el análisis adecuado del contexto de aplicación que, como en el
resto de modelos de gestión desarrollados en esta tesis, tiene una importancia primordial. El segundo aspecto
es la consideración de un conjunto de procesos que abarcan desde las acciones de márketing propiamente
dichas, pasando por las formativas y de aprendizaje, hasta las de graduación y seguimiento. Esta perspectiva
se aleja de la planteada habitualmente para desarrollar modelos de este tipo que ponen el foco en los aspectos
metodológicos, el cual constituye el aspecto más difícil de implementar, al requerir un cambio tanto de
mentalidad por parte de los profesores, como de los propios aspectos de gestión de la institución. Esto no
significa que en el modelo propuesto esta perspectiva se desdeñe, sino que se posterga en el tiempo,
priorizando la ejecución de los procesos que permiten poner en funcionamiento el Campus Virtual. Los
resultados obtenidos de la aplicación de este modelo en la Universidad Rey Juan Carlos, han permitido a esta
situarse en dos años en los primeros puestos en lo que se refiere a la docencia presencial en España con seis
titulaciones de grado superior on-line, másteres oficiales, títulos propios y cursos de formación, además del
apoyo directo a la totalidad de las asignaturas presenciales.
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66

A ATENÇÃO AO ECONÓMICO, AO SOCIAL E AO
AMBIENTE ATRAVÉS DAS PÁGINAS INTERNET DO
PODER LOCAL
Luís Manuel Ribeiro Vieira
Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG) da Universidade Técnica de Lisboa (UTL)
Rua Miguel Lupi, nº20, 1249-078 Lisboa
lmrv@iseg.utl.pt
RESUMO
A atenção concedida pelos municípios às questões de índole ambiental, social e económica tem vindo a crescer na
sequência de processos de transferência de funções do governo central ou simplesmente a partir de opções do autarca. Por
outro lado, a utilização de sistemas de informação na relação com o munícipe também tem mostrado notável evolução
com muitos sites a disponibilizarem cada vez mais funcionalidades com o objectivo de facilitar o contacto mesmo a
grandes distâncias. Neste artigo, procedemos a uma avaliação do modo como se reflecte no serviço de informação das
autarquias a atenção que as mesmas dedicam às questões de índole económica, social e ambiental e concluímos que, se
estas forem tomadas como um indicador dessa atenção, a sua fraqueza demonstra que, na grande maioria das autarquias
do país, essas preocupações estão quase ausentes.
PALAVRAS-CHAVE
e-government, serviços de informação do poder local, maturidade
1. INTRODUÇÃO
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
A atenção concedida pelos municípios às questões de índole ambiental, social e económica tem vindo a
crescer na sequência de processos de transferência de funções do governo central ou simplesmente a partir de
decisões do autarca. Por outro lado, a utilização de sistemas de informação na relação com o munícipe
também tem mostrado notável evolução com muitos sites a disponibilizarem cada vez mais funcionalidades
com o objectivo de facilitar o contacto mesmo a grandes distâncias.
Nestas condições, parece legítima a interrogação: ”sendo aquelas preocupações cada vez mais
importantes no desenrolar da vida autárquica, até que ponto é que elas se reflectem e estão presentes no
serviço de informação das autarquias?”.
Existem actualmente várias publicações relativas à maturidade dos serviços de informação das
autarquias problema que também aparece designado por presença das câmaras na Internet. O projecto
pioneiro Gávea, da Universidade do Minho, publicou um “Guia de boas práticas na avaliação de sites” e
Santos (2004) disponibilizou um ranking relativo a 2003.
Há cerca de um ano, o Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG) da Universidade Técnica de
Lisboa (UTL), através do working paper Vieira (2006), publicou o seu primeiro ranking relativo aos serviços
de informação das autarquias. Esse trabalho considerava os 308 sites autárquicos das câmaras do país e
analisava cerca de 50 funcionalidades agrupadas em 5 critérios: navegação, informação sobre eleitos,
informação municipal, informação sobre o concelho e abertura. O ISEG, neste momento, tem disponível para
publicação o documento Vieira (2007) com os resultados relativos ao ano de 2007 (pesquisa efectuada entre
Fevereiro e Maio). Continuando este trabalho, vamos medir a atenção ao económico, ao social e ao ambiente
a partir das funcionalidades ali residentes de acordo com o quadro seguinte e fazendo recurso ao operador
Média, atribuindo igual ponderação a cada funcionalidade no interior do seu grupo.
67

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
Quadro 1. As funcionalidades consideradas em cada um dos aspectos em análise.
Código Designação da Funcionalidade Grupo
306 UNIVA - inserção activa no mercado de trabalho Social
311 Agenda XXI Ambiente
312 Outras acções relacionadas com o meio ambiente Ambiente
502 Descrição Económica e Social do Concelho Economia
503 Directório de empresas Economia
505 Inquérito à situação social das pessoas (individualizado) / agregado.. Social
506 Indicadores Genéricos, Demográficos, económicos e sociais do Concelho Economia
514 Parques industriais Economia
Neste trabalho, começamos por proporcionar uma ideia geral sobre os resultados para o país, descemos ao
nível região (Açores e Madeira) e distrito, listamos alguns sites autárquicos que mais se evidenciaram no
ranking global e proporcionamos de seguida uma análise relativo a cada um dos aspectos considerados. Essas
considerações servirão para fundamentar as conclusões a apresentar no último ponto deste documento.
2. AS PÁGINAS INTERNET DO PODER LOCAL
Se considerarmos os três aspectos que são objecto desta investigação, podemos concluir que a sua cobertura
por todo o país é claramente deficitária, atingindo um valor global de 0,27 numa escala entre 0 e 1. Esse valor
é mais elevado em termos de atenção ao económico (0,30), sensivelmente parecido em termos de atenção ao
ambiente (0,277) e bastante mais baixo em termos de atenção ao social (0,22). O valor mais elevado é
apresentado pelos sites da câmara de Oeiras e da câmara de Ferreira do Alentejo que manifestam uma
cobertura de 88% das funcionalidades em apreciação. Das duas câmaras citadas, apenas a de Oeiras tem em
qualquer dos grupos uma valorização maior ou igual a 75%. Um pouco mais abaixo, temos Pombal,
Matosinhos, Odivelas e SantoTirso com valores superiores a 70%. No entanto, qualquer destes sites
autárquicos revela fragilidades importantes em pelo menos um dos grupos de funcionalidades. O total de
concelhos com valores iguais ou superiores a 50% é de 60, isto é, apenas cerca de 20% dos concelhos do país
apresentam sites autárquicos com valores positivos no conjunto dos aspectos pesquisados. Se agregarmos no
plano territorial e desagregarmos em termos de grupos de funcionalidades, conseguimos obter uma visão
diferente.
68
Valor do Indicador
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
Lisboa
Centro
Uma perspectiva regional
Alentejo
Norte
Região
Algarve
Açores
Madeira
Figura 1. As preocupações dos autarcas por região e objecto.
AT Am bient
AT Econom
AT Social

A região de Lisboa aparece-nos como a mais equilibrada relativamente aos três aspectos, sendo apenas
ultrapassada pela região do Centro em termos de atenção ao económico. No Algarve, destaca-se a atenção ao
ambiente e Açores e Madeira apresentam os valores mais baixos. A região Norte manifesta algum défice nos
três aspectos, mas, se descermos ao nível distrital ou concelhio, veremos que nela se situam alguns nichos de
atenção nas várias áreas, designadamente se considerarmos o Grande Porto.
Quadro 2. As preocupações dos autarcas por região/distrito.
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Atenção ao ambiente Atenção ao económico Atenção ao social
Região/Distrito Valor Região/Distrito Valor Região/Distrito Valor
Porto 0,58 Castelo Branco 0,45 Lisboa 0,69
Lisboa 0,48 Coimbra 0,43 Braga 0,42
Setúbal 0,42 Porto 0,41 Porto 0,40
Braga 0,41 Viseu 0,40 Viana do Castelo 0,38
Aveiro 0,41 Lisboa 0,40 Portalegre 0,29
Portalegre 0,40 Leiria 0,37 Santarém 0,29
Faro 0,38 Beja 0,35 Beja 0,28
Castelo Branco 0,30 Setúbal 0,34 Évora 0,27
Leiria 0,29 Évora 0,33 Leiria 0,26
Guarda 0,23 Viana do Castelo 0,30 Aveiro 0,19
Viseu 0,21 Santarém 0,30 Guarda 0,18
Madeira 0,19 Braga 0,29 Viseu 0,16
Açores 0,18 Aveiro 0,29 Castelo Branco 0,13
Évora 0,18 Guarda 0,28 Faro 0,11
Coimbra 0,18 Faro 0,25 Setúbal 0,11
Bragança 0,15 Portalegre 0,24 Coimbra 0,10
Beja 0,14 Vila Real 0,13 Vila Real 0,08
Vila Real 0,13 Açores 0,12 Açores 0,03
Santarém 0,12 Madeira 0,12 Bragança 0,02
Viana do Castelo 0,06 Bragança 0,06 Madeira 0,00
O quadro anterior resume os dados para os três grupos de funcionalidades utilizados. Em termos de
atenção ao ambiente, mostra que o Porto é o único distrito com uma média superior aos 50%, seguindo-se-lhe
Lisboa, já com uma cobertura deficitária em cima dos 48%. O mesmo quadro mostra que em nenhum distrito,
a atenção ao económico assume um valor globalmente forte o que significa que nenhum se destaca dos
restantes. Finalmente, o distrito de Lisboa destaca-se dos restantes em termos de atenção ao social, sendo de
registar o apurado relativamente à região autónoma da Madeira onde nenhuma das funcionalidades
caracterizadoras do grupo apresentou uma expressão positiva.
Passemos agora à apreciação dos três grupos de critérios em função da sua materialização nas páginas dos
sites camarários. Se correlacionarmos os dados ao nível da unidade autárquica (que coincide com a unidade
estatística, a câmara), concluímos imediatamente acerca da ausência de associação entre os três aspectos: o
melhor coeficiente de correlação encontrado foi de perto de 0,3 entre o económico e o social. Mas podemos ir
a maior nível de detalhe. Para isso, criámos quatro grupos de classificação em cada um dos critérios e
associámo-los aos sites dessas unidades autárquicas. Esses grupos dividem o intervalo [0;1] em quatro partes
iguais, designando-se o primeiro - que apresenta valores compreendidos entre 0 e 0,25 - por Muito Fraco, o
segundo – valores entre 0,25 e 0,5 - por Médio Fraco, o terceiro – valores entre 0,5 e 0,75 - por Médio Forte e
o último – valores superiores a 0,75 - por Muito Forte. Que associações podemos descortinar entre os grupos
de critério? Nas secções que seguem vamos analisar os três tópicos essenciais da pesquisa subjacente a este
artigo e proceder ao seu relacionamento com a região de origem do site.
O gráfico seguinte permite visualizar que os sites Muito Fracos em qualquer dos grupos de critério são
claramente dominantes, seguindo-se-lhes, com alguma importância, os Médio Fortes. O grupo dos Muito
Fortes é baixo em qualquer grupo de critério e o Médio Fraco só ultrapassa os 50 sites em termos de atenção
ao económico.
69

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
Número de Sites
250
200
150
100
50
0
Muito
Fraco
Médio
Fraco
Médio
Forte
Muito
Forte
2.1 A Atenção ao Económico
A atenção em números
Muito
Fraco
Médio
Fraco
Médio
Forte
Muito
Forte
Muito
Fraco
Médio
Fraco
AT Ambient AT Econom AT Social
Figura 2. As preocupações autarcas por escalão de maturidade.
Apenas 35 páginas Internet, o que representa 11,4% dos municípios portugueses, dedicam uma forte atenção
às questões económicas.
Dessas, 14,29% situam-se no distrito de Coimbra, o qual é igualado pelo distrito de Viseu. Os distritos de
Beja, Leiria e Porto, com 8,57%, reflectem uma atenção ao económico substancialmente inferior àqueles.
Pode ainda referir-se que os distritos de Portalegre, Faro, Bragança e as regiões autónomas da Madeira e dos
Açores não integram qualquer concelho cuja página dê uma atenção muito forte às questões económicas...
Considerando o mesmo conjunto de páginas, é possível afirmar que 45,7% dedicam uma atenção nula ou
muito fraca ao ambiente, 5,7% uma atenção médio fraca, 40% uma atenção médio forte e apenas 8,6% uma
atenção muito forte. Pode assim concluir-se que uma atenção muito forte ao económico pode não ser
acompanhada por uma atenção igualmente forte em relação ao ambiente, sendo inferior a 50% os que nesse
conjunto reflectem positivamente esta preocupação. A força dos médio fortes não consegue equilibrar a
elevada percentagem dos muito fracos (45,7%) neste grupo.
Mais de 50% dos sites muito fortes do ponto de vista económico são muito fortes (11,4%) ou médio
fortes (40%) do ponto de vista social. O grupo evidencia, no entanto, um percentagem (40%) muito elevada
do ponto de vista dos sites muito fracos, sendo de 8,6% a percentagem dos médio fracos. Pode assim
concluir-se que uma forte atenção ao económico pode ser acompanhada por uma muito fraca atenção ao
social em proporção não desprezível.
Assim, o grupo dos muito fortes em termos de atenção ao económico integra uma forte componente de
sites muito fracos do ponto de vista ambiental e do ponto de vista social
Substancialmente superior é a percentagem de sites que dedicam uma atenção médio forte ao económico:
23,4%. O distrito de Lisboa é o que apresenta o valor mais elevado (9,72%) para este tipo de sites o que
denuncia uma fraca concentração dos mesmos. De notar que, no distrito de Vila Real, não existe qualquer site
com este tipo de caracterização em relação à atenção ao económico. Do ponto de vista ambiental, 12,5%
desses sites são muito fortes e 52,8% serão médio fortes o que significa que os sites médio fortes em termos
económicos apresentam preocupação predominantemente positiva do ponto de vista ambiental, sendo 5,6%
integrados no grupo dos médio fracos e 29,2 % no dos muito fracos. Em termos de atenção ao social, 13,9%
dos sites médio fortes do ponto de vista de atenção ao económico podem ser considerados como muito fortes
e 26,4% como médio fortes o que significa que cerca de 40% terão uma actuação positiva deste ponto de
vista. Quanto aos escalões inferiores, domina o muito fraco com 55,6% o que faz com que apenas 4,1% se
possam considerar como médio fracos.
Um valor ligeiramente superior, 23,7%, representa a percentagem de sites com uma preocupação médio
fraca relativamente ao económico. Com 9,59%, Santarém e Viseu são os distritos que contribuem com maior
número de sites para este grupo o qual, tal como o anterior, não evidencia elevada concentração. O distrito de
Coimbra e a região autónoma dos Açores não apresentam qualquer site com esta caracterização. Estes sites –
médio fracos do ponto de vista económico – são predominantemente (52,1%) muito fracos do ponto de vista
70
Médio
Forte
Muito
Forte

