Os requisitos do modelo

Da secção anterior, foram identificados os seguintes requisitos funcionais:

§ O modelo deve permitir a construção de estruturas dinâmicas que suportem a classificação de objectos de aprendizagem em função do seu conteúdo;

§ O modelo deve suportar serviços de pesquisa e fornecimento de informação sobre as estruturas de classificação e objectos de aprendizagem registados em cada posição dessa estrutura;

§ A localização dos objectos de aprendizagem a partir de palavras ou expressões chave deve basear-se nas estruturas de classificação e não nos conteúdos dos objectos;

§ O modelo deve permitir que a classificação de um objecto de aprendizagem possa ser avaliada, confirmada, atribuída e certificada por entidades independentes; § O modelo deve permitir a representação de conhecimento com um elevado grau de

granulosidade e especificidade, que garanta que os objectos de aprendizagem referenciados por cada unidade conceptual individual possuem um elevado grau de semelhança semântica;

§ O modelo deve permitir o estabelecimento de relacionamentos entre objectos de aprendizagem através das estruturas de classificação, sem envolver relacionamentos explícitos entre os objectos;

§ O modelo deve permitir a extracção de informação sobre os relacionamentos existentes entre as estruturas de classificação.

Tendo em vista os objectivos propostos, foram identificados alguns requisitos adicionais que não derivam dos problemas detectados na secção anterior, mas sim das funcionalidades previstas para os serviços de eAprendizagem personalizada. De modo a melhor compreender esses requisitos suplementares, apresentam-se desde já alguns princípios fundamentais do sistema.

De uma forma geral, esta proposta de sistema de classificação de objectos de aprendizagem usa um modelo de representação do conhecimento que se inspirou nos conceitos de mapa de tópicos [ISO/IEC 13250, 2002] e Semantic Web [Berners-Lee et al, 2001]. O núcleo do sistema de classificação é uma colecção de ontologias com características muito específicas, que tem como função a representação de áreas de conhecimento de forma estruturada, através da fragmentação hierárquica desse conhecimento em segmentos5 de granulosidade variável. Esta fragmentação hierárquica de áreas de conhecimento impõe restrições à estrutura das ontologias usadas neste modelo, nomeadamente a representação

desta hierarquia através de relacionamentos obrigatórios de incorporação ou agregação. Desta forma, as ontologias referidas nesta dissertação têm sempre esta restrição associada. A ideia fundamental do modelo é usar estas ontologias como suporte para a classificação de objectos de aprendizagem, através do registo dos objectos em determinados segmentos dessas ontologias. Como já foi referido, o sistema de classificação deve permitir que a classificação de objectos num determinado segmento de conhecimento seja feita por uma entidade independente, com competência reconhecida nos assuntos abrangidos por esse segmento.

No entanto, a extensão de conhecimento representado por uma ontologia poderá abranger várias especialidades diferentes. Neste caso, existe todo o interesse em dividir o conjunto global de conhecimento em subconjuntos mais pequenos, sendo a gestão de cada subconjunto atribuída eventualmente a uma entidade diferente. A Figura 11 ilustra esta questão, que o modelo de dados do sistema de classificação deve prever. Na figura, os segmentos estão representados como rectângulos com cantos ligeiramente arredondados e os relacionamentos entre segmentos surgem como segmentos de recta a unir esses segmentos.

Gerido pela entidade A

Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento Segmento

Gerido pela entidade B Gerido pela entidade C

Figura 11 – Gestão distribuída dos segmentos de representação de conhecimento

Além do carácter distribuído da gestão das ontologias, existe também o interesse em que o sistema seja distribuído do ponto de vista informático, aumentando assim a tolerância a falhas e distribuindo a carga do serviço por vários pontos distintos.

Cada segmento representa um determinado fragmento do conhecimento que é representado pela ontologia onde está integrado. Compete à entidade que concebe a organização estrutural das ontologias definir claramente o âmbito de cada segmento, respeitando sempre o princípio de coesão, que determina que cada segmento deve representar um e um único conceito, independentemente do seu nível de granulosidade.

possam saber todos os detalhes da organização da estrutura. Adicionalmente, devem ser estabelecidas regras formais de conformidade, em função das características esperadas para os objectos de aprendizagem de cada segmento. Deve existir um mecanismo que permita definir de forma muito clara quais as condições que os objectos de aprendizagem devem reunir para poderem ser registados nesse segmento. Quando um objecto de aprendizagem for submetido ao sistema, a conformidade com essas regras deve ser avaliada e quantificada pelo painel de especialistas que está associado a esse segmento.

