Especificação Preliminar da Arquitetura do Sistema de Autoria

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1 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até AEXO C - Especificação Preliminar da Arquitetura do Sistema de Autoria Especificação Preliminar da Arquitetura do Sistema de Autoria Versão : Infraestrutura OBAA-MILOS: Infraestrutura Multiagente para Suporte a Objetos de Aprendizagem OBAA Sigla do Projeto: OBAA-MILOS Referência: úmero: Executores: UFRGS Universidade Federal do Rio Grande do Sul UISIOS- Universidade do Vale do Rio dos Sinos Coordenador Geral: Rosa Vicari Coordenador (UISIOS): João Carlos Gluz Proponente: Fundação de Apoio a UFRGS Data: 4 de outubro de Autores: João Carlos Gluz Rosa Viccari Ederson Silveira 5 p 5

2 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Sumário Introdução Objetivo Escopo Estrutura do Documento Base Tecnológica 7 Ferramentas de Autoria para OAs7 Seleção das Ferramentas8 Processo de Análise Resultados da Análise Funcional Ferramentas de Autoria de Metadados (Catalogação) Seleção das Ferramentas Critérios de Análise Funcional5 Resultados da Análise Funcional Requisitos do Sistema de Autoria 4 Visão Geral8 4 Arquitetura Multiagente 8 4 Metodologia de Projeto 5 Subsistema AutoEduMat 5 Objetivos 5 Arquitetura Multiagente 5 Agente Grafica5 5 Agente GerenteMD5 5 Agente Wizard_MD 54 Agente XML 7 5 Ontologias 7 54 Web 8 Subsistema AdaptALO 5 p 5

3 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Objetivos Critérios de Escolha das Tecnologias Arquitetura da Ferramenta de Adaptação 4 Sistema Multiagente Adapt-A-LO 5 Subsistema de Adapt-A-LO-Web 48 REFERÊCIAS 5 5 p 5

4 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até LISTAS DE ABREVIATURAS AAMAS ACL ADL AID AMS AOSE API APL ARIADE AVA BDI CLEI CSBC DCMI DF DL FEB FIPA GUI HTTP HTTPS IA IEEE IEEE-LOM IEEE-LTSC IES ILO IMSGLC IMS-LOM ITS JADE JASO JDL LACLO LDAP LOM MAS MILOS MPEG MPEG-7 OA OAI-PMH International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems Agent Communication Language Advanced Distributed Learning initiative Agent Identifier Agent Management System Agent Oriented Software Engineering Applications Programmers Assessment and Planning Layer Alliance of Remote Institute of Electrical and Distribution etworks for Europe Ambientes Virtuais de Aprendizagem Belief Desire Intention Conferência Latino Americana de Informática Congresso da Sociedade Brasileira de Computação Dublin Core Metadata Initiative Directory Facilitator Description Logic Federação Educa Brasil Foundation for Intelligent Physical Agents Graphical User HyperText Transport Protocol Secure HyperText Transport Protocol Inteligência Artificial Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Learning Object Metadata IEEE Learning Technology Standard Comitee Instituição de Ensino Superior Intelligent Learning Objects IMS Global Learning Consortium IMS Learning Object Metadata Intelligent Tutoring Systems Plataforma de Agentes que suporta o padrão FIPA Ambiente de Desenvolvimento de SMA para a linguagem AgentSpeak(L) Judgment and Decicion Layer Comunidade Latinoamericana de Objetos de Aprendizagem Lightweight Directory Access Protocol Learning Object Metadata Multiagent System Multiagent Infrastructure for Learning Object Support Moving Picture Experts Group MPEG Multimedia Content Description standards Objetos de Aprendizagem Open Archives Initiative - Protocol for Metadata Harvesting 45 p 45

5 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até OBAA OC OMG OWL PAL PS REOTE RBIE RDF RP RMA SCORM SBIA SBIE SBTVD SD SMA SMI SQL SR STI TIC TISE TV UAM UML WC WCCE WS XML XSD Objetos de aprendizagem Baseados em Agentes Artificiais Objeto de Conhecimento Object Management Group Web Ontology Language Perception and Action Layer Problem Solving Revista ovas Tecnologias na Educação Revista Brasileira de Informática na Educação Resource Description Framework Rede acional de Pesquisa Remote Management Agent Sharable Content Object Reference Model Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial Simpósio Brasileiro de Informática na Educação Sistema Brasileiro de Televisão Digital Strategic Dependencies Sistema Multiagente Social Mediated Interactions Structured Query Language Strategic Reasons Sistemas Tutores Inteligentes Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) Taller Internacional de Software Educativo Televisão Users and Agents Modeling Unified Modelling Language World Wide Web Consortium World Conference on Computers in Education Web Services Extensible Markup Language XML Schema Definition 55 p 55

6 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Introdução O objetivo mais geral do projeto Infraestrutura OBAA-MILOS é criar as bases tecnológicas que permitam efetivar a adoção da proposta de metadados de objetos de aprendizagem OBAA como o futuro padrão nacional para objetos de aprendizagem Isto inclui: (a)a ampla divulgação e discussão sobre as características do padrão; (b) A elaboração e publicação de melhorias, adições e atualizações do padrão, além da geração de conteúdos e materiais baseados no padrão; (c) O projeto e implementação de ferramentas tecnológicas de apoio ao padrão para, por exemplo, utilização, compatibilização e verificação de OAs compatíveis com o OBAA O projeto OBAA-MILOS envolve a especificação e a implementação de uma arquitetura de agentes que suporte os requisitos de adaptabilidade, interoperabilidade e acessibilidade previstos pelo padrão OBAA, sendo compatível com o panorama de padrões educacionais e multimídia atuais Objetivo Este relatório apresenta a versão preliminar da especificação da arquitetura do Sistema de Autoria, que é parte integrante da infraestrutura MILOS Escopo A especificação da arquitetura do Sistema de Autoria é o documento que define a arquitetura de software a ser empregada neste sistema É um documento de referência para o projeto deste sistema Estrutura do Documento O relatório está organizado da seguinte forma: O capítulo apresenta a introdução deste relatório O capítulo introduz as bases tecnológicas do projeto da infraestrutura MILOS e do Sistema de Autoria O capítulo define os principais requisitos da infraestrutura MILOS e do Sistema de Autoria O capítulo 4 apresenta uma visão geral do Sistema de Autoria 5 p 5

7 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até O capítulo 5 apresenta a arquitetura detalhada do Subsistema AutoEduMat, que é o protótipo inicial do Sistema de Autoria O capítulo apresenta a arquitetura do Subsistema AdaptaALO, cujo objetivo principal é adaptar formatos de conteúdos de OAs para o SBTVD Base Tecnológica O Sistema de Autoria é parte integrante da infraestrutura MILOS e compartilha, portanto, dos mesmos fundamentos tecnológico dessa infraestrutura A base tecnológica da MILOS é formada pela combinação das tecnologias de agentes inteligentes e da engenharia de conhecimentos Ambas tecnologias tem raízes em pesquisas na área de Inteligência Artificial (IA), originadas nos anos setenta e oitenta, mas que tiveram um amplo desenvolvimento nos anos noventa A Engenharia de Software Orientada a Agentes e a Engenharia de Ontologias, que são as versões mais recentes destas tecnologias, já consolidadas como técnicas de engenharia, serão empregadas no projeto da MILOS O projeto do Sistema de Autoria, assim como da infraestrutura MILOS como um todo, está direcionado para o suporte das funcionalidades de OAs compatíveis com a proposta de metadados OBAA, dessa forma também é importante apresentar um detalhamento das características dessa proposta em particular, e dos OAs em geral As tecnologias que o Sistema de Autoria compartilha com os demais componentes da MILOS são introduzidas no Anexo A Especificação Detalhada da Arquitetura da Infraestrutura MILOS este capítulo, são apresentadas a seguir as tecnologias específicas do projeto do Sistema de Autoria Ferramentas de Autoria para OAs O conceito de ferramenta de autoria, assim como o de objeto de aprendizagem é bastante amplo A seguir são apresentadas duas definições para este termo: Segundo o WC (WC, 8), uma ferramenta de autoria é qualquer aplicativo, parte de um aplicativo, ou coleção de aplicativos com as quais o autor interage a fim de criar, modificar ou montar conteúdo Web que será utilizado por outras pessoas Essa definição se aplica total ou parcialmente para os seguintes tipos de aplicação: Editores WYSIWYG Ferramentas de conversão para HTML Ferramentas para blog, wikis, fóruns online Ferramentas de autoria multimedia 75 p 75

8 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Sistema de gerenciamento de conteúdo, agregadores de conteúdo Ferramentas para gerenciamento de sites Outra definição, segundo o dicionário on-line Webopedia (8), relaciona o termo ferramenta de autoria a aplicativos que auxiliam na geração de documentos hipertexto ou aplicações multimedia Em geral essas ferramentas permitem a criação de aplicações através do agrupamento de diferentes objetos, tais como texto, imagens e áudio Através Seleção das Ferramentas Existe um grande número de ferramentas de autoria para metadados, referentes as mais diversas áreas De um total de ferramentas pesquisadas, apenas 8 foram efetivamente analisadas As demais apresentaram problemas de instalação como endereços inválidos para download, erros no processo de instalação, ou erros durante o uso da ferramenta Ardora (wwwwebardoranetdescarga_inghtm) ferramenta que auxilia na criação de conteúdos para objetos de aprendizagem, permitindo a sua execução através de applets java Possui versões para os sistemas operacionais Windows e Linux e necessita do plug-in Java instalado no browser Permite a geração dos objetos no padrão SCORM (ADL, ) CourseLab(wwwcourselabcomdbcleroot_iddownloaddochtml) esta ferramenta oferece ambiente para o desenvolvimento de conteúdo para objetos de aprendizagem semelhante ao PowerPoint Ela permite a inclusão de questionários, vídeos, botões de ação, textos, imagens, agentes animados, além de importar recursos criados externamente Os objetos podem ser gerados no padrão SCORM, (ADL, ) e AICC exe Learning (exelearningorgdownload) A exe Learning é uma ferramenta de códigoaberto desenvolvido em Python, com recursos do FireFox Considerada como ferramenta de autoria, possui facilidades na construção dos objetos de aprendizagem, onde se podem agregar textos, questões de diversos tipos, além de componentes externos (applets e animações Flash) Ela permite a exportação de objetos de aprendizagem nas especificações IMS Content Package e SCORM (ADL, ), além de trabalhar com metadados Dublin Core (KUZE e BAKER, 7) FreeLoms (wwwfreelomsorg) ferramenta de código-aberto desenvolvida em JSP, embora não disponibilizado no site, faz parte de um projeto chamado SLOOP Suas funcionalidades incluem: buscar recursos, carregar recursos, criar pacotes SCORM, criar objetos de aprendizagem a partir de um arquivo de PowerPoint, e criar um objeto de aprendizagem a partir de um website Ainda, possui um conceito de modelos de metadados, que podem ser criados e compartilhados LomPad (helioslicefca:88lompadenindexhtm) - O LOMPad é um editor códigoaberto de metadados ormetic, Cancore e SCORM Ela é compatível com os sistemas 85 p 85