do ambiente. O valor dos muito fortes do ponto de vista ambiental (8,2%) não corrige esta tendência no
grupo onde os médio fortes se ficam pelos 32% e os médio fracos pelos 6,8%. Em resumo quase 60% dos
sites médio fracos do ponto de vista económico são muito fracos ou médio fracos do ponto de vista
ambiental.
Os resultados não são substancialmente diferentes em termos dos médio fracos quanto à atenção em
relação ao social. Eles têm uma percentagem semelhante de muito fracos (52,1%), manifestando uma ligeira
quebra em termos de médio fracos (4,1%) a qual é acompanhada pela quebra nos muito fortes (6,8%)
levando a um número um pouco mais elevado nos médio fortes. Tal não contraria a possível conclusão de
que os sites médio fracos do ponto de vista económico são também muito fracos ou médio fracos do ponto de
vista social.
São 128 as autarquias (41,6%) caracterizadas por uma atenção muito fraca em relação ao económico. A
região autónoma dos Açores domina quanto à proveniência deste tipo de sites com uma percentagem de
12,5%. Seguem-se, a alguma distância (7,81%), os distritos de Bragança e Vila Real. De registar que não
existe nenhum distrito em que seja nula a presença deste tipo de sites. 62,5% dos sites muito fracos do ponto
de vista económico também o são do ponto de vista ambiental o que pode significar uma tendência para a
associação entres estas características em termos do muito fraco. Por outro lado, apenas 3,1% desses sites são
muito fortes do ponto de vista ambiental e 28,9% médio fortes, ficando 5,5% dos sites caracterizados como
muito fracos do ponto de vista económico classificados como médio fracos. Em resumo, perto de 70% dos
sites muito fracos do ponto de vista económico são fracos ou muito fracos do ponto de vista ambiental.
A fragilidade reforça-se se analisarmos as características em termos de atenção ao social dos sites muito
fracos do ponto de vista económico. Desse conjunto, apenas 1,6% é muito forte do ponto de vista da atenção
ao social e 15,6% é caracterizado médio forte. O grupo apresenta uma forte concentração no muito fraco que
obtém um valor de 80,5% da totalidade daqueles sites enquanto é de 2,3% a percentagem de sites
caracterizados como médio fracos. Assim pode dizer-se que o muito fraco do ponto de vista da atenção ao
económico é esmagadoramente acompanhado pelo muito fraco do ponto de vista de atenção ao social.
2.2 A Atenção ao Ambiente
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Apenas 22 páginas Internet, o que representa 7,1% dos municípios portugueses, dedicam uma forte atenção
às questões ambientais.
Dessas, 18,18% situam-se no distrito de Portalegre, o qual é igualado pelo distrito de Porto. Segue-se-lhes
o distrito de Setúbal com 13,64%. Os distritos de Lisboa e Braga, com 9,09%, reflectem uma atenção ao
ambiente substancialmente inferior àqueles. Mas é marcante o facto de em 8 unidades territoriais – as regiões
autónomas de Açores e Madeira e os distritos de Castelo Branco, Coimbra, Santarém, Viana do Castelo, Vila
Real e Viseu – não existir uma única unidade autárquica que dedique uma forte atenção ao ambiente expressa
no site.
Os sites muito fortes do ponto de vista ambiental são fortes ou muito fortes do ponto de vista económico
(54,5%), combinando-se com 40,9% médio fortes e 13,6% muito fortes. Entre estes sites, apenas 18,2% é
muito fraco do ponto de vista económico (um número que se opõe a outras concretizações do muito fraco) e a
percentagem do médio fraco é de 27,3%.
De igual modo, os sites muito fortes do ponto de vista ambiental são médio fortes (45,5%) ou muito fortes
(13,6%) do ponto de vista social. Na ausência de sites médio fracos neste grupo, os muito fracos ganham
alguma preponderância (40,9%)
A atenção médio forte ao ambiente é proporcionada por um conjunto de 113 páginas autárquicas que
representam 36,7% da população considerada. Se adicionarmos este número com o anterior, podemos de
imediato concluir que a atenção ao ambiente é predominantemente médio fraca ou muito fraca nas páginas
autárquicas. Com 10,62%, Porto e Aveiro são os únicos distritos onde esta contribuição atinge os dois
dígitos. Repare-se que, nestas condições, o Porto contribui muito fortemente para estes dois grupos (12
páginas nos médio fortes e 4 páginas entre os muito fortes)
Do ponto de vista de atenção ao económico, estes sites são dominantemente médio fortes (33,6%) ou
muito fracos (32,75%) sendo ainda caracterizados 12,4% como muito fortes e 21,2% como médio fracos.
Assim entre estes sites domina o médio fraco ou muito fraco com um total de 53,9%.
71

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
Esta dominância do muito fraco e do médio fraco alarga-se na atenção ao social onde atinge um valor de
61% com clara predominância dos muito fracos (57,5%). Os muito fortes em termos de atenção ao social são
apenas de 8% e os médio fortes atingem a percentagem de 31%.
O outro grupo intermédio em termos de atenção ao ambiente – o médio fraco - tem apenas 18 páginas que
representam 5,8% do total das unidades autárquicas consideradas. O distrito que mais contribui para este
grupo é Santarém com 16,7%, seguindo-se-lhe Açores, Aveiro, Faro, Leiria e Setúbal com 11%.
Do ponto de vista da atenção ao económico, estas páginas são predominantemente muito fracas (38,9%) e
fracas (27,8%). O terço restante reparte-se em 22,2% para os médio fortes e 11,1% para os muito fortes.
A situação agrava-se do ponto de vista da atenção ao social onde a totalidade dos médio fortes ou muito
fortes baixa para os 27,8% o que é acompanhado por um reforço dos mais fracos que passa para 66,7%
também alimentado a partir do médio fraco.
Um total de 155 páginas autárquicas, que representam cerca de 50,3% das possíveis, dedica uma atenção
muito fraca à questão ambiental. Estas páginas repartem-se por todo o território nacional, sendo Santarém o
distrito que mais contribui para o conjunto (9,68%) e anulando-se praticamente no distrito do Porto (0,65%)
O muito fraco do ponto de vista ambiental é acompanhado pela dominância do médio fraco e do muito
fraco em qualquer dos outros aspectos (atenção ao económico e atenção ao social) onde atinge perto de 75%
das unidades territoriais consideradas. Mais uma vez esta tendência é mais marcada do ponto de vista social
onde apenas 4,5% das páginas são muito fortes contra 10,3% do ponto de vista económico e onde o muito
fraco (70,3%) suplanta claramente os 51,6% do mesmo classificador na atenção ao económico
2.3 A Atenção ao Social
Apenas 21 páginas Internet, o que representa 6,8% dos municípios portugueses, dedicam uma forte atenção
às questões sociais. Destas 38,10% situam-se no distrito de Lisboa. Braga e Porto seguem a larga distância
com 14,29% das páginas Internet, sendo de realçar a existência de doze unidades territoriais (mais de 50%)
onde esse valor é nulo.
Os sites muito fortes na atenção ao social são também predominantemente médio fortes ou muito fortes
em termos de atenção ao económico (66,6%) e de atenção ao ambiente (57,2%), onde os escalões médio
fortes são claramente dominantes (47,6% para o económico e 42,9% para o ambiente). O alinhamento do
social com o económico neste escalão manifesta-se ainda no facto de apenas 9,5% destes sites serem
considerados como muito fracos em termos de atenção ao económico, valor que sobe para os 33,3% ao nível
da atenção ao ambiente.
Com 80 sites, equivalentes a 26%, o grupo dos médio fortes é o que mais contribui para o conjunto das
avaliações positivas neste critério. O distrito do Porto com 10% dos sites é o distrito que mais contribui para
o segundo escalão em termos de atenção ao social. Seguem-se Viseu, Portalegre e Évora todos com 8,75%.
De referir que, neste grupo, Bragança e Madeira, repetem o valor de 0% que já tinham obtido no anterior.
Neste grupo de sites, se atendermos à atenção ao ambiente, constatamos que o grupo predominante é o médio
forte com um valor de 43,8% o qual se situa muito perto do muito fraco que engloba 40% dos sites. Também
aqui se manifesta a prevalência dos fortes já que os muito fortes atingem 12,5% fazendo com que as
avaliações positivas atinjam os 56%.
Já em termos de atenção ao económico este grupo de sites apresenta valores predominantes ao nível do
médio fraco (33,8%) e muito fraco (25%), seguindo-se o médio forte (23,8%) e o muito forte (17,5%).
Apenas 12 sites (3,9%) podem ser classificados como médio fracos do ponto de vista de atenção ao
social. Aveiro é o distrito que mais contribui para o conjunto dos sites médio fracos em termos de atenção ao
social com um valor de 25%. Seguem-se-lhe Coimbra e Santarém com 16,67% e um lote de distritos (Setúbal
, Faro, Beja Braga e Castelo Branco) com 8,33%. Todos os outros distritos apresentam valor nulo neste
escalão.
Neste grupo, em termos de atenção ao ambiente, é claramente dominante o muito fraco (58,3%). Este
valor é atenuado pela presença de 33,3% de sites médio fortes, mas é marcante a total ausência de sites ao
nível do muito forte. Em resumo, o médio fraco a nível social está associado ao muito fraco ou médio fraco a
nível ambiental.
É curiosa a repartição destes sites em termos de atenção ao económico: qualquer dos subgrupos atinge
uma percentagem na ordem dos 25%.
72

É esmagador, 195, o número de sites que dedicam uma atenção muito fraca ao social. A região autónoma
Açores com 9,23% é a região que mais contribui para aquele número, seguindo-se-lhe o distrito de Viseu
(8,72%) e sendo Lisboa, com pouco mais de 1%, o distrito que apresenta o menor valor. Bragança e Madeira
apenas têm valor neste escalão o que significa que todos os sites das sua autarquias estão classificados nele.
55,9% dos sites muito fracos a nível social, são também muito fracos em termos de atenção ao ambiente.
Apesar de tudo, no grupo ainda se encontram 4,6% de sites que atribuem uma atenção muito forte
relativamente ao ambiente e 33,3% onde essa atenção pode ser caracterizada como médio forte.
Ao nível da atenção ao económico, este grupo de sites manifesta valores muito fracos ou médio fracos a
um nível elevado (72,3%), manifestando ainda 7,2% ao nível do muito forte e 20,5% ao nível do médio forte.
3. CONCLUSÃO
A análise anterior permitiu mostrar que existe uma cobertura deficitária das funcionalidades associadas aos
três aspectos considerados, com especial incidência no caso da atenção ao social. Em qualquer dos aspectos,
o grupo mais preenchido é o dos muito fracos seguindo-se-lhe o dos médio fortes.
Em quase todas as autarquias, pelo menos um aspecto situa-se nos escalões mais baixos, mesmo
considerando as melhor classificadas em termos globais. Os sites que se situam em termos de atenção ao
económico no grupo muito forte são do centro do país, mas esta característica pode ser acompanhada por
uma caracterização muito fraca do ponto de vista ambiental e do social.
A atenção ao ambiente, que medimos pela definição e implementação de uma agenda XXI local e teve em
conta outras acções relacionadas com o ambiente, é muito forte em alguns concelhos dos distritos de
Portalegre e Porto. Contrariamente ao caso anterior, a maior atenção ao ambiente não é acompanhada por
sites muito fracos nas outras dimensões de análise.
Quase 40% dos sites muito fortes do ponto de vista da atenção ao social situam-se no distrito de Lisboa.
Estes sites são também médio fortes ou muito fortes do ponto de vista de atenção ao económico e ao
ambiente.
Parece assim que os sites começam por atender aos aspectos económicos da necessidade de
desenvolvimento dos espaços autárquicos e só depois dão atenção aos aspectos sociais e ambientais,
eventualmente abraçando a causa social após algumas exigências dos aspectos anteriores estarem resolvidas.
Na sua generalidade, as autarquias devem melhorar a cobertura que fazem destas funcionalidades até
porque a Internet é uma ferramenta importante para apoiar a sua implementação ou a modificação das
condições de vida do cidadão e do empreendedor.
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Santos, L., Amaral, L. and Rodrigues, M., 2004. Avaliação da presença na Internet das câmaras municipais portuguesas
em 2003, UMIC.
UMIC, 2003. Guia de boas práticas na construção de Web Sites da Administração Directa e Indirecta do Estado,
Universidade do Minho.
UMIC, 2003. Método de Avaliação dos Web Sites da Administração Directa e Indirecta do Estado, Universidade do
Minho.
Vieira, L., 2006. Um estudo sobre a maturidade dos serviços de informação das autarquias, WP/20/2006/DE, ISEG.
Vieira, L., 2007. Evolução da maturidade dos serviços de informação das autarquias no período 2006-2007,
WP/15/2007/DE, ISEG.
73

