um estudo de caso em eletrostática

Uso de ontologias e mapas conceituais

na descoberta e anlise de objetos de

aprendizagem: um estudo de caso

em eletrosttica

Andria Cristina Grisolio Machion

TESE APRESENTADA AO

INSTITUTO DE MATEMTICA E ESTATSTICA

DA UNIVERSIDADE DE SO PAULO

PARA OBTENO DO TTULO DE

DOUTOR EM CINCIAS

rea de Concentrao: Cincia da Computao

Orientadora: Prof. Dra. Leliane Nunes de Barros

So Paulo, 05 fevereiro de 2007

Uso de ontologias e mapas conceituais na

descoberta e anlise de objetos de aprendizagem:

um estudo de caso em eletrosttica

Este exemplar corresponde redao nal

da tese devidamente corrigida e defendida

por Andreia Cristina Grisolio Machion e

aprovada pela Comisso Julgadora.

So Paulo, 05 de fevereiro de 2007

Banca Examinadora :

Profa. Dra. Leliane Nunes de Barros (Orientadora) - IME-USP

Prof. Dr. Lenidas de Oliveira Brando - IME-USP

Prof. Dr. Mauricio Pietrocola Pinto de Oliveira - FE USP

Prof. Dr. Jaime Simo Sichman - EP-USP

Profa. Dra. Graa Bressan - EP-USP

Dedicatria

Aos meus super pais Jos Antonio e Edite e minha linda irm Ane, com amor e gratido

por sua compreenso e carinho.

v

Agradecimentos

professora Leliane Nunes de Barros, pela orientao, conana

e amizade nas horas todas em que precisei.

Aos professores do Departamento de Computao e da Faculdade de Educao que contriburam em

muito na minha formao.

Agradeo ao IME e USP pela oportunidade de realizao do curso de doutorado nesta Instuitio.

Agradeo aos amigos Paulo, Francisco, Karina e Silvio pelo apoio nas horas difceis, durante o

trabalho.

Aos amigos l de Limeira, que sempre estavam me esperando nos nais de semana.

minha familia maravilhosa que sempre esteve do meu lado.

A Deus que nunca deixou me faltar fora.

vii

Resumo

A falta de materiais instrucionais digitais disponveis em larga escala e com baixo custo levou

criao da tecnologia de Objetos de Aprendizagem (OAs) [Wiley 2000]. Nessa tecnologia, materiais

para ensino e aprendizagem so construdos na forma de pequenos componentes (objetos) para que

possam ser combinados de vrias maneiras diferentes, ou seja, possam ser reutilizados na composio

de seqncias didticas que cubram um determinado domnio de aprendizagem, por exemplo, Geome-

tria Euclidiana ou Eletrosttica. Nessa viso, cabe ao professor (ou ao prprio aluno) decidir qual

a seqncia de OAs mais adequada para um determinado contexto instrucional (ou de acordo com as

preferncias do aluno). OAs podem estar disponveis em grandes repositrios na Internet, de maneira

que qualquer usurio - professor ou estudante - possa busc-los e recuper-los de acordo com suas

necessidades. Para tornar a busca e recuperao mais ecientes, cada objeto precisa ser descrito num

formato padro o que permite a sua utilizao em diversas plataformas.

Atualmente, cada uma das tarefas associadas descoberta e utilizao de OAs realizada de

forma no automatizada, ou seja, um professor ao elaborar um curso, deve fazer uma busca nos

repositrios de OAs disponveis, ou na prpria Web, e selecionar os objetos de interesse. Nessa etapa,

preciso que o professor analise cada OA recuperado a m de decidir: (a) se ele satisfaz ou no os

objetivos didticos em questo; (b) em que ponto do curso o OA pode ser inserido, dadas as suposies

sobre o conhecimento prvio feitas no projeto de construo do OA; (c) qual o nvel de diculdade,

o contexto instrucional e o tipo de recurso de aprendizagem do OA desejados (por exemplo, exerccio,

simulao, notas de aula, testes etc.). Alm disso, quando o professor faz a busca por OAs, ele utiliza

somente palavras-chave, sem nenhuma referncia sobre a estrutura do domnio de conhecimento. Essa

ix

x Resumo

a principal limitao dessa tecnologia: no existem padres para a representao do contedo de

um OA, que possibilite automatizar a recuperao e anlise de OAs em termos do seu contedo

relacionado ao domnio no qual ele se insere.

Esse trabalho prope uma ferramenta, chamada SEQUOA (Seqenciamento de OAs), que d

suporte ao professor para a tarefa de seleo e composio de OAs, com base na tecnologia da Web

Semntica. Com esse objetivo, foi feito um estudo de caso para o domnio da Eletrosttica. Foram

construdas ontologias para: formalizar as descries de OAs, baseando-se em padres largamente

adotados, e descrever o domnio de aprendizagem de uma maneira didtica (segundo educadores

experientes no domnio em questo). O uso dessas ontologias permite que a ferramenta SEQUOA

seja capaz de realizar inferncias sobre as diferentes caractersticas dos OAs e gerar um conjunto de

seqncias alternativas de OAs, para um determinado domnio de aprendizagem, promovendo assim

o reuso de OAs.

Abstract

The lack of large amounts of digital instructional material available at a low cost lead to the

creation of Learning Objects (LOs) [Wiley 2000]. With this technology, instructional material is built

in the form of small components (objects) that can be combined in dierent arrangements allowing

for their re-utilization in the composition of didactic sequences that cover a domain, for example,

Euclidian Geometry or Electrostatic. Hence it is the teacher (or even the student) who decides which

is the more appropriate LO sequence for a determined instructional context (or in accordance with

the students' preference). LOs maybe available in Internet repositories, so that any user a teacher

or a student can search and retrieve them as needed. To make this search and retrieval more

eective, every object must be described in a standard format what is also useful to allow its use in

any platform.

Currently, the tasks associated with LOs discovery and utilization are accomplished manually.

The teacher who needs to elaborate an instructional module must do a search in the available reposi-

tories and select useful and relevant objects inspecting one by one, eventually spending large amounts

of time searching for keywords. In this stage its necessary that the teacher analyzes each retrieved

LO in order to decide: a) if it satises or not the course didactic objectives; b) in each part of the

course the LO may be inserted, considering its assumptions about the previous knowledge made in its

design; c) which are the diculty level, instructional context and type of earning resource (example,

exercise, simulation, notes, tests, etc). Moreover, when a teacher searches for LOs, she only has

keywords, there are no references to the knowledge domain structure. This is this technology main

shortcoming: there are no standards to represent a LO content which makes it possible to automate

xi

xii Abstract

LOs retrieval and analysis considering its content related to the knowledge domain it pertains to.

Automating this search has been the aim of many research projects, with the goal of time saving

and optimality, in terms of selecting the LOs that will best satisfy the teacher's needs. Based on

Articial Intelligence techniques, this work proposes a new way of structuring a learning domain and

a framework that allows a teacher to select LOs automatically in accordance with her preferences or

needs. This work also proposes a set of ontologies to formalize LOs descriptions, based on domain

knowledge structure and on standard descriptions that are widely adopted, allowing the utilization

of theorem provers based on description logics to make inferences.

ndice

Resumo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix

Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi

1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.1 Objetos de Aprendizagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2 Mapas Conceituais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.3 Ontologias e a Web Semntica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.4 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.5 Contribuies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.6 Estrutura da Tese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2 Objetos de Aprendizagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1 Metadados para objetos de aprendizagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.2 O padro LOM de metadados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.2.1 Crticas e Propostas de Extenso no Padro LOM . . . . . . . . . . . . . . . . 21

xiii

xiv ndice

3 Mapas Conceituais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

3.1 Mapas conceituais e a teoria cognitiva de Ausubel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.2 Uso dos mapas conceituais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.2.1 Mapas conceituais como instrumento didtico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.2.2 Mapas conceituais como instrumento de avaliao . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.2.3 Mapas conceituais como ferramenta para anlise e planejamento de contedo

de cursos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.3 Um mapa conceitual sobre Eletrosttica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.4 Diferentes leituras do mapa conceitual de Eletrosttica . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3.5 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4 Ontologias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

4.1 Linguagens para implementao de ontologias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

4.1.1 Lgica de Descries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

4.1.2 OWL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4.2 Desenvolvimento de ontologias e inferncias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

5 Objeto de Aprendizagem Didtico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

5.1 Fragmentos de um mapa conceitual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

5.2 Objetos de aprendizagem didticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

5.3 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

6 Uma ferramenta de suporte para a composio de OAs: modelo conceitual . . . 65

6.1 O modelo conceitual da ferramenta SEQUOA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

ndice xv

6.2 Questes respondidas pela ferramenta SEQUOA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

6.3 Trabalhos Relacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

7 Estudo de Caso: a ferramenta SEQUOA para Eletrosttica . . . . . . . . . . . . 77

7.1 Identicao de fragmentos e seqncias didticas no MCE . . . . . . . . . . . . . . . 80

7.1.1 Metodologia para o desenvolvimento das ontologias . . . . . . . . . . . . . . . . 84

7.1.2 Ontologias da ferramenta SEQUOA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

7.2 Exemplos de inferncias com as ontologias OntoLOM e OntoMCE . . . . . . . . . . . . 89

7.3 Ontologia de fragmentos: OntoFrag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

7.4 Complexidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

8 Anlise dos Resultados para o Estudo de Caso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

9 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

Glossrio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

A Apndice A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

B Apndice B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

Referncias Bibliogrcas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

Lista de Figuras

2.1 Esquema Conceitual do LOM [IMS 2004]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.2 Exemplo para a categoria Classificao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.1 Mapa conceitual dos principais conceitos da Eletrosttica e a relao manifestao

da carga eltrica. A direo das linhas indica que os 4 conceitos ~E, ~F , V e U so

manifestaes de Q. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.2 Exemplo de mapa conceitual que descreve os tipos de relacionamentos. . . . . . . . . . 24