9 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até operacionais Windows, Mac OS e Linux, e sua interface é disponibilizada em inglês e francês Paloma (helioslicefteluququebecca:88paloma?id=demo) - A ferramenta PALOMA é uma extensão da ferramenta LomPad A extensão ocorre quanto ao gerenciamento dos objetos de aprendizagem em diferentes repositórios e busca federada Possui suporte às especificações IEEE-LOM (IEEE-LTSC, ), Cancore, ormetic e SCORM Ela está integrada ao projeto EduSource e sua interface é multi-idiomas Reload (wwwreloadacuk) - O RELOAD é um editor de metadados, empacotador de conteúdos e executa objetos de aprendizagem SCORM Ela é resultado de um projeto para facilitar o uso de especificações de interoperabilidade em tecnologias de aprendizagem emergentes produzidas por entidades como ADL e IMS Provê suporte as especificações IMS Metadata, IEEE-LOM, IMS Content Packaging 4, SCORM, e SCORM 4 O software e seu código-fonte são distribuídos gratuitamente Xerte (wwwnottinghamacukxerteindexhtm) - A ferramenta Xerte está incorporada em um projeto que visa o desenvolvimento de conteúdos ricos de aprendizagem através do uso de recursos tecnológicos da plataforma Flash Para isto, oferece um editor XML e uma ferramenta de execução que facilita a criação de objetos de aprendizagem interativos e em conformidade a especificação SCORM Processo de Análise A interoperabilidade de OAs, no contexto da utilização destes objetos nas plataformas de TV Digital, Web e dispositivos móveis, é o principal critério adotado pelo projeto OBAA (VICCARI et al, ) para a análise dos padrões e tecnologias atuais de OAs e para a especificação de novos padrões o projeto estamos considerando não apenas uma definição genérica de interoperabilidade, mas uma definição que garanta a adaptabilidade de um dado OA, de forma a possibilitar que a mesma descrição de um recurso seja utilizada de forma interoperável, adaptando-se às características de cada plataforma, ou seja, conforme o dispositivo, o sistema apresenta a interface de uma forma diferenciada Por exemplo, na televisão, um programa é apresentado com fundo escuro e cores de texto claras a Web, o mesmo programa é apresentado como fundo claro e texto escuro Compatibilidade com versões anteriores e atuais de padrões de OAs também é considerado um requisito importante, assegurando que o padrão a ser definido deve ser flexível o suficiente para suportar as inovações tecnológicas futuras, permitindo extensões em sua arquitetura sem perder a compatibilidade com o já existente Estas diretrizes, que servem tanto para a análise de padrões de OAs quanto de tecnologias ou ferramentas específicas para trabalhar com estes OAs, orientaram a definição dos critérios de análise funcional dos editores de OAs, que são listados a seguir: 5 p 5

10 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Abrangência indica a abrangência do aplicativo em termos dos padrões de metadados, ou seja, se este possui recursos voltados para criação de conteúdo do OA e empacotamento em um dos padrões de metadados a tabela de comparação são apresentados os nomes dos padrões de metadados cobertos; Auxílio Edição este critério pretende identificar se os editores apresentam alguma capacidade de auxílio no preenchimento dos metadados, ou se estes devem ser informados em sua totalidade pelo usuário Através de um mecanismo de auxílio inteligente ao projetista de OA, o processo de padronização dos objetos será otimizado em tempo, quantidade e qualidade das informações, o que por sua vez, facilita a busca, compartilhamento, e reuso dos mesmos Os valores utilizados na tabela de comparação são: Edição Estruturada (edição de arquivo XML) Dialog Box sem agrupamento Dialog Box agrupados por nível de afinidade 4 Wizard de apoio ao processo de criação Código FonteBiblioteca de Extensão este item visa identificar a disponibilidade do código fonte, para futuras extensões do editor, ou a existência de alguma interface que permita a reutilização da funcionalidade de edição em um novo aplicativo Os valores utilizados na tabela de comparação são: S Sim e ão; 4 Integração com LMS avalia se os objetos de aprendizagem gerados pela ferramenta são diretamente integrados em algum LMS (Learning Management System) Os valores utilizados na tabela de comparação são: S Sim e ão; 5 Adaptabilidade este critério indicará a existência de informações que permitam a utilização do objeto de aprendizagem em outras plataformas além da Web, tais como dispositivos móveis eou TV Digital Cada uma dessas plataformas apresenta requisitos específicos para a veiculação de informação Para que os objetos de aprendizagem possam ser acessados nesses diferentes ambientes é necessário que essas informações sejam definidas no momento da sua criação Os valores utilizados na tabela de comparação são: S Sim e ão; ManualTutorial este item levará em conta a existência de documentação para a ferramenta de autoria analisada Este critério está diretamente relacionado aos critérios de facilidade de instalação e disponibilidade de código fonte Uma vez que se pretende estender uma ferramenta já existente, torna-se importante a existência de fonte de informação sobre as funcionalidades já existentes Os valores utilizados na tabela de comparação são: S Sim e ão 7 Ontologias de Metadados a utilização de ontologias permite inferências sobre os domínios por elas representados e dessa forma é possível oferecer inteligência ao 5 p 5

11 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até processo de autoria dos objetos de aprendizagem Os valores utilizados na tabela de comparação são: S Sim e ão 8 Enfoque Pedagógico para as ferramentas que auxiliam na criação de conteúdo dos OA, esse critério identificará se existe alguma orientação ou facilidade para a criação de conteúdo levando-se em consideração o enfoque pedagógico do objeto, ou seja, o seu objetivo educacional Os valores utilizados na tabela de comparação são: S Sim e ão Resultados da Análise Funcional O processo de análise funcional foi feito com base nos critérios apontados anteriormente Para fins de tabulação de resultado, os critérios e os valores foram abreviados Tabela C Resumo da Analise Funcional de Editores de OA Editor Ardora CourseLab Abrangência CC Scorm CC Scorm Scorm4 AICC exelearning CC Scorm IMS CP metadados Dublin Core FreeLoms LOM Scorm LOMPad IEEE LOM, CanCore, Scorm, ormetic PALOMA IEEE LOM, CanCore, Scorm, ormetic RELOAD IMS Metadata, IEEE LOM, Scorm, Scorm Xerte Scorm, Scorm Auxílio Edição Cod Fonte S Integr LMS Adapt Manual Enfoq Pedag Ontol Metad S S S S S S S S Analisando a tabela acima percebe-se que % das ferramentas (5 entre as 8 analisadas) apresenta um grande número de facilidades em relação a criação de conteúdo, sendo os aspectos relativos a padronização dos objetos uma funcionalidade opcional o entanto, conforme se observa pelo critério Enfoque Pedagógico, nenhum dos editores oferece recursos que facilitem a criação de conteúdo conforme o enfoque pedagógico que o OA apresentará, mas apenas em relação a inclusão de recursos em formatos específicos como Flash, Power Point e Applets Java, entre outros 5 p 5

12 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Em relação aos recursos oferecidos para empacotamento dos objetos conforme os padrões de metadados, se observa um comportamento bastante homogêneo nas ferramentas de autoria Todas as informações para os metadados devem ser fornecidas pelo usuário, que, por sua vez, deve possuir um bom conhecimento do padrão, já que pouca, ou nenhuma informação é fornecida a respeito do significado de cada tag dos metadados A maioria das ferramentas analisadas são resultado de projetos de pesquisa Dessa forma, a descontinuidade dos projetos provoca a desatualização das mesmas, principalmente em relação aos padrões de metadados suportados Um exemplo é o padrão SCORM, que se encontra na versão Como se pode observar na tabela de comparação, vários editores suportam apenas a versão anterior do padrão, ou seja, SCORM Outro aspecto evidenciado na análise é a ausência de informações que permitam a interoperabilidade dos objetos de aprendizagem desenvolvidos eou padronizados Com o crescimento e a popularização de dispositivos móveis com capacidades de acesso a Web e a implantação da TV digital, esses meios passam a ser também importantes veículos para a disseminação dos objetos de aprendizagem Resumindo, existe uma grande variedade de ferramentas de autoria para objetos de aprendizagem Esses aplicativos visam auxiliar na criação dos OAs, tanto em relação a criação de conteúdo quanto na padronização dos mesmos, visando o seu reaproveitamento Apesar disso, ainda existe espaço para a melhoria e extensão das funcionalidades oferecidas A inclusão de mecanismos que auxiliem o preenchimento dos metadados dos padrões de forma inteligente, ou seja, sem que o autorprojetista tenha que informar todos os dados explicitamente, é um tópico que claramente deve ser melhorado Além disso, a inclusão de informações que permitam a interoperabilidade dos objetos e a utilização de ontologias para a representação dos padrões, são extensões importantes que permitirão maior alcance dos OAs em relação ao seu público alvo Ferramentas de Autoria de Metadados (Catalogação) As ferramentas de autoria de metadados são essencialmente ferramentas de catalogação que visam facilitar a descrição dos conteúdos a serem compartilhados Quanto mais rica, em quantidade e qualidade de informação, for esta descrição, mais apropriada será a catalogação do AO, mais fácil será a sua identificação por meio de mecanismos de busca e, consequentemente, a sua reutilização Seleção das Ferramentas Sendo assim, este tópico tem sido objeto de estudo de vários grupos, que propuseram uma série de sistemas eou arquiteturas a fim de minimizar ou resolver esta questão Os sistemas descritos a seguir são resultados destas pesquisas 5 p 5

