Adaptatividade e interoperabilidade em ambientes de e- learning utilizando tecnologias da web semântica

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1 Adaptatividade e interoperabilidade em ambientes de e- learning utilizando tecnologias da web semântica Aluno: José dos Reis Mota Orientadora: Márcia Aparecida Fernandes Pós-Graduação em Ciência da Computação Universidade Federal de Uberlândia (UFU) Uberlândia MG Brasil Data de início como aluno regular: março/2008 Previsão de defesa: março/2010 Ano de ingresso no programa: 2008 Época prevista de conclusão: março/2010 Data da aprovação da proposta de dissertação: março/2009 Resumo: Como os ambientes de e-learning atendem a uma grande demanda de estudantes, a adaptatividade, capacidade de se adequar ao perfil dos usuários, e a interoperabilidade, possibilidade de compartilhar recursos entre sistemas, são características importantes nesses ambientes. No entanto, a maioria, principalmente aqueles que são utilizados em larga escala, não apresenta essas características. Assim, pretende-se nesse trabalho implementar um sistema adaptativo inteligente e um agente que possibilite a integração desse sistema, e, consequentemente, de outros que tenham características semelhantes, com ambientes de e-learning já existentes. Para implementar o sistema adaptativo, serão utilizadas tecnologias da web semântica, por ser uma abordagem que procura superar limitações da web atual, de forma a promover a interoperabilidade, possibilitando que diferentes aplicações possam compartilhar recursos e, ainda, permitir a implementação de agentes inteligentes, capazes de processar regras para adaptação. Palavras-chave: e-learning, adaptatividade, interoperabilidade, web semântica.

2 1. Introdução Diversas pesquisas enfatizam a necessidade do desenvolvimento de sistemas educativos adaptativos, aqueles que se adequam ao perfil de cada estudante, e interoperáveis, aqueles que permitem o compartilhamento de recursos entre diversos sistemas. Tais características são consideradas indispensáveis em ambientes de e-learning 1, pela possibilidade de atenderem a uma grande demanda de alunos, e assim, haver a necessidade de se adequarem a diferentes perfis de usuários e contextos de aprendizagem. Atualmente, há vários ambientes que são utilizados em instituições de ensino, inclusive algumas opções open source são largamente adotadas, como Moodle [1], Teleduc [2], Claroline [3]. Tais sistemas apresentam vários recursos e ferramentas, como fóruns, chats, ferramentas de autoria e de avaliação. No entanto, ainda são restritos em termos de adaptatividade. Em relação à interoperabilidade, existem alguns padrões já consolidados para a produção de conteúdos educacionais, como o IEEE LOM (Learning Object Medatada) [4], o IMS Learning Design [5] e o SCORM (Sharable Content Object Reference Model) [6], visando ao reuso de tais conteúdos em diversos contextos e ambientes. Entretanto, na maioria das vezes, os materiais produzidos para um determinado sistema não podem simplesmente ser compartilhados com outros e, além disso, são poucos aqueles que implementam os padrões citados. Por outro lado, os sistemas adaptativos inteligentes existentes mantêm-se, em sua maioria, no contexto de pesquisas acadêmicas, e não são aplicados a situações reais. Uma das causas disso é que, ao propor um sistema que possibilite adaptatividade, normalmente os pesquisadores não se preocupam com a integração com outros sistemas e procuram implementar uma arquitetura completa, com todos os recursos necessários em uma plataforma de e-learning. Assim, as instituições que já disponibilizam cursos, para se beneficiarem dessa característica, teriam que migrar de uma solução que utilizam para o novo sistema, o que, na maioria das vezes, não é viável em termos de custo e tempo. Assim, pretende-se nesse trabalho implementar um sistema adaptativo inteligente e um agente que possibilite a integração desse sistema, e, consequentemente, de outros sistemas que tenham características semelhantes, com ambientes de e-learning já existentes. Para isso serão analisados os principais componentes dos sistemas adaptativos e como eles podem ser relacionados ao Moodle, uma das plataformas mais utilizadas em educação à distância. Para implementar o sistema adaptativo, pretende-se utilizar tecnologias da web semântica, por ser uma abordagem que procura superar limitações da web atual, de forma a promover a interoperabilidade, possibilitando que diferentes aplicações possam compartilhar recursos, e ainda permitir a implementação de agentes inteligentes, capazes de processar regras, utilizando mecanismos de busca e inferência. 2. Fundamentação teórica Sistemas adaptativos no domínio de e-learning são aqueles capazes de adaptar o conteúdo e o modo de apresentação de acordo com o perfil de um determinado usuário ou grupo de usuários. Assim, usuários com diferentes objetivos, preferências e conhecimentos podem acessar diferentes conteúdos, com diferentes formatos de apresentação. Brusilovsky [7] classifica os sistemas educacionais adaptativos e inteligentes baseados na web como aqueles que atentamse para a adaptatividade pela construção de um modelo de objetivos, preferências e conhecimento de cada estudante e uso deste modelo na interação com o estudante no sentido de adaptar o conteúdo de acordo com suas necessidades. Eles também procuram ser mais 1 Ambientes de educação à distância que utilizam recursos da internet.

