OBJETIVOS ATINGIDOS

Os Objetivos Espec´ıficos listados para este trabalho s˜ao:

1. Definir um sistema de detec¸c˜ao de Aten¸c˜ao capaz de avaliar ob- jetos de ensino e aprendizagem;

2. Identificar caracter´ısticas de objetos de ensino e aprendizagem relevantes para a aten¸c˜ao;

3. Criar um m´etodo capaz de relacionar as caracter´ısticas de objetos de ensino e aprendizagem com um determinado n´ıvel de aten¸c˜ao. No cap´ıtulo 3 foram propostos dois artefatos, estes artefatos est˜ao implementados em linguagem Java e tem por prop´osito opera- cionalizar teste de Aten¸c˜ao em OEAs.

O primeiro artefato consiste em uma biblioteca denominada Co- nectorNeuroSky que cont´em todas as fun¸c˜oes e estruturas de dados necess´arias para possibilitar a comunica¸c˜ao e obten¸c˜ao de dados com o equipamento de EEG NeuroSky Mindwave Mobile. O c´odigo fonte, bem como as ´ultimas vers˜oes da biblioteca podem ser obtidas em: https://code.google.com/p/conector-neurosky/.

O segundo artefato ´e uma ferramenta que, por meio de uma inter- face gr´afica, automatiza testes de Aten¸c˜ao para OEAs. Esta ferramenta faz uso da biblioteca proposta inicialmente e ´e denominada TestesAten- caoFE. O c´odigo fonte, bem como as ´ultimas vers˜oes da ferramenta po- dem ser obtidas em: https://code.google.com/p/testesatencaofe/.

As an´alises dos dados obtidos com os testes utilizando os arte- fatos desenvolvidos mostraram que ´e necess´ario um tratamento pr´evio, destes dados, a fim de se obter uma maior relevˆancia nos resultados. Com esta finalidade no cap´ıtulo 3 ´e apresentada uma metodologia de tratamento dos dados, que acaba por definir uma equa¸c˜ao para o c´alculo da Pontua¸c˜ao de Aten¸c˜ao. Esta pontua¸c˜ao se mostrou, nos testes, mais

significante e pass´ıvel de compara¸c˜ao entre sujeitos, sendo utilizada em todos os testes posteriores.

No cap´ıtulo 4 ´e proposta uma metodologia de teste de OEAs. Neste cap´ıtulo, s˜ao apresentados os resultados dos testes preliminares efetuados com trˆes OEAs diferentes. Os resultados dos testes mos- tram que a metodologia proposta, bem como os artefatos utilizados no processo s˜ao efetivos no que se prop˜oem.

O conjunto de artefatos e metodologias descrito nos cap´ıtulos 3 e 4 definem um sistema de detec¸c˜ao de Aten¸c˜ao capaz de avaliar OEAs, conforme proposto no primeiro objetivo espec´ıfico, o sistema foi testado e validado sendo considerado eficiente para esta tarefa.

Os resultados dos testes preliminares foram analisados no cap´ıtulo 5 neste cap´ıtulo s˜ao estudadas duas alternativas para a an´alise destes dados, uma estat´ıstica, o algoritmo See5, e outra baseada em inte- ligˆencia artificial, as redes neurais auto organiz´aveis de Kohonen.

As redes de Kohonen se mostraram, segundo os resultados apre- sentados, mais promissoras em compara¸c˜ao com o algoritmo See5. Os resultados tamb´em indicaram que o conjunto de caracter´ısticas sele- cionados, um subconjunto dos Metadados LOM, n˜ao apresentava o detalhamento suficiente para uma maior efetividade da classifica¸c˜ao e an´alise.

Desta forma, no cap´ıtulo 6 ´e proposto um novo conjunto de meta- dados baseados em caracter´ısticas de design de interface e informa¸c˜ao, usabilidade e intera¸c˜ao, estes metadados s˜ao formalmente definidos, conforme a norma 19788 ISO/IEC (2011) no apendice I.