13 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até MPEG-7 Metadata Authoring Tool (RYU, ) Este sistema disponibiliza ao usuário uma interface gráfica de autoria para a geração de metadados conforme a especificação MPEG-7 (MPEG-7, 4), que é um padrão relacionado a conteúdos multimídia O principal objetivo desta ferramenta é facilitar o preenchimento dos metadados do padrão MPEG-7 (MPEG-7, 4) Este objetivo é alcançado através de uma interface gráfica que permite a visualização dos conteúdos múltimídia submetidos (um vídeo, por exemplo) e relaciona este conteúdo com os metadados que devem ser preenchidos Embora o MPEG-7 Metadata Authoring Tool auxilie no processo de autoria, todas as informações deverão ser preenchidas pelo autor do conteúdo multimídia, não havendo, portanto, nenhum mecanismo de sugestão de valores CoTeia (PASAATO, 5) A ferramenta Coteia é uma ferramenta para criação de páginas web que possuía, inicialmente, um pequeno conjunto de metadados: título, autor e palavras-chave Com a possibilidade de geração automática de metadados, este conjunto foi estendido para suportar o padrão LOM (IEEE-LTSC, ) As técnicas utilizadas para geração automática e semi-automática de metadados nesta ferramenta são: análise do conteúdo do objeto, contexto em que o objeto é utilizado, associação a templates e regras que permitem a identificação de relacionamentos entre os metadados do objeto A técnica de geração automática baseada na análise de conteúdo utiliza mecanismos como classificação da linguagem, sumarização automática e extração de palavras chave O metadado GeneralLanguage é obtido através de classificação de linguagem, baseada em thesaurus A segunda estratégia utiliza o contexto no qual o recurso é utilizado, obtendo informações através do sistema de arquivos, estrutura das páginas HTML e gerência de usuários Um exemplo de aplicação desta técnica é a geração do metadado TechnicalSize, que obtém,via sistema de arquivo, o tamanho em bytes da página HTML A técnica de associação a templates é considerada como semi-automática, pois requer a intervenção do usuário esta modalidade as páginas HTML são associadas a um dos três templates pré-definidos e toda a informação pertencente a um mesmo template receberá os mesmos valores de metadados, previamente associados a cada template O grupo de metadados sobre direitos autorais do objeto (Rights) é preenchido através desta estratégia Apesar da utilização de várias estratégias que facilitam a criação dos metadados, a solução proposta aplica-se apenas para objetos no formato HTML, restringindo-se à plataforma Web MD Creation Tool 5 p 5

14 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até O objetivo da ferramenta MD Creation Tool (HATALA, 5) é facilitar o processo de autoria de objetos de aprendizagem através da sugestão de valores de metadados para OAs estruturados e que estejam localizados em repositórios Por OAs estruturados entende-se objetos organizados seguindo algum tipo de estrutura, como por exemplo, uma estrutura hierárquica ou uma estrutura baseada no IMS A ferramenta MD utiliza diversos mecanismos para a geração de valores para metadados, tais como herança, acumulação, semelhança de conteúdo, entre outros Apesar de o trabalho mencionar a utilização de ontologias como solução para a sugestão de valores, o foco principal é dado para as técnicas que tem como pré-requisito a existência de um repositório eou a existência de objetos compostos por outros objetos, que se unem para formar uma aplicação e, sendo assim, compartilham vários elementos de metadados MATT Metadata Authoring tool A ferramenta MATT oferece facilidades para o geração dos metadados armazenados no repositório GCMD (Global Change Master Directory) da ASA O objetivo desse diretório é armazenar informações sobre as ciências da Terra, serviços relacionados a alterações globais e pesquisas na área de ciências da Terra O padrão DIF (Directory Interchange Format) é utilizado por este repositório e, consequentemente, é o padrão de metadados coberto pela ferramenta MATT As principais características desta ferramenta de autoria são: on-line e standalone para edição dos metadados; Geração dos metadados em formato XML; Relação de palavras-chave para os metadados; O objetivo desta ferramenta é facilitar o mecanismo de busca das informações armazenadas no repositório GCMD, através do preenchimento dos metadados do padrão DIF, via interface gráfica A ferramenta não apresenta mecanismos de sugestão, cabendo ao autor do objeto a ser armazenado no repositório GCMD toda a responsabilidade sobre a informação armazenada nos metadados TV-Anytime Authoring Tool A ferramenta TV-Anytime Authoring Tool (YAG, 7) apresenta aos usuários um ambiente visual e intuitivo para autoria de conteúdo dos metadados do padrão TV-Anytime (TVA, ) As principais funcionalidades oferecidas são: Importação de metadados: os metadados existentes são importados para o sistema, após análise e validação e validação dos dados; 45 p 45

15 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Visualização: visualização dos conteúdos dos metadados e suporte a edição dos valores via interface gráfica; Auditoria: auditoria das interações do usuário em tempo real; Geração de arquivo XML: os resultados são armazenados num arquivo XML Embora os recursos oferecidos pela interface gráfica e as validações tornem o processo de autoria mais suave, o conteúdo dos metadados ainda é preenchidos manualmente, exigindo tempo e conhecimento técnico da parte dos usuários Critérios de Análise Funcional Os critérios de análise funcional utilizados para as ferramentas de autoria de metadados estão voltados para as facilidades que essas ferramentas podem oferecer em relação ao processo de catalogação dos OAs Os critérios utilizados são apresentados a seguir: este critério avalia o mecanismo de acesso a ferramenta, ou seja, se é uma ferramenta Web ou standalone Os valores utilizados na tabela de comparação são: W (Web) e S (Standalone); Geração Automática de Metadados este critério avalia a existência na ferramenta de qualquer recurso que venha a gerar valores automáticos para os metadados Os valores utilizados na tabela de comparação são: S (Sim) e (ão); Utilização de Ontologias para Inferência de Metadados a utilização de ontologias permite inferências e utilização de um vocabulário próximo dos domínios por elas representados, e dessa forma é possível oferecer inteligência ao processo de autoria dos objetos de aprendizagem Os valores utilizados na tabela de comparação são: S (Sim) e (ão) Importação de Metadados a importação de metadados oferece uma flexibilidade à ferramenta de autoria, permitindo o reaproveitamento de informações já cadastradas Além disso, a utilização dessas informações pode facilitar os possíveis mecanismos de inferência, sem a intervenção do usuário, uma vez que oferece mais subsídios a esse processo Os valores utilizados na tabela de comparação são: S (Sim) e (ão); Geração de Metadados em formato XML a geração de metadados em formato XML confere certa independência aos objetos de aprendizagem Todos os repositórios compatíveis com o padrão de metadados representado pelo arquivo XML e que oferecerem um mecanismo de busca baseado nesse formato serão capazes de cadastrar esse objeto em suas bases de forma facilitada Os valores utilizados na tabela de comparação são: S (Sim) e (ão) 55 p 55

16 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Resultados da Análise Funcional A análise funcional foi feita com base nos critérios definidos na seção anterior Os resultados são apresentados na tabela a seguir Tabela C Resumo da Analise Comparativa de Editores de Metadados Ferramenta Ger Aut MD Inferência via Ontologia Imp de MD Geração XML MPEG-7 S CoTeia W S MD Creation W S S MATT W S TV-Anytime S S S Analisando a tabela comparativa acima se percebe que existem ferramentas que são apenas uma interface para o preenchimento dos dados, não oferecendo nenhuma facilidade além da interface gráfica Esse é o caso, por exemplo, das ferramentas MPEG- 7 e MATT De uma forma geral, as ferramentas analisadas apresentam pelo menos uma das características avaliadas pelos critérios definidos Isso indica a existência de espaço para o desenvolvimento de novas ferramentas que, pela implementação de características avaliadas pelos critérios, facilite o processo de geração de metadados Requisitos do Sistema de Autoria Os requisitos gerais da infraestrutura MILOS também são respeitados pelo Sistema Federado de Busca (conferir Anexo A Especificação Detalhada da Arquitetura da Infraestrutura MILOS) Esses requisitos são repetidos aqui apenas para conveniência do leitor O requisito fundamental de natureza epistêmica para a infraestrutura MILOS é considerar que: (I) Um objeto de aprendizagem é essencialmente um objeto de conhecimento apto a ser distribuído em sistemas de tecnologia educacionais O requisito técnico que permite esse o tratamento de um OA como um objeto de conhecimento, que é assumido tanto pela proposta OBAA quanto pelo projeto da infraestrutura MILOS é o seguinte: (II) Sem perda de generalidade ou de aplicabilidade, é possível considerar que os metadados de um OA são estruturas simbólicas que podem ser objeto de tratamento pelas técnicas atuais de representação de conhecimento Além desses requisitos, o projeto da infraestrutura MILOS assume que: 5 p 5

17 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até (III) Os metadados de OAs definem a terminologia principal adotada pelos agentes da MILOS Os metadados correspondem aos atributos, propriedades e relações da terminologia, enquanto que os valores dos metadados correspondem aos termos da terminologia Como pressuposição técnica adicional, se espera que tanto os metadados OBAA, quanto os domínios de ensino e de aplicações educacionais estejam representadosformalizados através de ontologias OWL Porém, por conta da necessidade contínua de abranger mais aplicações e domínios, os padrões de metadados estão se tornando cada vez mais complexos e extensos O próprio padrão OBAA é exemplo dessa tendência, contendo um total de grupos de metadados, contabilizando mais de elementos de dados Consequentemente, o tempo e esforço despendidos para o preenchimento dos metadados por parte dos projetistas de OAs tem aumentado O preenchimento dos metadados é uma atividade importante, formando a base do processos de catalogação, indexação e localização dos objetos, O preenchimento manual dessas informações, levando em conta o cenário complexo dos padrões de metadados, tende a gerar inconsistências, devido a possíveis diferenças de interpretação quanto ao significado do metadado esse contexto, o desenvolvimento de ferramentas que apoiem o processo de autoria de OAs, incluindo o processo de catalogação, torna-se um ponto fundamental na operacionalização dos padrões Várias ferramentas de autoria foram desenvolvidas visando facilitar o desenvolvimento de OAs nos diversos padrões existentes Grosso modo, essas ferramentas podem ser divididas em ferramentas voltadas para a autoria de OAs, incluindo os aspectos de metadados e conteúdos dos OAs, e ferramentas mais adaptadas para o preenchimento dos metadados de conteúdos digitais, incluindo OAs e conteúdos multimídia Entre as primeiras pode-se citar como ferramentas relevantes: FreeLoms (wwwfreelomsorg), Reload (wwwreloadacuk), LomPad (helioslicefca:88 LomPadenindexhtm) e Xerte (wwwnottinghamacukxerteindexhtm) Exemplos importantes de ferramentas de edição de metadados são MPEG-7 Metadata Authoring Tool (RYU et al, ), CoTeia (PASAATO et al, 5), MD Creation Tool (HATALA et al, ) e TV-Anytime Authoring Tool (YAG et al, 7) A maioria das ferramentas de autoria de OAs disponibilizam uma interface gráfica para o preenchimento das tags de metadados Apesar de oferecerem um mecanismo de entrada de informação estruturado, com vocabulário enumerado e explicações sobre a semântica do metadado, as informações ainda tem que ser manualmente preenchidas pelo autor do OA Por outro lado, mesmo entre as ferramentas de geração de metadados ainda existe uma falta de mecanismos que auxiliem o preenchimento dos metadados dos padrões de forma 75 p 75