3 inteligentes ao incorporar e executar algumas atividades tradicionalmente executados por um professor humano. Ainda de acordo com Brusilovsky [7], Apresentação Adaptativa e Suporte à Navegação Adaptativa são as duas maiores tecnologias exploradas pelos sistemas de hipertexto e hipermídia adaptativa. O objetivo da tecnologia de Apresentação Adaptativa é adaptar o conteúdo presente em cada página hipermídia de acordo com os objetivos do estudante, seu conhecimento, e outras informações armazenadas no modelo do estudante. Já o Suporte à Navegação Adaptativa tem como objetivo auxiliar o estudante na orientação e navegação por meio da mudança da aparência dos links visíveis. Por exemplo, um sistema de hipermídia pode classificar, realçar ou ocultar parcialmente os links da página corrente para tornar mais fácil a escolha do próximo passo. A navegação adaptativa auxilia os estudantes a encontrarem um caminho ótimo pelo material de aprendizagem, assim como o sequenciamento de currículo. Segundo Wu [8], os sistemas adaptativos possuem, conceitualmente, três componentes básicos, o que não implica na necessidade de possuírem uma representação física separada de cada uma das partes. São eles: - Domínio de informação: que representa o conteúdo que pode ser apresentado pelo sistema. Não somente os itens de informação, mas também os relacionamentos entre eles. - Perfil de usuário: características dos usuários do sistema que são relevantes para a adaptação, como preferências, conhecimento, objetivos e histórico de navegação. - Descrição da adaptação: que consiste em uma descrição de como manter atualizado o perfil do usuário, de acordo com a observação de seu comportamento, e de como realizar a adaptação. Esse componente utiliza informações do domínio de informação e do perfil do usuário. Os três componentes básicos, segundo essa visão conceitual, são traduzidos, portanto, em um modelo clássico de adaptação, composto por três componentes: domínio, modelo do estudante e regras de adaptação. Durao [9] apresenta possíveis abordagens para sistemas adaptativos e modelagem do perfil de usuário, sugerindo estratégias de personalização de recursos de aprendizagem. Assim, ao contrário de aplicações web tradicionais que simplesmente utilizam cookies para obter informações dos usuários, podem ser utilizadas tecnologias adicionais como: web hipermídia, modelagem de usuário, web semântica, personalização de grupos e análise estatística de ações de usuários. O autor acrescenta que as tecnologias da web semântica provêem uma representação formal para o conhecimento na web, utilizando a modelagem de usuário como base para a adaptatividade. De acordo com Dolog [10], ontologias do modelo do estudante provêem significados adicionais para decidir quais links mostrar, ocultar, gerar e reordenar. A web semântica permite sistemas de raciocínio para decisões de personalização. Regras de dedução podem ser empregadas e técnicas de raciocínio podem ser aplicadas com base nos metadados das ontologias, para inferir novos fatos ou informações que não são explicitamente apresentados, e assim, gerar links