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
Anexo. Classificação dos sites do poder local em termos de atenção ao ambiente, ao económico e ao social
Concelho Amb Econ Soc
Oeiras 1 0,75 1
Ferreira do Alentejo 1 1 0,5
Santo Tirso 1 0,5 1
Gavião 1 0,5 0,75
Matosinhos 0,5 0,75 1
Odivelas 0,5 0,75 1
Pombal 0,15 1 1
Borba 1 0,5 0,5
Castelo de Vide 1 0,5 0,5
Gondomar 0,5 0,5 1
Guimarães 1 0,5 0,5
Oliveira do Bairro 1 0,5 0,5
Portalegre 1 0,5 0,5
Sintra 0,5 0,5 1
Sobral de Monte Agraço 0,5 0,5 1
Torres Vedras 0,5 0,5 1
Vila Nova de Famalicão 0,5 0,5 1
Abrantes 0,5 0,88 0,5
Barreiro 1 0,38 0,5
Chaves 0,5 0,75 0,63
Faro 1 0,38 0,5
Almeida 0,5 0,75 0,5
Caldas da Rainha 0,5 0,75 0,5
Loures 0,5 0,25 1
Moita 0,5 0,75 0,5
Nisa 1 0,25 0,5
Paredes 1 0,25 0,5
Penafiel 0,5 0,69 0,5
Alenquer 1 0,5 0,13
Porto 1 0,5 0,13
Proença-a-Nova 0,38 1 0,25
Entroncamento 0,25 0,31 1
Lourinhã 0,5 0,31 0,75
Cinfães 0,5 0,38 0,63
Ribeira Grande 0,38 0,63 0,5
Cadaval 0 0,5 1
Cascais 0,5 0,5 0,5
Coimbra 0,5 0,5 0,5
Condeixa-a-Nova 0,5 0,75 0,25
Covilhã 0,5 1 0
Estarreja 0,5 0,5 0,5
Évora 0,5 0,5 0,5
Manteigas 0,75 0,75 0
Montemor-o-Novo 0,5 0,5 0,5
Nelas 0,5 1 0
Odemira 0,5 0,5 0,5
Paredes de Coura 0 0,5 1
Penela 0,5 1 0
Serpa 0 1 0,5
Terras de Bouro 0,5 0,5 0,5
Vale de Cambra 0,25 0,75 0,5
Vendas Novas 0 1 0,5
Vila Verde 0 0,5 1
Vila Viçosa 0 1 0,5
Mealhada 0,5 0,44 0,5
Vieira do Minho 0,25 0,19 1
Alpiarça 0,5 0,38 0,5
Cartaxo 0 0,38 1
Mafra 0,5 0,25 0,63
São João da Madeira 0,63 0,75 0
Vila Nova de Gaia 0,5 0,38 0,5
Mortágua 0 0,81 0,5
Póvoa de Varzim 0,5 0,81 0
Lousada 0,63 0,5 0,13
Sabugal 0,5 0,63 0,13
Amares 0,5 0,25 0,5
Azambuja 0,5 0,25 0,5
Esposende 1 0,25 0
Lagos 0,5 0,5 0,25
Marvão 0,5 0,25 0,5
Mértola 0 0,25 1
Montijo 1 0,25 0
Paços de Ferreira 0 0,75 0,5
São Brás de Alportel 0,5 0,25 0,5
Sernancelhe 0 0,75 0,5
Sines 0,5 0,5 0,25
Viana do Castelo 0 0,75 0,5
Vila do Conde 0,5 0,25 0,5
Viseu 0,5 0,75 0
Castro Daire 0,5 0,19 0,5
Elvas 0,5 0,19 0,5
Arraiolos 0,5 0 0,63
74
Concelho Amb Econ Soc
Barcelos 0,5 0,63 0
Batalha 0,5 0,5 0,13
Cantanhede 0 1 0,13
Castelo Branco 0,63 0,5 0
Chamusca 0 0,5 0,63
Golegã 0,5 0,5 0,13
Leiria 1 0,13 0
Maia 1 0,13 0
Mira 0,5 0,5 0,13
Murtosa 0,5 0,38 0,25
Penamacor 0,5 0,63 0
Setúbal 0,5 0,5 0,13
Valongo 0,5 0,13 0,5
Vila Nova de Poiares 0,5 0,5 0,13
Vouzela 0,5 0,63 0
Arronches 0,5 0,55 0
Santarém 0,38 0,5 0,13
Almada 1 0 0
Amadora 0 0,5 0,5
Amarante 0,5 0 0,5
Aveiro 0,5 0,5 0
Baião 0,5 0 0,5
Braga 0,5 0 0,5
Bragança 0,5 0,5 0
Castanheira de Pêra 0 0,5 0,5
Celorico de Basto 0 0,75 0,25
Felgueiras 0,5 0,5 0
Funchal 0,5 0,5 0
Gouveia 0,5 0 0,5
Lamego 0,5 0 0,5
Mirandela 1 0 0
Óbidos 0,5 0 0,5
Penalva do Castelo 0,5 0,5 0
Peniche 0 0,5 0,5
Ponte de Lima 0,5 0,5 0
Resende 0 0,5 0,5
Seixal 0,5 0,5 0
Trancoso 0,5 0 0,5
Vagos 0,5 0,5 0
Vila do Bispo 0,5 0,5 0
Vila Franca de Xira 0,5 0 0,5
Vila Nova de Paiva 0,5 0,5 0
Vila Real de Santo
António
0,5 0,5 0
Alvito 0 0,44 0,5
Caminha 0 0,19 0,75
Arruda dos Vinhos 0,15 0,25 0,5
Albufeira 0,38 0,5 0
Alvaiázere 0,5 0,38 0
Armamar 0 0,38 0,5
Guarda 0,5 0,25 0,13
Idanha-a-Nova 0 0,38 0,5
Mangualde 0,5 0,38 0
Monchique 0,5 0,38 0
Penacova 0 0,75 0,13
Porto de Mós 0,25 0,13 0,5
Rio Maior 0 0,25 0,63
Trofa 0,5 0,38 0
Belmonte 0 0,33 0,5
Vila de Rei 0,5 0,33 0
Monção 0 0,31 0,5
Fundão 0,63 0 0,13
Marco de Canaveses 0,38 0,38 0
Aljustrel 0 0,75 0
Almeirim 0 0,25 0,5
Almodôvar 0 0,25 0,5
Ansião 0 0,75 0
Bombarral 0 0,25 0,5
Calheta (R.A.M.) 0,5 0,25 0
Carregal do Sal 0 0,75 0
Castelo de Paiva 0 0,25 0,5
Lagoa 0,5 0,25 0
Marinha Grande 0,25 0,5 0
Montemor-o-Velho 0 0,75 0
Moura 0,5 0,25 0
Oliveira do Hospital 0 0,5 0,25
Ponte da Barca 0 0,25 0,5
Santa Maria da Feira 0,5 0,25 0
Santiago do Cacém 0 0,75 0
Valença 0 0,25 0,5
Vila Real 0,5 0,25 0
Vila Velha de Ródão 0,13 0,56 0
Concelho Amb Econ Soc
Avis 0 0,05 0,63
Alcanena 0 0,63 0
Alcobaça 0,5 0,13 0
Aljezur 0,5 0 0,13
Câmara de Lobos 0,5 0,13 0
Castro Marim 0,5 0,13 0
Coruche 0 0,63 0
Fornos de Algodres 0 0,13 0,5
Lousã 0 0,5 0,13
Machico 0,5 0,13 0
Madalena 0,13 0,5 0
Montalegre 0,13 0 0,5
Oliveira de Azeméis 0,5 0 0,13
Ourém 0 0,13 0,5
Ovar 0,5 0 0,13
Sátão 0,5 0 0,13
Sever do Vouga 0,38 0,25 0
Silves 0,5 0 0,13
Crato 0 0,06 0,5
Lisboa 0,5 0,06 0
Ponta Delgada 0,5 0,06 0
Campo Maior 0,5 0,05 0
Albergaria-a-Velha 0 0,38 0,13
Águeda 0,5 0 0
Alcochete 0,25 0,25 0
Cabeceiras de Basto 0,5 0 0
Cuba 0 0,25 0,25
Espinho 0,5 0 0
Fafe 0 0 0,5
Figueira da Foz 0 0,5 0
Figueira de Castelo
Rodrigo
0 0,5 0
Góis 0,5 0 0
Grândola 0 0,5 0
Horta 0,5 0 0
Ílhavo 0,5 0 0
Lagoa (R.A.A) 0,5 0 0
Lajes das Flores 0 0,5 0
Nazaré 0,5 0 0
Peso da Régua 0,5 0 0
Portel 0 0 0,5
Póvoa de Lanhoso 0,5 0 0
Reguengos de Monsaraz 0 0,5 0
Salvaterra de Magos 0 0,25 0,25
Santa Comba Dão 0 0,5 0
São João da Pesqueira 0 0,5 0
São Roque do Pico 0,5 0 0
Vila da Praia da Vitória 0,5 0 0
Vila Pouca de Aguiar 0,25 0,25 0
Loulé 0,25 0,19 0
Redondo 0 0,31 0,13
Alter do Chão 0 0,38 0
Angra do Heroísmo 0,38 0 0
Carrazeda de Ansiães 0,25 0 0,13
Constância 0 0,38 0
Figueiró dos Vinhos 0 0,38 0
Meda 0 0,38 0
São Vicente 0,13 0,25 0
Sousel 0 0,38 0
Vila Nova da Barquinha 0,38 0 0
Ferreira do Zêzere 0 0,06 0,25
Oliveira de Frades 0 0,31 0
Olhão 0 0,13 0,13
Anadia 0 0 0,25
Arouca 0 0 0,25
Boticas 0 0,25 0
Castro Verde 0 0,25 0
Celorico da Beira 0 0,25 0
Melgaço 0 0,25 0
Oleiros 0 0,25 0
Portimão 0 0,25 0
São Pedro do Sul 0 0,25 0
Sesimbra 0,25 0 0
Tabuaço 0 0,25 0
Tondela 0 0,25 0
Viana do Alentejo 0 0,25 0
Vila Nova de Foz Côa 0 0,25 0
Vinhais 0 0,25 0
Lajes do Pico 0 0,19 0
Nordeste 0,13 0,06 0
Vila Franca do Campo 0 0,19 0
Aguiar da Beira 0 0 0,13
Concelho Amb Econ Soc
Alijó 0 0,13 0
Barrancos 0 0 0,13
Benavente 0 0,13 0
Mação 0 0,13 0
Macedo de Cavaleiros 0 0 0,13
Miranda do Corvo 0 0 0,13
Moimenta da Beira 0,13 0 0
Seia 0 0 0,13
Tavira 0 0 0,13
Valpaços 0 0,13 0
Vila Nova de Cerveira 0,13 0 0
Vizela 0 0 0,13
Arganil 0 0,06 0
Corvo 0 0,06 0
Povoação 0 0,06 0
Ribeira Brava 0 0,06 0
Santa Cruz das Flores 0 0,06 0
Alandroal 0 0 0
Alcácer do Sal 0 0 0
Alcoutim 0 0 0
Alfândega da Fé 0 0 0
Arcos de Valdevez 0 0 0
Beja 0 0 0
Calheta (R.A.A.) 0 0 0
Estremoz 0 0 0
Freixo de Espada à Cinta 0 0 0
Fronteira 0 0 0
Mesão Frio 0 0 0
Miranda do Douro 0 0 0
Mogadouro 0 0 0
Mondim de Basto 0 0 0
Monforte 0 0 0
Mora 0 0 0
Mourão 0 0 0
Murça 0 0 0
Ourique 0 0 0
Palmela 0 0 0
Pampilhosa da Serra 0 0 0
Pedrógão Grande 0 0 0
Penedono 0 0 0
Pinhel 0 0 0
Ponta do Sol 0 0 0
Ponte de Sor 0 0 0
Porto Moniz 0 0 0
Porto Santo 0 0 0
Ribeira de Pena 0 0 0
Sabrosa 0 0 0
Santa Cruz 0 0 0
Santa Cruz da Graciosa 0 0 0
Santa Marta de
Penaguião
0 0 0
Santana 0 0 0
Sardoal 0 0 0
Sertã 0 0 0
Soure 0 0 0
Tábua 0 0 0
Tarouca 0 0 0
Tomar 0 0 0
Torre de Moncorvo 0 0 0
Torres Novas 0 0 0
Velas 0 0 0
Vidigueira 0 0 0
Vila do Porto 0 0 0
Vila Flor 0 0 0
Vimioso 0 0 0
Fonte: ISEG – Ranking
2007 dos Serviços de
Informação das
Autarquias

E-GOV BRASILEIRO: UMA ANÁLISE DOS PORTAIS DOS
MUNICÍPIOS BRASILEIROS
Ademir Martinez Sanches
Departamento de Computação e Estatística – UFMS – Brasil
ademir_sanches@dct.ufms.br
Marcelo Augusto Santos Turine
Departamento de Computação e Estatística – UFMS – Brasil
mast@dct.ufms.br
Débora Maria Barroso Paiva
Departamento de Computação e Estatística – UFMS – Brasil
debora@dct.ufms.br
RESUMO
Atualmente, várias prefeituras vinculadas aos governos municipais no Brasil, com a intenção de implementar o Governo
Eletrônico (e-Gov), estão tornando disponíveis suas informações, serviços ou produtos em meio eletrônico em portais
institucionais. Muitos municípios estão desenvolvendo websites com essa finalidade seguindo a legislação brasileira que
regulamenta o desenvolvimento de e-Gov. Assim, um acompanhamento deste processo é relevante e deve ser realizado
para corrigir possíveis distorções. Neste trabalho é apresentado um levantamento e análise dos portais e-Gov dos
governos municipais utilizando-se das seguintes estratégias e ferramentas computacionais integradas ao portal CISM
(Central de Indicadores e Serviços Municipais – http://cism.ledes.net): (i) um crawler para construir de forma automática
um repositório com dados dos portais municipais, criando um web warehouse municipal; e (ii) um estudo experimental
de web mining (algoritmo de clustering) no repositório construído a fim de descobrir conhecimentos ocultos, e assim
contribuir com a comunidade, fornecendo informações inéditas do e-Gov municipal nacional.
PALAVRAS-CHAVE
Sistema de Informação Web, e-Gov municipal, web warehouse, crawler, clustering.
1. INTRODUÇÃO
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Atualmente, o setor governamental é o principal indutor de ações estratégicas para promover a
universalização do acesso e o uso crescente dos meios eletrônicos de informação para gerar uma
administração eficiente e transparente em todos os níveis de sua administração. Os governos têm sido
pressionados pela comunidade nacional e internacional, pela sociedade civil organizada e por usuários dos
serviços a apresentar maior eficiência na aplicação do recurso público e maior efetividade nas políticas
públicas. Tal meta é impossível de ser alcançada sem um processo de informatização de operações internas e
de serviços prestados pelo governo, tornando necessário o desenvolvimento de aplicações Web (WebApps)
integradas a portais de governo eletrônico (e-Gov).
No Brasil, o e-Gov foi lançado em outubro de 2000, consistindo em um conjunto de medidas que têm
como objetivo “(...) universalizar o acesso digital aos serviços públicos, usar a TIC (Tecnologia da
Informação e Comunicação) para aumentar a transparência das ações governamentais e aumentar a eficácia
dos recursos tecnológicos existentes por meio da integração de todas as redes e sistemas existentes no âmbito
da administração pública federal” (Quadros, 2003). A partir desta data, vários municípios construíram portais
municipais na Internet. Porém, a construção destes portais foi realizada de forma desordenada, sem seguir a
legislação brasileira e as técnicas de Engenharia Web; desta forma, se faz necessário um levantamento do
75

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
perfil, das características e das tecnologias envolvidas nestes portais municipais, para corrigir distorções e
disponibilizar informações para a população.
Neste contexto, no presente trabalho foram especificadas, desenvolvidas e utilizadas ferramentas
computacionais para coletar e analisar os resultados, criando assim um repositório nacional dos portais e-Gov
dos municípios integrada ao portal CISM (Central de Indicadores e Serviços Municipais –
http://cism.ledes.net) (Sanches, 2007). Assim, o texto está organizado em quatro seções: na seção dois é
apresentado o panorama do governo eletrônico municipal por meio (i) da coleta automática de diversos dados
dos portais municipais (web crawler) materializando-os em um repositório multidimensional (web
warehouse) e (ii) a verificação do agrupamento desses dados segundo algum grau de semelhança (mineração
de dados através do algoritmo de clustering). Na seção três discute-se a abordagem metodológica utilizada, e
por último são apresentados os resultados e contribuições para a comunidade.
2. PERFIL DOS PORTAIS MUNICIPAIS
A abordagem metodológica utilizada neste trabalho envolveu quatro atividades ilustradas na Figura 1:
a) Definição da fonte dos dados: portais municipais do Brasil que estiverem no subdomínio oficial
.gov.br;
b) Coleta e integração dos dados: realizada de forma automática por meio de um web crawler;
c) Armazenamento: realizado por meio de um web warehouse com tecnologia Web; e
d) Consultas nos dados: consultas de busca e web mining (WM).
a) b)
d
Internet
e-Gov
Web Crawler
hypertexto
Figura 1. Abordagem utilizada: a) fonte dos dados; b) processo de coleta e integração dos dados; c) armazenamento das
informações e d) consultas nos dados.
2.1 Definição da Fonte dos Dados
Web
c)
Web
Mining,
e consultas
De acordo com a legislação brasileira, os municípios devem construir seus portais Web no subdomínio
.gov.br da sua Unidade Federativa (UF). Assim, os endereços de gestões municipais brasileiras na Internet
devem ser formados pela seguinte gramática simplificada e adaptada (Resolução nº 7, 2002) (Bittar, 2006):
URL ::= [“www.”] + município + estado + “.gov.br”
município ::=
estado ::=
Onde: [ ] significa opcional;
significa um campo de mesclagem a ser consultado em bando de dados.
Para definição da fonte de dados, esta gramática foi aplicada a todos os municípios brasileiros, que
segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística totalizam 5.564 municípios (IBGE, 2007).
76