18 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até inteligente, ou seja, sem que o autor ou projetista do OA tenha que informar todos os dados explicitamente, é um tópico que claramente pode ser melhorado Assim o objetivo específico do Subsistema de Autoria é prover assistência inteligente para os processos de autoria de OA, incluindo autoria de metadados e conteúdos Esses serviços também serão disponibilizados aos demais agentes da MILOS através de uma interface FIPA, e aos demais tipos de software, através de uma interface web services 4 Visão Geral O Sistema de Autoria de autoria proposto é parte de uma infraestrutura de agentes, mais geral, denominada MILOS (Figura ) que está sendo projetada para prover diversos tipos de serviços de suporte de OAs, como busca semântica, apoio a autoria de conteúdos e metadados, gerenciamento de conteúdos digitais, além de adaptação e conversão de conteúdos para distintos tipos de plataformas Ontologia OWL dos Metadados OBAA ível de Ontologias Ontologias de Domínios de Ensino Ontologias de Aplicação JEA Framework + OWL-API ível de Agentes Autoria Apoio Pedagógico Busca Federada Gerência Middleware FIPAJADE ível de Facilidades AVA Repositório OA LDAP SQL Web WebServices Figura C Arquitetura Geral da Infraestrutura MILOS 4 Arquitetura Multiagente O objetivo do Sistema de Autoria é prover assistência para os processos de autoria de OA, incluindo autoria de metadados e conteúdos Este sistema está sendo projetado como um sistema multiagente, cuja organização geral é apresentada na Figura, dividido em três grandes grupos de agentes: agente editores, que fornecem a principal interface de uso do sistema, agentes wizards de apoio a edição, que fornecem suporte inteligente ao processo de edição, e agentes de adaptação, que fornecem suporte automático ou semi-automático a conversãoadaptação de OAs de uma plataforma para outra 85 p 85

19 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Agentes Wizards Edição avegação de Conteúdos Conteúdos Multimídia Suporte Multiplataforma Agente Editor Metadados OA Web Usuários Domínio de Ensino SQL Estratégias de Ensino Suporte Acessibilidade Ontologia OWL OBAA Ontologias de Domínios de Ensino Agente Editor Conteúdos OA Ontologias de Aplicação Agentes Adaptação Multiplataforma Móveis SQL Web Base de OAs TV Digital SQL Web Figura C Organização do Sistema de Autoria Os agentes Editor de Metadados OA e Editor de Conteúdos OA incorporam as principais facilidades de edição do Sistema de Autoria Estas facilidades são acessadas diretamente por meio de uma interface Web Por trás da operação dos agentes de edição existe um conjunto variável de agentes Wizards de Edição que são responsáveis pelo apoio a atividades de autoria específicas São previstos wizards que apoiem criação de OAs para domínios específicos de ensino, incluindo a conformidade a estratégias específicas de ensino, wizards de suporte para criação de OAs com conteúdo multimídia, OAs interoperáveis em múltiplas plataformas e que OAs que atendam requisitos de acessibilidade Também são previstos wizards que auxiliem na criação de conteúdos navegáveis para OAs O Sistema de Autoria também prevê a existência de agentes de Adaptação Multiplataforma que contém os conhecimentos de como transformar e adaptar OAs de uma plataforma para outra 4 Metodologia de Projeto O projeto dos componentes do Sistema de Autoria, incluindo seus agentes e ontologias, será dividido em subsistemas, que serão projetados e desenvolvidos para aplicações de autoria específicas A compatibilidade entre os subsistemas é garantida pelo uso da mesma ontologias base (a ontologia de metadados OBAA) e pelo uso das mesmas facilidades de comunicação (protocolos, mensagens e serviços definidos pelo padrão FIPA) Os subsistemas a serem projetados e desenvolvidos são dependentes do foco da aplicação, que pode ser centrado na edição de metadados (catalogação), na edição de conteúdos de OA, ou em algum dos wizards de apoio a edição 5 p 5

20 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até O processo de criação desses subsistemas se dará de forma evolutiva e incremental, baseado em um protótipo inicial, com a posterior adição dos outros subsistemas e componentes para atender as demais necessidades do Sistema de Autoria Até agora dois subsistemas componentes do Sistema de Autoria já foram projetados: Subsistema AutoEduMat: constitui o protótipo inicial do Subsistema de Autoria, tendo sido concebido desde o início de acordo com as três camadas da MILOS: ontologias, agentes e interface com o usuário Em termos de aplicação, o AutoEduMat visa auxiliar nas atividades de criação e edição dos metadados educacionais de OAs para o domínio de ensino da Matemática do Ensino Médio Subsistema AdaptaALO: cujo objetivo principal é adaptar de forma semiautomática diversos formatos de conteúdos de OAs empregados na web para os formatos disponíveis no Sistema Brasileiro de Televisão Digital (SBTVD), O AdaptaALO também está integrado a MILOS, constituindo o protótipo de um dos agentes de adaptação previstos no Sistema de Autoria A arquitetura de ambos subsistemas é especificada neste documento, nos capítulos a seguir 5 Subsistema AutoEduMat O subsistema AutoEduMat implementa uma ferramenta que apoia o processo de catalogação de OAs relacionado ao preenchimento dos metadados A ferramenta auxilia as atividades de criação e edição dos metadados educacionais de OAs para o domínio de ensino da Matemática do Ensino Médio Para tanto o AutoEduMat suporta vários mecanismos de sugestão automática de valores, utilizando técnicas de inferência aplicadas sobre ontologias de conteúdos educacionais e ontologias pedagógicas O projeto original da arquitetura do subsistema AutoEduMat foi desenvolvido originalmente pela Ana Carolina Xavier, inicialmente no contexto do projeto OBAA e posteriormente em seu projeto de dissertação de Mestrado, no Programa de Mestrado em Computação Aplicada (PIPCA) da UISIOS, sob a orientação do professor João Carlos Gluz O trabalho da Ana já obteve reconhecimento científico nacional e internacional, tendo sido publicado no congresso internacional LACLO- (Gluz e Xavier, ) Dois requisitos fundamentais nortearam o projeto do AutoEduMat: (a) suportar de forma integral os metadados definidos pela proposta OBAA para padrão de metadados nacional, gerando OAs compatíveis com esse padrão; (b) estar completamente integrada com a infraestrutura de agentes MILOS proposta para suportar os requisitos e funcionalidades previstos pelo OBAA 5 p 5

21 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até O principal cenário de aplicação da ferramenta AutoEduMat é apoiar as atividades de criação e edição dos metadados educacionais de OAs para um domínio de ensino específico Matemática do Ensino Médio este contexto, os principais requisitos levados em conta no projeto da interface da ferramenta são a disponibilização de uma interface de edição Web para a edição dos metadados, em conjunto com a implementação de mecanismos de sugestão e validação para os conteúdos dos metadados baseado em ontologias de domínio de ensino e ontologias pedagógicas Os mecanismos de sugestão e validação de metadados permitem que a interface com o usuário esteja mais próxima do domínio de ensino e do domínio pedagógico, que é de conhecimento dos professores, que são os principais usuários da ferramenta As ontologias funcionam como um repositório dos dados para o processo de inferência, estruturando os metadados do padrão OBAA e os conteúdos e estratégias pedagógicas do domínio escolhido para os OAs: Matemática no Ensino Médio A ontologia de metadados do padrão OBAA é fornecida como parte do próprio padrão (Gluz e Viccari, ) Assim, para o AutoEduMat foram definidas duas novas ontologias que representam domínios distintos de conhecimento: A ontologia de conteúdos educacionais, responsável por representar os conteúdos educacionais vinculados ao OA A ontologia pedagógica, que representa as diversas estratégias pedagógicas que podem ser aplicadas a este (ou a outros) conteúdos educacionais A figura a seguir mostra como o Subsistema AutoEduMat e suas ontologias se integra na arquitetura geral da MILOS Ontologia Conteúdos Ontologia OWL dos Metadados OBAA ível de Ontologias Ontologias de Domínios de Ensino Ontologia Pedagógica JEA Framework + OWL-API ível de Agentes Autoria Apoio Pedagógico AutoEduMat ível de Facilidades Ontologias de Aplicação Busca Federada Gerência Middleware FIPAJADE AVA Repositório OA LDAP SQL Web WebServices 5 p 5

22 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Figura C Integração do AutoEduMat e suas Ontologias no Arquitetura Geral da MILOS 5 Objetivos Originalmente, a principal função do AutoEduMat dentro da MILOS seria implementar um dos wizards de edição de metadados compatível com os demais componentes do sistema, que é capaz de gerar metadados educacionais para objetos OBAA, de acordo com necessidades educacionais, estruturação de conteúdos e práticas pedagógicas que são adotadas no Brasil para o ensino de matemática no nível médio Porém, tendo em vista o estágio inicial de desenvolvimento da infraestrutura MILOS, o AutoEduMat se tornou o protótipo inicial de todo o Sistema de Autoria Assim, esse subsistema foi concebido desde o início nas três camadas da MILOS: ontologias, agentes e interface com o usuário 5 Arquitetura Multiagente A arquitetura do sistema multiagente desenvolvida baseou-se na metodologia Prometheus (PADGHAM et al, 4) Seguindo essa abordagem, são apresentadas três etapas que cobrem, desde a especificação do sistema, até o detalhamento dos principais agentes a primeira etapa (System Specification) são identificados os principais atores, suas interações com a aplicação, bem como objetivos e principais cenários O diagrama da figura a seguir representa esta fase: Figura C4 Diagrama de Especificação Conforme ilustrado pelo diagrama de especificação, existe apenas um ator relevante na ferramenta modelada, o Projetista, que pode ser um professor ou um designer especializado em conteúdos educacionais digitais As interações de entrada e saída da aplicação tem este ator como sua origem e destino 5 p 5

23 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até O ator inicia o processo informando qual o mecanismo de geração dos metadados deve ser utilizado As opções de escolha são: geração via wizard, geração manual e preenchimento direto do arquivo XML O ator deve também indicar se a geração dos metadados será feita para um novo objeto de aprendizagem, ou se o objeto já está em conformidade com o padrão OBAA (VICCARI, et al, ) esse último caso, deve ser feita a submissão dos metadados já existentes, via arquivo XML As ações descritas correspondem as percepções do ator e são indicadas pelas figuras em forma de estrela, no diagrama de especificação Cada ação do projetista está associada a um cenário, que utiliza esta interação como ponto de partida para a execução de ações que, ao final do processo, atenderão um ou mais requisitos da aplicação Os cenários identificados são: Submete OA, relacionado ao processamento do arquivo XML submetido; Interações, responsável por apresentar as três possibilidades de geração dos metadados; Gera XML, este cenário engloba todos os passos necessários para a geração do arquivo final, com todos os metadados inferidos, no formato XML; Interação Manual, ocupa-se das atividades de validação dos conteúdos informados, apresentação das definições dos metadados e exemplos de possíveis valores; Infere Metadados, responsável pela inferência dos valores dos metadados através das informações estruturadas nas ontologias Os cenários são identificados pelas figuras em forma de seta, na cor bege, no diagrama de especificação Os demais itens representados no diagrama de especificação são as ações do sistema (setas verdes), ou seja, as interações do sistema com o projetista A segunda etapa da metodologia Prometheus (High-level design) prevê a definição dos agentes e sua comunicação, através de mensagens e protocolos O diagrama geral do sistema representa esta informação e é mostrado na figura a seguir Figura C5 Diagrama Geral do Sistema 5 p 5