baseados no conteúdo, contexto do usuário e modelo do usuário. Tecnologias para o suporte de ontologias já são populares, como Resource Description Framework (RDF) [11], que especifica um modelo simples para a representação do conhecimento, RDF Schema (RDFS) [12] que adiciona um poder de expressividade e semântica ao modelo básico e Ontology Web Language (OWL) [13], que estende as propriedades e metadados de RDF permitindo a inserção de regras como parte de uma ontologia. Em adição, iniciativas de padronização para bibliotecas de metadados, como Dublin Core [14] definem um conjunto de predicados que são usados para anotações de metadados. A partir desse cenário de pesquisas em adaptatividade, percebe-se, portanto, que a web semântica pode ser uma boa alternativa para prover tal característica. Em relação à

4 interoperabilidade, os padrões existentes para metadados tentam garanti-la, mas são deficientes, pois se baseiam apenas em especificações de propriedades. Já os recursos da web semântica permitem uma maior expressividade nas especificações, ao utilizar as tecnologias citadas. Berners-Lee [15] idealiza a web semântica como um ambiente onde programas e dispositivos possam trocar informações entre si e, por meio de agentes, permitir a automatização de tarefas rotineiras dos usuários. Ou seja, o principal objetivo do projeto web semântica é proporcionar um ambiente padronizado para o intercâmbio de informações. Para que isto seja possível, é necessário que haja uma padronização de tecnologias, linguagens e metadados, de forma que deixem regras claras, comuns e compartilhadas sobre o significado dessas informações. Berners-Lee propôs uma arquitetura em camadas para representar as tecnologias necessárias para a web semântica, cuja última versão é apresentada na Figura 1. Figura 1 - Camadas da Web Semântica - versão atual. Disponível em: Acesso em 17 nov As especificações das tecnologias apresentadas pelas camadas da web semântica podem ser encontradas na W3C 2 [16], assim como uma vasta referência para estudos de casos, aplicações e publicações, o que demonstra que, apesar de se tratar de tecnologias recentes, muitos grupos de pesquisa estão voltados para seu desenvolvimento. 4. Caracterização da Contribuição O objetivo desse trabalho é a implementação de um sistema adaptativo inteligente e um agente que possibilite a integração desse sistema, e, consequentemente, de outros sistemas que tenham características semelhantes, com ambientes de e-learning. No caso específico deste trabalho, foi escolhido o ambiente Moodle, por ser um sistema open-source que conta com um grande número de usuários e, além disso, suporta os principais padrões para e-learning, como o SCORM, que, por sua vez, abrange o padrão de metadados IEEE LOM, muito utilizado como fonte de informação para as regras dos sistemas adaptativos. Entre os requisitos técnicos, será implementado um sistema independente de plataforma, 2 World Wide Web Consortium W3C é um consórcio de empresas de tecnologia, fundado por Tim Berners Lee em 1994, que estabelece métodos, padrões e recomendações de tecnologias para a web.