3.3 Exemplo de hierarquia de conceitos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

3.4 Exemplo de diferenciao progressiva, na qual so acrescentados novos conceitos: cam-

pos eltricos convergente e divergente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3.5 Exemplo de reconciliao integradora, na qual so estabelecidos relacionamentos entre

conceitos j aprendidos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3.6 Mapa bsico dos conceitos da Eletrosttica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.7 Mapa conceitual obtido a partir da incluso dos primeiros conceitos mais especcos

no relacionamento campo - carga [Salem 1986]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.8 Mapa conceitual obtido a partir da incluso de novos conceitos e relacionamentos ao

mapa anterior mostrado na Figura 3.7 [Salem 1986]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

xvii

xviii Lista de Figuras


mapa anterior mostrado na Figura 3.8. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34


mapa anterior mostrado na Figura 3.9. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.11 Mapa conceitual completo da Eletrosttica (MCE) [Salem 1986]. . . . . . . . . . . . . 36

3.12 Interpretaes das hierarquias implcitas do MCE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.13 Interpretaes sobre as hierarquias do MCE, feitas em [Salem 1986]. . . . . . . . . . . 40

4.1 Exemplo de relacionamentos entre termos que podem ser denidos em uma ontologia . 44

6.1 Tela inicial da ferramenta SEQUOA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

6.2 Tela em que o usurio pode selecionar os fragmentos nas seqncias sugeridas e montar

a sua prpria seqncia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

6.3 Tela da ferramenta SEQUOA que mostra seqncias que o usurio construiu e os

conceitos associados aos fragmentos escolhidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

7.1 Exemplo de OA descrito pelos metadados LOM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

7.2 Classe ConceitosPrincipais e suas sub-classes da OntoMCE e algumas instncias. . . 87

7.3 Ontologia LOM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

8.1 Freqncia de OAs por fragmentos identicados, considerando-se os livros e os stios

na Web. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

8.2 Fragmentos ordenados pelo nmero de OAs correspondentes. . . . . . . . . . . . . . . . 96

Lista de Tabelas

2.1 Repositrios de OAs de propsito geral. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.2 Repositrios de OAs especcos por disciplina. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.3 Exemplo de elementos de descrio de metadados - categoria 1.Geral [IEEE 2002]. . . 19

2.4 Exemplo de elementos de descrio de metadados - categoria 5.Educacional [IEEE 2002]. 20

3.1 Relacionamentos matemticos contidos no MCE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

4.1 Regras sintticas para denio de um conceito complexo em LD. . . . . . . . . . . . . 49

5.1 Seqncia de contedo adotada em Luz e Alvarenga para Eletrosttica ( [Luz e Alva-

renga 1972]). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

5.2 Seqncia de contedo adotada em Halliday e Resnick para Eletrosttica ( [Halliday,

Resnick e Walker 1993]). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

5.3 OAs encontrados na Web que no esto de acordo com as recomendaes. . . . . . . . 63

7.1 Stios especcos de material didtico (nvel superior) pesquisados para identicao

dos fragmentos didticos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

7.2 Livros utilizados para identicao dos fragmentos didticos. . . . . . . . . . . . . . . 79

xix

xx Lista de Tabelas

7.3 Fragmentos identicados nos livros e stios pesquisados. . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

7.4 Seqncias de fragmentos identicadas nos livros e stios pesquisados. . . . . . . . . . . 84

7.5 Consulta correspondente Questo 2 para um conceito simples. . . . . . . . . . . . . . 90

7.6 Resultado da consulta correspondente Questo 2 para um conceito simples. . . . . . 90

7.7 Consulta correspondente Questo 2 para um conceito que pode ser descrito de vrias

maneiras diferentes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

7.8 Resultado correspondente consulta da Tabela 7.7. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

7.9 Axioma que dene a classe F06. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

7.10 Consulta para recuperar OAs para o fragmento F06. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

8.1 Seqncias de fragmentos identicadas nos livros e stios pesquisados, com o clculo

do nmero de seqncias possveis de OAs geradas por cada seqncia de fragmentos,

dado o nmero de OAs encontrados para cada fragmento. . . . . . . . . . . . . . . . . 99

A.1 Exemplo de conjunto de OAs com alguns metadados compilados a partir dos OAs

descobertos na Web. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

B.1 Fragmentos identicados nos livros e stios pesquisados. . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

Captulo 1

Introduo

Em geral, quando um professor prepara um material didtico (ou instrucional) para um curso

que ele ministra pela primeira vez, seja ele para o ensino tradicional ou para o ensino baseado em

computador (tambm chamado ensino eletrnico), ele parte do zero para construir um material

instrucional de sua prpria autoria. So raras as vezes em que um professor consegue elaborar

um curso a partir de uma nica fonte, por exemplo, uma apostila, livro ou stio WWW e selecionar

diferentes partes de materiais de cursos de fontes diversas, para combin-los num contedo conciso,

coerente e de fcil compreenso no uma tarefa simples, pois, envolve a descoberta, anlise e seleo

de contedo de diferentes fontes, na Web ou em livros, que sejam relevantes disciplina em questo

e a um contexto instrucional [Downes 2004].

Por exemplo, se zermos uma busca na Internet por material instrucional para o ensino bsico de

cincias, veremos que existem milhares de stios no assunto. Depois de fazer uma pr-seleo, esco-

lhendo aqueles aparentemente mais relevantes, veremos que ainda restam muitos. Alm disso, poss-

vel perceber que vrios desses materiais so muito similares seno idnticos (por exemplo, denies,

grcos etc.). Se existissem apenas algumas cpias desses materiais distribudas estrategicamente na

Web, seria possvel compartilh-las e reutiliz-las na construo de materiais instrucionais [Downes

2001]. Essa uma das motivaes que levaram criao dos Objetos de Aprendizagem.

1

2 Introduo

1.1 Objetos de Aprendizagem

Objetos de aprendizagem constituem uma nova tecnologia [Wiley 2000] para construo de ma-

terial didtico na Web, na qual se criam vrios componentes (objetos) que podem ser reutilizados

em mltiplos contextos instrucionais. O termo Objeto de Aprendizagem (OA) tornou-se popular a

partir de 19941 e foi originalmente proposto para descrever materiais de aprendizagem criados da ma-

neira mais independente possvel que pudessem ser combinados com vrios outros. Esses materiais,

compostos de modo adequado, devem permitir a construo de mdulos instrucionais personalizados

e com menor custo. importante observar que o professor no o nico beneciado com essa fa-

cilidade: projetistas instrucionais, que so prossionais especialistas na construo de materiais

didticos, sob a superviso ou no de educadores conforme a necessidade, tambm podem fazer uso da

modularidade dos OAs para tornarem o seu trabalho mais produtivo; alm disso, um aluno pode, por

exemplo, escolher o seu material de estudo de acordo com as caractersticas que melhor correspondem

s suas necessidades, estilo, conhecimento prvio, ritmo de aprendizagem etc.

No entanto, falta ainda estabelecer padres e ferramentas de edio, descoberta, anlise e compo-

sio de OAs que permitam que professores, projetistas instrucionais ou alunos utilizem amplamente

essa tecnologia para que ela se torne uma realidade no ensino atual.

1.2 Mapas Conceituais

Para representar a estrutura conceitual de um domnio comum, entre os educadores, a mo-

delagem e utilizao de mapas conceituais [Moreira 2006]: representaes grcas que indicam

relaes entre conceitos, desde os mais gerais at os mais especcos. Os mapas mostram ainda uma

organizao hierrquica do contedo de ensino e aprendizagem, de forma a oferecer uma viso geral

do domnio que est sendo estudado. Acredita-se tambm que um estudante construa o seu prprio

mapa conceitual quando est aprendendo um determinado assunto, com uma estrutura similar, se-

no idntica, ao mapa conceitual original construdo pelo professor quando elaborou a estrutura do

1Esse termo foi escolhido dentro do grupo de trabalho Computer Education Management Association cha-mado Learning Architectures, APIs, and Learning Objects [CEdMA 2003].

1.3 Ontologias e a Web Semntica 3

contedo a ser ensinado.

Alm disso, um professor procura fragmentar o seu curso em unidades didticas, ou seja, em

conjuntos de atividades ordenadas, estruturadas e articuladas para a realizao de determinados

objetivos educacionais, que tm um princpio e um m conhecidos tanto por ele quanto pelos alunos

[Zabala 1998], para um melhor aproveitamento dos estudantes.

Sendo assim, os mapas conceituais podem ser utilizados como instrumento didtico (na apresen-

tao e fragmentao de um contedo), porm, no claro como eles podem ser usados na denio

de objetivos didticos ou atividades didticas de objetos de aprendizagem, sendo essa uma das moti-

vaes desta tese.

1.3 Ontologias e a Web Semntica

A proposta da Web Semntica que os dados disponveis na Web sejam denidos e relacionados

de modo que possam ser processados por mquinas, no s para apresentao, mas tambm para

o seu processamento em aplicaes avanadas na Web. As tecnologias da Web Semntica [Berners-

Lee, Hendler e Lassila 2001] fornecem tais tcnicas utilizando representaes formais (ontologias) e

ferramentas para realizar inferncias lgicas sobre essas ontologias e suas instncias.

As ontologias fornecem o vocabulrio necessrio para denir os conceitos de um domnio e as

relaes entre eles. Elas podem ser usadas por pessoas, bancos de dados e aplicaes que necessitam

compartilhar informaes.

1.4 Objetivos

Neste trabalho, acredita-se que OAs possam ser selecionados e compostos de modo semi-automtico

(isto , com o uso de uma ferramenta de suporte), utilizando-se:

1. os mapas conceituais como base para a identicao de fragmentos do domnio que correspon-

dam a atividades didticas e

4 Introduo

2. formalismos mais ricos para a representao de OAs e seu contedo, com base nos fundamentos

da Web Semntica.

Sendo assim, o objetivo deste trabalho propor uma metodologia original para modelagem de um

domnio de aprendizagem com base (i) na denio de fragmentos didticos de mapas conceituais,

cujas instncias foram chamadas de objetos de aprendizagem didticos; e (ii) nas idias da Web

Semntica. Pretende-se tambm desenvolver o prottipo de uma ferramenta, chamada de SEQUOA,

que sirva como suporte ao professor, nas tarefas de descoberta, anlise, seleo e composio de

OAs. Essa ferramenta deve utilizar a tecnologia de ontologias da Web Semntica para descrever

formalmente OAs e mapas conceituais sobre o domnio de aprendizagem, permitindo assim o uso de

um mecanismo automtico de inferncia lgica para dar suporte a um professor durante a elaborao

de um curso baseado em objetos de aprendizagem. Para o desenvolvimento da ferramenta foi feito

um estudo de caso em Eletrosttica.