24 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Os agentes definidos serão responsáveis por um ou mais cenários identificados no diagrama de especificação do sistema A organização dos agentes foi estruturada da seguinte forma: O agente Grafica é o responsável por toda interação com o usuário A cada solicitação ou resposta do projetista, este agente acionará os demais agentes, para que as tarefas solicitadas sejam atendidas O agente Gerente_MD centraliza toda a informação a respeito dos metadados cujos valores devem ser preenchidos Inicialmente, este agente informa quais grupos de metadados devem ser considerados no processo de autoria As informações sobre definição dos metadados, validação de valores preenchidos manualmente e solicitação de exemplos de possíveis valores serão solicitadas a este agente, através dos protocolos definidos O agente Wizard_MD é o responsável pela inferência dos valores dos metadados a partir das ontologias definidas O agente XML é o responsável pela geração do arquivo XML de saída, com os metadados gerados, e também pela validação do arquivo XML submetido pelo projetista no início do processo A figura a seguir mostra os detalhes internos da integração do Auto-EduMat com o Sistema de Autoria da MILOS Ontologia de Conteúdos de Ensino Agente Wizard_MD Agentes Wizards Edição avegação de Conteúdos Conteúdos Multimídia Web Usuários Domínio de Ensino Suporte Multiplataforma Agente Editor Metadados OA Ontologia Pedagógica SQL Ontologia OWL OBAA Estratégias de Ensino Suporte Acessibilidade Ontologias de Domínios de Ensino Agente Editor Conteúdos OA Base de OAs Agentes Adaptação Multiplataforma Móveis SQL Web Ontologias de Aplica ção TV Digital SQL Web Agente Gerente_MD + _Grafica Figura C Integração do AutoEduMat no Sistema de Autoria 45 p 45

25 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até As mensagens trocadas entre os agentes são, principalmente, os próprios conjuntos de metadados considerados no processo de autoria Para o mecanismo de inferência existe a troca de mensagem referente ao valor específico do metadado sugerido pelo agente A terceira etapa da metodologia Prometheus (Detailed Design), descreve os detalhes dos agentes, ou seja, suas capacidade, planos de execução, eventos e dados necessários para a execução das principais tarefas Os diagramas a seguir apresentam os agentes e suas principais capacidades 5 Agente Grafica A principal função do agente Grafica é administrar as interações entre o projetista e o sistema Para tanto foram identificadas três capacidades, conforme ilustra a figura a seguir Figura C7 Diagrama Detalhado do Agente Grafica Inicialmente o agente deve disponibilizar as opções de interação para o projetista, ou seja, as interfaces gráficas através das quais serão informados os dados do objeto de aprendizagem e a forma como os metadados devem ser preenchidos A capacidade VerificarOpçõesInteração é responsável por esta atividade A cada interação do projetista, o sistema deve prover uma resposta, que será processada por um determinado agente A escolha do agente apropriado e o envio de dados que este agente necessitará para executar suas tarefas também é responsabilidade do agente Grafica e será executada pela capacidade SelecionarAgente Ao longo do processo de autoria dos metadados, as informações serão geradas pelos agentes e devem ser disponibilizadas para o projetista, afim de que este possa confirmá-las ou complementá-las A capacidade ApresentarResultados executará esta funcionalidade 5 Agente GerenteMD O agente Gerente_MD é responsável por toda a informação referente aos metadados Portanto todas as atividade relacionadas a obtenção de informação sobre um metadado, com exceção da inferência de valores, será direcionada a este agente A capacidade LerMetadados informará todos os metadados disponíveis para o início do processo de autoria 55 p 55

26 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Figura C8 Diagrama Detalhado do Agente Gerente_MD As capacidades ObterDefinição, ObterExemplo e Validar estão relacionadas a opção de preenchimento manual dos metadados, através de interface gráfica esta opção o principal papel da ferramenta de autoria é fornecer recursos que facilitem esta tarefa, tais como apresentação da definição e de casos de uso para os metadados e também a validação dos valores atribuídos manualmente pelo projetista Embora a inferência de valores não seja responsabilidade deste agente, o início deste processo será disparado pela capacidade SolicitarSugestão Sendo assim, esta capacidade envia o metadado para o qual deve ser feita a inferência e recebe uma sugestão de valor As capacidade do agente Gerente_MD podem ser visualizadas na figura acima 5 Agente Wizard_MD O agente Wizard_MD executará a inferência dos valores dos metadados através das ontologias de domínio Onto-EduMat Estas ontologias foram criadas especialmente para dar suporte aos objetos de aprendizagem cujo domínio é o ensino de matemática no ensino médio, e que também devem estar disponíveis em diversas plataformas (web, dispositivos móveis e TV digital) Figura C Diagrama Detalhado do Agente Wizard_MD Conforme ilustrado na figura acima, a única capacidade deste agente será ProcurarSugestão O resultado desta inferência será enviado ao agente Gerente_MD, que 5 p 5

27 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até por sua vez encaminhará a informação para o agente Grafica, para que a mesma seja disponibilizada ao usuário do sistema 54 Agente XML O agente XML deve administrar todas as atividades relativas a validação e geração de arquivos XML A validação ocorrerá sobre os dados de entrada, submetidos no formato XML, e a geração de um novo arquivo será o produto final do processo de autoria Figura C Diagrama Detalhado do Agente XML As capacidades VerificarXMLEntrada e GerarXMLSaida foram criadas para este fim A figura acima ilustra as capacidades e suas respectivas mensagens 5 Ontologias As ontologias funcionam como um repositório dos dados para o processo de inferência, estruturando os metadados do padrão OBAA e os conteúdos e estratégias pedagógicas do domínio escolhido para os OAs: Matemática no Ensino Médio A ontologia de metadados do padrão OBAA é fornecida como parte do próprio padrão (GLUZ e VICCARI, ) Assim, para o AutoEduMat foram definidas duas novas ontologias que representam domínios distintos de conhecimento: A ontologia de conteúdos educacionais, responsável por representar os conteúdos educacionais vinculados ao OA A ontologia pedagógica, que representa as diversas estratégias pedagógicas que podem ser aplicadas a este (ou a outros) conteúdos educacionais Essas ontologias estão descritas em relatórios separados: A ontologia de conteúdos está descrita no Anexo F Ontologia de Conteúdos de Matemática do Ensino Médio A ontologia pedagógica está descrita no Anexo G Ontologia Pedagógica para Matemática do Ensino Médio 75 p 75

28 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até 54 Web o cenário básico de aplicação do AutoEduMat, um professor deseja disponibilizar um novo OA em um repositório, mas antes precisa catalogar o OA Assim, o professor pode usar a ferramenta AutoEduMat, disponibilizada no portal Web do OBAA (wwwportalobaaorg), para o obter auxílio neste processo de catalogação A Figura apresenta a interface do sistema AutoEduMat FIGURA C Web Sistema AutoEduMat Quando o sistema é acessado, o agente Grafica é acionado, apresentando ao usuário as opções de interação O próximo passo corresponde a escolha dos metadados que serão gerados para o novo objeto de aprendizagem esta etapa o agente GerenteMD obtém os grupos de metadados do padrão OBAA através do acesso a ontologia do próprio OBAA o entanto, somente os grupos de metadados que possuem suporte de uma ontologia de domínio ou de aplicação estarão habilitados para a inferência o caso do AutoEduMat somente os grupos de metadados General e Educational do OBAA (que são equivalentes aos campos de mesmo nome do padrão IEEE LOM) A seguir, o assunto do objeto de aprendizagem deve ser identificado seguindo a estrutura da ontologia de conteúdos: Disciplina, Tema Estruturador, Unidade Temática, Conteúdo e Item A Figura apresenta a localização do objeto de aprendizagem do cenário proposto, entre as opções oferecidas pela ontologia 85 p 85

29 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até FIGURA C Localização do assunto do objeto de aprendizagem O processo de inferência é iniciado quando o usuário seleciona o botão Inferir este momento o agente Wizard_MD começa o processo de inferência a partir dos grupos de metadados que já foram previamente selecionados Com essas informações é possível percorrer as ontologias de conteúdo e de estratégias pedagógicasem busca dos valores de metadados apropriados A Figura apresenta alguns dos metadados inferidos para o grupo Educational FIGURA C Metadados inferidos Grupo Educational A última etapa desse processo é a geração do arquivo XML que será anexado ao objeto de aprendizagem A visualização do arquivo é apresentada na aba XML da interface gráfica Um exemplo de arquivo XML gerado pela ferramenta é apresentado na Figura 4 FIGURA C4 Geração Arquivo XML 5 p 5

30 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Subsistema AdaptALO O principal objetivo do Subsistema AdaptALO é desenvolver um mecanismo que suporte a adaptação de objetos de aprendizagem para a TV Digital brasileira O projeto original da arquitetura do subsistema AdaptALO foi desenvolvido originalmente por Heleno Alves no contexto de seu projeto de dissertação de Mestrado para o Programa de Mestrado em Computação Aplicada (PIPCA) da UISIOS, sob a orientação do professor João Carlos Gluz O trabalho do Heleno já obteve reconhecimento científico nacional e internacional, tendo sido publicado nos congressos SBIE- (Alves e Gluz, ) e no LACLO- (Alves e Gluz, ) Para o AdaptALO um objeto de aprendizagem pode ser visto como um artefato composto de duas camadas (ou níveis): Camada dos Metadados: que engloba as informações de catalogação do objeto de aprendizagem, dizendo como este é composto e informações diversas do mesmo, dentre estas informações salientamos dados descritivos para utilizados busca, localização, recuperação e apresentação do conteúdo; Camada de Conteúdo: que contém o material de aprendizado em si, descrito pelos metadados, mas que deve ser visualizado pelo usuário para atingir os objetivos de determinada lição Sabendo que os metadados são informações que descrevem os objetos de aprendizagem, sempre que houver uma alteração no formato do conteúdo ou mesmo a existência de outros formatos para o mesmo conteúdo, é importante que isso seja descrito nos metadados para unificar o catálogo do que é para ser um mesmo OA, mas com visualizações distintas Desta forma, para que seja possível reutilizar um objeto de aprendizagem em múltiplas plataformas, é necessário que este seja adaptado tanto em relação aos seus metadados, quanto em relação ao seu conteúdo A adaptação de metadados requer um alto nível de conhecimento dos padrões existentes no mercado Esta etapa de adaptação dos OAs por si só é um grande projeto de estudo e desenvolvimento Felizmente, muito deste trabalho de estudo e adaptação de metadados para suportar múltiplas plataformas já foi feito no contexto do padrão de metadados OBAA A utilização deste padrão permite a aderência com padrões de mercado, ao mesmo tempo em que beneficia novos projetos com características importantes como a adaptabilidade para múltiplas plataformas, dentre elas a TV Digital Com o objetivo de maximizar a aderência com padrões e garantir a compatibilidade dos metadados ao ambiente de televisão digital, o AdaptALO utiliza objetos de aprendizagem compatíveis com o padrão OBAA A utilização deste padrão garante o foco em outro 5 p 5