2.2 Coleta e Integração dos Dados
Para a coleta automática dos dados dos portais Web municipais foi construído um programa robô, conhecido
como web crawler, também encontrado na literatura como spider, robot, wanderer, worm, knowbot ou webbot
(Ricarte & Gomide, 2004). O crawler pode ser entendido como um tipo de agente inteligente da
Inteligência Artificial que percorre a Web link por link, identificando e lendo as páginas, coletando
informações que serão manipuladas principalmente por mecanismo de busca (Blattmann, Fachin, & Rados,
1999) (Chakrabarti, Berg, & Dom, 1999) (Cho & Garcia-Molina, 2000) (Heydon & Najork, 1999). Na
literatura são encontrados muitos crawlers desenvolvidos sobre um domínio específico da Web (Qin, Zhou,
& Chau, 2004) (Silva, Veloso, Golghe, & Berthier Ribeiro-Neto, 1999).
Os detalhes da metodologia do crawler especificado e implementado são apresentados sob a forma de
algoritmo na Figura 2. Todas as operações são realizadas de maneira a tornar a ferramenta de coleta de dados
mais otimizada e automática possível. Por exemplo, quando uma URL não tem IP configurado no DNS a
análise da mesma termina na linha 6, evitando com isso execuções desnecessárias. Algumas operações de
tratamentos de exceções, acesso a banco de dados, itens de interface gráfica e outros detalhes de
implementação foram omitidos da Figura 2, pois a intenção é sintetizar a metodologia do robô. Foi utilizado
nesta aplicação a linguagem Web PHP (http://php.net/) e o banco de dados MySQL (http://www.mysql.org/).
1 Para cada município brasileiro faça
2 Constrói sua URL
3 Verifica se há um IP configurado no DNS para esta URL
5 Se IP=nulo //otimização para cidades que não tem portal
6 Insere na base de dados como não tendo portal
7 Senão
8 Faz requisição HTTP
9 Se bytes retornados > 0
10 Insere municípios na base de dados como tendo portal
11 Senão
12 Insere município na base de dados como não tendo portal
13 Fim-se
14 Fim-se
15 Fim-para
Figura 2. Algoritmo simplificado do crawler, onde a entrada é a lista dos municípios brasileiros e a saída são os dados
dos portais destes municípios. Adaptado de (Bittar, 2006).
A execução do crawler demora aproximadamente dezessete horas para coletar os dados de todos os
portais municipais do Brasil e inserir em um web warehouse (WW). Estas informações são referentes à
posição geográfica do município (permite comparações entre regiões do país) e características da página
principal do portal; tais como: (i) tamanho em bytes da página principal do portal, incluindo figuras e demais
arquivos. Por exemplo, uma página para ser funcional deve ter no máximo 80 KB, cidades fora dessa
recomendação dificultam a navegabilidade dos cidadãos que possuem acesso discado a Internet (Resolução
nº 7, 2002); (ii) quantidade de arquivos por página – entende-se por arquivos tudo que é carregado no
browser durante o acesso (figuras, java-scripts, arquivos de css, entre outros recursos); (iii) quantidade de
links nas páginas – indica um perfil da arquitetura de informação do portal da prefeitura (muitos links
sugerem notícias na página); (iv) número do IP (Internet Protocol) do host – útil para determinar onde é
hospedado o portal municipal, valores fora da faixa nacional, 200.128.0.0 a 200.255.0.0 (Getschko, 1997),
indicam que o portal é hospedado fora do Brasil. Uma descrição completa é apresentada na próxima seção.
2.3 Armazenamento em Web Warehouse
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Como o domínio do problema pesquisado corresponde a um subdomínio da Internet, os dados são
materializados em um web warehouse (WW). Um WW é determinado como uma combinação das tecnologias
de data warehouse (DW) e Web (Tan, Yen, & Fang, 2003) (Mattison, 1999) (Becker, 2002) (Moeller, 2001)
(Madria, 1999). Utiliza os conceitos de DW no ambiente da Internet, substituindo a ferramenta ETL (Extract
77

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
Transform Load - Extração Transformação Carga) por um web crawler. Como resultado gera um repositório
de informações localizadas na Web para uma determinada comunidade de usuários interessada no domínio de
informações (Cheng, Kambayashi, Lee, & Mohania, 2000).
Em relação à carga inicial dos dados, duas contribuições já podem ser obtidas: (i) quantos, quais são, e
como estão distribuídos os portais municipais brasileiros e (ii) a construção de um sistema de busca para
esses portais, que por meio da liberação da consulta pública, contribui para democratizar as informações e
compartilhar conhecimento público (Figura 3 e 5).
Utilizando-se a técnica de modelagem dimensional e o esquema estrela, os dados foram representados em
um cubo, onde as dimensões representam (i) os dados dos portais - tabela de fatos, (ii) a geografia -
município, estado, região e (iii) o tempo – mês, bimestre, semestre e ano das cargas do WW.
Por medidas de desempenho e para facilitar a web mining, a implementação do WW realizou-se em um
ambiente virtual, ou seja, levando-se em conta que o volume dos dados não é muito grande e o ciclo de
atualização é mensal (de 20 a 100 MB a cada carga total mensal), os dados coletados pelo crawler foram
armazenados em uma única tabela não normalizada, simulando uma visão materializada no banco de dados
MySQL, conforme ilustrada na Figura 4.
a) b)
Figura 3. Sistema de Busca: a) tela de consulta; b) resultados da consulta. Figura 4. Tabela utilizada na
construção do WW.
Figura 5. Gráfico indicando a quantidade de municípios com portais.
2.4 Web Mining Utilizando a Ferramenta WEKA
A técnica Clustering é a mais antiga de WM , onde as entidades são agrupadas de acordo com atributos em
comum. Esta abordagem é indicada quando as classes dos dados são incertas. Os experimentos apresentados
foram realizados no ambiente de mineração WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) (WEKA
The University of Waikato, 2007) com algoritmo EM (Expectation Maximization).
2.5 Definição da Base de Dados, Realização do Experimento e Resultados
Obtidos
A princípio, a equipe técnica do projeto identificou dois grupos nos dados dos portais municipais: cluster dos
municípios com websites e-Gov e cluster dos municípios sem websites. As estatísticas da base WW e-Gov
são apresentadas nesta condição. O conjunto de dados contém 5.564 exemplos, cada um corresponde a um
78

município brasileiro, sendo que: (i) 4068 representam condições negativas para existência de site e-Gov -
valor de classe igual a não (73,11%) e (ii) 1496 representam condições positivas para existência de site e-
Gov - valor de classe igual a sim (26,89%).
Assim, cada exemplo é constituído de 10 atributos:
• url_p: URL principal da cidade, valor do tipo string;
• uf: Nome do estado das cidades, valor nominal com as 27 unidades da federação;
• região: Nome da região das cidades, valor nominal com as 5 regiões do Brasil (Norte, Sul, Centro-
Oeste, Sudeste e Nordeste);
• ip: Os primeiros três dígitos do IP do host onde está hospedado a página da cidade, valores nominais
(o valor 200 indica a faixa de IP do Brasil, ou seja, página hospedada em servidor nacional);
• href: Quantidade de links na página principal do site, valor discreto entre 0 e 726 (média 4,233 e
desvio padrão 17,915);
• kb: Tamanho em Kb da página principal dos sites dos municípios (computando as figuras e demais
arquivos carregados), valor contínuo entre 0 e 986,388 (média 54,491 e desvio padrão 143,121);
• qde_arq: Quantidade de arquivos da página principal do site, valor discreto entre 0 e 98 (média 3,888
e desvio padrão 10,416);
• b_html: Tamanho em byte do arquivo HTML da página principal, valor contínuo entre 0 e 65535
(média 3120,54 e desvio padrão 9703.151);
• idade, valor discreto entre 21 e 81;
• Tem_ip: Indica se a cidade possui IP (subdomínio registrado), valor nominal (sim ou não);
• Tem_site: Indica se a cidade possui site no ar, valor nominal (sim ou não).
A exploração destes dados/atributos no ambiente WEKA em forma de gráfico é apresentada na Figura 6.
Todos os quatro gráficos representam a proporção de municípios com e sem portal Web; da esquerda para
direita, o primeiro gráfico mostra essa proporção para cada estado brasileiro (em ordem alfabética), o
próximo para cada região nacional (Norte, Sul, Centro-Oeste, Sudeste, Nordeste), o próximo a relação desta
proporção quanto as cidades que possuem IP registrado e o último representa a quantia de cidades com e sem
portal Web.
Região
tem_ip
tem_site
1782
3224
4068
1668
1181
2340
471
462
norte sul Centro-oeste
sudeste nordeste
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
sim não
1496
sim não
Figura 6. Proporção dos atributos da base de dados, o cinza escuro representa as cidades com website e o cinza claro
representa as cidades sem website.
O algoritmo de clustering EM (weka.clusterers.EM -V -I 50 -N 3 -S 100 -M 1.0E-6) foi executado com os
seguintes parâmetros: (i) Número máximo de iterações igual a 100, (ii) desvio padrão mínimo ,
(iii) número de clusters configurado para selecionar automaticamente por validação cruzada e (iv) semente de
número aleatório igual a 100. Nesta análise de mineração descobriu-se que os dados foram agrupados em três
grupos e não em dois como inicialmente a equipe projetou. Os três grupos formados são:
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
Cluster 2
Cluster 1
Cluster 0
Norte Sul Centro-Oeste Sudeste Nordeste
Figura 7. Gráfico do agrupamento dos dados gerado no WEKA, eixo x corresponde às regiões do Brasil e o eixo y aos
clusters formados.
• Cluster 0: corresponde as cidades que possuem IP, (subdomínio registrado) mas não tem site ativo. A
razão que leva um município a registrar seu subdomínio e depois não construir sua página na Internet
ainda é desconhecida nesta fase do projeto, mas constitui um objeto de estudo interessante;
• Cluster 1: Corresponde as cidades que possuem site ativo;
• Cluster 2: Corresponde as cidades que não possuem site na Web e nem IP registrado.
Na Figura 7 são representados os grupos identificados no WEKA com base nas cinco regiões brasileiras
(Norte, Sul, Centro-Oeste, Sudeste e Nordeste). O grupo de cor azul representa cluster 0, a cor vermelha o
cluster 1 e a cor verde o cluster 2. Nota-se que na região Norte o grupo verde dos municípios que não têm
portal é maior, e corresponde aos municípios com menor IDH (Índice de Desenvolvimento Humano) do
Brasil. O grupo azul dos municípios que têm somente o IP registrado é maior acentuado na região Sudeste,
região mais rica do Brasil. Os grupos vermelhos dos municípios que têm portal ativo é mais acentuado nas
regiões Sudeste e Sul seguido pelo Nordeste.
3. CONCLUSÃO
Com base nas informações descobertas no processo de web mining no ambiente WEKA foram computadas
novamente as estatísticas da situação dos portais e-Gov municipais por meio da aplicação Web desenvolvida,
gerando os resultados da Tabela 1 e das Figuras 8, 9 e10.
Tabela 1. Estatísticas da Base
Dado Valor
Data da última atualização dos dados 29/07/2007
Tempo gasto na atualização dos dados 16:58:37 hs
Total de cidades pesquisadas 5564
Total de cidades com subdomínio oficial e site ativo 1487
Total de cidades com subdomínio oficial, mas SEM site ativo 844
Total de cidades sem subdomínio oficial 3233
Total de cidades que tem site fora do Brasil 153
Total de cidades com tamanho de site e-Gov dentro da recomendação de 80 kb 591
Média do tamanho dos sites e-Gov municipais 192.210
Média da quantidade de arquivos nos sites e-Gov municipais 13.757
Média da quantidade de links da página principal dos sites e-Gov municipais 10.095
Estes resultados mostram dados reveladores e inusitados sobre a situação dos portais e-Gov municipais,
como:
• Somente 10,6% dos municípios respeitam a recomendação da limitação do tamanho da homepage dos
portais em 80 Kb. Existem cidades que possuem a página principal com quase 1 MB de tamanho, isso
80

significa que um cidadão com acesso discado demora aproximadamente 10 minutos para abrir a
página da prefeitura da sua cidade. São exemplos as cidades de Joaçaba-SC (www.Joacaba.sc.gov.br)
com 982KB e Presidente Médici-RO (www.presidentemedici.ro.gov.br) com 986.39KB. No estado de
Mato Grosso do Sul (MS), o maior portal e-Gov municipal pertence ao município de Sidrolândia com
538.718 Kb; a capital de MS (Campo Grande) possui portal com página principal de 95 Kb (muito
próximo do recomendado);
• Os portais das cidades possuem em média 10 links na sua página principal, mas é encontrada cidade
com mais de 700 links, dificultando a população de encontrarem a informação e/ou serviços no portal
de seu município. Um exemplo de município é Juruti-PA com 726 links;
• Em um total de 153 municípios têm seu portal hospedado em servidores localizados em outros países
e não no Brasil. O EUA é o principal país que mantém estas páginas, pelo fato do custo e serviços de
hospedagem que oferecem. Isto gera uma evasão de divisas, e os motivos desta decisão ainda é
desconhecido pela pesquisa e constituem-se mais um interessante objeto de estudo;
• O Nordeste e o Norte são as regiões que possuem maior ausência de portais e-Gov municipais;
• A região Sudeste, impulsionada pelo seu estado Minas Gerais (MG), possui maior incidência de
cidades com IP registrado, mas sem portal ativo; e
• Sem considerar o Distrito Federal (DF), o estado de São Paulo (SP) é o único estado da federação que
a maioria dos seus municípios possui portal e-Gov ativo;
Nesta análise de agrupamento, o ambiente WEKA atendeu as funcionalidades exigidas no estudo
experimental, servindo como única ferramenta de web mining necessária neste projeto. O algoritmo de
agrupamento EM do WEKA reconheceu todos os cluster existentes nos dados.
A próxima fase da pesquisa será executar o web crawler mensalmente para armazenar um histórico de
tempo nestas informações e eventualmente descobrir novas informações no repositório, tais como, o
comportamento dos portais (computado por cidade, estado, região) no decorrer do ano (será que na época do
recebimento do IPTU os portais são “inflados” pela prefeitura e no resto do ano são abandonados?). Com a
construção desta base de dados, estas e outras hipóteses poderão ser elucidadas, trazendo descobertas de
grade valia para a comunidade em geral.
Figura 8. Portais e-Gov municipais: Estatística do Brasil.
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
Figura 9. Portais e-Gov municipais: Estatística por região do Brasil.
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ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
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Figura 10. Portais e-Gov municipais: Estatística por estados do Brasil.
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82