1.5 Contribuies

As contribuies deste trabalho so:

uma metodologia original para modelagem de um domnio de aprendizagem com base na de-

nio de fragmentos didticos de mapas conceitual, cujas instncias so chamadas de objetos

de aprendizagem didticos;

uso da tecnologia de objetos de aprendizagem, mapas conceituais e ontologias para Web, para

o desenvolvimento de um prottipo de uma ferramenta de descoberta, anlise e composio de

material didtico para um curso;

uma ferramenta que, a partir de um mapa conceitual sobre um domnio especco e um conjunto

de seqncias didticas, capaz de habilitar ou desabilitar OAs nessas seqncias para serem

escolhidos pelo professor;

uma reviso do padro LOM que acrescenta informaes pedaggicas, tais como objetivos

1.6 Estrutura da Tese 5

didticos e suposies sobre o conhecimento prvio necessrio, para prover suporte na seleo

e composio de OAs didticos em seqncias que cubram um determinado mapa conceitual.

1.6 Estrutura da Tese

O restante dessa tese est organizado da seguinte maneira:

Captulo 2: Mostra uma viso geral sobre OAs e sua utilizao. Tambm so denidos metadados

para objetos de aprendizagem e mostra-se o padro LOM, o mais utilizado atualmente.

Captulo 3: Contm a denio, fundamentao terica e utilizaes dos mapas conceituais. Explica

como so construdos esses mapas e explora a elaborao de um mapa conceitual especco para

o domnio de estudo de caso deste trabalho: a Eletrosttica.

Captulo 4: Dene o que so ontologias, como so construdas e sua utilizao, alm de mostrar

algumas linguagens que permitem implement-las. Explica lgicas de descries, sua sintaxe e

semntica.

Captulo 5: Dene o que so fragmentos didticos de Mapas Conceituais (MCs) e mostra que, dado

um conjunto de fragmentos didticos que cobrem um MC, possvel utiliz-los para recuperar

OAs na Web (OAs didticos).

Captulo 6: Apresenta o modelo conceitual da ferramenta de suporte para a composio de OAs,

proposta nesta tese e contm uma descrio dos trabalhos correlatos.

Captulo 7: Mostra como a ferramenta SEQUOA e as ontologias utilizadas neste trabalho podem

ser usadas para compor seqncias de fragmentos didticos por meio de um estudo de caso em

Eletrosttica.

Captulo 8: Faz a anlise do estudo de caso.

Captulo 9: Contm as concluses tiradas a partir desta tese.

Captulo 2

Objetos de Aprendizagem

Embora o nome Objeto de Aprendizagem seja consenso entre vrios grupos de desenvolvimento

de tecnologias para educao, muitos termos diferentes ainda so usados para designar um material

de aprendizagem na forma eletrnica: objeto de conhecimento [Merrill, Li e Jones 1991], componente

instrucional [Merrill 2001], documento pedaggico [ARIADNE 2000], componente de software educa-

cional [ESCOT 2000], material de aprendizagem online [MERLOT 2000] e recurso [ALI 2000]. Neste

texto, adotaremos o nome objeto de aprendizagem, ou simplesmente OA.

Uma das denies mais adotadas para objeto de aprendizagem : qualquer recurso de apren-

dizagem digital que possa ser utilizado em vrios contextos instrucionais para dar suporte apren-

dizagem [Wiley 2000]. No entanto, alguns autores tambm consideram recursos de aprendizagem

no-digitais como um OA.

Atualmente, existem vrios grupos de pesquisa, distribudos pelo mundo, visando alcanar os

objetivos propostos para a tecnologia de OAs [ADL 2005] [IMS 1997] [IEEE 2002] [IEEE-LTSC

2000] [ARIADNE 2000] [W3C 1994] [DCMI 2005] [CETIS 2005] [EdNA 2003] [ALIC 2004] [Distncia

2006] [Sul 2006] [USP 2006]. Esses grupos desenvolvem padres, especicaes tcnicas e ferramentas

para promover a interoperabilidade e reuso de objetos de aprendizagem. As especicaes [ADL

2005] [IMS 1997] incluem padres de metadados para descrio de OAs [IEEE-LTSC 2000] [DCMI

2005] e formas de empacotamento de contedos para sua distribuio. Alguns grupos constituem

instituies governamentais [EdNA 2003] [ALIC 2004] criadas para divulgar os currculos de seus

7

8 Objetos de Aprendizagem

pases, de forma padronizada. Outros produzem contedos pedaggicos digitais, com o objetivo de

melhorar o aprendizado em disciplinas de educao bsica [Distncia 2006].

De maneira geral, possvel sintetizar trs funcionalidades fundamentais para os OAs [Robson

2001]: reusabilidade, acessibilidade e interoperabilidade. No entanto, como sua denio bastante

abrangente, eles podem ter diferentes tamanhos, nveis de agregao e nmeros de objetivos. Sendo

assim, para que um OA possa ser largamente utilizado, ele deve ter idealmente as seguintes caracte-

rsticas [Longmire 2000]:

Ser construdo de forma modular. Nesse caso, os mdulos (OAs) podem ser combinados em

diferentes seqncias para compor as unidades didticas, em diferentes contextos instrucionais.

Ser autocontido no que se refere aos seus conceitos fundamentais.

Cobrir um nico objetivo didtico, pois um OA que cobre o contedo inteiro de um curso, por

exemplo, na forma de uma apostila, no pode ser usado em diferentes contextos.

Ser coerente, de forma que uma pequena quantidade de termos (palavras-chave) consiga cap-

turar a idia principal do contedo.

Ser facilmente descoberto (recuperado na Web) com o uso de tecnologias como, por exemplo,

metadados para sua descrio. Com isso, tanto a busca quanto o gerenciamento de contedo

podem ser feito utilizando-se ltros que selecionam somente elementos relevantes para um

determinado contexto.

Ser portvel entre diferentes aplicaes e plataformas.

OAs podem ser desenvolvidos para comporem um curso especco ou para carem disponveis

individualmente em repositrios de materiais didticos. O fundamental que um educador ou um

projetista instrucional construa pequenos componentes didticos (quando comparados com um curso

inteiro), que facilitem o reuso.

Sob o ponto de vista pedaggico, Wiley [Wiley 2000] cita as pesquisas de Reigeluth e Nelson

[Reigeluth e Nelson 1997] sobre a modularizao de material instrucional, observando que professores,

9

quando recebem um novo material, primeiro fazem a sua fragmentao para depois recombin-lo a seu

modo. Essa idia no exclusiva da Educao, ela similar metodologia de Orientao a Objetos

(OO) que tem como fundamentos o reuso e a prototipagem de componentes de software [Leavens e

Sitaraman 2000] visando reduzir a complexidade no desenvolvimento e aumentar a produtividade.

Como conseqncia do crescente interesse na tecnologia de OAs, tanto na pesquisa quanto no

uso, existe atualmente um grande nmero de repositrios de OAs (Tabelas 2.1 e 2.2) distribudos na

Web. Esses repositrios correspondem a bancos de dados que armazenam metadados e referncias

(URLs) para objetos de aprendizagem e, em alguns casos, armazenam os prprios objetos. Nesses

repositrios, possvel localizar e recuperar OAs para incorpor-los a qualquer aplicao ou para uso

direto por professores e aprendizes.

Repositrio Localizao

Apple Learning Interchange - Learning

Resources

http://ali.apple.com/ali/resources.shtml

ARIADNE - European knowledge Pool

System

www.ariadne-eu.org/

Blue Web'n www.kn.sbc.com/wired/bluewebn/

Canada's SchoolNet www.schoolnet.ca/home/e/

CAREO - Campus Alberta Repository of

Educational Objects

http://careo.netera.ca

CLOE - Cooperative Learning Object Ex-

change

http://cloe.on.ca/

Connexions http://cnx.org/

EdNA - Education Network Australia www.edna.edu.au/edna/go

EOE1 - Educational Object Economy: Le-

arning Objects Java Applet Library

www.natomagroup.com/eoe.html

continua na prxima pgina. . .

1Permite busca por palavra-chave.

http://ali.apple.com/ali/resources.shtmlwww.ariadne-eu.org/www.kn.sbc.com/wired/bluewebn/www.schoolnet.ca/home/e/http://careo.netera.cahttp://cloe.on.ca/http://cnx.org/www.edna.edu.au/edna/gowww.natomagroup.com/eoe.html


Tabela 2.1 continuao


ESCOT - Educational Software Compo-

nents of Tomorrow

www.escot.org/

Fathom Archive www.fathom.com

Filamentality2 www.kn.pacbell.com/wired/fil/

Gateway3 to 21st Century Skills of the

GEM Exchange

www.thegateway.org/browse

IDEAS - Interactive Dialogue with Educa-

tors from Across the State

http://ideas.wisconsin.edu/

Interactive University (IU) Project http://interactiveu.berkeley.edu:8000/

DLMIndex/

Intute www.intute.ac.uk/

LRC - Learning Resource Catalogue www.lrc3.unsw.edu.au

Learn-Alberta www.learnalberta.ca/

Learning-Objects.net www.learning-objects.net/modules.php?name=

Web_Links

LoLa Exchange: Learning Objects, Lear-

ning Activities

http://www.lolaexchange.org/

MLX - Maricopa Learning Exchange www.mcli.dist.maricopa.edu/mlx

MERLOT www.merlot.org

Merlot-CATS: Community of Academic

Technology Sta

http://cats.merlot.org/Home.po

MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu/index.html

National Learning Network: Materials http://www.nln.ac.uk/Materials/default.asp

PBS TeacherSource www.pbs.org/teachersource/


2Oferece busca usando ltros.3Permite busca por palavra-chave e outros requisitos.

www.escot.org/www.fathom.comwww.kn.pacbell.com/wired/fil/www.thegateway.org/browsehttp://ideas.wisconsin.edu/http://interactiveu.berkeley.edu:8000/DLMIndex/http://interactiveu.berkeley.edu:8000/DLMIndex/www.intute.ac.uk/www.lrc3.unsw.edu.auwww.learnalberta.ca/www.learning-objects.net/modules.php?name=Web_Linkswww.learning-objects.net/modules.php?name=Web_Linkshttp://www.lolaexchange.org/www.mcli.dist.maricopa.edu/mlxwww.merlot.orghttp://cats.merlot.org/Home.pohttp://ocw.mit.edu/index.htmlhttp://www.nln.ac.uk/Materials/default.aspwww.pbs.org/teachersource/

11



Problem-Based Learning Clearinghouse https://chico.nss.udel.edu/Pbl/

Wisconsin Online Resource Center www.wisc-online.com/Info/LODevProc.htm

Tabela 2.1: Repositrios de OAs de propsito geral.