31 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até grande objetivo do trabalho que é a visualização do conteúdo de objetos de aprendizagem na plataforma do SBTVD Mesmo utilizando como base os metadados do padrão OBAA, algumas tarefas de atualização ou adição de metadados podem ser necessárias Para realizar esta tarefa é de grande importância o conhecimento do conjunto de metadados disponibilizado pelo padrão escolhido e o entendimento de como eles devem ser configurados a partir do surgimento de novas versões adaptadas de um mesmo conteúdo A partir da definição do OBAA como padrão de metadados do trabalho aqui proposto, o outro artefato que compõe um objeto de aprendizagem, o conteúdo em si, torna-se o centro do processo de adaptação Assim, a seguir é apresentada a arquitetura multiagentes e as características principais do protótipo de uma ferramenta capaz de manipular os metadados do padrão OBAA e fazer a adaptação de conteúdo especificamente desenvolvido para a web, em conteúdo equivalente da TV Digital, tal como previsto no SBTVD Objetivos O objetivo principal do AdaptALO é ser capaz de adaptar OAs para visualização, de forma satisfatória, de diversos formatos de conteúdos de aprendizagem, em receptores de televisão digital do sistema Brasileiro de Televisão Digital, o SBTVD Espera-se que o mecanismo de adaptação possa ser executado da forma mais automática possível e que permita visualizar o máximo de formatos de conteúdo possível com a menor perda de estilos visuais possíveis, ou que permita seguir os estilos visuais ideais para utilização em dispositivos de TV Digital do SBTVD A partir desta analise pode-se listar requisitos para o desenvolvimento de um sistema que faça modificações nos formatos de conteúdos e nos metadados de um OA de forma que a ele possa ser reutilizado no ambiente do SBTVD Devido ao SBTVD ser uma plataforma relativamente nova, existem poucos trabalhos de adaptação de conteúdo já existente na Web para o ambiente de televisão digital, e os trabalhos encontrados não se aplicam a todos os tipos de conteúdos ou mesmo ao SBTVD Dentro deste cenário, o AdaptALO pretende contribuir definindo formas automatizadas para conversão de diversos formatos de conteúdos educacionais, os OAs, disponíveis na Web (PDF, Word, Power Point, Open Office, entre outros), para que sejam possíveis de serem visualizados na televisão digital brasileira O sistema de adaptação desenvolvido para o AdaptALO é baseado extensivamente no uso de agentes de software, devido à complexidade crescente dos padrões para OAs e conteúdos multimídia Esta complexidade deverá ser encapsulada em agentes de software que deverão utilizar uma base de conhecimento sobre as especificidades de cada tipo de 5 p 5

32 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até conteúdo a ser adaptado Através da arquitetura orientada a agentes esta integração se torna mais simples devido a este projeto utilizar protocolos de comunicação entre agentes Outro requisito importante para o sistema é a sua integração com o padrão de metadados OBAA (VICCARI et al, ) e com a infra-estrutura de agentes MILOS, que oferecerá suporte ao ciclo de vida dos objetos OBAA (GLUZ e VICCARI, ) Este é um importante requisito, porque alinha a presente dissertação com a iniciativa de disseminação e adoção do padrão OBAA, que está sendo proposto como o novo padrão de metadados de OA a ser adotado no Brasil Resumindo, os requisitos para o mecanismo de adaptação de OAs do AdaptALO são os seguintes: Ter a capacidade de adaptar tipos de formatos de conteúdos específicos disponíveis atualmente em ambiente web (Por Exemplo: PDF, Word, Power Point, entre outros); Ter a capacidade de adaptar os conteúdos de forma automática, se possível sem precisar de intervenção humana pra adaptar conteúdo de forma satisfatória; Estar integrado a infraestrutura MILOS que ofereçerá as demais funcionalidades relacionadas à criação, a busca e ao gerenciamento de OAs, tais como: autoria, publicação e armazenamento Critérios de Escolha das Tecnologias Antes de apresentar a arquitetura da ferramenta de adaptação, é importante explicitar os critérios empregados para escolher as tecnologias usadas no projeto e desenvolvimento da mesma Os objetivos da dissertação direcionam as principais escolhas tecnológicas Dentre os principais objetivos que baseiam as escolhas tecnológicas estão: a) Implementar um protótipo da ferramenta de adaptação que demande o mínimo de intervenção humana para adaptar conteúdo; b) Projetar uma arquitetura que possa ser integrada com outras funcionalidades relacionadas à busca e ao gerenciamento de OAs, tais como: autoria, publicação e armazenamento; O uso da tecnologia de agentes e de ontologias permite atingir o primeiro objetivo através de uma divisão das atividades e conhecimentos necessários para atingi-lo Os detalhes do processo de adaptação em si podem ser divididos em agentes capazes de executar a adaptação de conteúdos específicos Combinados com um agente de coordenação do processo de adaptação e com uma ontologia do modelo de domínio de adaptação, o sistema resultante incorpora os conhecimentos necessários para automatizar, ao máximo possível, o processo de adaptação A interface com o usuário será implementada através de uma 5 p 5

33 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até facilidade de comunicação web, capaz de encapsular os detalhes de comunicação entre os agentes e seus usuários O segundo objetivo será atingido através da integração com a infra-estrutura MILOS A infra-estrutura MILOS está sendo projetada para suportar todos os estágios do ciclo de vida de um OA compatível com o OBAA esse contexto a ferramenta de adaptação de OAs proposto neste trabalho se constituirá no protótipo inicial do mecanismo de adaptação usado no Sistema de Autoria da MILOS Para atingir ambos objetivos o projeto da ferramenta de adaptação utiliza uma plataforma orientada a agentes, a plataforma JADEX, que se baseia nos protocolos de comunicação FIPA e na arquitetura BDI de projeto e desenvolvimento de agentes (RAO, GEORGEFF, 5) Além disso, outros requisitos importantes que reforçam a escolha da plataforma JADEX para o desenvolvimento são: c) Comunicação entre agentes nativa utilizando protocolos FIPA; d) Tecnologia completamente open-source para todos tipos de projetos; e) Plataforma distribuída e baseada na tecnologia Java Outros frameworks e ferramentas de terceiros, todas de natureza open-source, também foram utilizadas no processo de desenvolvimento A arquitetura totalmente baseada na plataforma Java permitiu um alto nível de reuso e criação de componentes reutilizáveis para os sistemas criados Arquitetura da Ferramenta de Adaptação A ferramenta desenvolvida neste trabalho tem como principal funcionalidade a adaptação do conteúdo de um objeto de aprendizagem de forma semi automatizada Para que isso seja possível uma série de componentes de software foram projetados e desenvolvidos durante o período da dissertação Além destes, outros componentes de código aberto foram integrados e configurados para permitir que a adaptação do conteúdo seja realizada A figura apresenta a arquitetura de alto nível da ferramenta de adaptação baseada no diagrama de componentes da UML Bauer e Odell () fazem uma boa descrição deste artefato da UML: Um diagrama de componente descreve os organismos e dependências entre os componentes Um componente é uma parte de um sistema modular que encapsula seu conteúdo e cuja manifestação é substituível dentro de seu ambiente Um componente define seu comportamento em termos das interfaces providas e requeridas Um diagrama de componente é aplicado para apoiar a auto-contenção dos componentes, a substituição dos componentes e no desenvolvimento distribuído e montagem de componentes Em particular, esconder as informações das estruturas internas dos componentes é permitido Por isso, descreve os componentes, interfaces, portas, bem como a realização, 5 p 5

34 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até implementação e uso relacionamentos com suas classes e artefatos Além disso, uma especificação de implantação pode ser dada e os novos estereótipos podem ser introduzidos (BAUER, ODELL, ) Através deste diagrama e do uso de estereótipos pretende-se dar uma visão das entidades que compõem o sistema que implementa a ferramenta de adaptação de OAs Figura C5 - Arquitetura da Ferramenta de Adaptação A figura 5 apresenta um diagrama de componentes UML, que representa a arquitetura do sistema de adaptação de OAs para a TV Digital O principal componente dessa arquitetura, que também dá o nome a toda ferramenta de adaptação, é o sistema multiagentes denominado Adapt-A-LO (Adaptation Agents for Learning Objects) a figura estão representados os agentes desse sistema, seus planos e demais componentes com o estereótipo agente (<<agente>>) Outros componentes importantes são os repositórios de informações utilizadas pelo sistema e rotulados com o estereótipo repositório (<<repositorio>>) Para permitir o uso da aplicação por seus usuários, foi desenvolvido um subsistema de interface web, chamado Adapt-A-LO-Web, que está representado no diagrama externo ao sistema Adapt-A-LO com o estereótipo interface usuário (<<interface usuário>>) Seguindo as instruções do usuário, o subsistema de interface web consulta os objetos de aprendizagem disponíveis em um repositório externo e solicita sua adaptação para o ambiente de TV Digital pelo sistema Adapt-A-LO 45 p 45

35 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até O subsistema inteiro do AdaptALO se integra a infraestrutura MILOS (ver figura a seguir) como um dos agentes de adaptação de conteúdos previstos pelo Sistema de Autoria Agentes Wizards Edição avegação de Conteúdos Conteúdos Multimídia Suporte Multiplataforma Agente Editor Metadados OA Web Usuários Domínio de Ensino SQL Estratégias de Ensino Suporte Acessibilidade Agente Editor Conteúdos OA Base de OAs Ontologias de Domínios de Ensino Ontologias de Aplicação Agentes Adaptação Multiplataforma Subsistema Adapt-A-LO Móveis SQL Web Ontologia OWL OBAA TV Digital SQL Web Figura C Integração do AdaptALO no Sistema de Autoria O AdaptaALO é o protótipo inicial deste tipo de agente de adaptação O projeto do AdaptaALO fornecerá as diretrizes básicas deste tipo de agente e como ele será integrado ao resto da infraestrutura Assim, para permitir a integração com a arquitetura MILOS, o subsistema de adaptação definido neste trabalho utilizará, como fonte dos OAs, o serviço de busca federada da MILOS, que integra diversos repositórios de OAs em um único serviço de busca e já utiliza o padrão OBAA Além disso o AdaptALO estará integrado aos agentes Editor de Metadados de OA de forma que este agente possa registrar nos metadados do OA os conteúdos adaptados para TV Digital Do ponto de vista do agente Editor de Conteúdos de OA o subsistema AdaptALO é um agente de apoio (basicamente um wizard) que pode ser chamado durante a edição de conteúdos, para fornecer apoio inteligentes (automático ou semi-automático) ao processo de adaptação de conteúdos do formato web para o formato do SBTVD 4 Sistema Multiagente Adapt-A-LO O sistema Adapt-A-LO foi projetado como um sistema multiagente formado por dois agentes distintos, que implementam cinco planos para atingir o principal objetivo de transformar o conteúdo disponível na web em um formato que seja aceito no ambiente de TV Digital 55 p 55