MSB: UNA APLICACIÓN WWW PARA GENERACIÓN DE
RESÚMENES DE COMPORTAMIENTO
Víctor Flores, Martín Molina
Departamento de Inteligencia Artificial, Universidad Politécnica de Madrid
Campus de Montegancedo s/n, 28660 Boadilla del Monte (Madrid), España.
vflores@fi.upm.es, martin.molina@upm.es
RESUMEN
La disponibilidad en Internet de grandes volúmenes de información en los que se basan decisiones relacionadas con el
funcionamiento de sistemas dinámicos hace que cada vez sean más necesarios métodos efectivos de generación automática
de resumen de información de comportamiento. En este artículo se describe la aplicación MSB (Multimedia Summarizer
of Behavior) como una herramienta software que genera presentaciones multimedia de resumen de comportamiento
de sistemas dinámicos para ser presentadas en la Web. MSB usa como entrada datos de comportamiento de fuentes remotas
(medidos por sensores) que pueden estar disponibles en diferentes servidores Web. Estas fuentes de información
se interpretan y resumen usando métodos del campo de la Inteligencia Artificial simulando formas de razonamiento que
realizan las personas al resumir información de interés. En el artículo se describe la arquitectura basada en el conocimiento
del sistema MSB y la aplicación desarrollada en el dominio de hidrología sobre comportamiento de cuencas
hidrográficas.
PALABRAS CLAVE
Generación automática de resumen, modelo de sistema dinámico, aplicación Web, presentación multimedia.
1. INTRODUCCIÓN
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
En muchos centros de control donde se gestiona el comportamiento de sistemas dinámicos por medio de
redes de sensores están interesados no sólo en las interpretaciones de la evolución de las magnitudes físicas,
sino también en los posibles descriptores de fenómenos y evolución de éstos en el tiempo en forma de resúmenes
de comportamiento de sistemas dinámicos [11]. Numerosas aplicaciones informáticas usan diariamente
técnicas de generación automática de resumen de información para personalizar resultados a necesidades
de usuarios. Siendo Internet una de las principales fuentes de información, es cada vez más necesaria la existencia
de aplicaciones Web que generen automáticamente resúmenes de comportamiento de sistemas dinámicos,
para ser usados en tareas de toma de decisión. Esta demanda es aplicable a centros de control de entidades
(tales como gubernamentales o de protección civil) donde se monitorizan sistemas dinámicos, como por
ejemplo una cuenca hidrográfica, una red de carreteras, etc. En el caso específico de una cuenca hidrográfica,
el comportamiento de sus componentes a lo largo del tiempo puede representarse en forma de series temporales.
Estos valores se obtienen con la ayuda de sensores que envían periódicamente valores cuantitativos
correspondientes a lluvia, niveles de embalses, caudales de ríos, etc. Cuando la complejidad y número de
estas medidas es alta, puede ser útil disponer de una forma de presentación resumida que facilite la interpretación
adecuada de estos datos a los diversos destinatarios de la información (operadores de centros de control,
responsables de diversas instituciones locales o nacionales para gestión de la respuesta, etc.). Así, las
herramientas automatizadas de generación de resumen y de presentación de información pueden ayudar a
minimizar los tiempos de respuesta ante la presencia de emergencias. Recientemente, los problemas de generación
automática de resumen de información y de presentación de información han sido abordados desde la
perspectiva de la Inteligencia artificial [9], [10], [17]. En el caso particular de la generación automática de
resumen de información de comportamiento el problema presenta una cierta complejidad que normalmente
requiere conocimiento acerca del sistema dinámico [18].
83

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
En este artículo se presenta la herramienta MSB (Multimedia Summarizer of Behavior) como una contribución
a la creciente necesidad de herramientas de generación de resumen de comportamiento de un sistema
dinámico en la Web. MSB ha sido desarrollado en el Departamento de Inteligencia Artificial de la Facultad
de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid. MSB es uno de los resultados del proyecto EVIR-
TUAL financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia de España. MSB ha sido implementado en el
dominio hidrológico y cuenta con un generador automático de presentaciones multimedia para ser mostradas
en un entorno Web. MSB identifica cuál es la información relevante de todos los componentes del sistema
dinámico, creando presentaciones en un lenguaje asequible y adaptado a las características del usuario. MSB
está concebido de forma que puede recibir datos de comportamiento de diversas fuentes, locales o remotos
importados de diferentes servidores Web. El resto de este artículo está organizado de la siguiente forma: en
la sección 2 se describe de forma general la arquitectura de MSB, la sección 3 describe la aplicación en el
dominio hidrológico y al final se presenta una discusión en donde se destacan las contribuciones de la propuesta.
2. ARQUITECTURA
En el contexto de la gestión de sistemas dinámicos (como es por ejemplo una cuenca hidrográfica) es importante
disponer de información adecuada y a tiempo para la toma de decisiones. El objetivo de la herramienta
MSB es presentar información relevante acerca del comportamiento de un sistema dinámico, en un nivel
adecuado de agregación, con información complementaria que ayude a comprender los hechos de interés y
acorde a las necesidades de los procesos de decisión. Esta información puede presentarse de diferentes formas:
texto, gráficos, imágenes 2D o animaciones 3D, y dispuesta en una página Web del centro o en dispositivos
como por ejemplo un teléfono móvil, un ordenador, fax, etc. MSB se ha diseñado siguiendo metodologías
de diseño de sistemas basados en el conocimiento de forma que la arquitectura se ha concebido con un
conjunto de tareas y métodos que usan conocimiento específico del dominio [20]. En concreto, el sistema
realiza dos tareas principales: (1) selección de información relevante y (2) generación del plan de presentación.
Para realizar dichas tareas el sistema dispone principalmente de dos modelos específicos del dominio:
(1) modelo del sistema dinámico y (2) modelo de presentación. Seguidamente se presentan la forma cada uno
de estos dos modelos (más detalles sobre este diseño se pueden consultar en [17] y [18]).
2.1 El modelo del Sistema Dinámico
MSB dispone de conocimiento aproximado sobre el sistema dinámico en forma de modelo de la estructura y
el comportamiento de dicho sistema. El diseño del lenguaje de representación para dicho modelo ha sido
inspirado en propuestas del campo de la física cualitativa [2], [14] representaciones basadas en dispositivos o
componentes [5] y en ontologías de sistemas dinámicos [6], [13]. La representación que maneja MSB contempla
jerarquías de componentes C = {Cj}, donde cada componente posee atributos que representan magnitudes
físicas y estados cualitativos. La estructura del sistema se establece con relaciones entre los diversos
componentes (por ejemplo, relaciones del tipo es-un, es-parte-de, etc.). En un determinado momento un
componente Cj de C presenta un estado cualitativo que puede ser detallado con magnitudes físicas Q1,.., Qn.
El modelo incluye la forma en que se determina el estado cualitativo de cada componente a partir de las
magnitudes físicas o a partir de los estados de otros componentes. Un parámetro es una tupla del tipo P =
que representa una entidad física definida por un componente Ci, una magnitud (caudal,
calor, etc.), opcionalmente una función Fi (el promedio, un máximo temporal, etc.) y una referencia
temporal Ti (valores numéricos que representan un instante o intervalos que simboliza un lapso de tiempo).
El modelo incluye también una vista simplificada del comportamiento del sistema representado con relaciones
causales entre magnitudes físicas de los componentes. Estas relaciones definidas de forma similar que
en [12] pueden representar leyes físicas o características de comportamiento del componente y pueden incluir
niveles como referencias temporales acerca de retardos causales o tipos de influencias [8]. En detalle, una
relación causal entre una magnitud X del componente C1 y otra Y del componente C2 se representa con los
predicados cause_type(C1, X, C2, Y, F) y cause(C1, X, C2, Y, R) en donde F es un tipo de
función (monótona creciente o decreciente) y R es el tiempo de retardo entre la causa y el efecto. Para deter-
84

minar qué eventos resultan relevantes, se maneja un modelo de relevancia. Se considera que un hecho es
relevante si produce un cambio (en el presente o en el futuro cercano) en la distancia entre el estado actual
del sistema dinámico y los estados deseados, establecidos según los objetivos de gestión del sistema dinámico.
Con el fin de evitar realizar simulaciones (lo que en la práctica requiere manejar un modelo del sistema
más detallado y, por tanto, de mayor coste de formulación) se utiliza un modelo aproximado de relevancia
expresado mediante un enfoque heurístico. Se manejan criterios para establecer un orden de prioridad entre
eventos relevantes, formulados como sentencias condicionales que expresan que ciertos estados de un componente
son más relevantes que los estados de otros componentes cuando se cumplen ciertas condiciones
sobre el estado del sistema dinámico. Por ejemplo, en general el estado de lluvia fuerte es más prioritario que
el estado de lluvia débil. Sin embargo, en el caso particular de que la lluvia fuerte se produzca aguas arriba
de un embalse semivacío de gran capacidad puede resultar menos relevante que una situación de lluvia débil
en zona desprotegida con previsión de fuerte tormenta.
La estrategia de inferencia para seleccionar y resumir la información relevante recibe como entrada datos
de comportamiento expresados en series temporales de valores cuantitativos (medidos por sensores) para
generar interpretaciones de comportamiento de cada componente. Después, se genera lo que se denomina un
árbol resumen que contiene una representación particular de la información más relevante. La construcción
de este árbol sigue los siguientes pasos: (1) obtener el estado cualitativo de cada componente, (2) seleccionar
los estados cualitativos relevantes, (3) establecer un orden de prioridad por interés de dichos estados, (4)
eliminar los estados causa o efecto del conjunto de estados de interés y (5) condensar mediante agregación
estados de componentes sencillos para producir estados de componentes más globales. La figura 1 muestra
un ejemplo de árbol resumen generado en el dominio de hidrología para expresar un estado generalizado de
ríos con caudales importantes en la zona del sur de España, dejando en segundo plano otro estado generalizado
de lluvias en otras regiones de España.
state(río-guadalhorce,
caudal-importante)
state(cuenca-sur,
caudal-importante-en-ríos)
detalle
state(río-limonero,
caudal-importante)
state(aforo-1-ríostate(aforo-2-ríoguadalhorce,guadalhorce, caudal-importante) caudal-importante)
state(aforo-3-ríostate(aforo-2-ríolimonero,limonero, caudal-importante) caudal-importante)
2.2 El Modelo de Presentación
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state(sur-españa,
caudal-importante-en-ríos)
state(cuenca-guadalquivir,
caudal-importante-en-ríos)
state(río-tinto, state(río-odiel,
caudal-importante) caudal-importante)
state(aforo-5-río-tinto,
caudal-importante)
state(aforo-6-río-odiel,
caudal-importante)
state(cuenca-júcar,
lluvia-fuerte)
state(area-serpis,
lluvia-fuerte)
state(aforo-10-río-odiel,
caudal-importante)
Figura 1. Ejemplo de árbol resumen en el dominio de hidrología.
adicional
detalle
state(area-turia,
lluvia-fuerte)
Una vez generada la información relevante, se necesita determinar cómo presentar la información de forma
adecuada a (1) las características del usuario (por ejemplo, nivel técnico, usuario general, etc.) y el dispositivo
de comunicación de que dispone (teléfono móvil, fax, etc.) y (2) las necesidades de información (frecuencia
de reporte de información, nivel de detalle, etc.). Para este fin, MSB incluye un planificador jerárquico
que determina la forma y detalle de la presentación. La construcción del plan se concibe como la confección
de un discurso utilizando patrones en donde cada patrón es una plantilla prediseñada con parte del discurso.
La combinación de las diversas partes del discurso se establece mediante patrones de más alto nivel que
incluyen relaciones retóricas [15] (por ejemplo, detalle, contraste, causa, etc.). La totalidad de los patrones
constituyen la base de conocimiento del planificador de la presentación. Se maneja un planificador HTN
(Hierarchical Task Planning) [3] en donde cada tarea corresponde a un objetivo comunicativo y cada método
del plan corresponde a un patrón de discurso. Un patrón es un conjunto de sub-objetivos comunicativos
85

ISBN: 978–972–8924–45-4 © 2007 IADIS
que corresponden a las relaciones retóricas contempladas en el modelo. La base de conocimientos del planificador
también incluye operadores para objetivos comunicativos básicos (los que no pueden ser subdivididos),
estos operadores son implementados como primitivas de presentación en lenguaje natural y funciones
especializadas para componer las animaciones 3D.
frase
cerca del
desbordamiento
frase_subtitular_
caudal_estable
frase
el caudal en
se mantiene
estable
titular_caudal_al_
límite_río(I)
frase_titular_
caudal_al_
límite_río
frase_subtitular
_respecto_
hora_anterior
frase_subtitular_
caudal_aumenta
frase
en la última hora
el caudal del río
aumenta
detallar_caudal_
al_ límite_río(I)
animación_
caudal_al_
límite_río
comunicación_
gráfica
1.identificarsituación()
frase_subtitular_
caudal_
disminuye
frase
en la última hora
el caudal del río
disminuye
contrastar_caudal
_al_ límite_río(I)
frase_caudal_
estable
generar presentación
presentación (I)
presentación
recursiva
presentación_caudal_al_
límite_río
frase_detralle
_ caudal_al_
límite_río
frase
en el río a su paso
por se registra un
caudal de m3/seg
frase
por lo que se
mantiene estable
respecto a la
hora anterior
contar_
causas(I)
frase_caudal_
aumenta
frase
lo que supone
un incremento
de m3/
seg
presentación (J)
frase_compara
_caudal_respe
cto_la_hora_a
nterior
contar_
efectos(I)
animación_frase_detalle_caudal_
límite_río
frase_caudal_
disminuye
frase
lo que supone
una reducción de
m3/seg.
con respecto a la
hora anterior
Figura 2. Ejemplo parcial de modelo HTN de patrones de discurso.
contar_
predicción(I)
frase_caudal_
contraste_habitual
frase
el caudal habitual en
este punto del río es
m3/seg
comunicación_
gráfica
1.asociar-conanterior
(,)
2.valorarsituación
(,)
La salida generada en esta planificación es un plan de presentación con la información de detalle de cada
elemento del árbol resumen. Este plan es construido de forma recursiva (figura 2), en cada paso se realizan
dos tareas: generar texto y generar mandatos 3D. En la primera (generar texto) se seleccionan los patrones de
discurso adecuados, se adiciona la información complementaria y se refina el objetivo comunicativo con subobjetivos
comunicativos, usando el modelo del sistema conjuntamente con el modelo de agregación. En la
segunda tarea se construye el árbol de funciones especializadas usadas en la generación de la presentación.
3. LA APLICACIÓN EN EL DOMINIO HIDROLÓGICO
El método antes descrito se ha implementado para trabajar con datos de los sistemas SAIH (Sistema Automático
de Información Hidrológica) de los centros de control de las Confederaciones Hidrológicas de España.
Los datos de entrada a MSB son episodios hidrológicos con una duración de T horas (por ejemplo T = 24
horas) con medidas de lluvias, niveles de embalses y caudales en diferentes puntos de interés de una cuenca.
En MSB el modelo del sistema dinámico incluye componentes básicos: estación pluviométrica, aforos de
ríos, embalses, donde se miden las magnitudes: lluvia, caudal, nivel de llenado respectivamente. Los valores
correspondientes a estas magnitudes son recogidos por sensores y enviados automática y periódicamente a
los centros de control. En un nivel más general se tienen componentes que agrupan a los anteriores: área de
lluvia, río y cuenca. El componente más general es la cuenca. Adicionalmente se tienen las relaciones estructurales
entre estos componentes, así como relaciones causales sobre comportamientos individuales y generales.
El hecho de interés más prioritario en este modelo corresponde a los daños. Así, de forma general, el
orden de interés en fenómenos que pueden ocurrir en la cuenca queda determinado de la forma siguiente:
86
…..