A Tabela 2.1 mostra repositrios de propsito geral, com coletneas de objetos sobre os

mais diversos assuntos. A maioria deles de acesso e utilizao livres, permitindo a utilizao

e a incluso de OAs, sem a necessidade de se inscrever; outros permitem a utilizao livre,

mas requerem a inscrio (gratuita) para incluso de objetos; so raros os repositrios que

no so livres. Tambm possvel observar na Tabela 2.1, que vrios repositrios oferecem

servios de busca, sendo que cada um deles possui o seu prprio sistema de indexao de OAs,

o que torna difcil a interoperabilidade entre eles. Por exemplo, o repositrio Filamentality

(www.kn.pacbell.com/wired/fil/) oferece um campo de busca na pgina, no qual possvel

digitar qualquer palavra. Uma busca com a palavra geometry resulta numa lista com pelo

menos 730 itens sendo que para se encontrar algo especco necessrio analisar o contedo

desse resultado um a um.

https://chico.nss.udel.edu/Pbl/www.wisc-online.com/Info/LODevProc.htmwww.kn.pacbell.com/wired/fil/



CSTC1 - Computer Science Teaching Cen-

ter

www.cstc.org

CITIDEL1 - Computing and Information

Technology Interactive Technology Inte-

ractive Digital Education Library

www.citidel.org

Exploratories1 www.cs.brown.edu/exploratories/home.html

DLESE2 - Digital Library for Earth Sys-

tem Education

www.dlese.org

HEAL2 - Health Education Assets Library www.healcentral.org/index.jsp

The Harvey Project3 http://opencourse.org/Collaboratories/

harveyproject

FLORE3 - French Learning Object Repo-

sitory for Education

http://flore.uvic.ca/welcome.php

Digital Scriptorium3 http://sunsite.berkeley.edu/Scriptorium

The Learning Exchange3 www.sieswe.org/learnx

iLumina4 www.ilumina-dlib.org/

Math Forum4 http://mathforum.org

NEEDS - National Engineering Education

Delivery System4

http://www.needs.org

NSDL4 - National Science Digital Library http://nsdl.org/

SMETE4 www.smete.org/smete/

CESTA4 - Coletnea de Entidades de Su-

porte ao uso de Tecnologia na Aprendiza-

gem

www.cinted.ufrgs.br/CESTA/

RIVED4 http://rived.proinfo.mec.gov.br/site_

objeto_lis.php


www.cstc.orgwww.citidel.orgwww.cs.brown.edu/exploratories/home.htmlwww.dlese.orgwww.healcentral.org/index.jsphttp://opencourse.org/Collaboratories/harveyprojecthttp://opencourse.org/Collaboratories/harveyprojecthttp://flore.uvic.ca/welcome.phphttp://sunsite.berkeley.edu/Scriptoriumwww.sieswe.org/learnxwww.ilumina-dlib.org/http://mathforum.orghttp://www.needs.orghttp://nsdl.org/www.smete.org/smete/www.cinted.ufrgs.br/CESTA/http://rived.proinfo.mec.gov.br/site_objeto_lis.phphttp://rived.proinfo.mec.gov.br/site_objeto_lis.php

13



LABVIRT4 - Laboratrio Didtico Virtual http://www.labvirt.futuro.usp.br/

Objetos de Aprendizagem4 - NOA/UFPB www.fisica.ufpb.br/~romero/

objetosaprendizagem/index.html

Tabela 2.2: Repositrios de OAs especcos por disciplina.

1- Cincia da Computao. 2- Cincias Biomdicas e Sade.

3- Humanidades e Trabalho Social. 4- Cincias, Matemtica,

Engenharia e Tecnologia.

Os repositrios mostrados na Tabela 2.2 so especcos por disciplina e tambm so todos

livres. A maioria deles possui materiais para as reas de Cincias, Matemtica, Engenharia e

Tecnologia.

Como visto anteriormente, a construo de materiais instrucionais na forma de objetos

de aprendizagem tem como objetivo promover a interoperabilidade e a reusabilidade desses

materiais, porm, a denio de OAs bastante abrangente, permitindo que eles variem desde

um pargrafo de texto explicativo at um curso completo.

Assim, uma forma dessa tecnologia atingir seus objetivos descrever os OAs utilizando

elementos que permitam a sua descoberta de acordo com algum critrio de uso e a combina-

o de vrios OAs para formar uma unidade instrucional maior. Tal descrio pode ser feita

utilizando-se metadados, os quais, se adotados dentro de um padro, podem facilitar a desco-

berta, anlise e seleo de OAs, bem como sua composio em seqncias para a construo

de mdulos instrucionais maiores. No entanto, atualmente, no existem muitos OAs descritos

por um padro de metadados e, ainda que existisse, a composio de OAs s poderia ser feita

com a participao ativa de um especialista humano no domnio de conhecimento, uma vez

que difcil representar o contedo de um OA utilizando-se metadados.

http://www.labvirt.futuro.usp.br/www.fisica.ufpb.br/~romero/objetosaprendizagem/index.htmlwww.fisica.ufpb.br/~romero/objetosaprendizagem/index.html


2.1 Metadados para objetos de aprendizagem

Na seo anterior mostrou-se que vrios repositrios fornecem mecanismos prprios de

busca para recuperar OAs baseados, essencialmente, em palavras-chave. No caso do OA ser

um documento do tipo HTML, txt, doc, pdf ou ps, possvel recuper-lo por palavras-chave

internas ao OA. J no caso de um OA na forma de um documento binrio (forma que a maioria

dos applets4 de educao so disponibilizados na Web), esse tipo de busca dicilmente devolve

os resultados desejados. Portanto, a descoberta de objetos de aprendizagem pode ser mais

eciente se eles forem descritos externamente, isto , por um documento parte. Uma soluo

possvel a utilizao da tecnologia de metadados.

Uma denio simples para metadados que eles so dados sobre dados. Os metadados

para OAs devem trazer informaes que permitam conhecer as suas caractersticas facilitando

assim, o compartilhamento de informaes pelas comunidades de interesse e a interoperabili-

dade entre os diferentes repositrios.

Alguns padres de metadados para OAs incluem desde elementos bsicos como ttulo,

autor, ano de publicao etc., at caractersticas tcnicas como direitos autorais e formas de

empacotamento do software. Entre os vrios padres de metadados para OAs existentes, um

deles tem sido mais utilizado: o padro LOM de metadados proposto pelo IEEE (que dene

um modelo conceitual de metadados para OAs).

2.2 O padro LOM de metadados

A especicao IEEE Learning Object Metadata (LOM) [IEEE 2002] foi desenvolvida para

dar uma estrutura taxonmica, isto , uma hierarquia de categorias de metadados para descre-

verem OAs. Essa especicao dene uma taxonomia (Figura 2.1) que agrupa os metadados

4Applets so programas em Java que podem ser inseridos em pginas HTML

2.2 O padro LOM de metadados 15

em nove categorias, a saber:

Geral. Descreve os aspectos gerais do OA, incluindo elementos tais como identicador, ttulo,

lngua, palavras-chave etc.

Ciclo de Vida. Descreve as caractersticas relacionadas ao histrico e ao estado atual do OA.

Tambm descreve as pessoas ou organizaes que trabalharam no seu desenvolvimento,

verso, status e contribuidores.

Meta-metadados. So informaes sobre as instncias dos metadados de um OA5, incluem

um identicador para a instncia do metadado, contribuidores (autores da descrio do

OA), verso do padro LOM utilizada, lngua no qual so escritos etc.

Tcnica. Contm os requisitos e as caractersticas tcnicas do OA, descrevendo, por exemplo,

o tamanho, a localizao, os requisitos de software e hardware etc.

Educacional. Inclui as caractersticas instrucionais do OA, indicando grau e tipo de inte-

ratividade, tipo de recurso (exerccio, simulao, . . . ), contexto instrucional (educao

bsica, educao superior, treinamento prossional . . . ), faixa etria alvo etc.

Direitos Autorais. Informaes sobre as propriedades intelectuais e as condies de uso de

um OA.

Relao. Informaes que denem como um OA se relaciona com outros, caso isso ocorra,

indicando o tipo de relacionamento (baseado em, parte de etc.).

Anotao. Permite incluir comentrios sobre o uso dos OAs e informaes sobre quando e

quem criou tais comentrios.

Classicao. Permite denir novas taxonomias para classicao de um OA e com isso,

pode-se criar classicaes mais elaboradas do que as j existentes no prprio padro

5Existem diferentes instncias de metadados, devido ao fato de no existir ainda um consenso geral sobreo conjunto metadados necessrios para descrever OAs.


(nvel de agregao, nvel de interatividade etc.) ou mesmo acrescentar detalhes a es-

sas. Um exemplo pode ser visto na Figura 2.2, que ilustra a classicao do nvel de

diculdade de um determinado objeto de aprendizagem, de acordo com a srie na qual

ele est sendo aplicado. Nessa gura, a classicao do OA Eletro_01 usando a ta-

xonomia Taxonomia_USP_escalaA pode resultar em dois conjuntos de dados (Txons):

Srie9/MuitoDificil ou Srie11/Fcil.

Ainda observando a Figura 2.1, verica-se que algumas categorias podem ser subdivididas,

permitindo acrescentar detalhes s descries em termos de elementos agregados (compostos)

e elemento simples (ns folha da hierarquia), sendo que somente os ltimos possuem valores.

No exemplo ilustrado na Figura 2.2, os elementos Classificao, Caminho do Txon e Txon

so agregados, enquanto que Propsito, Origem, Id e Entrada so simples. Observe que cada

metadado do padro LOM denido por:

nome: nome pelo qual o metadado referido (por exemplo, relao, tipo, recurso etc.);

explicao: a denio do metadado (por exemplo, identicao do OA relacionado);

tamanho: nmero de valores permitidos;

ordem: informa se os valores do metadado constituem uma lista e se a ordem da lista importa;

exemplo: um exemplo ilustrativo.

Alm disso, para os ns folha, que possuem valores individuais, tambm so descritos:

espao de valores: conjunto de valores permitidos para o metadado;

tipo de dados: tipo do metadado, por exemplo, cadeia de caracteres, data etc.


