Projeto OBAA: Uma abordagem com objetos de aprendizagem interoperáveis baseados na web e na televisão digital

O presente artigo descreve os estudos realizados no projeto OBAA – Agente Baseado em Objeto de Apren- dizagem. São apresentadas algumas definições de objetos de aprendizagem, repositórios, televisão digital interativa e multiagentes do sistema. Normas para construir objetos de aprendizagem e programas de televisão digital foram investigadas e analisadas, a fim de se especificar um novo padrão multiplataforma sobre o qual é construído o conteú- do que pode ser usado na web e televisão digital

The OBAA Standard for Developing Repositories of Learning Objects: the Case of Ocean Literacy in Azores

This paper describes the existing web resources of learning objects to promote ocean literacy. The several projects and sites are explored, and the shortcomings revealed. The limitations identified include insufficient metadata about registered learning objects and lack of support for intelligent applications. As solution, we promote the seaThings project that relies on a multi-disciplinary approach to promote literacy in the marine environment by implementing a specific Learning Objects repositories (LOR) and a federation of repositories (FED), supported by a OBAA, a versatile and innovative standard that will provide the necessary support for intelligent applications for education purposes, to be used in schools and other educational institutions.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Sistema multiagente para indexação e recuperação aplicado a objetos de aprendizagem

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010Em E-learning é necessária a produção de conteúdos de aprendizagem para disponibilização através da web, tornando assim o processo de ensino e aprendizagem flexível. Porém, a produção de conteúdos para E-learning possui alto custo e, devido a isso, é importante a reutilização. Para prover reutilização de conteúdos de aprendizagem, surgiu o conceito de Objetos de Aprendizagem, onde um conteúdo de aprendizagem, devidamente descrito por metadados e armazenado em um repositório. Contudo, a heterogeneidade de padrões e especificações na área, dificulta a reutilização e compartilhamento de Objetos de Aprendizagem. Assim, a recuperação de Objetos de Aprendizagem, para reuso de forma compartilhada é um problema dinâmico, devido ao grande volume de pesquisas, e necessita de sistemas que permitam interoperabilidade entre repositórios heterogêneos e distribuídos, onde se espera boa precisão. O problema de recuperação de Objetos de Aprendizagem é um exemplo da crescente demanda por sistemas mais complexos e inteligentes. Esta demanda possibilitou o surgimento do paradigma de desenvolvimento de sistemas orientado a agentes. Este paradigma permite a exploração de habilidades sociais em agentes de software e tem o objetivo de buscar soluções mais inteligentes para problemas computacionais complexos. Este trabalho propõe um sistema multiagente para recuperação e indexação de Objetos de Aprendizagem, armazenados em repositórios distintos e descritos com diferentes padrões de metadados. Com objetivo de melhorar a precisão e cobertura na recuperação de Objetos de Aprendizagem, são utilizadas técnicas de recuperação de informação e ontologias, em apoio ao sistema multiagente

Bringing underused learning objects to the light: a multi-agent based approach

The digital learning transformation brings the extension of the traditional libraries to online repositories. Learning object repositories are employed to deliver several functionalities related to the learning object’s lifecycle. However, these educational resources usually are not described effectively, lacking, for example, educational metadata and learning goals. Then, metadata incompleteness limits the quality of the services, such as search and recommendation, resulting in educational objects that do not have a proper role in teaching/learning environments. This work proposes to bring an active role to all educational resources, acting on the analysis generated from the usage statistics. To achieve this goal, we created a multi-agent architecture that complements the common repository’s functionalities to improve learning and teaching experiences. We intend to use this architecture on a repository focused on ocean literacy learning objects. This paper presents some steps toward this goal by enhancing, when needed, the repository to adapt itself.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Model of Recommendation System for for Indexing and Retrieving the Learning Object based on Multiagent System

This paper proposes a multiagent system application model for indexing, retrieving and recommendation learning objects stored in different and heterogeneous repositories. The objects within these repositories are described by filled fields using different metadata standards. The searching mechanism covers several different learning object repositories and the same object can be described in these repositories by the use of different types of fields. Aiming to improve accuracy and coverage in terms of recovering a learning object and improve the signification of the results we propose an information retrieval model based on the multiagent system approach and an ontological model to describe the knowledge domain covered.Keywords: AI in education, multi-agent systems, learning objects, recommendation systems.

Um modelo semântico para compartilhamento de recursos educacionais.

