Normas LOM e SCORM

Com a crescente utilização de objetos de aprendizagem no apoio às atividades de ensino, surgiram vários padrões com o objetivo de definir uma especificação para os objetos de aprendizagem utilizados pelos sistemas de gestão da aprendizagem (SGA). Um SGA é uma aplicação que permite a gestão de utilizadores e de atividades de aprendizagem (Pecheanu et al., 2011), bem como a disponibilização de serviços de suporte à aprendizagem online (Simões et al., 2013).

Os padrões com maior destaque são: SCORM (Sharable Content Object Reference Model), que define modelos de referência que especificam padrões de empacotamento e apresentação através da web num ambiente de ensino distribuído de objetos de aprendizagem; e o LOM (Learning Object Metadata) que surgiu a partir da necessidade de classificar e descrever mais detalhadamente objetos de aprendizagem (Pessoa e Benitti, 2008). O modelo de dados LOM é um padrão aberto que específica a sintaxe e a semântica dos metadados associados a objetos de aprendizagem, que podem ser definidos como os atributos necessários para descrever completa e adequadamente um objeto de aprendizagem (IEEE-LTSC, 2018). O LOM é geralmente codificado em XML (eXtensible Markup Language), sendo utilizado para descrever objetos de aprendizagem ou quaisquer outros recursos digitais que sejam utilizados no apoio a processos de aprendizagem.

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O esquema de dados conceituais do LOM possui uma estrutura hierárquica em forma de árvore composta por nove categorias:

1. Geral (General): informação que descreve o objeto de aprendizagem como um todo. 2. Ciclo de vida (Lifecycle): histórico e estado atual do objeto de aprendizagem e daqueles

que contribuíram para a sua criação.

3. Meta metadados (Meta-metadata): informações sobre os metadados que descrevem o objeto de aprendizagem.

4. Técnico (Technical): requisitos técnicos e características do objeto de aprendizagem. 5. Educacional (Educational): características educacionais e pedagógicas do objeto de

aprendizagem.

6. Direitos (Rights): direitos de propriedade intelectual e condições de uso do objeto de aprendizagem.

7. Relação (Relation): relação entre o objeto de aprendizagem e outros objetos relacionados.

8. Anotação (Annotation): comentários sobre o uso educacional dos objetos de aprendizagem, incluindo quando e por quem é que foram criados.

9. Classificação (Classification): esquemas de classificação utilizados para descrever as diferentes características do objeto de aprendizagem.

Cada uma das categorias descritas anteriormente contém subelementos que podem ser elementos simples que contêm dados, ou podem ser elementos agregados, que contêm outros subelementos. A Figura 29 ilustra a estrutura em forma de árvore do modelo de dados LOM constituída pelos seus elementos e respetivos subelementos.

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Figura 29 - Hierarquia dos elementos que compõem o modelo de dados LOM (IMS Global, 2018).

Quando se implementa um sistema com recurso à norma LOM não é necessário oferecer suporte a todos os elementos do modelo de dados, nem o modelo de dados deve limitar as informações que podem ser armazenadas. Os elementos já existentes no modelo de dados LOM podem ser descartados e elementos de outros modelos de metadados podem ser adicionados.

O Modelo SCORM é uma coleção de padrões e especificações que permitem a criação de objetos de aprendizagem reutilizáveis. Estes objetos denominados de sharable content objects (SCO) podem ser reutilizados em diferentes sistemas e contextos. Ao permitir que os SCO sejam independentes da plataforma de e-learning ou do repositório utilizado possibilita que o mesmo conteúdo possa ser incorporado em várias disciplinas ou módulos e deste modo poder vir a ter diferentes utilizações. Deste modo, se um SGA estiver em conformidade com a norma SCORM, este poderá reproduzir qualquer conteúdo que seja compatível com essa norma. O SCORM é composto por três subespecificações (SCORM Explained, 2018):