Figura2.1:

EsquemaConceitualdo

LOM

[IMS2004].


Figura 2.2: Exemplo para a categoria Classificao.

Exemplos de detalhamento e instanciao das categorias Geral e Educacional do padro

LOM so mostrados nas Tabelas 2.3 e 2.4.


Nr.

Nome

Explicao

Tamanho

Ordem

Espao

de

Valo-

res

TipodeDa-

dos

Exemplo

1Geral

Estacategoriaagrupaasinfor-

maes

geraisquedescrevem

oobjeto

deaprendizagem

como

um

todo

1noespeci-

cada

1.1

Identicador

Rtulo

globalnicoqueiden-

tica

oobjeto

deaprendiza-

gem

menorm-

xim

oper-

mitido:10

itens

noespeci-

cada

1.1.2

Entrada

Valordoidenticadordentro

deum

esquem

adecataloga-

oqueidentica

oobjeto

de

aprendizagem

.Umacadeiade

caracteres

especca

dentrode

um

contexto

1noespeci-

cada

Repertrio

da

ISO/IEC

10646-

1:2000

Cadeia

de

Caracte-

res

(menor

mxim

oper-

mitido:

1000

caracteres)

Eletro_01,

www.ime.usp.br/amachion/oas

1.2

Ttulo

Nome

dado

ao

objeto

de

aprendizagem

1noespeci-

cada

LnguaeCa-

deia

(menor

mxim

oper-

mitido:

1000

caracteres)

(pt,

Fenmenos

provocados

pelaForaEltrica)

1.5

Palavra-

Chave

Umapalavra

ouumafrase

que

descreve

otpico

abrangido

peloOA

menorm-

xim

oper-

mitido:10

itens

no

orde-

nado

LnguaeCa-

deia

(menor

mxim

oper-

mitido:

1000

caracteres)

(pt,Eletrizao)

Tabela2.3:

Exemplode

elem

entosde

descriode

metadados

-categoria1.Geral

[IEEE2002].


Nr.

Nome

Explicao

Tamanho

Ordem

EspaodeValores

TipodeDa-

dos

Exemplo

5.2

Tipo

de

Recurso

de

Aprendiza-

gem

TipodoOA.O

tipopredomi-

nante

deveaparecerantes.

menorm-

xim

oper-

mitido:10

itens

ordenado

exerccio,

simula-

o,

questionrio,

diagrama,

gura,

grco,ndice,

apre-

sentao,

tabela,

texto,exame,

expe-

rimento,

problema,

auto-avaliao,aula

Vocabulrio

5.6

Contexto

Ambiente

de

aprendizagem

dentrodoqualoOA

deveser

utilizado

menorm-

xim

oper-

mitido:10

itens

no

orde-

nado

escola,

ensino

supe-

rior,treinamento,ou-

tros

Vocabulrio

5.8

Diculdade

Quodifciltrabalharcom

oOA,dentrodocontexto

reco-

mendado

1noespeci-

cada

muitofcil,fcil,m-

dio,difcil,muitodi-

fcil

Vocabulrio

Tabela2.4:

Exemplode

elem

entosde

descriode

metadados

-categoria5.Edu

cacional

[IEEE2002].


Entre os repositrios listados nas Tabelas 2.1 e 2.2, vrios deles permitem a descrio de

OAs utilizando o padro LOM, a saber: ARIADNE, EdNA e Merlot, sendo esse ltimo um

dos maiores repositrios de OAs da Web.

2.2.1 Crticas e Propostas de Extenso no Padro LOM

Uma das crticas que se pode fazer ao padro LOM que ele foi proposto especica-

mente para permitir o gerenciamento dos repositrios de OAs, particularmente com relao

aos aspectos tcnicos e de catalogao de objetos dentro de ambientes de redes e no para dar

subsdios pedaggicos a quem o utiliza. Embora o LOM contenha algumas categorias que des-

crevam os OAs sob o aspecto pedaggico (Categoria 5 - Educacional), essas informaes

nem sempre so sucientes para dar suporte ao professor (ou sistemas de busca) na seleo de

OAs relevantes.

Note que o metadado palavra-chave denido como: uma palavra-chave ou frase des-

crevendo o tpico do OA. Porm, como ser discutido nos prximos captulos, um tpico

tratado por um OA pode envolver um conjunto de conceitos e seus relacionamentos, identi-

cados em um Mapa Conceitual. Por exemplo, um OA que descrito por eletrizao envolve

os conceitos fora, carga, atrito, entre outros. Esse conjunto de conceitos e suas relaes que

devero ser aprendidos pelo aluno com o uso do OA so os objetivos didticos do OA, de acordo

com a denio de unidade didtica (Captulo 1). Neste trabalho, adotaremos o metadado

palavra-chave para descrever os objetivos didticos do OA.

J a Categoria 7 - Relao descreve como um OA especco se relaciona com outros

OAs especcos, mas no identica explicitamente os conceitos que so pr-requisitos para

o seu uso efetivo. Assim sendo, apesar do metadado palavras-chave poder ser usado para

indicar os objetivos didticos do OA, no possvel determinar em que ponto de uma seqncia

de atividades didticas propostas pelo professor o OA pode ser utilizado, nem saber quais so

os conceitos que esse OA supe como j aprendidos, simplesmente por meio da Categoria 7


- Relao. Isto , o padro LOM no faz referncia ao conhecimento prvio necessrio para

que um OA possa ser utilizado efetivamente. Seria interessante ento, acrescentar ao LOM na

Categoria Geral, o metadado suposies sobre o conhecimento prvio do aprendiz, que

chamaremos de 1.9 - Suposies. Esse novo metadado deve conter uma lista de conceitos

e seus relacionamentos que permitam que o professor possa analisar OAs em termos de suas

dependncias conceituais e no dependncias entre objetos.

Sendo assim, uma das propostas desse trabalho estender o padro LOM com um novo

metadado dentro da Categoria Geral 1.9 - Suposies e tambm re-denir o Metadado 1.5

- Palavra-chave como uma lista de conceitos e seus relacionamentos que correspondem aos

objetivos didticos do OA.

importante frisar que os objetivos didticos, junto com as suposies denem um OA com

mais detalhes sob o ponto de vista pedaggico do que simplesmente o tpico que ele aborda. No

Captulo 5 ser visto que as duas listas de conceitos, palavras-chave e suposies, representam

fragmentos da estrutura conceitual do domnio de aprendizagem - aspecto fundamental desta

tese para garantir que uma composio de OAs cubra um determinado contedo.

Captulo 3

Mapas Conceituais

Mapas Conceituais (MCs) so representaes grcas, freqentemente utilizadas por edu-

cadores no processo ensino e aprendizagem, que indicam relaes entre os conceitos de um

domnio de conhecimento [Caas et al. 2003]. Nesses diagramas, os conceitos aparecem sempre

representados por termos geralmente circunscritos por guras geomtricas (por exemplo, elip-

ses ou retngulos) as quais no tm signicado especco. As relaes so expressas por linhas

conectando os conceitos. Sobre essas linhas, podem ser escritos outros termos que funcionam

como conectivos, de modo que os dois conceitos mais o conectivo indicam uma proposio (no

uma frase completa) que d uma idia da relao entre eles [Moreira 2006]. Num MC, sempre

deve car claro quais so os conceitos mais importantes, chamados de conceitos principais,

e quais so os conceitos secundrios. Setas podem, mas no necessariamente, ser utilizadas

para dar um sentido de direo a determinadas relaes. Em alguns casos, as setas podem

denir relaes de hierarquia (ou subordinao) entre conceitos, ou seja, exibir os conceitos

numa ordem que vai dos mais inclusivos para os menos inclusivos (ou seja, dos mais gerais

ou principais para os mais especcos ou secundrios). Um exemplo de mapa conceitual

ilustrado na Figura 3.1. Esse mapa mostra os principais conceitos da Eletrosttica, campo

( ~E), fora (~F ), potencial (V ) e energia potencial U como manifestao da carga eltrica (Q).

A Figura 3.2 mostra um exemplo de representao grca da relao manifestao de entre

23

24 Mapas Conceituais

Q e ~E, utilizando um conectivo sobre a linha.

Figura 3.1: Mapa conceitual dos principais conceitos da Eletrosttica e a relao manifestao dacarga eltrica. A direo das linhas indica que os 4 conceitos ~E, ~F , V e U so manifestaes de Q.

Figura 3.2: Exemplo de mapa conceitual que descreve os tipos de relacionamentos.

Uma representao formal para mapas conceituais pode ser feita utilizando-se o conceito

de grafos: sejam C um conjunto de conceitos e R um conjunto de relacionamentos entre esses

conceitos; um mapa conceitual M pode ser denido como um par ordenado M = (C, R) em

que os elementos de C so chamados de vrtices e os de R, arestas. Para o caso em que o

mapa conceitual possuir setas, cada aresta de R um par ordenado de vrtices de C, caso

contrrio, cada aresta um par no-ordenado.

MCs podem ser construdos para representar os conceitos envolvidos em uma disciplina,

parte dela ou somente um tpico especco. MCs desenhados por diferentes especialistas

em uma mesma rea de conhecimento podem reetir pequenas diferenas de compreenso

ou interpretao das relaes entre conceitos principais dessa rea, sendo assim, podemos ter

mapas conceituais diferentes para representar um mesmo conjunto de conceitos e suas relaes.

O ponto importante que um mapa conceitual deve ser sempre visto como uma das vrias

maneiras possveis de modelar [Moreira 2006] um domnio de conhecimento.

3.1 Mapas conceituais e a teoria cognitiva de Ausubel 25

3.1 Mapas conceituais e a teoria cognitiva de Ausubel

A idia de mapa conceitual foi originalmente desenvolvida em 1972 durante um projeto

de pesquisa de Joseph Novak na Universidade de Cornell, no qual ele pretendia entender

como ocorrem as mudanas no conhecimento sobre cincias em crianas [Novak e Canas 2006].