daños > caudal > volumen > lluvia > previsión-de-lluvia. Además se dispone de reglas heurísticas para expresar
excepciones a este orden general y órdenes de prioridad de más detalle para estados particulares.
Para generar el resumen, el planificador construye un discurso con las acciones comunicativas titular,
contar detalle, contrastar, contar causas, contar efectos y contar predicción. El texto resumen queda estructurado
con (1) un título con información agregada del hecho más relevante y opcionalmente un subtítulo con
información que complementa la anterior y (2) un cuerpo de texto con información detallada y con información
para comprender y contextualizar dichos detalles (por ejemplo, contraste con medidas históricas, causas,
efectos y predicción). Para ello, se manejan plantillas de texto con lenguaje del área hidrológica. Cada plantilla
se compone de texto fijo relativo a uno o más objetivos comunicativos y variables generales que son instanciadas
con valores cuantitativos que reflejan magnitudes físicas del sistema. La selección de estas plantillas
se produce según el proceso de búsqueda jerárquico que realiza el planificador de acuerdo con las condiciones
de aplicabilidad de cada patrón de discurso. Los tipos de usuario considerados son general y técnico.
Entre las características del primero está el hecho de que requiere entender las situaciones, pero no participa
en la toma de decisiones, en contraparte, el usuario técnico requiere información más detallada y con lenguaje
más técnico. Esta información, unida a las impuestas por las características de los dispositivos de recepción
de información (fax, teléfono móvil, ordenador, etc.) y a las particularidades del modelo del sistema,
guían la búsqueda de operadores del planificador. En total se han considerado 289 patrones de discurso (de
alto nivel, plantillas de texto o plantillas de animación gráfica.
Para generar las presentaciones 3D, MSB contempla la comunicación con un motor de visualización propio
que contiene las estrategias de presentación y una base de datos cartográfica para la generación de presentaciones
3D sobre terrenos virtuales. Esta base de datos incluye modelos digitales de elevación de terrenos,
información vectorial (carreteras, puntos hidrográficos de interés, ciudades, etc.) y ortofotografías. En
particular, tal como se muestra en la figura 3, el planificador genera el plan de presentación utilizando la base
de conocimiento HTN con los patrones de discurso y lo transmite al motor gráfico quien produce la presentación
haciendo uso de información geográfica que gestiona el módulo de información geográfica.
Modelo HTN
patrones de
discurso
árbol resumen
planificador de
presentaciones
plan de
presentación
motor gráfico
presentación
dinámica
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información
geográfica
sistema de
información
geográfica
información
de elevación
imágenes
información
vectorial
Figura 3. Módulos de presentación y ejemplo parcial de secuencia de presentación 3D generada pos MSB.
La figura 4 muestra un ejemplo de la página Web en donde se presentan resultados del proceso realizado
por MSB. En la parte izquierda de la pantalla de la figura 4 se pueden observar ejemplos de las series temporales
de las magnitudes hidrológicas medidas. Estas magnitudes representan la entrada de datos que pueden
ser obtenidas de otros servidores Web existentes en las Confederaciones Hidrológicas (automáticamente o
mediante la opción importar datos). La opción generar resumen considera las preferencias especificadas
(tipo de usuario y medio: fax, sms, etc.) para la difusión de la información. La región central de la página
Web contiene la presentación de MSB (en texto o como animación 3D).
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4. DISCUSIÓN
Figura 4. Interfaz Web de MSB.
Dentro del campo de la Inteligencia Artificial existen propuestas que presentan ciertas similitudes con la
solución propuesta por la herramienta MSB. En líneas generales, uno de los temas de investigación relacionados
que ha recibido interés en los últimos años es el problema de resumir textos [7]. En este caso la información
de partida es un texto fuente (en uno o varios documentos) y el resultado es un texto resumido que
señala los puntos más importantes de la información de partida. Las soluciones aportadas en este campo
utilizan principalmente técnicas estadísticas para selección de información relevante y algoritmos específicos
para resolver problemas de incoherencia y falta de homogeneidad en los resúmenes generados. En comparación
con estas soluciones, MSB está especializado en comportamiento de sistemas dinámicos y utiliza un
modelo del dominio para generar el resumen. A diferencia de los métodos basados en enfoques estadísticos,
el uso del modelo del dominio permite que los resúmenes generados puedan incluir agregaciones y abstracciones
no presentes en los datos de partida. Además, los datos de MSB son series temporales y los resultados
son, además de texto, presentaciones gráficas animadas en escenarios de tres dimensiones.
Se han desarrollado también generadores de resúmenes con modelos de dominio [5]. Dentro de este tipo
de aplicaciones se pueden citar propuestas específicas como por ejemplo un sistema para generar resúmenes
en texto de partes meteorológicos [1] o ILEX para la descripción en lenguaje natural de obras de arte [19].
En comparación con estas propuestas, el planteamiento de MSB es más general dado que no está comprometido
con un dominio específico y no está restringido sólo a texto dado que ofrece además presentaciones
multimedia. En esta línea, se puede citar también el sistema SumTime [21] para generar sentencias a partir de
datos de series temporales. SumTime es una solución más general que se ha aplicado a dominios de meteorología,
turbinas de gas y cuidado intensivo en medicina. MSB, en comparación con SumTime, genera no sólo
sentencias resumen sino que incluye también descripciones que permiten una más completa comprensión del
hecho de interés además de presentaciones multimedia.
88

MSB presenta también similitudes con herramientas capaces de generar explicaciones sobre comportamiento
de sistemas dinámicos para ser utilizadas en aplicaciones educativas o de diagnóstico [5]. Dichas
soluciones se basan principalmente en el manejo de un modelo detallado del sistema dinámico que permite
realizar simulación del comportamiento. Esto tiene el inconveniente de requerir un mayor coste en la construcción
del modelo del sistema. En el caso de MSB, dado que el objetivo es resumir información relevante y
no diagnosticar o dar una explicación detallada, se maneja un modelo aproximado del sistema, más sencillo
de construir que los sistemas que generan explicaciones, lo cual es una ventaja para ser aplicado en sistemas
dinámicos de gran volumen de información con diversidad de componentes y estructuras complejas.
MSB se ha construido como resultado del proyecto de investigación EVIRTUAL que se desarrolló durante
tres años en la Universidad Politécnica de Madrid y el Centro de Estudios y Experimentación de Obras
Públicas (CEDEX). La utilidad práctica de MSB se verificó mediante aplicación al dominio de hidrología
desarrollando un modelo de ríos de cuencas españolas. La versión desarrollada de MSB operó de forma
experimental con el fin de demostrar la validez de la solución propuesta. En la evaluación se manejaron
conjuntos de episodios de diversas situaciones hidrológicas con medidas cuantitativas correspondientes a
sensores (caudal en secciones de río, lluvia, nivel de embalses, etc.) y, mediante participación de expertos del
dominio hidrológico, se verificó que los resúmenes generados eran correctos y satisfactorios de acuerdo con
los objetivos planteados.
5. CONCLUSIONES
La herramienta MSB que se describe en este artículo aporta una solución para generación automática de
resúmenes multimedia sobre comportamiento de un sistema dinámico haciendo uso técnicas del campo de la
Inteligencia Artificial. Entre las contribuciones principales de MSB se puede destacar (1) la generalidad de la
propuesta para ser aplicada a sistemas dinámicos complejos que pueden entenderse como una estructura de
componentes con influencias causales, (2) el menor coste de construcción del modelo del sistema en comparación
con otras soluciones existentes en el campo de la Inteligencia Artificial para generar explicaciones del
comportamiento de sistemas dinámicos, (3) la posibilidad de generar resúmenes que se presentan en formato
multimedia (texto, gráficos y animaciones sobre escenarios 3D).
Las ventajas de la solución aportada por MSB hacen que sea apropiada para ser utilizada en contextos
WWW para resumir grandes volúmenes de información cuantitativa sobre sistemas complejos así como para
una mejor difusión de la información a un mayor número de usuarios. Por sus características, la herramienta
MSB puede ser usada para ayudar en tareas específicas como interpretación de datos de sensores, alerta temprana
y seguimiento de la evolución del comportamiento de sistemas en situaciones de emergencia, entrenamiento
de equipos humanos responsables de la gestión de sistemas complejos, divulgación de información a
diferentes destinatarios haciendo uso de lenguajes adaptados a cada tipo de usuario y análisis de resultados
de simuladores de sistemas complejos para ser utilizados en toma de decisiones.
La versión actual de la herramienta MSB es una versión experimental que ha servido para verificar la
adecuación y utilidad la solución propuesta sobre dominios complejos (tal como es el dominio hidrológico).
Como consecuencia del resultado satisfactorio de la evaluación de la herramienta, las actividades en este
campo en el propio grupo de investigación se orientan al desarrollo e instalación futura de la herramienta en
un contexto WWW para interpretación y divulgación de información en el área medioambiental.
AGRADECIMIENTOS
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
El trabajo descrito en este artículo se realizó con financiación del Ministerio de Educación y Ciencia de España,
como parte del proyecto EVIRTUAL (REN2003-09021-C03-02), con participación de la Dirección
General del Agua del Ministerio de Medio Ambiente de España, quien suministró información relacionada al
dominio hidrológico. En este proyecto participaron también como equipos investigadores el Departamento
de Ingeniería Civil: Hidráulica y Energética de la Universidad Politécnica de Madrid y el Centro de Estudios
y Experimentación de Obras Públicas (CEDEX).
89

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90

DISEÑO DE UNA HERRAMIENTA PARA EL
DESARROLLO DE APLICACIONES WEB BASADAS EN
STRUTS
Adelaide Bianchini, Ricardo Blanch, Maruja Ortega, Ascánder Suárez
Dpto. de Computación y Tecnología de la Información
Universidad Simón Bolívar - Caracas, Venezuela
{abianc, bricardo, mof, suarez}@ldc.usb.ve
RESUMEN
En este artículo se presenta una herramienta de apoyo para el diseño y desarrollo de aplicaciones Web basadas en Struts.
La herramienta se apoya en una metodología que a partir de la identificación de los casos de uso conduce a la descripción
del controlador de la aplicación mediante un grafo de control de flujo denominado grafo Struts. Este se construye a partir
de las Vistas y Acciones definidas en Diagramas de Comportamiento que describen los casos de Uso de la aplicación. La
herramienta facilita la construcción de las JSP y las clases que implementan las Vistas y Acciones, genera a partir del
grafo Struts el servlet correspondiente al controlador de la aplicación y provee facilidades para la definición de datos
vivos y datos persistentes. Adicionalmente, la herramienta genera productos que forman parte de la documentación de la
aplicación.
PALABRAS CLAVE
Ambientes de desarrollo Web, MVC, Struts.
1. INTRODUCCIÓN
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El diseño de aplicaciones Web es una tarea compleja que requiere de la integración de diferentes métodos y
técnicas, e involucra una gran variedad de tecnologías. En el caso de aplicaciones basadas en Java esto
incluye HTML, JSP, JavaScript, XML, Enterprise JavaBeans, Java Database Connectivity (JDBC), entre
otras. Algunas de estas tecnologías son utilizadas para manejar elementos de presentación y otras para
resolver lo relacionado con la funcionalidad de la aplicación. Ambos aspectos requieren de habilidades
bastante diferentes de parte del desarrollador, lo que conduce a la necesidad de una separación de tareas.
Esta separación de tareas es una de las principales razones por la que el patrón de diseño de arquitectura
MVC (Model – View – Controller) [14], se ha establecido como uno de los paradigmas más ampliamente
utilizados para el desarrollo de aplicaciones en Internet. Las principales ventajas de este patrón son la clara
separación entre las capas de presentación y de aplicación, lo cual facilita el hacer modificaciones a la
presentación sin afectar la lógica del negocio y viceversa, su adaptabilidad a distintos tipos de vistas y
usuarios, y la posibilidad de desarrollo por distintos equipos con diferentes habilidades, reduciendo así costos
y tiempo de desarrollo.
Entre las distintas implementaciones del patrón MVC, una de las más conocidas y difundidas, es el
framework o ambiente de trabajo Struts [12], desarrollado sobre la plataforma J2EE [7]. Esta herramienta
aporta una infraestructura para el desarrollo de aplicaciones Web que facilita la separación entre la
presentación y la lógica de la aplicación, así como la integración entre ambas capas, dejando en manos del
programador especializado la implementación de la lógica del negocio, almacenamiento y acceso a los datos.
En una aplicación Web basada en Struts, el eje central lo constituye el controlador, siendo este elemento
el encargado de recibir las solicitudes de los clientes (las Vistas) y de distribuirlas a los distintos elementos de
la aplicación que se encargarán de dar respuesta a estas solicitudes (las Acciones). Las Acciones establecen la
conexión con los elementos que implementan la lógica del negocio y el modelo de datos (el Modelo),
obteniendo las respuestas que debe dar el sistema a los requerimientos del usuario. Una vez obtenida la
respuesta, el controlador determina la Vista mediante la cual se mostrará la respuesta al usuario.
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Los distintos componentes del patrón MVC se implementan en Struts haciendo uso fundamentalmente de:
• páginas JSP para implementar las Vistas,
• un servlet de control (clase Java que se ejecuta en un servidor Web como capa intermedia entre
una solicitud proveniente de un browser u otro cliente HTTP y una aplicación en el servidor
HTTP) que controla la relación entre las Vistas y el Modelo,
• Action Classes de Java que implementan las Acciones o puntos de entrada hacia el Modelo,
• Form Beans, clases particulares de Java utilizadas para comunicar los datos entre el Modelo y
las Vistas.
Para representar el controlador de una aplicación, cuando se trabaja con Struts, se propone una
representación gráfica mediante un grafo al estilo de los grafos utilizados en MyEclipse© [11]. Este grafo lo
denominamos “grafo Struts”, siguiendo lo propuesto en [1]. En este grafo los nodos corresponden a las Vistas
y a las Acciones, y los arcos representan la comunicación entre estos nodos, y están etiquetados con
componentes de datos (formas) que establecen cómo se comunican entre sí las Vistas y las Acciones y qué
tipo de información intercambia la aplicación con sus usuarios.
Una vez elaborado el grafo Struts se tiene la información relevante necesaria para completar un archivo
XML denominado struts-config.xml utilizado por Struts para parametrizar el servlet que implementa el
controlador.
Para diseñar una aplicación Web basada en Struts se requiere de metodologías que tomen en
consideración las características propias del diseño para la Web, que se adapten al patrón MVC, y que
aprovechen las facilidades que brinda Struts. La metodología propuesta en [1] se ajusta a los requerimientos
antes descritos.
En este trabajo se presenta el diseño de una herramienta, desarrollada con licencia de software libre, que
sirve de soporte a esta metodología, para obtener el diseño de la aplicación, expresado mediante el grafo
Struts, y a partir de éste parametrizar el controlador de la misma. En otras palabras, esta herramienta está
orientada a facilitar el proceso de diseño, previo al desarrollo de la aplicación.
La herramienta se está desarrollando en ambiente web ya que, en un futuro cercano, se prevé la
posibilidad de integrarle un ambiente colaborativo, de forma que los diseñadores involucrados en un diseño
puedan compartir recursos, definiciones de diagramas, formas y otros componentes. La herramienta incluye
además otras facilidades para apoyar la implementación de la aplicación diseñada. Igualmente es posible su
combinación con distintos ambientes de trabajo existentes en el mercado, basados en Struts, entre los cuales
podemos mencionar Expresso© [6], Exadel Struts Studio© [2], MyEclipse© [11], MDE© [10] que buscan
facilitar la labor del desarrollador. Éstos, en general, requieren de una descripción del controlador, y facilitan
la implementación de las Vistas (páginas) así como las Acciones (clases). La herramienta que se presenta en
este trabajo aporta una facilidad adicional al proveer al desarrollador el apoyo para el diseño del controlador
que refleja la esencia de la aplicación basada en Struts.
El resto del artículo está estructurado de la siguiente forma: en la sección 2 se describe brevemente la
metodología, en la sección 3 se describe la herramienta propuesta y algunos detalles de la implementación.
Finalmente en la última sección se exponen las conclusiones sobre el desarrollo de la herramienta.
2. DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA
La metodología descrita en [1] está orientada al diseño de la interacción entre el usuario y el sistema en una
aplicación Web implementada bajo el patrón MVC utilizando Struts. El proceso parte de la formulación del
problema planteado y conduce a la descripción de las Vistas que es necesario crear para manejar la
interacción entre los usuarios y la aplicación, a una especificación de lo que deben hacer las Acciones y
finalmente a la elaboración del grafo Struts de la aplicación. En la Figura 1 se muestran en forma
esquemática los pasos de la metodología los cuales se detallan a continuación.
92
Figura 1. Esquema general de la metodologia