36 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até O componente principal do Adapt-A-LO é o agente de Coordenação (AgenteCoordenacao) responsável por obter as requisições de adaptação e disparar as tarefas definidas no perfil de cada dispositivo final selecionado Este perfil é armazenado em um repositório de perfis de adaptação que armazena características do ambiente de televisão digital Além das características do ambiente de destino do conteúdo este repositório também deve conter as informações de formatos aceitos para adaptação para que os agentes possam deliberar sobre que plano utilizar para atingir os objetivos de transcodificação de cada formato original Com a evolução dos dispositivos e das características é fácil prever que este repositório de perfis deve aumentar contendo várias estratégias e características para diferentes dispositivos, ou ambientes o atual momento o repositório contém informações importantes para adaptação para televisão digital que é o objetivo desta dissertação Para descrever os perfis de adaptação foi criado um modelo de domínio que representa os conhecimentos importantes para a adaptação de determinado conteúdo O modelo de domínio foi definido através de uma ontologia de conceitos especificada em UML Posteriormente esta ontologia deverá ser transformada em uma ontologia OWL compatível com a web semântica, para facilitar a interoperabilidade com agentes externos O sistema multiagentes proposto tem suas estratégias de adaptação encapsuladas em diversos agentes, o que facilita o desenvolvimento de novas estratégias e o encadeamento das mesmas de acordo com cada perfil criado o projeto da arquitetura do Adapt-A-LO foram seguidas as categorias de estratégias de adaptação propostas em (SERRAO, SERRAO e LUCEA, 8), resultando nos agentes de Transcodificação, Substituição e Integração, de Sumarização e de Redimensionamento, responsáveis, respectivamente, pelas tarefas de transcodificar um conteúdo de um formato para outro, substituir e integrar conteúdos de vídeo e áudio em slides, sumarizar os dados do conteúdo e adaptar o conteúdo de acordo com o tamanho da tela de saída Entretanto, como o foco principal do presente trabalho está na adaptação dos conteúdos para a TV Digital, considerou-se que implementar as estratégias de transcodificação dos conteúdos em formato da web para formatos compatíveis com o SBTVD se caracterizam como os objetivos mais importantes do presente trabalho Dispositivos móveis podem apresentar, por questões de formatos de tela de saída e recursos computacionais relativamente limitados, problemas sérios de adaptação que não podem ser resolvidos apenas pela estratégia de transcodificação Porém, no caso da TV Digital em geral, e no SBTVD em particular, a estratégia de transcodificação é capaz de resolver a maior parte dos problemas: Vídeo com áudio é o modo de saída padrão da TV Digital, assim não é necessário substituirintegrar vídeos em slides O tamanho da tela da TV Digital, particularmente nos modelos atuais em alta definição (HD) é compatível com o formato usado na web 5 p 5

37 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Os recursos computacionais disponibilizados pelo middleware Ginga, adotado pelo SBTVD, são suficientes, não requerendo que conteúdos sejam sumarizados em pequenos parágrafos de texto, ou algo similar Assim, os agentes de Substituição e Integração, de Sumarização e de Redimensionamento são apresentados no diagrama com linhas pontilhadas e não foram desenvolvidos neste trabalho Apenas agentes dummy foram criados para manter a estrutura do sistema completa Apesar disso, é importante salientar que a arquitetura do Adapt-A-LO prevê as interfaces necessárias para a integração destes agentes em versões futuras do sistema, capazes de efetuar a adaptação de conteúdos para outras plataformas diferentes da TV Digital A principal funcionalidade do sistema é a transcodificação de conteúdos A transcodificação de conteúdo permite transformar o conteúdo de um formato para outro de forma que este seja visualizado em algum dispositivo que não poderia ser visualizado em seu formato original Para conseguir transcodificar os diversos tipos de conteúdos disponíveis nos objetos de aprendizagem o sistema multiagentes desenvolvido possui um conjunto de agentes e planos de transcodificação que interagem entre si Dessa forma, o agente principal deste trabalho é o agente de Transcodificação (AgenteTranscodificacao) Este agente considera as informações de perfil para definir qual o melhor formato de destino para os conteúdos originais tomando como base os formatos aceitos no padrão digital Como um tradicional agente de software o agente de Transcodificação possui planos para alcançar seus objetivos Estes planos são acionados dependendo do formato original do agente adaptado e do formado de destino da adaptação que chegam ao agente através de uma mensagem Os planos de transcodificação disponíveis atualmente são: ImageTranscodificacaoPlan: o agente de transcodificação aciona este plano sempre que recebe arquivos de conteúdo original no formato PPTX ou PDF, transformando estes em uma seqüência de imagens no formato PG para criar o conteúdo de destino HtmlTranscodificacaoPlan: este plano é acionado quando o agente recebe conteúdos no formato provenientes de sistemas como o Microsoft Office e o Open Office Este plano contém uma biblioteca open source chamada JODConverter que permite transformar objetos de aprendizagem com conteúdo original nos formatos PPT, DOC, ODT, dentre outros em um conteúdo adaptado para o formato HTML SwfTranscodificacaoPlan: é o plano de transcodificação de conteúdo original SWF, flash interativo Este tipo de conteúdo está na categoria de conteúdo gráfico animado interativo citada anteriormente neste capitulo Um conteúdo iterativo, normalmente encontrado no formato SWF, Flash, é difícil de ser transcodificado, principalmente por ser um formato proprietário da empresa 75 p 75

38 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até multinacional Adobe Esta limitação impede que o conteúdo Flash seja decompilado e compreendido, de forma automática, para manter suas funcionalidades interativas em alguma outra linguagem aceita pela televisão digital Para contornar esta limitação este plano é executado através do envio de um programa que permite ao usuário interagir com o conteúdo e gravar um vídeo, em formato MOV, para que seja passado para o usuário e este assim veja o objeto e conheça seu conteúdo através de uma interação sugerida O programa de gravação da interação com Flash foi chamado de Swf-Recorder VideoTranscodificacaoPlan: conforme citado a categoria dos vídeos possui formatos que não são aceitos pelo sistema de televisão digital brasileiro O único formato aceito nativamente no Ginga é o H4 (mpeg4) O plano aqui descrito permite que o agente de transcodificação transforme vídeos de conteúdos originais com formatos como MOV, AVI, FLV para o formato H4 (mpeg4) Para atingir este objetivo foi utilizado o projeto open source FFMPEG Através dos componentes de software descritos acima foi possível desenvolver um sistema multiagentes que atinge os objetivos de adaptação semi-automática citados nos objetivos do projeto Este sistema multiagentes segue o protocolo de comunicação FIPA o que garante o objetivo de integração com outros sistemas multiagentes, em particular a integração com a infra-estrutura MILOS Além da divisão em componentes e a extensibilidade do sistema outro aspecto arquitetural relevante a ser analisado é a forma de comunicação dos componentes envolvidos A forma de comunicação determina um protocolo que deve permitir a ligação dinâmica entre os componentes, devido à natureza genérica dos dispositivos envolvidos As interações entre os componentes de software que compõem o Adapt-A-LO, foram definidas durante a fase de analise da solução de software, utilizando-se de diagramas UML A linguagem de modelagem UML pode ser utilizada com qualquer metodologia atual de projeto e desenvolvimento de software, incluindo a engenharia de software orientada a agentes Desta forma o sistema multiagentes proposto neste trabalho será modelado através de diagramas da UML, conforme proposto em (BAUER, ODELL, ) A fase inicial de um projeto de software é a análise onde é possível definir o que o sistema deve fazer em um modelo chamado diagrama de casos de uso Por padrão este diagrama UML apresenta os usuários externos ao sistema, atores, e as funcionalidades que estes podem executar dentro do sistema, ou seja, os casos de uso do sistema Segundo Bauer e Odell (), ao modelar sistemas orientados a agentes este conceito sofre uma adaptação: nos modelos orientados a agentes encontramos atores internos ao sistema, que são os agentes de software Os serviços que cada agente de software disponibiliza são representados pelos casos de uso e ligados diretamente a ele Os serviços podem ser requisitados por atores externos ao sistema, podendo estes representar agentes de software 85 p 85

39 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até ou pessoas normais Estas requisições são modeladas como associações direcionadas aos casos de que representam os eventos que eles devem responder a literatura de engenharia de software orientada a agentes estes eventos representam as percepções de cada agente agentes de software As reações dos agentes de software ou a resposta do serviço é modelada como uma associação direcionada ao lado oposto das percepções O retângulo, que envolve os serviços e os agentes que os disponibilizam, determina os limites do sistema multiagentes Figura C7 - Diagrama de Casos de Uso A Figura 7 apresenta um diagrama de casos de uso do sistema multiagentes de adaptação de OAs desenvolvido O modelo ilustra, no terceiro retângulo, o sistema multiagentes Adapt-A-LO Os agentes de software que compõem o sistema e os serviços que estes devem prover são os seguintes: Agente de Coordenação: ele é responsável pelo serviço Adaptar OA, que faz chamadas aos demais agentes e define a estratégia de adaptação a partir do tipo de objeto de aprendizagem a ser adaptado Agente de Transcodificação: o agente de transcodificação é um dos agentes que compõem a estratégia de adaptação Este agente é responsável por alterar o formato do conteúdo do objeto de aprendizagem para um formato que seja possível de ser visualizado dentro do ambiente de televisão digital Além disso, este agente deve fazer adaptações de layout necessárias, assim como definir os melhores tamanhos, cores e tipos de fontes e fundo para televisão digital o segundo retângulo, com o rótulo Adapt-A-LO-Web, podemos ver o sistema de interface web desenvolvido para gerenciar os perfis de adaptação e solicitar a adaptação de 5 p 5