Durante esse estudo, muitas crianas foram entrevistadas, porm, era muito difcil identicar

tais mudanas atravs das entrevistas. A partir da necessidade de se encontrar uma forma de

representar gracamente o entendimento conceitual das crianas, surgiu a idia dos mapas

conceituais. O projeto de pesquisa em questo era baseado na teoria de David Ausubel

[Ausubel, Novak e Hanesian 1978] sobreAprendizagem Signicativa: processo em que uma

nova informao, para ser aprendida, deve se relacionar com um aspecto relevante da estrutura

de conhecimento existente do indivduo (em oposio a uma aprendizagem de memorizao ou

aprendizagem receptiva). Essa estrutura de conceitos, que corresponde a uma abstrao da

experincia de um indivduo, denominada estrutura cognitiva. Os conceitos preexistentes

so chamados nesta teoria de subsunores e servem como ncora para as novas informaes1.

O processo de ligar novas informaes a segmentos de uma estrutura cognitiva preexistente

chamado subsuno2 [Ausubel, Novak e Hanesian 1978]. Na aprendizagem signicativa h

uma interao entre o conhecimento prvio e o novo, na qual ambos se modicam: medida

que o conhecimento prvio serve de ncora para dar signicado nova informao, os conceitos

que formam esse conhecimento vo adquirindo novos signicados, interagindo entre si e com os

novos, com isso, novas ncoras vo se formando. Ou seja, de acordo com Ausubel, a estrutura

cognitiva constantemente reestruturada durante a aprendizagem signicativa [Moreira 2003].

Por exemplo, na aprendizagem de Eletrosttica, um aluno, antes mesmo de aprender o conceito

fora eltrica, provavelmente j tenha o conceito sobre fora ou sobre atrao e repulso de

corpos diante dos fenmenos de eletrizao (por exemplo, quando os pelos do corpo se levantam

1Neste trabalho, chamaremos os conceitos subsunores de ncoras.2No dicionrio [Ferreira 2004]: 1. Conceber (um indivduo) como compreendido numa espcie; 2. conceber

(uma espcie) como compreendida em um gnero; 3. considerar (um fato) como aplicao de uma lei. Nalgica, subsuno um tipo de inferncia correta da Lgica de Descries [Baader, Horrocks e Sattler 2003].


nas proximidades da tela da televiso).

O modelo ausubeliano de mapa conceitual supe um tipo de hierarquia de conceitos [Caas

et al. 2003] na qual os conceitos mais gerais ou mais inclusivos cam no topo do mapa e os

mais especcos ou menos inclusivos, organizados abaixo. A Figura 3.3 ilustra um exemplo de

mapa conceitual que tem conceitos mais inclusivos (Fora) acima dos menos inclusivos (Fora

Eltrica). Na Eletrosttica, o conceito Carga tambm pode ser considerado mais geral do

que seu sinal, sua quantizao e a prpria Fora Eltrica, uma vez que essa uma de suas

manifestaes.

Figura 3.3: Exemplo de hierarquia de conceitos.

De acordo com sua denio, com a aprendizagem signicativa de Ausubel ocorrem dois

processos na estrutura cognitiva de um indivduo: diferenciao progressiva e reconcilia-

o integradora [Moreira 2003].

Diferenciao progressiva o princpio segundo o qual os conceitos mais gerais ou

inclusivos da disciplina devem ser apresentados primeiro para depois serem progressivamente

diferenciados em detalhes e especicidades, com a introduo de novos conceitos. A Figura 3.4

mostra um exemplo no qual o professor, depois de ter ensinado que carga eltrica gera campo

eltrico, acrescenta a informao de que dependendo do sinal da carga que gerou o campo,

esse pode ser convergente ou divergente.

Reconciliao integradora o estabelecimento de relaes entre os conceitos e propo-

3.1 Mapas conceituais e a teoria cognitiva de Ausubel 27

Figura 3.4: Exemplo de diferenciao progressiva, na qual so acrescentados novos conceitos: camposeltricos convergente e divergente.

sies j conhecidas, ou seja, conceitos j aprendidos so relacionados, levando a uma reorga-

nizao da estrutura cognitiva. A Figura 3.5 ilustra a situao em que o professor j ensinou

os conceitos de campo e fora eltrica e agora possvel mostrar que esses dois conceitos se

relacionam.

Figura 3.5: Exemplo de reconciliao integradora, na qual so estabelecidos relacionamentos entreconceitos j aprendidos.

Com base na teoria de aprendizagem signicativa de Ausubel, o professor assume um papel

importante: o de encorajar o aprendiz a pensar sobre os conceitos sob diferentes perspectivas,

usando os conceitos ncora para a aprendizagem de novos conceitos.


3.2 Uso dos mapas conceituais

Como so ferramentas exveis, os MCs podem ser usados: (i) como instrumento didtico,

(ii) como instrumento de avaliao e (iii) como um recurso auxiliar na anlise e planejamento

de contedo de cursos [Moreira 2006], como descrito nas prximas sub-sees.

3.2.1 Mapas conceituais como instrumento didtico

Como instrumento didtico, os mapas podem ser usados pelo professor ou diretamente pelo

aluno. O professor pode utilizar um MC para mostrar tanto as relaes hierrquicas entre os

conceitos que esto sendo ensinados quanto outros tipos de relaes explcitas no mapa. Isso

pode facilitar a aprendizagem [Moreira 2006]. Por exemplo, na Figura 3.4 o professor pode

ter discutido com os alunos sobre como a fora eltrica se manifesta na presena de uma carga

eltrica e depois explicar que diferentes tipos de carga podem gerar diferentes tipos de fora,

usando o mapa conceitual.

O modelo hierrquico dos mapas conceituais est de acordo com o princpio ausubeliano

da diferenciao progressiva. Porm, a utilizao de um MC no precisa ser exclusivamente

de cima para baixo, como sugere esse modelo. Para promover a reconciliao integradora,

preciso tambm explorar, explicitamente, relaes entre proposies e conceitos de mesmo

nvel, evidenciando semelhanas, diferenas e resolvendo inconsistncias reais ou aparentes

[Moreira e Masine 1982].

O uso de MCs no processo ensino e aprendizagem apresenta vantagens e desvantagens

[Moreira 2006]. Entre as possveis vantagens, pode-se mencionar:

1. a nfase na estrutura conceitual de uma disciplina;

2. a possibilidade de mostrar que os conceitos de uma determinada disciplina diferem

quanto ao grau de generalidade e apresentar esses conceitos nessa ordem hierrquica

3.2 Uso dos mapas conceituais 29

de maneira a facilitar a aprendizagem;

3. uma viso integrada do assunto e uma espcie de listagem dos tpicos que foram abor-

dados nos materiais instrucionais.

Algumas desvantagens que ocorrem quando os mapas so diretamente apresentados para

os alunos so:

1. se o mapa no tem signicado para os alunos, eles podem encar-lo como algo mais a

ser memorizado;

2. os mapas podem ser muito complexos e confusos, dicultando a aprendizagem, ao invs

de facilit-la;

3. a habilidade dos alunos em construir suas prprias hierarquias conceituais pode car ini-

bida em funo de j receberem prontas as estruturas propostas pelo professor (segundo

sua prpria percepo e preferncia, que pode ser uma entre vrias).

Outra forma de uso dos mapas conceituais como instrumento didtico propor que eles

sejam criados pelo prprio estudante e assim serem utilizados de diversas formas para facilitar

a aprendizagem signicativa. Os mapas resumem esquematicamente o que os alunos sabem,

podendo ser usados para mostrar o seu conhecimento prvio sobre um determinado tpico

e tambm o que eles aprenderam depois de uma aula. Dessa forma, MCs so usados como

anotaes para ajudar nos estudos. Alm disso, por ser uma atividade criativa, na qual o estu-

dante deve esclarecer suas dvidas, identicando os conceitos principais, seus relacionamentos

e a estrutura do domnio estudado, a elaborao de mapas conceituais tambm estimula a

reexo sobre o prprio conhecimento, fornecendo uma ferramenta que pode ajudar o aluno a

monitorar seu aprendizado [Caas et al. 2003].


3.2.2 Mapas conceituais como instrumento de avaliao

Como instrumento de avaliao os MCs tm como objetivo fornecer para o instrutor,

informaes sobre o tipo de estrutura que o aluno absorve em um dado conjunto de conceitos,

no necessariamente para testar seu conhecimento e dar-lhe uma nota. Para isso, pode-

se solicitar ao aluno que construa seu prprio mapa ou esse pode ser obtido indiretamente

atravs de suas respostas a testes escritos ou entrevistas orais. Numa avaliao utilizando

mapas conceituais, a principal idia avaliar o que o aluno sabe em termos conceituais, isto

, como ele relaciona os conceitos que lhe foram transmitidos.

Segundo Ausubel, o conhecimento prvio de um aluno o fator isolado que mais inuencia

a aprendizagem subseqente [Ausubel, Novak e Hanesian 1978]. Portanto, importante avaliar

esse conhecimento da melhor maneira possvel para que o professor possa decidir qual ser a

prxima atividade a ser proposta ao aluno. Considerando que a estrutura cognitiva de um

indivduo em uma rea de conhecimento representada pela organizao conceitual de suas

idias nessa rea e sabendo que os MCs so uma visualizao de conceitos e suas relaes,

pode-se dizer que os MCs so teis na determinao do conhecimento prvio do aluno. Alm

disso, os MCs servem para investigar as mudanas que ocorrem na estrutura cognitiva do

aprendiz durante a instruo.

Finalmente, MCs podem ser usados tanto em avaliaes continuadas quanto em avalia-

es nais. Em avaliaes continuadas, os alunos devem desenhar MCs em vrios pontos da

aprendizagem e os professores podem usar esses mapas para avaliar os alunos e tambm para

adaptar o currculo de acordo com as necessidades. Nas avaliaes nais, MCs podem ser

usados para avaliar o entendimento dos alunos e atribuir-lhes nota.

3.2 Uso dos mapas conceituais 31

3.2.3 Mapas conceituais como ferramenta para anlise e planeja-

mento de contedo de cursos

MCs tambm podem ser utilizados pelo professor para denir o contedo de uma aula,

de uma disciplina, de um conjunto de disciplinas ou de um currculo completo. Cada uma

dessas funcionalidades requer diferentes nveis de generalidade ou especicidade dos conceitos

que esto no mapa. Por exemplo, conceitos mais abrangentes podem servir de base para o

planejamento curricular de um determinado curso, enquanto conceitos mais especcos podem

orientar a seleo de material e atividades instrucionais especcas [Moreira 2006].

Um bom planejamento de currculo requer uma anlise cuidadosa sobre quais so os concei-

tos centrais para o entendimento de uma disciplina, ou parte dela que est sendo considerada.