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Identificación de casos de uso: es similar al de otras metodologías, por ejemplo RUP [9] para desarrollo
de sistemas y consiste en la identificación de los casos de uso del sistema, incluyendo para cada caso una
descripción textual, precondición y postcondición.
Elaboración de Diagramas de Comportamiento: consiste en la elaboración de diagramas que modelan
la dinámica e interacción de los actores (usuario y sistema) para cada Caso de Uso. Estos diagramas conjugan
información temporal, cursos alternos, y relaciones entre usuarios y sistema.
Un diagrama de comportamiento estará compuesto por:
• nodos Usuario: describen las acciones que deben ejecutar los usuarios en su interacción con el sistema,
• nodos Sistema: describen las acciones que debe ejecutar el sistema en respuesta a los requerimientos
del usuario,
• flechas que representan comunicaciones entre usuario y sistema.
El diagrama de comportamiento constituye un grafo bipartito, con los nodos separados en dos columnas:
Usuario y Sistema. Los cursos alternos estarán reflejados por distintas flechas etiquetadas que parten de un
mismo nodo.
Los nodos de Usuario se completan luego con “formas”, para agrupar la información que se intercambia
entre el usuario y el sistema.
La descripción de una forma constará de un nombre que la identifica y de una colección de campos que
incluyen:
• Campos de entrada, donde los datos fluyen desde las vistas hacia el sistema.
• Campos de salida, donde los datos fluyen desde el sistema hacia las vistas.
• Campos de entrada-salida, donde los datos fluyen en ambas direcciones.
• El nombre de un nodo Sistema correspondiente a una salida de un nodo Usuario.
Identificación de Vistas y Acciones: consiste en la definición de los elementos del grafo Struts. Los
nodos del grafo son de dos tipos: Vistas y Acciones. Las Vistas se obtienen de los nodos Usuario y las
Acciones de los nodos Sistema, definidos durante la elaboración de los diagramas de comportamiento. Las
Vistas se construyen como páginas JSP a partir de las colecciones de formas asociadas a los nodos Usuario.
Los arcos del grafo Struts y sus etiquetas se derivan de las flechas del diagrama de comportamiento, de la
relación entre las Vistas y los nodos Usuario y de la relación entre las Acciones y los nodos Sistema. Los
arcos Vista Acción se etiquetan con el identificador de la forma que contiene los datos que se transmiten a
la Acción.
Elaboración del grafo Struts: se elabora con la definición de las Vistas, las Acciones y los arcos entre
ellas. Este grafo contiene la información relevante requerida en Struts para parametrizar el controlador de la
aplicación en el archivo struts-config.xml. Igualmente, esta información es utilizada para construir
las páginas JSP que implementan las Vistas, así como la parte esencial de las Action Classes que
implementan las Acciones. En la Tabla 1 se muestran de forma resumida los pasos propuestos para alcanzar
el diseño del grafo Struts de una aplicación.
Tabla 1. Pasos de la metodología
Pasos de la Metodología
1. Identificar los Casos de Uso del sistema, incluyendo en cada caso una descripción textual, precondición y postcondición de
cada uno.
2. Elaborar los Diagramas de Comportamiento asociados a cada Caso de Uso del sistema.
3. Para cada Diagrama de Comportamiento:
3.1. Definir las Formas asociadas a los nodos Usuario del Diagrama de Comportamiento. Incluir salidas.
3.2. Combinar las formas obtenidas en 3.1 para producir formar compuestas, integrando incluso formas de nodos Usuario de
diagramas correspondientes a diferentes Casos de Uso.
4. Definir los nodos Vista del grafo Struts a partir de las formas resultantes del paso 3.2.
5. Definir los nodos Acción a partir de los nodos Sistema del Diagrama de Comportamiento, integrando posiblemente, acciones
asociadas a nodos de Sistema de Diagramas correspondientes a diferentes Casos de Uso. Agregar las salidas de los casos de
falla.
6. Definir los arcos del grafo Struts en base a las flechas del Diagrama de Comportamiento, las relaciones entre las vistas y los
nodos de Usuario y entre las acciones y los nodos de Sistema.
7. Elaborar el grafo Struts de la aplicación en función de las Vistas, las Acciones y los arcos definidos en los pasos 4, 5 y 6.
93

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3. DESCRIPCIÓN DE LA HERRAMIENTA
3.1 Diseño de la Herramienta
La herramienta que se presenta en este trabajo tiene como finalidad apoyar el diseño e implementación de
aplicaciones Web en ambiente Struts. Esta herramienta se diseñó siguiendo la metodología [1] descrita en la
sección 2, y a su vez se está desarrollando en ambiente Web basado en Struts y haciendo uso de otras
tecnologías como Hibernate© [5] para el manejo de la persistencia de datos y SVG [13] para la visualización
de los diagramas requeridos en la aplicación.
La primera versión, disponible a partir de julio 2007, corresponde al diseño de las funcionalidades básicas
y contiene lo necesario para: crear diseños, dividirlos en casos de uso y asociarles Diagramas de
Comportamiento con sus respectivos nodos usuario y sistema a cada uno de ellos, diseñar la representación
persistente de los datos a utilizar, así como los datos por sesión y los datos vivos de la aplicación, asociar a
cada nodo sistema la colección de datos que tiene a su disposición para cumplir con su cometido, asociar a
cada nodo usuario Vistas y objetos de acceso de datos para comunicar la información entre la aplicación y
sus usuarios al momento de la ejecución (ver Tabla 2).
Tabla 2. Funcionalidades básicas y complementarias
Funcionalidades básicas Funcionalidades complementarias
1. Crear y editar nuevo diseño: descripción del problema
1. Diseñar estructuras de datos persistentes lo
2. Crear, editar y listar casos de uso: desglose del problema en casos de uso cual permite completar información entre un
3. Definir Diagrama de Comportamiento: En este proceso se destacan las
nodo Sistema (Acciones) incluyendo
siguientes tareas:
operaciones de lectura/escritura para
• Crear y Editar Nodos Usuario
interactuar con el modelo de datos.
• Crear y Editar Nodos Sistema
2. Diseñar versiones más elaboradas de las
• Crear y Editar conexiones entre nodos (salidas)
Vistas y más facilidades para completar el
Se produce el esqueleto de la aplicación con todos los elementos, a
cuerpo (código) de las Acciones.
excepción de los form beans.
3. Crear, modificar y eliminar variables de
4. Crear Formas (definir Vistas del grafo Struts y form beans)
sesión.
5. Completar el archivo struts-config.xml.
4. Crear, modificar y eliminar entidades e
6. Generar el esqueleto de las acciones.
interrelaciones en el Modelo.
Como resultado del diseño se produce el esqueleto de una aplicación Web que contiene el archivo de
configuración Struts, las vistas JSP, los objetos de acceso de datos, la representación de datos persistentes en
Hibernate [5] para crear la base de datos y acceder a ellos desde las acciones, los esqueletos de las acciones
incluyendo el inicio y cierre de la sesión de acceso a los datos persistentes. La herramienta propuesta soporta
cada uno de los pasos de la metodología para el desarrollo de una aplicación.
3.2 Estado Actual de la Herramienta
En esta sección se detallan las principales características y aspectos funcionales de la herramienta, y se
ilustran con algunas Vistas del prototipo que se encuentra en desarrollo.
3.2.1 Creación de Diseños y Casos de Uso
Al crearse un diseño se puede incluir información general que se utilizará para la documentación de la
aplicación e iniciar el desglose de ésta en casos de uso. Una vez listados los casos de uso, se puede pasar a
diseñar en detalle cada uno de ellos, o editar cualquiera de los ya creados (Figura 2).
3.2.2 Creación de Diagramas de Comportamiento
Un Diagrama de Comportamiento está asociado a un Caso de Uso. El diseño de un Diagrama de
Comportamiento comprende la descripción detallada de la interacción entre el usuario y la aplicación
mediante la definición de nodos Usuario, los nodos Sistemas y los arcos entre ellos.
Los Diagramas de Comportamiento pueden conectar nodos de diferentes casos de uso. Si bien la división
en casos de uso no es estrictamente necesaria y un diseño podría realizarse con un solo caso de uso con un
gran diagrama, resulta mucho más claro y práctico al momento de la implementación disponer de la
estructuración lógica brindada por la división del diseño en casos de uso específicos (Figura 3).
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Figura 2. Creación de Caso de Uso y Lista de Casos de Uso
Figura 3. Diagrama de Comportamiento
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Especificación de nodos Usuario
Al detallar el diseño de los diagramas de comportamiento, se incluye la información correspondiente a los
datos que la aplicación envía al usuario así como de la estructura de la información que los usuarios pueden
aportar a la aplicación.
La información que la aplicación envía al usuario se especifica mediante objetos de acceso de datos. Para
especificar la estructura de la información que la aplicación solicita del usuario se utilizan formas. La
herramienta dispone de mecanismos para crear estas formas en los nodos Usuario y especificar los campos
que las componen. Con esta información se crea el código JSP de la Vista y el objeto de acceso de datos que
permitirá utilizar en un nodo Sistema la información recopilada en la Vista. Además de la forma, en la
definición del nodo Usuario se incluye su nombre y datos para la documentación (Figura 4).
Especificación de nodos Sistema
En los nodos Sistema se realizan las Acciones de la aplicación. Para ello se dispone de datos vivos y
persistentes, así como de los datos que pueden provenir de un nodo Usuario precedente en el grafo. En el
caso de los datos persistentes, en cada nodo Sistema se indica si los datos utilizados serán modificados o no.
Como resultado de la Acción del nodo Sistema, pueden haberse realizado cambios en los datos o puede
haberse generado una condición de error.
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Figura 4. Elaboración de Diagramas de Comportamiento – (Nodo Usuario – Vista – Formas)
En el diseño de la aplicación, a cada nodo Sistema se le puede especificar los datos a los que tiene acceso
y pares de salidas posibles con las estructuras de datos asociadas. Otra información requerida para definir un
nodo Sistema incluye el nombre del nodo, datos para la documentación, precondiciones y postcondiciones
por salida (Figura 5).
Elaboración de
Diagramas de
Comportamiento
En la herramienta
Paso 5 de la metodología
Figura 5 - Elaboración de Diagramas de Comportamiento - (Creación Nodo Sistema - Acción)
Figura 5. Elaboración de Diagramas de Comportamiento – (Creación Nodo Sistema - Acción)
Es posible incluir el código en Java de la Acción asociada al nodo Sistema, pero en la versión inicial de la
herramienta, éste es simplemente guardado como un campo de texto para su posterior inclusión en el código
generado a partir del diseño.
Conexiones
Para establecer las conexiones (arcos) del diagrama de comportamiento se debe indicar en cada nodo
(Usuario y/o Sistema) correspondiente al extremo inicial de un arco, los respectivos nodos terminales,
96