A representação precisa do conteúdo dos recursos educacionais torna mais fácil e rápido os processos de busca, seleção e reusabilidade destes recursos. Esta pesquisa discute problemas relacionados à representação de recursos educacionais, como: recursos com requisitos específicos, dependência entre recursos e estruturas heterogêneas para classificação dos recursos. Neste contexto, foi conduzido um estudo preliminar para caracterizar a ocorrência destes problemas no domínio da Ciência da Computação. Os resultados do estudo demonstraram a ocorrência e relevância destes problemas. Nesta perspectiva, este trabalho propõe um Modelo Conceitual para representação de recursos educacionais visando seu compartilhamento. Este modelo tem como diferencial mecanismos que permitem a definição de diferentes estruturas de curso e uma melhor caracterização do contexto dos recursos educacionais por meio da declaração explícita de requisitos específicos e dependência entre recurso. Para avaliação deste trabalho, foram realizados três processos envolvendo o Modelo Conceitual e o sistema de compartilhamento construído a partir deste modelo. O primeiro envolveu especialistas que responderam um questionário para indicar sua confiança na capacidade do modelo como solução para os problemas abordados na pesquisa. O segundo estudo buscou avaliar o processo de inserção de recursos no sistema de compartilhamento e a capacidade do Modelo Conceitual em representar recursos educacionais vindo de cursos disponibilizados na Web. Finalmente, o terceiro estudo buscou avaliar o acesso aos recursos do sistema de compartilhamento através da implementação de aplicações Web que fazem uso dos serviços de consulta. Os resultados mostram que o modelo é capaz de representar com maior precisão o contexto de criação dos recursos educacionais, contribuindo como solução para os problemas discutidos.The accurate representation of educational resources content makes the process of searching, selection and reusability much more easy and fast. This work discusses Open Issues related to representation of educational resources: i) resources with specific requirements, ii) dependence between resources and iii) heterogeneous structures for resources classification. In this context, this work conducted a preliminary study to characterize the occurrence of these problems in the field of computer science. The results showed that these problems are present and relevant in various areas of computing. Hence, this work introduce a new Conceptual Model to represent educational resources. This model allows the definition of different course structures and a better characterization of educational resources contexts by explicit declaration of specific requirementsand resources collections. To evaluate the proposed approach, three evaluation processes were conducted with the Conceptual Model and the sharing system that is based on this model. In the first study, a survey with teachers was conducted to verify their confidence in the effectiveness of this model. The second study aimed to evaluate the educational resources insertion process and the effectiveness of the Conceptual Model in the representation of educationa resources. Finally, the third study evaluated the access to educaional resources in the sharing system through the development of Web applications that use the query services. The obtained results show that the proposed model is capable of representing educational resources context and contributes in solving the discussed problems

Modelo de busca inteligente e recomendação de objetos de aprendizagem em repositórios heterogêneos

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Ciências da Computação, Florianópolis, 2013Este trabalho propõe um modelo de sistema de busca inteligente e de recomendação para objetos de aprendizagem baseado em sistemas multiagentes. Para tal, o modelo é capaz de indexar e recuperar objetos de aprendizagem, armazenados em repositórios diferentes e heterogêneos. Ou seja, o mecanismo de busca inteligente abrange vários repositórios de objetos de aprendizagem, e os objetos podem ser descritos pelo uso de diferentes padrões de metadados. O modelo proposto utiliza ontologias para descrever o domínio de conhecimento para, em um primeiro momento, expandir a busca utilizando sinônimos ou outros termos relacionados e, em um segundo momento, a ontologia é utilizada para restringir os resultados apresentados, dentro do domínio de conhecimento do usuário, levando em conta as especificidades da área. Com o objetivo de melhorar a precisão, cobertura e recomendação de um objeto de aprendizagem, o sistema prevê um modelo de recomendação de objetos de aprendizagem utilizando informações e estatísticas dos usuários, ou seja, seu perfil, para realizar a ordenação dos resultados. Tal modelo foi implementado sobre o framework JADE e testado sobre o índice de duas bases de dados, com termos da área médica. Os resultados mostram uma boa cobertura e recuperação para objetos, por fazer uso dos termos expandidos para seus sinônimos e os resultados do perfil mostram uma melhora na ordem e recomendação dos resultados Abstract: This paper proposes a model of intelligent search engine and recommendation for learning objects based on multiagent systems. To this end, the model is able to index and retrieve learning objects stored in different and heterogeneous repositories. The intelligent search engine covers several repositories of learning objects, and the objects can be described in different metadata standards. The proposed model uses ontologies to describe the domain knowledge for expand the search terms, using synonyms or related terms and in a second step, the ontology is used to restrict the results within the domain of knowledge taking into account the specificities of the area. Aiming to improve accuracy, coverage and recommendation of learning objects the system provides a model for recommendation using information and statistics of the users your profile, and perform the ordering of results. This model was implemented on the JADE framework and tested on the content of two databases with use of medical terms. The results show good coverage and recovery for objects, by making use of expanded terms on their synonyms, and the profile results show an improvement in the results order and recommendation