5 que permita uma fácil integração com os ambientes existentes, utilizando os padrões para e- learning IEEE LOM e SCORM. O sistema deve possuir ainda um fraco acoplamento com as funcionalidades dos ambientes de e-learning, de tal forma que os interessados poderão optar por utilizar os recursos de adaptação em determinados cursos, assim como manter a estrutura de outros cursos já inseridos. Para o desenvolvimento do sistema adaptativo, serão projetadas e implementadas ontologias, utilizando a linguagem OWL, assim como regras para adaptação utilizando a linguagem Semantic Web Rule Language (SWRL) [17]. Ao implementar um sistema que se integre a ambientes de e-learning e acrescente-lhes adaptatividade e interoperabilidade, espera-se aumentar significativamente a utilização de tais características a esses sistemas, já que, apesar de consideradas essenciais para a efetivação de uma educação de qualidade, democrática e contextualizada, a maioria dos ambientes atuais em produção não as possuem. O presente trabalho pretende contribuir ainda com as pesquisas em e-learning, especialmente em modelagem de estudante e definição de regras para sequenciamento de currículo, e em adaptatividade e web semântica, ao propor ontologias e regras baseadas em padrões para e-learning já consolidados. Um diferencial em relação aos trabalhos já existentes, é que não será projetado uma plataforma de e-learning completa, mas somente um módulo que implemente a adaptatividade e outro que possibilite a integração de ambientes já utilizados com sistemas adaptativos, aumentando a possibilidade de adoção pelos usuários, pois não exigirá a migração de um ambiente em produção por um totalmente novo, nem esforços no sentido de se adequar ou produzir novos cursos ou objetos de aprendizagem, e, consequentemente, economizará custos e tempo que inviabilizariam um projeto nesse sentido. 5. Estado Atual do Trabalho Até o momento, foi realizada uma análise de sistemas adaptativos inteligentes, buscando apreender suas principais características, os componentes arquiteturais em comum. Foi feito também um estudo minucioso do funcionamento da plataforma Moodle, no intuito de obter as informações para o processamento dos componentes de um sistema adaptativo, assim como as alterações necessárias para que esse ambiente pudesse apresentar o conteúdo de forma adaptativa. Nesse sentido, o módulo de integração foi o primeiro a ser implementado para verificar se seria possível prover o ambiente Moodle com a característica de adaptatividade, sem prejudicar o seu funcionamento e, ainda, permitir a utilização convencional de seus recursos. Assim, foi implementado um agente, utilizando-se a plataforma JADE (Java Agent DEvelopment Framework) [18], que integra o ambiente Moodle à plataforma de agentes do Simeduc (Sistema Inteligente Multiagente), que consiste em um sistema adaptativo inteligente, descrito detalhadamente em [19], composto por quatro agentes - especialista, avaliação, pedagógico e assistente e que possui um sistema de avaliação baseado em lógica fuzzy e rede neural, Foi definida também a arquitetura do sistema adaptativo a ser implementado utilizando tecnologias da web semântica. As ontologias, em OWL, foram modeladas utilizando-se a ferramenta Protégé [20], de acordo com os componentes dos sistemas adaptativos e com os recursos e padrões utilizados em e-learning. Assim, foram definidas a ontologia LOM, que implementa o padrão de metadados IEEE-LOM; a ontologia de domínio, que modela uma estrutura genérica de ambientes de e-learning e a ontologia pedagógica, que utiliza as outras duas e acrescenta o modelo de estudante. Foram ainda definidas as regras para adaptação com base no modelo do estudante. No momento, estão sendo analisadas as tecnologias para implementar essas regras no ambiente,

6 utilizando-se a linguagem SWRL, e para relacionar as ontologias com os dados provenientes do Moodle e com o agente que realiza a integração, etapa em que será utilizado o framework Jena [21], ferramenta que fornece recursos para o desenvolvimento de aplicações da web semântica. Após essa etapa, serão realizados testes para verificar a eficiência do sistema. Para isso, serão produzidos objetos de aprendizagem no padrão SCORM, suportado pelo Moodle, e serão criadas duas estruturas de curso; a primeira utilizará os recursos tradicionais do ambiente e a outra utilizará recursos de adaptatividade. 