Por exemplo, ao construir um mapa conceitual de um curso completo j existente, possvel

observar que o nmero de conceitos importantes relativamente pequeno (sendo que esses

conceitos s vezes so repetidos com nomes diferentes em vrias disciplinas). No raro, ao

fazer isso, chegar-se concluso de que o programa est cheio de repeties e no focaliza

adequadamente os conceitos que so realmente importantes [Moreira 2006].

Um planejamento curricular tambm pode ser dinmico: dependendo da avaliao dos

alunos, o professor pode decidir selecionar diferentes atividades didticas.

Neste trabalho, MCs so usados para dar suporte anlise de contedo na elaborao de

material didtico, ou seja, o mapa conceitual usado para auxiliar um professor na deciso

sobre como construir uma seqncia do contedo de um curso, utilizando OAs. Isso feito

gerando-se automaticamente vrias seqncias possveis de OAs e deixando para o professor

escolher, dinamicamente, a(s) prxima(s) atividades didticas num curso.


3.3 Um mapa conceitual sobre Eletrosttica

Existem vrias pesquisas [Moreira 2006] [Tavares 2006] [Konrath 2002] [Navarro et al.

2005] [Faria 1995] sobre a elaborao e vericao de mapas conceituais junto com alunos.

Entre essas pesquisas, possvel citar o trabalho de Sonia Salem [Salem 1986], no qual foi

elaborado um mapa conceitual sobre o domnio da Eletrosttica sob a superviso de educadores

experientes no assunto. Esse mapa, que chamaremos MCE, utilizado para o estudo de caso

deste trabalho. O MCE descreve a teoria da Eletrosttica na forma como ela abordada em

cursos bsicos oferecidos a estudantes dos cursos de Fsica, Matemtica ou Engenharia das

universidades brasileiras. Nesse caso, a Eletrosttica tratada com mais nfase nos conceitos

fsicos e o formalismo matemtico no muito avanado [Salem 1986]. Esse mesmo mapa

pode ser simplicado e servir ainda para o ensino mdio.

A construo do mapa foi feita como um trabalho de mestrado pelo Instituto de Fsica da

Universidade de So Paulo. Para isso partiu-se dos conceitos mais signicativos da Eletros-

ttica e seus relacionamentos, tendo como fonte principal a leitura detalhada da bibliograa

utilizada no curso Fsica III do Instituto de Fsica da Universidade de So Paulo [Purcell

1970]. O primeiro esboo do mapa pode ser visto na Figura 3.6 na qual so mostrados os

principais conceitos e relaes que compem a estrutura conceitual da Eletrosttica [Salem

1986]. Como visto anteriormente, essa estrutura exibe a carga eltrica (Q) como elemento

central e suas manifestaes: campo eltrico ( ~E), fora eltrica (~F ), potencial eltrico (V ) e

energia potencial eltrica (U), bem como as suas inter-relaes.

A seguir, fazemos uma descrio detalhada dos relacionamentos entre os conceitos prin-

cipais, carga (Q) e campo ( ~E) com os conceitos menos inclusivos. Uma propriedade bsica

da carga eltrica ser uma grandeza escalar. Supondo que o espao vazio seja isotrpico,

isto , sem variao nas suas caractersticas, o campo vetorial criado por uma carga deve ser

esfericamente simtrico e portanto, radial. O mapa conceitual obtido para essas relaes

mostrado na Figura 3.7.

3.3 Um mapa conceitual sobre Eletrosttica 33

Figura 3.6: Mapa bsico dos conceitos da Eletrosttica.

Figura 3.7: Mapa conceitual obtido a partir da incluso dos primeiros conceitos mais especcos norelacionamento campo - carga [Salem 1986].

Uma carga medida em unidades discretas, isto , em mltiplos inteiros de uma mesma

quantidade elementar e. Assim sendo, uma carga elementar puntiforme, ou seja, no

constituda por outras cargas, no separvel em partes, nem tem estrutura interna. Com

isso, uma carga eltrica puntiforme colocada sobre um ponto no espao no alterada por

qualquer outra carga situada nas suas proximidades. Isso implica que o campo eltrico criado

por uma carga puntiforme no se altera pela presena de outras cargas. por isso que o

campo criado por um sistema de cargas, em um determinado ponto, igual soma vetorial

dos campos criados pelas cargas isoladamente. Essa propriedade conhecida como Princpio

da Superposio. A Figura 3.8 mostra o mapa anterior (Figura 3.7) acrescido desses novos

conceitos e relacionamentos.


Figura 3.8: Mapa conceitual obtido a partir da incluso de novos conceitos e relacionamentos ao mapaanterior mostrado na Figura 3.7 [Salem 1986].

Como existem dois tipos de carga (positiva e negativa), temos dois sentidos para campo

eltrico: carga positiva gera campo divergente e negativa gera campo convergente. A intensi-

dade do vetor campo eltrico proporcional carga que o gerou e ao inverso do quadrado da

distncia r dessa carga. O mapa conceitual obtido com a incluso desses novos conceitos e

relacionamentos mostrado na Figura 3.9.

Figura 3.9: Mapa conceitual obtido a partir da incluso de novos conceitos e relacionamentos ao mapaanterior mostrado na Figura 3.8.

O campo eltrico pode ser denido tambm pela Lei de Gauss, a partir do conceito de

uxo () do vetor campo eltrico que atravessa uma superfcie fechada. Essa lei arma que o

uxo do vetor campo eltrico atravs da superfcie diretamente proporcional carga eltrica

3.3 Um mapa conceitual sobre Eletrosttica 35

e tambm ao inverso do quadrado da distncia r dessa carga. A Figura 3.10 mostra o mapa

conceitual obtido acrescentando-se esse novo conceito ao mapa anterior (Figura 3.9).

Figura 3.10: Mapa conceitual obtido a partir da incluso de novos conceitos e relacionamentos aomapa anterior mostrado na Figura 3.9.

O mapa conceitual completo contendo todas os conceitos e relacionamentos da Eletrost-

tica elaborado por Sonia Salem ( [Salem 1986]) mostrado na Figura 3.11. Esse mapa tem

por objetivo explicitar a estrutura conceitual completa da Eletrosttica que abordada num

curso superior do nvel descrito no incio desta seo.

A validao do mapa foi feita vericando-se a maneira como os alunos do curso de Fsica

III, citado anteriormente, construam a estrutura conceitual da Eletrosttica ao nal do curso.

Na pesquisa realizada, 50% dos alunos foram capazes de reproduzir mais que 90% dos conceitos

e relacionamentos do mapa e 70% dos alunos foram capazes de reproduzir pelo menos 70% do

mapa original [Salem 1986].


Figura 3.11: Mapa conceitual completo da Eletrosttica (MCE) [Salem 1986].

3.4 Diferentes leituras do mapa conceitual de Eletrost-

tica

O mapa conceitual MCE construdo por Sonia Salem, foi elaborado a partir dos conceitos

principais e dos relacionamentos entre eles. No entanto, no est claro nesse mapa quais so

os conceitos mais inclusivos da teoria, ou seja, quais so as relaes hierrquicas entre os

3.4 Diferentes leituras do mapa conceitual de Eletrosttica 37

conceitos do mapa. Na Figura 3.12, so mostradas algumas hierarquias que, apesar de no

estarem explcitas no MCE original, so facilmente identicadas.

A Figura 3.12 (a) indica que a carga Q um conceito mais importante que ~E, ~F , U e

V , pois ela que os gera. A Figura 3.12 (b) indica que carga um conceito mais importante

que suas propriedades. A parte (c) da gura mostra que o conceito de campo ( ~E) mais

importante que suas propriedades, o mesmo acontece com a parte (d) que mostra que ~F )

tambm mais importante que suas propriedades.

Alm disso, o MCE possibilita vrias interpretaes para a Eletrosttica, ou seja, pode-se

escolher qualquer um dos relacionamentos entre os conceitos representados nos vrtices ( ~E,

~F , U e V ) e o conceito central (Q), como o relacionamento inicial e, a partir desse, deduzir

os demais conceitos e relacionamentos. Isso permite leituras diferentes do mapa, que por sua

vez reetem diferentes abordagens pedaggicas para o ensino da disciplina [Salem 1986].

Uma possvel leitura do MCE feita comeando-se com o par ordenado (Q, ~E), e sua

relao de manifestao, ou seja, campo eltrico uma manifestao da carga eltrica. Sendo

a carga eltrica fonte de campo eltrico, pode-se dizer que uma carga eltrica q, quando

colocada em um campo eltrico ~E criado por outra carga q, sente uma fora ~F , sendo que as

propriedades da fora a partir das propriedades do campo so: a direo da reta que une as

duas cargas; o sentido atrativo quando as cargas possuem sinais opostos e o sentido repulsivo,

caso contrrio; a intensidade diretamente proporcional ao produto das cargas e inversamente

proporcional ao quadrado da distncia entre elas (Lei de Coulomb).

O potencial eletrosttico V tambm pode ser denido a partir do campo ~E. Para isso,

pressupe-se que esse seja conservativo. A relao entre o potencial e o campo eletrosttico

passa, ento, pelo seguinte caminho de conceitos e relaes:

campo eltrico radial simetria esfrica conservativo potencial eltrico.

Finalmente, a energia potencial eletrosttica U tambm pode ser denida a partir do


Figura 3.12: Interpretaes das hierarquias implcitas do MCE.

campo eltrico, pressupondo a relao ~E ~F j discutida, nesse caso, a energia U pode ser

associada fora por ser conservativa. Assim, a relao entre a energia potencial e a fora

passa pelo seguinte caminho de conceitos e relaes:

fora eltrica central coordenada relativa conservativa energia potencial.


Como o campo tambm transfere o princpio da superposio para a energia, um caminho

alternativo para denir a energia U em funo do campo ~E diretamente baseia-se no fato da

densidade de energia num volume de espao ser dada em funo do campo eltrico resultante.

Nesse caso, o caminho de conceitos e relaes percorrido :

campo eltrico uxo princpio da superposio energia potencial.