conjuntamente con la información requerida en cada caso. En las conexiones entre distintos casos de uso se
debe especificar el caso al que pertenece el nodo terminal.
3.2.3 Sobre los Datos Vivos
Si bien el protocolo HTTP es un protocolo "sin estado" y cada solicitud enviada por un navegador es
independiente de la anterior, el mecanismo de "cookies" permite responder a una solicitud en el contexto de
la solicitud anterior enviada desde el mismo navegador. Para que la aplicación Web mantenga este contexto,
se utilizan datos de sesión, que se mantienen mientras dure cada interacción de un usuario con la aplicación.
A nivel del diseño se puede especificar, bajo la forma de listas de pares (nombre, clase asociada), las
estructuras de datos que se mantienen durante una sesión con el usuario. Estas estructuras son creadas y
utilizadas para cada diálogo que se establezca entre un usuario y la aplicación, y no trascienden entre
diferentes ejecuciones de la aplicación.
Igualmente, es posible mantener estructuras de datos compartidos entre las diferentes sesiones de la
aplicación que se mantienen en paralelo mediante el uso de estructuras de datos especificadas a nivel del
diseño como listas de pares (nombre, clase asociada), llamadas datos de aplicación.
Los datos de sesión y de aplicación son "conceptualmente" mantenidos en la memoria viva de la
aplicación, mientras ella se ejecute, y pueden ser utilizados a conveniencia en los casos de uso.
3.2.4 Sobre los Datos Persistentes
En algunos casos, una aplicación Web se diseña como fachada de una aplicación existente. En ese caso,
normalmente se interactúa con ella mediante una librería con las operaciones disponibles. En otros casos, la
aplicación Web es también la aplicación completa, por lo que necesita del uso y almacenamiento de datos
persistentes, es decir, de datos que son almacenados en una base de datos, y se mantienen de forma
perdurable en el tiempo, para ser consultados y actualizados por la aplicación.
A nivel de diseño, se puede especificar el conjunto de colecciones de datos persistentes de la aplicación,
de manera de ser utilizados en los casos de uso bajo el esquema de acceso propuesto por la herramienta
Hibernate.
La versión de base de la herramienta que se propone, permite definir colecciones de datos bajo la forma
de clases persistentes, asociarles una colección de campos y definir su correspondencia con componentes de
una base de datos. Igualmente permite establecer tipos de relaciones uno-a-muchos y muchos-a-muchos entre
colecciones. Otras combinaciones de representación de datos no están disponibles en esta versión de la
herramienta.
3.2.5 Generación de la Aplicación Prototipo
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
El diseño de los diagramas de comportamiento conduce a la generación del archivo de configuración de
Struts (struts-config.xml) de la aplicación, incorporando los arcos de los diagramas de
comportamiento -de los casos de uso- y las formas de los nodos Usuario.
El diseño de la estructura de datos persistente conlleva la generación de los archivos de configuración
para que Hibernate [5] sirva de mediador con la base de datos en donde se almacenarán los datos persistentes
y la definición de operaciones para establecer conexiones y realizar transacciones con la base de datos.
Del diseño de los nodos Usuario se generan archivos JSP con las formas correspondientes que
implementan las Vistas de la aplicación. De los nodos Sistema se generan Acciones que contienen el acceso a
los datos vivos, a los datos que provienen de un nodo Usuario, una conexión a la base de datos y el bloque de
transacción de base de datos cuando se ha indicado que habrá datos persistentes que pueden ser modificados.
En caso de haberse incluido el código Java de la Acción, éste se agrega al archivo de la Acción
correspondiente.
A todo esto se agregan los componentes necesarios en una aplicación Web, que incluyen entre otros, las
librerías utilizadas, el archivo de configuración de la aplicación Web (web.xml) y los descriptores de las
librerías de marcas de Struts.
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4. CONCLUSIONES
La herramienta presentada constituye un aporte para el área de Ingeniería Web [8] al proveer mediante una
interfaz gráfica y sencilla un soporte metodológico para el diseño de una aplicación en ambiente web.
Además, apoya la construcción de la aplicación basándose en los resultados del diseño, tales como los
diagramas de comportamiento, la definición de las formas, de las Vistas y Acciones y el grafo Struts, que
representa el controlador, a partir de los cuales se implementan los componentes de la aplicación. Si bien en
el mercado existen productos comerciales que a partir de un diseño facilitan el desarrollo de aplicaciones
web, la herramienta propuesta, escrita bajo licencia GNU-GPL[4], cubre la etapa de diseño y facilita el
desarrollo de prototipos de aplicaciones web.
Adicionalmente la herramienta genera productos que forman parte de la documentación de la aplicación,
tales como la descripción detallada de los casos de uso (Diagramas de Comportamiento), descripción
detallada de las formas, especificaciones de las Acciones y el grafo Struts. Todos estos productos pueden
también ser consultados a través de la herramienta. Incluye además un repositorio de diseños. La herramienta
no da soporte directo para integrar a AJAX [3] en las Vistas, sin embargo es posible diseñar con los
Diagramas de Comportamiento llamadas a realizar a través de AJAX .
Entre las características que se irán incorporando a la herramienta se prevé la posibilidad de integrarle un
ambiente colaborativo, de forma que los diseñadores involucrados en un diseño puedan compartir recursos,
definiciones de diagramas, formas y otros componentes. Igualmente se contempla la posibilidad de diseñar
nuevas funcionalidades a una aplicación web existente a partir de sus archivos de configuración.
El desarrollo de la herramienta se llevó a cabo utilizando la misma metodología que esta apoya, y se está
implementando en J2EE, utilizando Struts, Hibernate, SVG y próximamente se utilizará AJAX.
Un prototipo de la herramienta que obtenerse en http://gacela.labf.usb.ve/WebAppsWiki.
RECONOCIMIENTO
Este proyecto contó con el apoyo financiero del Decanato de Investigación y Desarrollo de la Universidad
Simón Bolívar, DID-USB (Proy.IC-CAI-004-06). http://www.did.usb.ve Septiembre 2006/Septiembre 2007.
REFERENCIAS
Bianchini, A., Ortega, M., Suárez, A.: “Una Metodología de Diseño de Aplicaciones Web bajo el Patrón MVC”. Jornadas
Chilenas de Computación - 2005. XIII Encuentro Chileno de Computación 2005. Valdivia, Chile, Noviembre 2005.
Exadel, Inc. “Exadel Struts Studio”. http://www.exadel.com/products_strutsstudio_professional.htm último acceso:
03/2007.
Garret, J. J. : “Ajax: A New Approach to Web Applications”.
http://adaptivepath.com/publications/essays/archives/000385.php Último acceso: 03/2007.
GNU General Public License. http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html
Hibernate: Relational Persistence for Java and .NET. http://www.hibernate.org/ Último acceso: 04/2007.
Jcorporate Ltd. “Expresso Framework Project”. http://www.jcorporate.com/expresso.html Último acceso: 02/2007.
J2EE: “Java 2 Platform, Enterprise Edition”. http://java.sun.com/j2ee/index.jsp Ultimo acceso: 04/2006
Kappel, G., Próll, B., Reich, S., Retschitzegger, W.: “Web Engineering The Discipline of Systematic Development of
Web Applications”. John Willey and Sons, 2006.
Kruchten, P. :” The Rational Unified Process: An Introduction (2nd Edition). Addison-Wesley Professional, 2000.
MDE for Struts. http://www.eclipse-plugins.info/eclipse/plugin_details.jsp?id=310 Último acceso: 04/2007.
MyEclipse J2EE IDE – http://www.myeclipseide.com/ Último acceso: 02/2007
Struts Apache org: “The Apache Struts Web Application Framework”. http://struts.apache.org
SVG: Scalable Vector Graphics (SVG). http://www.w3.org/Graphics/SVG/ Último acceso: 03/2007.
Singh I., Stearns, B., Johnson, M., and the Enterprise Team: “Designing Enterprise Applications with the J2EE
Platform”. http://java.sun.com/blueprints/guidelines/designing_enterprise_applications_2e/web-tier/web-tier.html
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UM MODELO ONTOLÓGICO PARA O CONTEXTO
TURÍSTICO
Salvador Lima 1
Escola Superior de Tecnologia e Gestão, Instituto Politécnico de Viana do Castelo
Avenida do Atlântico, 4900-348 VIANA DO CASTELO
salvador@estg.ipvc.pt
José Moreira
IEETA / Universidade de Aveiro
Campus Universitário de Santiago, 3810-193 AVEIRO
jose.moreira@ua.pt
RESUMO
Os itinerários turísticos, como portfolio de objectos turísticos e de acessibilidades, promovem a procura turística em
resposta às necessidades e motivações dos novos turistas da emergente sociedade “mosaico”. A web semântica é uma
tecnologia emergente de múltiplas possibilidades para melhorar a pesquisa de informação e que pode dar um importante
contributo para a construção, o planeamento e a gestão de itinerários turísticos.
Este artigo apresenta um modelo semântico para a representação de objectos turísticos baseado em três domínios
complementares (temático, temporal e espacial) recorrendo à linguagem padronizada OWL. É dada especial atenção à
formalização dos processos para a representação de conhecimento temporal e espacial, tendo em vista facilitar a
interoperabilidade entre agentes de software e aplicação posterior de processos automáticos para auxiliar a construção de
itinerários turísticos.
PALAVRAS-CHAVE
web semântica, turismo, ontologias, informação temporal, informação espacial.
1. INTRODUÇÃO
Portugal como destino turístico é caracterizado por um espaço territorial pequeno, dispondo, todavia, de
conteúdo histórico-cultural, paisagístico, climático e humano muito diversificado. Os responsáveis
governamentais apostam no turismo como importante sector estratégico para o País, explorando a diversidade
de condições favoráveis (clima, recursos culturais e naturais, entre outros atributos qualitativos), no sentido
de desenvolver produtos competitivos como sejam os itinerários turísticos (PENT, 2007, pp. 44-45, 62-63).
No presente século, estamos a assistir a um novo processo de evolução social, cultural, económico e político
a uma escala mais globalizante em que emergirão indivíduos que desempenharão diversos papéis nos seus
percursos de vida e em momentos diferentes que reflectirão no sistema turístico, dando origem a novas
tipologias de turistas (SaeR, 2005, pp. 577-594).
Este artigo apresenta uma contribuição para o desenvolvimento de aplicações da web semântica orientada
para a construção, o planeamento e a gestão de itinerários turísticos, atendendo à nova vaga de turistas mais
exigentes, reivindicativos e evoluídos culturalmente. É proposto um modelo semântico de informação
turística baseado em três dimensões: “o quê” (v.g. conteúdos museológicos dos museus, pratos típicos das
populações não urbanas ou religiosidade das festividades), “quando” (v.g. horários de abertura dos museus e
datas da realização de eventos ou festejos) e “onde” (v.g. localização dos sítios onde se realizam festividades
religiosas ou localização das praias com bandeira azul). Este modelo pretende assegurar um vocabulário
comum e com uma semântica bem definida para a descrição de objectos turísticos, de forma a permitir aos
1 Trabalho desenvolvido no âmbito da medida 5 / acção 5.3 do PRODEP.
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agentes de software utilizar as informações disponíveis na web de forma mais eficiente do que os sistemas de
busca actuais.
Este artigo está organizado da seguinte forma. A secção 2 faz uma contextualização do trabalho,
apresentando um exemplo de aplicação da web semântica no contexto turístico. A secção 3 apresenta o
modelo semântico para o turismo e os principais fundamentos que estiveram na base da construção das
ontologias propostas. A secção 4 apresenta uma breve discussão sobre as principais contribuições deste
trabalho relativamente a outros trabalhos relacionados. Finalmente, a secção 5 apresenta as conclusões do
trabalho.
2. TURISMO NO CONTEXTO DA WEB SEMÂNTICA
Sendo a web semântica uma das áreas emergentes que procura, segundo Tim Berners-Lee, James Hendler e
Ora Lassila (Berners-Lee, Hendler and Lassila, 2001) e Nigel Shadbolt, Tim Berners-Lee e Wendy Hall
(Shadbolt, Berners-Lee and Hall, 2006), tornar a web mais usável, interoperável e consistente, como extensão
da web sintáctica (actual), em que a informação é disponibilizada associada a metadados que explicitam a sua
semântica promovendo a interoperabilidade entre agentes de software (machine-to-machine interoperability)
sem, contudo, repercutir negativamente na facilidade de exploração e utilização por agentes humanos
(human-to-human cooperation). Actualmente, podemos considerar a web sintáctica como englobando um
enorme inventário de objectos turísticos (praias, habitats naturais, potencialidades de fruição e lazer,
festividades, artesanato, museus, entre outros) distribuídos por todo espaço que constitui a Web, sem
qualquer forma de organização. Alguns objectos turísticos são mais facilmente acessíveis pelos motores de
busca convencionais (camada superficial da Web, designada por surface web (Bergman, 2001) ou, ainda,
indexable web (Baeza-Yates, 2004)) enquanto que outros existirão armazenados em bases de dados e serão
de acesso mais limitado devido à dificuldade em indexá-los (camada deep web (Bergman, 2001) ou hidden
web (Baeza-Yates, 2004)). Quando procuramos, através dos motores de pesquisa, os nossos objectos
turísticos predilectos, temos de usar a nossa estratégia humana para analisar e interpretar os documentos-web
(web-pages), iteração a iteração, com vista a descobrir, a extrair e a classificar os documentos-web mais
relevantes sobre os objectos turísticos desejados. Neste caso, as informações sobre os objectos turísticos estão
escondidos nos referidos documentos-web, sendo os conteúdos estruturados por mecanismos de formatação e
de visualização no formato HTML. Imaginemos o seguinte documento-web em HTML (Figura 1):
Figura 1. Descrição sintáctica de uma página (HTML)
O browser apresentará o texto com as especialidades do restaurante em negrito, “Bacalhau à Margarida
da Praça” e “Bacalhau à Sogra”, que é totalmente inadequado para os agentes de software, uma vez que não
existem informações adicionais capazes de ajudá-los a interpretar o sentido do texto ou das especialidades em
negrito; só, os agentes humanos dispõem da capacidade de ler e interpretar o conteúdo do documento-web.
No cenário da web semântica, teremos um inventário estruturado de objectos turísticos em que cada
objecto turístico está organizado de acordo com o seu enquadramento temático (museu, restaurante, romaria,
praia, artesanato, entre outros temas), a sua descritibilidade (características particulares dos objectos
turísticos, por exemplo, para o restaurante temos o tipo de cozinha, as especialidades gastronómicas, as
facilidades disponíveis para os turistas incapacitantes), a sua espacialidade (a localização geográfica do
objecto turístico, a tipologia do lugar, entre outros aspectos relacionados com o espaço), a sua temporalidade
(horários de funcionamento, os dias da semana em que os serviços estão encerrados, entre outros aspectos
temporais) e outros elementos organizacionais. Ou seja, a cada objecto turístico (documento-web) será
vinculado a si um conjunto de informações adicionais não como novo conteúdo mas sim sobre o próprio
conteúdo (os denominados metadados). Para que os agentes de software, ao processar o documento-web,
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sejam capazes de reconhecer quais os conceitos e suas relações mais relevantes, teremos de adicionar o
significado de restaurante (restaurant) e suas relações (hasRestaurantDescription, hasSpecialities,
hasHoursOfOperation e hasLocation), de lugar (place) e de instante de tempo (instant). Assim, para o nosso
exemplo do documento-web do restaurante, temos o seguinte conjunto de informações semânticas no formato
RDF (Figura 2).
Figura 2. Descrição semântica do conteúdo da página (RDF)
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O browser continuará a exibir o texto, destacando as especialidades do restaurante em negrito mas, os
agentes de software, ao processar o documento-web com as informações semânticas, serão capazes de
entender que ‘Margarida da Praça’ é um restaurante e que fica no ‘Largo de 5 Outubro, 58’ da cidade de
Viana do Castelo (ou seja, entenderão que Viana do Castelo é uma cidade), que “Bacalhau à Margarida da
Praça” e “Bacalhau à Sogra” são especialidades gastronómicas do restaurante e que o restaurante encerra ao
domingo.
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A possibilidade de associar informação semântica aos conteúdos da web sintáctica abre uma infinidade de
novas vias para a exploração da Web, impulsionando o desenvolvimento de aplicações mais eficientes, mais
modulares e mais usáveis, baseadas na interoperabilidade semântica; ou seja, uma vez criado um vocabulário
comum e com semântica bem definida, as aplicações que entendem esse vocabulário serão capazes de se
comunicar ou interoperar.
A interoperabilidade semântica necessária para que os agentes de software possam usar eficientemente as
informações disponíveis na Web é conseguida através das ontologias (Studer, Benjamins and Fensel, 1998).
3. MODELO SEMÂNTICO PARA O TURISMO
Os objectos turísticos (objectos de ou para o turismo) podem ser contextualizados em três domínios de
informação: (i) do domínio temático, nomeadamente os valores intrínsecos e extrínsecos dos atractivos
turísticos e dos descritores turísticos; (ii) do domínio temporal tais como, os horários de funcionamento dos
serviços turísticos ou a programação horária dos eventos festivos; e (iii) do domínio espacial como seja a
localização geográfica dos atractivos turísticos ou o tipo de lugar onde se situam tais atractivos. Estes
domínios de informação correspondem a três dimensões semânticas das cinco propostas por Khai Truong,
Gregory Abowd e Josan Brotherton (Truong, Abowd and Brotherton, 2001): (1) o quê (what), que objectos
turísticos cumprem o espectro preferencial de</strong