A intervenção humana neste processo limita a automatização do procedimento de registo de objectos de aprendizagem e exige a utilização de recursos valiosos, mas é indispensável para o bom funcionamento do sistema de classificação. Por um lado é fundamental existir uma avaliação da conformidade dos objectos com as regras do segmento, sendo difícil de efectuar esta tarefa de forma automática com alguma fiabilidade. Por outro lado, a intervenção humana pode estender-se a uma outra avaliação pertinente: a qualidade dos objectos de aprendizagem.

De facto, a comunidade educativa começa a reconhecer que é necessário começar a avaliar a qualidade das formações em ambiente de eAprendizagem [Cantoni et al, 2003]. Essa qualidade depende de vários factores e a qualidade dos objectos de aprendizagem é um dos mais importantes. A medida da qualidade de um objecto terá que considerar várias das suas dimensões, como por exemplo a qualidade pedagógica, gráfica, facilidade de interacção e outras características relevantes.

Existem várias formas de avaliação de qualidade. A revisão pelos pares é um dos melhores processos para assegurar a qualidade [Shapiro & Coleman, 2000], uma vez que a avaliação está ligada à autoridade moral dos revisores. Esta forma de avaliar a qualidade há muito tempo que é usada nos meios científicos, com comprovado sucesso [Brennan & Shah, 2000]. A mesma técnica poderá ser utilizada para avaliar a qualidade de objectos de aprendizagem, nomeadamente a qualidade pedagógica dos objectos de aprendizagem [Deubel, 2004; EQO, 2004]. Taylor [Taylor, 2001] propõe mesmo a criação de comissões nacionais para rever e avaliar conteúdos educativos.

O resultado destas avaliações e a consequente discriminação dos objectos de um segmento em função da sua conformidade e da sua qualidade pedagógica, são instrumentos essenciais para que as ferramentas de localização automática de objectos possam seleccionar aqueles com o perfil mais adequado para uma determinada aplicação. É assim importante que o modelo possa suportar este tipo de avaliações. Os conceitos de conformidade e qualidade podem ser levados ao extremo, criando as condições para a certificação de objectos de aprendizagem. Esta certificação será basicamente uma declaração de uma entidade, assumindo que um determinado objecto abrange os temas de um determinado contexto de aprendizagem, respeitando todos os requisitos impostos pelo sistema de classificação em termos de conformidade e qualidade.

A capacidade de representar o conhecimento de forma muito precisa, dividindo os conceitos complexos em estruturas de conceitos mais simples bem definidos, permite algumas aplicações interessantes. Uma delas será a capacidade de separar a avaliação de uma determinada área do conhecimento da fase de aprendizagem desses conhecimentos.

De facto, será possível usar objectos de aprendizagem de um fornecedor para a parte da formação e objectos de outro fornecedor para a parte da avaliação, desde que todos respeitem as regras de conformidade expressas nos segmentos que estão a ser alvo de aprendizagem/avaliação. Esta capacidade de permitir o agrupamento de objectos de origens diferentes de forma coerente é essencial para permitir a reutilização de objectos de aprendizagem.

Finalmente, o modelo deve prever também um outro tipo de utilização não relacionado com a classificação, mas algo que deriva da sua vocação para representar conhecimento de uma forma granular. Trata-se da sua utilização como referência para descrever o conhecimento e competências que os formandos possuem ou adquirem. De facto, tendo em consideração que o principal objectivo deste trabalho é a proposta de serviços personalizados de eAprendizagem, é essencial que se conheça e represente a matriz de conhecimentos e competências dos formandos com o maior detalhe possível. Este modelo é o ideal para esta tarefa, pois permite caracterizar os conhecimentos do formando com o mesmo detalhe da própria estrutura de segmentos, com resolução ao nível do conceito mais elementar.

A avaliação tradicional, em que tipicamente o maior detalhe que se consegue obter é ao nível de disciplina, não consegue assim representar de forma detalhada os pontos fortes e fracos dos formandos dentro dessa disciplina. Por exemplo, um aluno aprovado com uma classificação de catorze valores em vinte na disciplina “Redes de Computadores I” pode ter imensas dificuldades na matéria “Sub-redes com máscaras de tamanho variável”, mas como a informação mais detalhada que é exarada representa os conhecimentos globais da disciplina, todos estes pormenores ricos em informação pessoal são irremediavelmente perdidos.

Nos métodos tradicionais de avaliação seria muito difícil obter esta informação tão detalhada sobre os pontos fracos e fortes de cada aluno no âmbito de uma disciplina. No entanto, em ambientes de eAprendizagem é possível associar as unidades de avaliação aos respectivos segmentos, sendo assim possível recolher informação detalhada sobre as dificuldades individuais de cada utilizador.