• Secção “Content Packaging”: especifica como o conteúdo deve ser empacotado e descrito. A especificação do Content Packaging utiliza um ficheiro de manifesto (manifest file). O manifesto é um ficheiro XML que contém a descrição do conteúdo. Cada parte do manifesto pode ser descrita em detalhes associados aos metadados. Os metadados do SCORM são armazenados no formato LOM e podem ser aplicados a qualquer secção do manifesto, podendo por exemplo, ser aplicados ao curso como um todo, a elementos

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individuais ou até mesmo a recursos e arquivos de modo a melhorar a sua capacidade de reutilização. O conteúdo pode ser entregue, por exemplo, num CD ou pode ser colocado num arquivo ZIP. Quando o conteúdo é colocado num arquivo ZIP, ele é denominado package interchange file ou PIF. Os PIF são o formato de armazenamento mais comum do modelo SCORM.

• Secção “Tempo de execução (Run-Time)”: especifica como o conteúdo deve ser transmitido e como é efetuada a comunicação com o SGA. A especificação do tempo de execução informa ao SGA se este deve iniciar o conteúdo na mesma ou numa nova janela do navegador de Internet. O SGA só pode lançar um SCO de cada vez. Alguns SGA permitem que os autores dos conteúdos controlem como os SCO são iniciados, quais os elementos de navegação disponíveis e até a dimensão da janela do navegador de Internet que apresenta o SCO.

• Secção “Sequenciamento (Sequencing)”: especifica como o aluno pode navegar entre as partes do curso. É definido por um conjunto de regras de sequenciamento representadas em formato XML no ficheiro de manifesto do curso. A utilização do Sequenciamento é opcional. No caso de nenhuma regra de sequenciamento ser especificada, as configurações padrão permitem fornecer uma experiência adequada ao aluno.

4.6 Resumo

A lógica difusa permite captar informações vagas, em geral descritas numa linguagem natural e convertê-las para um formato numérico quando necessário. No contexto da plataforma ADAPT é utilizada para efetuar um mapeamento que relaciona o perfil do aluno caracterizado através do modelo de Felder-Silverman com OA classificados segundo o modelo VARK (secção 4.1).

O paradigma RBC permite resolver problemas relativos a casos novos com base em soluções utilizadas para solucionar problemas em casos anteriores. Na plataforma ADAPT, o paradigma RBC é utilizado para determinar a sequência de apresentação dos OA de um determinado curso com base em casos criados através da utilização da plataforma por alunos que concluíram o curso anteriormente (secção 4.2).

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técnicas de pesquisa e otimização procuram encontrar soluções ótimas, ou aproximadamente ótimas. A plataforma ADAPT utiliza AG quando a solução devolvida pelo sistema RBC para o problema atual não é considerada a mais adequada sendo necessário a realização de uma adaptação do caso (secção 4.3).

O data mining pode ser considerado como a aplicação de métodos e técnicas em grandes bases de dados, para encontrar tendências ou padrões com o intuito de descobrir conhecimento (Santos e Azevedo, 2005). No contexto da plataforma ADAPT as técnicas de data mining são utilizadas na sugestão de conteúdos alternativos e na identificação de mudanças de estilo de

aprendizagem (secção 4.4). Para este efeito foi desenvolvido um módulo de data mining e

pesquisa local implementado pelo Bolseiro Pedro Filipe Caldeira Neves através da bolsa com referência PTDC/CPE-CED/115175/2009 FEDER - Eixo I de Programa Operacional Fatores de Competitividade (POFC) / QREN (COMPETE: FCOMP-01-0124-FEDER-014418). Os

detalhes de implementação do módulo podem ser consultados em (Neves, 2014). O módulo de

data mining e pesquisa local foi integrado na plataforma ADAPT de modo a funcionar em

conjunto com o módulo STI. Depois de efetuada a integração foram realizados testes funcionais de modo a validar funcionalidades especificadas e testes de integração.

Por fim, na secção 4.5 foram descritas as normas: LOM que classifica e descreve objetos de

aprendizagem e SCORM que define padrões de empacotamento e apresentação de objetos de aprendizagem.