O uso destes novo conjunto de metadados incorporado ao con- junto inicial visa melhorar a qualidade e precis˜ao dos resultados da rede de Kohonen. Estes resultados, entre outros valores, incluem uma s´erie de componentes da Matriz U, onde ´e poss´ıvel identificar os metada- dos, ou caracter´ısticas, irrelevantes para a classifica¸c˜ao de OEAs com rela¸c˜ao a aten¸c˜ao, atingindo, assim, o segundo objetivo espec´ıfico, de identificar caracter´ısticas de OEAs que tenham rela¸c˜ao com a aten¸c˜ao. Com a finalidade de validar o uso dos metadados propostos, bem como dos m´etodos e artefatos, foram executados teste com dois grupos de alunos, envolvendo 16 sujeitos e dois grupos de 4 OEAs totalizando 64 testes de aten¸c˜ao. Os resultados foram utilizados para o constru¸c˜ao de uma rede de Kohonen que se mostrou capaz de classificar OEAs quanto ao n´ıvel de Aten¸c˜ao esperado destes.

O desempenho da rede de Kohonen implementada com o novo conjunto de metadados se mostrou mais eficiente que os resultados dos testes preliminares, indicando que o conjunto completo dos metadados

´e mais apropriado para a classifica¸c˜ao, quanto a aten¸c˜ao, que o conjunto original.

A rede neural artificial implementada foi testada com valores de metadados baseados nos OEAs utilizados nos testes, mas com algumas diferen¸cas introduzidas. Desta forma, acredita-se que este conjunto represente OEAs semelhantes aos utilizados, e por este motivo uma classifica¸c˜ao de n´ıvel de aten¸c˜ao semelhante tamb´em ´e esperada. Os resultados mostram que a rede neural artificial se apresentou robusta a este tipo de teste sendo considerada um m´etodo capaz de relacionar as caracter´ısticas de objeto de ensino e aprendizagem com um determinado n´ıvel de aten¸c˜ao, atingindo assim o terceiro objetivo espec´ıfico proposto. Desta forma, o objetivo geral do trabalho: “Relacionar, de forma objetiva, as caracter´ısticas de um objeto de ensino e aprendizagem com os n´ıveis de aten¸c˜ao esperados dos alunos que utilizem este objeto” foi alcan¸cado e os m´etodos t´ecnicas e artefatos descritos se aplicam para este fim.

Conforme o pressuposto deste trabalho e o suporte te´orico exis- tente, a aten¸c˜ao desempenha um papel fundamental no processo de en- sino e aprendizagem, mantendo sua importˆancia quando este processo se d´a por meio de OEAs. O processo descrito neste trabalho apresenta m´etodos, t´ecnicas e artefatos capazes de aferir, interpolar e tratar a Aten¸c˜ao de forma a potencializar o uso destes objetos em situa¸c˜oes de ensino.

Como contribui¸c˜oes deste trabalho s˜ao citadas:

• Foram criados artefatos capazes de monitorar o n´ıvel de Aten¸c˜ao de um determinado sujeito com base em sua atividade cerebral medida por meio de um EEG;

• Foi demonstrado o processo de tratamento de sinal utilizado para obten¸c˜ao de uma m´etrica definida com Pontua¸c˜ao de Aten¸c˜ao capaz de relacionar resultados de diferentes sujeitos;

• Foi apresentada a rela¸c˜ao entre os metadados de um determinado OEA e os n´ıveis de Aten¸c˜ao dos sujeitos durante sua utiliza¸c˜ao, o conjunto LOM de metadados utilizado n˜ao se mostrou promis- sor como alternativa para a inferˆencia de n´ıveis de Aten¸c˜ao em diferentes OEAs;

• Foram propostos novos metadados baseados em caracter´ısticas de design de interface e informa¸c˜ao, usabilidade e intera¸c˜ao, estes metadados foram formalmente descritos;

• O conjunto de metadados proposto se mostrou capaz de melhorar a inferˆencia de Aten¸c˜ao com rela¸c˜ao ao conjunto LOM;

• Foi criado um m´etodos, na forma de uma Rede Kohonen, capaz de classificar, de forma objetiva, diferentes OEAs, com base em seus metadados, em grupos quanto ao n´ıvel de Aten¸c˜ao esperado. Por fim, fica validada a hip´otese deste trabalho de que existe um conjunto de metadados capaz de descrever um OEA e com base neste conjunto ´e poss´ıvel inferir, de forma objetiva, um n´ıvel de Aten¸c˜ao esperada de um grupo de alunos. Atingindo-se assim todos os objetivos propostos.

Todos os dados, sistemas e algoritmos desenvolvidos ou utiliza- dos durante este trabalho est˜ao disponibilizados em: http://goo.gl/ tR4vxN1. Desta forma todos os resultados apresentado pode ser repli- cados com os conjuntos originais de dados, bem como novos resultados e m´etodos podem ser desenvolvidos.