6. Trabalhos Relacionados Como exemplo de um sistema adaptativo, pode-se citar o ActiveMath [22, 23], direcionado ao ensino de Matemática, em que o conteúdo é representado em um formato baseado em XML (extensible Markup Language) [24]. Para cada usuário, o conteúdo apropriado é recuperado de uma base de conhecimento e o curso é gerado individualmente de acordo com regras pedagógicas, objetivos e preferências do usuário, competências e contexto de aprendizagem. Outro exemplo de sistema adaptativo representativo é o AHA! Adaptive Hypermedia for All [25, 26], software open source, no qual alguns modelos conceituais, navegacionais e adaptativos são definidos, como: Um modelo de estudante baseado em conceitos que contém atributos. A cada vez que o usuário visita uma página, a engine de adaptação atualiza o modelo de usuário. Mudança adaptativa ou anotação de links: a adequabilidade dos links (páginas) é determinada por requisitos, que podem ser relacionamentos comuns de pré-requisito ou outras condições que possam ser expressas por uma expressão booleana. Quando uma página é gerada, os links são marcados como condicionais e mostrados de forma diferente dependendo de sua adequabilidade (não-visitados, se a expressão é true; visitado, se a expressão não tem valor e sem link, se a expressão é false). Inclusão condicional de fragmentos: usado para incluir explicações que são pré-requisito ou qualquer outra parte de conteúdo, inclusive objetos externos. Ambos, ActiveMath e AHA possuem os componentes clássicos de um sistema adaptativo domínio, modelo do usuário e regras para adaptação incluindo as ferramentas necessárias a um ambiente de e-learning completo, o que restringe a sua utilização em contextos reais de aplicação no processo ensino-aprendizagem, pois os cursos não são criados de acordo com um padrão que facilite sua reutilização. Várias pesquisas também utilizam tecnologias da web semântica como base para a proposta de desenvolvimento de sistemas adaptativos inteligentes. Dentre elas, Munõz [27] propõe uma arquitetura de um sistema baseado em tecnologias da web semântica para fornecer adaptatividade e obter interoperabilidade em e-learning, relacionando os metadados existentes nos padrões para e-learning com os recursos da web semântica (XML/RDF) e modelando as ontologias necessárias à arquitetura proposta. No entanto, seu trabalho não contempla, de modo mais abrangente, a questão da adaptatividade, já que não popula a ontologia de estudantes, nem implementa agentes capazes de utilizá-la. No presente trabalho, além de propor uma arquitetura, ela será implementada buscando sua utilização em contextos reais. 7. Avaliação dos Resultados Conforme mencionado na seção 5, o módulo de integração já foi implementado, tendo em vista verificar se seria possível prover o ambiente Moodle com a característica de adaptatividade,

7 sem prejudicar o seu funcionamento e, ainda, permitir a utilização convencional de seus recursos. Assim, foi implementado um agente, utilizando-se a plataforma JADE, que integra o ambiente Moodle à plataforma de agentes do Simeduc. Como no padrão SCORM podem ser definidas várias organizações de forma a disponibilizar estruturas diferentes de cursos em cada pacote, em uma primeira abordagem para realizar a adaptação, os pacotes foram estruturados em diversas organizações, em grau crescente de complexidade, para que fossem disponibilizadas pelo sistema aquelas adequadas ao nível de conhecimento dos alunos. Posteriormente, essa abordagem será complementada com a associação de metadados, no padrão IEEE LOM, aos recursos dos pacotes SCORM, que correspondem aos objetos de aprendizagem. Para realização de testes, foi criado um curso no Moodle em que cada tópico, aqui também denominado seção de aprendizagem, contém um pacote SCORM além das seguintes atividades: questionários, para avaliar o conhecimento do aluno em relação à seção de aprendizagem, fórum e chat para avaliar o comportamento do aluno no decorrer do curso. Essa estrutura foi escolhida para adequar-se ao funcionamento do agente de avaliação do ambiente Simeduc, que foi integrado ao Moodle. Para o processo de integração, inicialmente o responsável por um curso deverá configurar as definições de sua plataforma em um arquivo de propriedades, como dados de conexão à base de dados, diretório de armazenamento de arquivos, assim como configurações específicas para a adaptação, como os códigos dos cursos a serem adaptados e outros parâmetros exigidos pelas regras de adaptação. Esse arquivo permite tornar o sistema de adaptação independente