Modelo de seleção dinâmica de objetos de aprendizagem baseado em agentes

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2015.Este trabalho descreve um modelo que possibilita o oferecimento de experiências de aprendizagem na educação on-line, baseado no paradigma de Sistemas Multiagente (SMA), com o intuito de facilitar ouso de Objetos de Aprendizagem (OA) de forma adaptativa em sistemas de gerenciamento de aprendizagem (LMS), bem como de favorecer o reuso de materiais instrucionais que sigam padrões de referência. O modelo proposto estende o conceito de Objetos Inteligentes de Aprendizagem (OIA), através da utilização de uma arquitetura de agentes BDI (Belief, Desire, Intention), sendo capaz de se comunicar com os elementos que constituem o OA, de acordo com um padrão de empacotamento e sequenciamento de objetos. O modelo teórico proposto possibilita a seleção dinâmica de recursos instrucionais com base em informações do LMS, dos metadados do OA,e do desempenho obtido pelo estudante durante a interação com o objeto. Esses elementos do modelo de dados são usados no processo de raciocínio dos agentes, possibilitando o desenvolvimento de experiências de aprendizagem aprimoradas, e com adaptatividade dinâmica. Além disso, a integração com um LMS favorece o reuso de recursos educacionais que são desenvolvidos segundo padrões de referência, e que podem ficar acessíveis ao processo de adaptação automaticamente, logo que forem incluídos no repositório de objetos, sem a necessidade de reconfigurar a estrutura do curso. Para instanciar o modelo teórico, foi desenvolvido um protótipo compatível com objetos de aprendizagem segundo o padrão de integração SCORM e cujos metadados sigam o padrão IEEE-LOM. Este protótipo integra o ambiente de agentes (denominado ILOMAS) ao LMS Moodle, permitindo o acesso aos OIA de forma integrada a cursos reais de instituições que se utilizem da plataforma Moodle. O protótipo foi desenvolvido com base em um subconjunto do modelo teórico, com o intuito de permitir a validação do sistema proposto, do ponto de vista computacional, através de simulações. Conforme verificado na avaliação deste protótipo, obteve-se adaptatividade e reuso. Por fim, apontou-se possibilidades de evolução do modelo, principalmente com a integração à busca semântica de objetos de aprendizagem com base em ontologias.Abstract : This work describes a model that enables the offering of learning experiences in online education, based on the paradigm of Multi-Agent Systems (MAS), in order to facilitate the use of Learning Objects (LO) adaptively in learning management systems (LMS) as well as to encourage the reuse of instructional materials that follow standards. The proposed model extends the concept of intelligent learning objects (ILO), by using a BDI agents' architecture (Belief, Desire, Intention), being able to communicate with the LO's elements, according to apackaging and sequencing standard. The proposed theoretical model enables dynamic selection of instructional resources based on information from the LMS, the learning object metadata, and the performance achieved by the student during the interaction with the LO. These elements of the data model are used in theagent's reasoning process, enabling the development of improved learning experiences, and dynamic adaptivity. Furthermore, the integration with an LMS promotes reuse of educational resources that are developed following reference standards, enabling their access in the adaptation process automatically, as soon as they are included in the LO repository, without having to reconfigure the course structure. To instantiate the theoretical model, it was developed a prototype compliant with SCORM standard LO and whose metadata follow the IEEE-LOM standard. This prototype integrates the agent environment (called ILOMAS) to LMS Moodle, allowing access to the ILO seamlessly to real courses of institutions that use Moodle platform. The prototype was developed based on a subset of the theoretical model, in order to enable the computational validation of the proposed system, through simulations. As verified on this prototype's evaluation, adaptivity and reuse were obtained. Finally, evolution opportunities to the model was pointed, especially with the integration of semantic search for learning objects based on ontologies