Ambientes personalizados de e-learning: considerando os contextos dos alunos

A personalização em sistemas de e-learning é fundamental, uma vez que esses são utilizados por uma grande variedade de alunos, com características diferentes. Há várias abordagens que visam personalizar ambientes e- learning. No entanto, esses se concentram principalmen- te na tecnologia e / ou em detalhes da rede, sem levar em consideração os aspectos contextuais. Eles consideram apenas uma versão limitada do contexto, proporcionando personalização. Em nosso trabalho, o objetivo é melhorar a personalização do ambiente de aprendizagem e-learning, fazendo uso de uma melhor compreensão e modelagem do contexto educacional e tecnológico do usuário, utilizando ontologias. Mostramos um exemplo do uso da nossa pro- posta no sistema AdaptWeb, na qual o conteúdo e as re- comendações de navegação fornecidas dependem do con- texto do aluno

Une approche de gestion de contextes métiers pour l'accès à l'information

International audienceLa prise en compte du contexte améliore la pertinence des informations fournies par les systèmes pour les utilisateurs. Nous introduisons dans ce papier un gestionnaire de situations contextuelles métier basé sur une nouvelle définition générique du contexte. Ce gestionnaire prend en compte diverses dimensions contextuelles et agit comme un intermédiaire entre les systèmes d’accès à l’information (SAI) et les informations contextuelles. Notre approche repose sur un processus original qui gère les différentes dimensions contextuelles afin de créer une situation unique à un instant t. Pour cela, le processus de Mise En Situation (MES) utilise la base de règles qui représente la connaissance contextuelle du gestionnaire. Les situations seront utilisées par les SAI à des fins d’adaptation de processus informationnel. Par ailleurs, un processus d’extraction est proposé pour améliorer la fiabilité du gestionnaire de contexte au fil du temps en faisant évoluer sa base de connaissances. Le gestionnaire a été mis en œuvre à travers un prototype qui a été utilisé pour l’expérimentation afin de mesurer l’impact de nos propositions dans le domaine de la maintenance aéronautique

A model-driven approach to the conceptual modeling of situations : from specification to validation

A modelagem de situações para aplicações sensíveis ao contexto, também chamadas de aplicações sensíveis a situações, é, por um lado, uma tarefa chave para o funcionamento adequado dessas aplicações. Por outro lado, essa também é uma tafera árdua graças à complexidade e à vasta gama de tipos de situações possíveis. Com o intuito de facilitar a representação desses tipos de situações em tempo de projeto, foi criada a Linguagem de Modelagem de Situações (Situation Modeling Language - SML), a qual se baseia parcialmente em ricas teorias ontológicas de modelagem conceitual, além de fornecer uma plataforma de detecção de situação em tempo de execução. Apesar do benefício da existência dessa infraestrutura, a tarefa de definir tipos de situação é ainda não-trivial, podendo carregar problemas que dificilmente são detectados por modeladores via inspeções manuais. Esta dissertação tem o propósito de melhorar e facilitar ainda mais a definição de tipos de situação em SML propondo: (i) uma maior integração da linguagem com as teorias ontológicas de modelagem conceitual pelo uso da linguagem OntoUML, visando aumentar a expressividade dos modelos de situação; e (ii) uma abordagem para validação de tipos de situação usando um método formal, visando garantir que os modelos criados correspondam à intenção do modelador. Tanto a integração quanto a validação são implementadas em uma ferramenta para especificação, verificação e validação de tipos de situação ontologicamente enriquecidos.The modeling of situation types for context-aware applications, also called situationaware applications, is, on the one hand, a key task to the proper functioning of those applications. On the other hand, it is also a hard task given the complexity and the wide range of possible situation types. Aiming at facilitating the representation of those types of situations at design-time, the Situation Modeling Language (SML) was created. This language is based partially on rich ontological theories of conceptual modeling and is accompanied by a platform for situation-detection at runtime. Despite the benefits of the availability of this suitable infrastructure, the definition of situation types, being a non-trivial task, can still pose problems that are hardly detected by modelers by manual model inspection. This thesis aims at improving and facilitating the definition of situation types in SML by proposing: (i) the integration between the language and the ontological theories of conceptual modeling by using the OntoUML language, with the purpose of increasing the expressivity of situation type models; and (ii) an approach for the validation of situation type models using a lightweight formal method, aiming at increasing the correspondence between the created models’ instances and the modeler’s intentions. Both the integration and the validation are implemented in a tool for specification, verification and validation of ontologically-enriched situation types.CAPE

A Knowledge-driven Distributed Architecture for Context-Aware Systems

As the number of devices increases, it becomes a challenge for the users to use them effectively. This is more challenging when the majority of these devices are mobile. The users and their devices enter and leave different environments where different settings and computing needs may be required. To effectively use these devices in such environments means to constantly be aware of their whereabouts, functionalities and desirable working conditions. This is impractical and hence it is imperative to increase seamless interactions between the users and devices,and to make these devices less intrusive. To address these problems, various responsive computing systems, called context- aware systems, have been developed. These systems rely on architectures to perceive their physical environments in order to appropriately and effortlessly respond. Currently, the majority of the existing architectures focus on acquiring data from sensors, interpreting and sharing it with these systems