Essa primeira leitura determinou o caminho cognitivo que passa pela seguinte seqncia

de conceitos principais

Q ~E ~F V U (3.1)

As outras leituras so descritas em detalhe em [Salem 1986] e identicam os seguintes

caminhos:

Q ~F ~E U V (3.2)

Q U V ~E ~F ou Q U ~F ~E V (3.3)

Q V U ~E ~F (3.4)

Note que as seqncias de conceitos correspondentes s diferentes leituras do MCE (ca-

minhos 3.1, 3.2, 3.3 e 3.4) foram apresentadas somente com seus conceitos principais. Num

curso real, essas seqncias podem ser bem mais complexas, envolvendo alm dos conceitos

secundrios, vrios conceitos e relacionamentos denidos matematicamente. Algumas dessas

denies constituem leis conhecidas da teoria da Eletrosttica. A Tabela 3.1 contm a lista


das relaes entre conceitos, indicadas no MCE (Figura 3.11) pelos nmeros da coluna da

esquerda.

Figura 3.13: Interpretaes sobre as hierarquias do MCE, feitas em [Salem 1986].

Um exemplo de seqncia mais complexa de contedo do mapa conceitual de Eletrosttica


Identicaono mapa daFigura 3.11

Conceitos envolvidos Caracterizao

(1) fora e campo ~E = ~Fq

ou ~F = q ~E

(2) potencial e campo V =

~Ed~s ou ~E = gradV

(3) energia potencial e potencial V = Uq

ou U = qV (V x U)

(4) fora e energia U =

~Fd~s ou ~F = gradU

(5) uxo do vetor campo eltrico e carga = q0

(Lei de Gauss)

(6) campo eltrico e carga E = k Qr2

(Lei de Coulomb)

(7) potencial eltrico e carga V = kQr

(8) energia potencial e carga U = k qQr

(9) fora e carga F = k qQr2

(Lei de Coulomb)

(10) campo e uxo

~Ed ~A = qin0

( ~E x Lei de Gauss)

Tabela 3.1: Relacionamentos matemticos contidos no MCE.

dado por:

Q sinal atrao repulso elementar conservao V ~F

Lei de Coulomb superposio ~E mdulo direo

Lei de Gauss fluxo Lei de Coulomb x Lei de Gauss

~E x Lei de Gauss U V x U (3.5)


importante destacar que os conceitos principais do MCE tambm podem ser vistos como

uma hierarquia de conceitos (segundo a teoria de aprendizagem signicativa), na qual os mais

gerais servem como ncora para a aprendizagem dos conceitos subseqentes. Dependendo das

escolhas do professor ou do conhecimento prvio do aluno, pode-se denir diferentes hierarquias

entre os conceitos principais, como mostra a Figura 3.13. Note que essas hierarquias seguem

as possveis seqncias geradas pelas diferentes leituras do MCE propostas pela autora. Na

Figura 3.13, a hierarquia (a) corresponde ao caminho (3.1), a (b) ao caminho (3.2), a (c)

primeira opo do caminho (3.3), a (d) segunda e a (e) corresponde ao caminho (3.4).

3.5 Concluso

Neste captulo foram denidos mapas conceituais e a teoria de aprendizagem signicativa

de Ausubel. Tambm, foi apresentado um exemplo de mapa conceitual para a Eletrosttica

(MCE) que ser utilizado no estudo de caso que ser feito no Captulo 7. Alm disso, foram

descritas diferentes leituras desse mapa conceitual, gerando diferentes seqncias de conceitos

e relacionamentos. Foi mostrado ainda que essas seqncias esto de acordo com a teoria de

Ausubel em que os conceitos mais gerais aparecem antes dos mais especcos, de acordo com

as relaes de hierarquia implcitas no MCE.

Todas as interpretaes de hierarquias de conceitos e de relaes nesta tese foram feitas a

partir do trabalho de Sonia Salem [Salem 1986].

Como ser visto no prximo captulo, a idia de dependncia hierrquica nas seqncias

de um MC ser usada para denir fragmentos de um mapa conceitual, uma nova forma de se

representar contedos que ser usada como base para a construo da ferramenta de anlise,

seleo e composio de OAs.

Captulo 4

Ontologias

A WWW tornou-se nos ltimos anos uma das formas mais importantes de divulgar e

recuperar contedos digitais. No entanto, a busca por recursos na Web, feita nos moldes

atuais, no satisfatria para o usurio. Ela traz muitas informaes irrelevantes e no

garante que as mais importantes sejam recuperadas. Uma das razes para isso que a maioria

dos recursos Web projetada para uso de pessoas. As ferramentas atuais fornecem apenas

um formato para visualizao de informaes, sem se preocupar com a descrio do contedo

e seu signicado, por exemplo, utilizando linguagens de marcao.

A Web Semntica [Berners-Lee, Hendler e Lassila 2001] tem por objetivo prover infor-

maes mais renadas sobre o contedo dos recursos disponveis na Web, que possam ser

processadas por mquinas. Para isso, so necessrias marcaes semnticas, isto , anotaes

que contenham informaes sobre o contedo do recurso Web, por meio de uma linguagem

expressiva o bastante para descrever os detalhes relevantes. Alm disso, para que os recursos

possam ser compartilhados por diferentes sistemas da Web, essa linguagem deve ser adotada

como padro pelas comunidades ans.

Um elemento chave para a Web Semntica a idia de ontologias. Segundo o dicionrio

[Ferreira 2004], ontologia . . . a parte da losoa que trata do ser enquanto ser, isto , do

ser concebido como tendo uma natureza comum, que inerente a todos e a cada um dos

43

44 Ontologias

seres. A rea de Representao de Conhecimento da IA adotou esse termo dando-lhe um

novo signicado, sendo que a denio mais adotada . . . uma especicao formal, explcita

e compartilhada de uma conceitualizao [Gruber 1993]. Sendo assim, pode-se dizer que uma

ontologia descreve formalmente um domnio de conhecimento.

As ontologias incluem denies que podem ser utilizadas por pessoas ou mquinas,

constituindo-se em listas nitas de termos e relacionamentos [Antoniou e Harmelen 2004].

Os termos referem-se aos conceitos bsicos de um domnio (classes de objetos) enquanto que

os relacionamentos podem expressar hierarquias entre os conceitos ou outros tipos de relaes,

como mostrado no exemplo da Figura 4.1.

Figura 4.1: Exemplo de relacionamentos entre termos que podem ser denidos em uma ontologia.

Sendo assim, no contexto da Web, as ontologias podem oferecer um entendimento compar-

tilhado sobre um domnio, necessrio para superar diferenas entre as diversas terminologias

da rede WWW. Alm disso, elas podem ser utilizadas para representar a semntica de docu-

mentos, permitindo que esses sejam utilizados por aplicaes de software na Web, por exemplo,

aplicaes que precisam realizar buscas inteligentes de informaes.

Para que as ontologias na Web possam ser de fato processadas pelos computadores preciso

que a linguagem utilizada para descrev-las seja bem projetada, bem denida, compatvel

com a Web e com suporte para mecanismos de inferncia. Finalmente, a expressividade

da linguagem de ontologias deve ser adequada, para comportar a denio dos conceitos e

relacionamentos com detalhes sucientes, sem prejudicar a factibilidade das inferncias em

termos de tratabilidade computacional [Baader, Horrocks e Sattler 2003]. Para satisfazer

esses objetivos, normalmente, as ontologias so expressas em linguagens baseadas em lgica

e, dessa forma possvel realizar inferncias lgicas automticas por meio de provadores de

4.1 Linguagens para implementao de ontologias 45

teoremas e fornecer servios sosticados para Web.

4.1 Linguagens para implementao de ontologias

Desde o comeo dos anos 90, foram desenvolvidas vrias linguagens para implementao

de ontologias, entre elas: KIF [Genesereth e Fikes 1992], baseada na lgica de primeira ordem;

Ontolingua [Gruber 1993], OCML [Motta 1998] e FLogic [Kifer, Lausen e Wu 1995], todas

baseadas na combinao de frames com lgica de primeira ordem; e Loom [MacGregor e Bates

1987], baseada em lgica de descries. Com o crescimento da Internet, foram desenvolvidas

novas linguagens para explorar suas caractersticas. A primeira linguagem para desenvolver

ontologias na Internet, SHOE [Hein, Hendler e Luke 1999], comeou a ser desenvolvida

em 1996 utilizando a sintaxe HTML, porm, quando a linguagem XML passou a ser uma

recomendao W3C para troca de informaes na Web, a linguagem SHOE teve sua sintaxe

alterada e vrias outras linguagens foram desenvolvidas a partir dessa nova sintaxe. Por

exemplo, a linguagem RDF [Klyne e Carroll 2003], baseada no formalismo de redes semnticas

(desenvolvida pela W3C, para descrever recursos Web). Uma extenso da linguagem RDF,

RDF Schema (RDF(S)) [Brickley e Guha 2003], foi desenvolvida utilizando primitivas baseadas

em frames. Essas trs linguagens passaram a ser os padres da Web [Baader, Horrocks e

Sattler 2003]. Nesse contexto, novas linguagens para implementao de ontologias foram

desenvolvidas:

DAML: DARPA Agent Markup Language [Connolly et al. 2001] - foi desenvolvida como uma

extenso da XML e RDF com o objetivo de aumentar a interoperabilidade entre agentes

de software para Web;

OIL: desenvolvida [Fensel et al. 2001] sobre a sintaxe RDF(S), considerando as primitivas de

ontologias baseadas em frames e tem seu formalismo baseado em lgica de descries.

46 Ontologias

possvel representar conceitos, classicaes de conceitos, relaes binrias, funes e

instncias;

DAML-OIL: criada a partir de um comit que uniu esforos americano (DARPA) e europeu

(OIL) [Connolly et al. 2001]. Tambm considera primitivas de ontologias baseadas em

frames e tem seu formalismo baseado em lgica de descries;

OWL: recomendao atual da W3C [McGuinness e Harmelen 2004], teve forte inuncia

da linguagem DAML-OIL. Portanto, seu formalismo baseado em lgica de descries

e sua estrutura baseada em frames. No entanto, sua sintaxe baseada em RDF. O

que diferencia esta linguagem das anteriores a preocupao com a decidibilidade das

inferncias realizadas, o que ser descrito mais adiante.

4.1.1 Lgica de Descries

A Lgica de Descries (LD) constitui uma famlia de linguagens que podem ser usa-

das para representar o conhecimento de um domnio de aplicao de uma maneira formal,

estruturada e bem denida [Baader, Horrocks e Sattler 2003]. O nome Lgica de Descries

signica, por um lado, que os conceitos relevantes de um domnio so apresentados na forma d

um estudo de caso em eletrostática

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