do Moodle. Assim, o professor poderá optar por utilizar os recursos de adaptação em determinados cursos, assim como manter a estrutura convencional de outros cursos já inseridos na plataforma. Após confirmar os parâmetros, automaticamente o agente de integração passa a monitorar os dados do Moodle para verificar se algum novo estudante foi matriculado nos cursos a adaptar ou se foram registradas avaliações para esses cursos. No início do processo de adaptação é gerada uma cópia do curso para cada usuário. Esse curso compartilha as atividades do curso original, no entanto, os conteúdos apresentados pelos pacotes SCORM são específicos para cada estudante. Como cada pacote disponibiliza várias organizações, em grau crescente de complexidade, no primeiro contato, o sistema disponibilizará para o aluno uma organização de complexidade intermediária. A partir daí, a seção de aprendizagem, assim como a organização, serão disponibilizadas de acordo com o resultado da avaliação do aluno. Se o aluno obtiver um resultado ruim, terá que rever a mesma seção de aprendizagem, com uma organização de complexidade menor. Se obtiver um resultado bom, o sistema disponibilizará uma nova seção com uma organização de complexidade intermediária ou de uma complexidade maior. Após a realização dos testes, verificou-se que o processo de adaptação funciona da forma esperada. Assim, em uma próxima etapa, foi definida a arquitetura do sistema adaptativo a ser implementado utilizando tecnologias da web semântica. As ontologias, em OWL, foram modeladas e, no momento, estão sendo implementadas as regras de adaptação. 7. Referências [1] Moodle Learning Management System. Disponível em Acesso em nov [2] Teleduc. Disponível em Acesso em out [3] Claroline.NET. Disponível em Acesso em mar [4] IEEE LOM - IEEE Learning Object Metadata. Disponível em Acesso em out [5] IMS Global Learning Consortium, Inc. Disponível em: Acesso em out

8 [6] SCORM Sharable Content Object Reference Model. Disponível em Acesso em out [7] Brusilovsky, P., Peylo, C. Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems. International Journal of Artificial Intelligence in Education V. 13, pp , [8]WU, Hongjing. A Reference Architecture for Adaptive Hypermedia Applications. Eindhoven: Technische Universiteit Eindhoven, Tese de Doutorado. Disponível em Acesso em fev [9] Durao, F., Dolog, P., JAHN, K. State of the Art: Personalization. Disponível em Acesso em março/2009. [10] Dolog, P., Nejdl, W. Semantic Web Technologies for the Adaptive Web, Lecture Notes in Computer Science, V. 4321, pp , 2007 [11] W3C. RDF/XML Syntax Specification (Revised) Disponível em Acesso em fev [12] W3C. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema Disponível em Acesso em fevereiro/2009. [13] W3C. OWL Web Ontology Language Reference Disponível em: Acesso em fev [14] Dublin Core Metadata Initiative. Making it easier to find information. Disponível em Acesso em fev [15] Berners-Lee, T.; Hendler, J., Lassila, O. The Semantic Web. Revista Scientific American, maio de Disponível em Acesso em fev [16] W3C. Semantic Web Activity. Disponível em: Acesso em nov [17] W3C. SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML Disponível em: Acesso em fev [18] JADE - Java Agent DEvelopment Framework. Disponível em: Acesso em mar [19] DORÇA, F. A. Um Sistema Inteligente Multiagente para Educação a Distância. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação), Uberlândia. UFU, 200 p [20] Protégé. Disponível em Acesso em dez [21] Jena A Semantic Web Framework for Java. Disponível em Acesso em mar [22] Melis, E., Andrès, E., Büdenbender, J., Frishauf, A., Goguadse, G., Libbrecht, P., Pollet, M., & Ullrich, C. ActiveMath: A web-based learning environment. International Journal of Artificial Intelligence in Education, V. 12(4), pp , [23] ActiveMath. Disponível em Acesso em fev [24] XML extensible Markup Language. Disponível em Acesso em out [25] De Bra, P., Aerts, A., Berden, B., De Lange, B., Rousseau, B., Santic, T., Smits, D., Stash, N. AHA! The Adaptive Hypermedia Architecture. Proceedings of the ACM Hypertext Conference, Nottingham, UK, Agosto 2003, pp Disponível em: Acesso em fev [26] AHA! Adaptive Hypermedia for All. Disponível em Acesso em fev [27] Muñoz, L. S. Ontology-based Metadata for e-learning Content. Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação em Computação. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2004.

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