40 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até conteúdo O usuário do sistema, o desenvolvedor de OA, interage com a interface web criada para executar as funcionalidades descritas nas elipses O primeiro retângulo descreve um repositório de terceiros, o FEB que é utilizado como fonte de pesquisa para OAs Este diagrama facilita a definição dos papéis dos agentes e a visualização das funcionalidades que o sistema irá disponibilizar Outra característica deste diagrama apresentada por Bauer e Odell () é mostrar a interação dos agentes que compõem o sistema que será desenvolvido com outros sistemas multiagentes o caso do diagrama apresentado na Figura ainda podemos ver a interação do sistema multiagentes desenvolvido com outros sistemas, não orientados a agentes, como é o caso do FEB, o repositório de OAs, e do Adapt-A-LO-Web, um sistema web Outro ator importante do sistema é o Desenvolvedor de OA, mas este não representa um agente de software, ele representar uma pessoa comum Após a fase de análise e uma breve descrição dos casos de uso, é possível iniciar a fase de projeto, onde são criados diagramas que definem aspectos dinâmicos e estáticos do sistema Dentre os diagramas que definem aspectos estáticos o diagrama de classes é até hoje o mais popular Este diagrama pode ser utilizado para modelagem de estruturas de dados como as ontologias, usadas pelos sistemas multiagentes (BAUER, ODELL, ) A Figura 8 apresenta o modelo de domínio utilizado pelo sistema Adapt-A-LO, representado através de um diagrama de classes que contém os principais conceitos utilizados para adaptação de conteúdos 45 p 45

41 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Figura C8 - Diagrama de Classes do Modelo de Domínio A classe Ambiente determina para qual ambiente será adaptado o conteúdo A plataforma de destino deste trabalho é a televisão digital Para representar este ambiente o repositório de perfis contém um ambiente armazenado onde as propriedades sigla e descrição possuem os valores sbtvd e Sistema Brasileiro de Televisão Digital, respectivamente O conceito AmbienteAdaptacao descreve uma transcodificação que pode ser executada para um ambiente Para que isso seja possível esta classe conecta um ambiente de adaptação (ambienteadaptacao) a um formato original (formatooriginal) e a um formato adaptado (formatoadaptado) Desta forma se o usuário seleciona um ambiente e informa o formato do conteúdo adaptado um agente pode inferir para qual formato deve ser transcodificado o conteúdo original e selecionar o melhor plano de transcodificação O objeto Formato define a extensão de um conteúdo Alguns valores existentes para a propriedade extensão destes formatos são: HTML, PDF, PPT, SWF, FLV, MOV, AVI, PG, JPG, etc Este objeto se conecta com a classe Categoria que define quais as estratégias podem ser utilizadas para cada conteúdo Foram definidas quatro categorias, são elas: () Conteúdo gráfico animado interativo: geralmente disponibilizado nos objetos de aprendizagem em formato SWF, Flash, ou JavaScript O SBTVD permite utilização de JavaScript, mas não possui suporte a tecnologia Flash 45 p 45

42 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até () Conteúdo de documento com estilos fixos: geralmente disponibilizado pelo usuário com um documento do Microsoft Office, PDF ou imagem (PG, JPG ou GIF) Estes formatos não têm suporte de visualização dentro do SBTVD () Conteúdo de documento com estilos adaptáveis: geralmente disponibilizado em formato XHTML ou HTML Tem suporte no SBTVD (4) Conteúdo multimídia de vídeo ou áudio: Existe um grande número de formatos disponíveis na web e nem todos são suportados pelo SBTVD Dentre estes formatos estão o AVI, MOV, OGG, etc Sabendo que determinado formato possui uma categoria com estilos adaptáveis podemos adotar a estratégia de mudar apenas o arquivo de edição de estilos deste conteúdo, um exemplo deste caso é o formato HTML Pode ser definido ainda que se o formato é um tipo com estilos fixos podemos impedir de fazer alteração de estilos ou ainda adotar uma estratégia mais drástica como fazer uma transformação de cores em determinada imagem A classe Conteudo possui duas extensões, os objetos Original e Adaptado Através destes conceitos podemos definir os objetos conteúdos que serão adaptados as versões anteriores da UML e na AUML o diagrama de classes era utilizado para modelagem de agentes, no entanto, este modelo não permite representar de forma padrão todas as estruturas que compõem um agente de software Para que seja possível modelar um agente e seus componentes relacionados, (BAUER, ODELL, ; CHAG et al, 8) propõem a utilização do diagrama de estrutura composta é proposta A Figura apresenta o diagrama de estrutura do agente de Transcodificação Figura C - Diagrama de Estrutura do Agente de Transcodificação 45 p 45

43 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até O diagrama na figura apresenta a estrutura do Agente de Transcodificação, incluindo os componentes necessários para executar seus planos este diagrama também podemos adicionar portas para facilitar a descrição das interfaces expostas Segundo Chang et al (8), cada porta é um construto que permite ao agente interagir com outros agentes o agente de transcodificação podemos ver duas portas: adaptar-ao e verificarcapacidade a Figura são apresentados os quatro planos que o agente de transcodificação pode executar: ImageTranscodificacaoPlan: plano que é executado quando um agente de transcodificação decide transformar um conteúdo para um conjunto de imagens Para que isso seja possível o plano utiliza o componente Adapt-Image, desenvolvido especificamente para esse fim HtmlTranscodificacaoPlan: quando o agente verifica que o formato deve ser transformado para HTML, este plano é disparado O componente de terceiros de código aberto JOD-Converter é utilizado para atingir o objetivo de transformação O componente JOD-Converter utiliza um serviço do software OpenOffice para transformar diversos tipos de conteúdos para HTML SwfTranscodificacaoPlan: este plano é disparado quando recebe um conteúdo flash iterativo, com extensão SWF Este plano é o mais complexo por que depende de iteração com o usuário através de uma interface visual enviada no meio do processo de adaptação, o programa desenvolvido chamado Swf-Recorder Através dessa interface o usuário pode interagir com o conteúdo original (Figura ), gravar um vídeo e depois enviar para o sistema (Figura ) para uma segunda etapa de transcodificação do vídeo O componente que disponibiliza uma interface visual para criação do vídeo foi desenvolvido e chamado de Swf-Recorder VideoTranscodificacaoPlan: este plano permite a transcodificação de vídeos de diversos formatos para o formato aceito pela TV Digital Para atingir este objetivo este plano utiliza o componente de código aberto de terceiros FFMPEG 45 p 45

44 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Figura C - Tela de interação com o conteúdo original no componente Swf-Recorder Figura C - Tela de visualização e envio de vídeo do componente Swf-Recorder Os aspectos dinâmicos do sistema foram modelados através dos diagramas de seqüência de UML Muitos trabalhos de pesquisa citam este diagrama como ponto forte da utilização de UML na modelagem de sistemas multiagente, principalmente por representar muito bem protocolos de comunicação entre agentes distintos (BAUER, MULLER, ODELL, ; 445 p 445

45 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até ODELL et al, ; BERGETI, POGGI, ) A partir da UML este diagrama atende de forma padronizada a maior parte dos requisitos de modelagem de interação entre agentes, aperfeiçoando problemas encontrados em suas versões anteriores A Figura apresenta o diagrama de seqüência do caso de uso Adaptar OA que é provido pelo Agente de Coordenação Figura C - Diagrama de Sequência do Caso de Uso Adaptar OA do Agente de Coordenação o diagrama apresentado na Figura podemos ver as mensagens trocadas entre os agentes de Coordenação e de Transcodificação Estas mensagens são baseadas nos atos de comunicação FIPA Os atos de comunicação iniciais se ligam as portas apresentadas no diagrama de estruturas compostas As mensagens representadas na figura são definidas a seguir: verificar-capacidade: inicia uma verificação se o agente pode adaptar algum determinado tipo de conteúdo recusar-adaptar: informa ao agente de Coordenação que o agente de Transcodificação não pode adaptar determinado formato 455 p 455

46 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até aceitar-adaptar: afirma para o agente de Coordenação que o agente de Transcodificação pode adaptar determinado conteúdo, dando ao Coordenador a possibilidade de iniciar a adaptação adaptar-oa: inicia o processo de adaptação do objeto de aprendizagem cancelar-adapar: notifica que recebeu um pedido de cancelamento do processo de adaptação do OA informar-adaptar: comunica ao agente de Coordenação o sucesso da adaptação com dados de como recuperar o objeto adaptado falhar-adaptar: informa que houve algum erro no processo de adaptação conduzido pelo agente de transcodificação Internamente um agente tem processos e funcionalidade relacionados aos aspectos dinâmicos de interação modelados pelo diagrama de seqüência Para detalhar esses aspectos internos ao agente podem ser usados os diagramas de atividade de UML Um diagrama de atividades mostra como cada plano distinto, dentro de um mesmo caso de uso, será executado Dentro de um plano podemos ver um agente executando diferentes papéis, cada papel pode ser representado em uma raia diferente conforme descrito por Bauer e Odell () a Figura é apresentado o diagrama de atividades da porta transcodificar conteúdo 45 p 45

47 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Figura C - Diagrama de Atividades da Porta Transcodificar Conteúdo o diagrama de atividades acima podemos ver o processo interno do agente de Transcodificação executando a transformação de um conteúdo original par um conteúdo adaptado Cada raia apresenta a responsabilidade desempenhada em cada papel Este processo é iniciado pela verificação do formato do conteúdo adaptado e do original Dependendo destes formatos o agente em questão inicia o plano que aceita a transformação os formatos obtidos Se um dos planos aceita os formatos analisados ele executa as atividades descritas em cada retângulo arredondado Em sua maioria os planos executam a chamada a um componente que se responsabiliza pelo processo de transcodificação o caso do plano SwfTranscodificacaoPlan, é executado o empacotamento de um componente, o SwfRecorder e enviado para o agente interagir com o conteúdo SWF e gravar um vídeo Se o vídeo, no formato MOV, for criado corretamente é enviada uma nova solicitação de adaptação para o AgenteTranscodificacao esta nova chamada deve ser disparado o plano VideoTranscodificacaoPlan dentro deste plano será executada uma transformação do formato MOV para o formato H4 (mpeg4) Os diagramas UML utilizados até agora dão um grande suporte a análise e projeto de sistemas multiagentes o entanto, a UML apresenta uma série de outros diagramas, que, pelo menos no caso dos sistemas multiagentes, não acrescentam tanto ao projeto de software quanto os citados Levando em conta que construir todos os diagramas UML 475 p 475

48 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até possíveis para um dado sistema, torna o processo de análise e o projeto demorado, além de dificultar a manutenção de todos os artefatos de software, neste projeto somente os diagramas citados anteriormente foram utilizados Outro aspecto relevante sobre o presente trabalho é que a UML está em constante atualização, no entanto, apesar de existir trabalhos sobre o uso UML no projeto de sistemas multiagentes (CHAG et al, 8), Bauer e Odell () descrevem claramente todos os diagramas da UML e sua utilização em sistemas multiagentes, tornando esta um referência de base para o presente trabalho a última fase do projeto, o desenvolvimento do software, os diagramas foram traduzidos para a linguagem de programação Java Esta etapa é facilitada pelo uso de artefatos UML em conjunto com linguagens orientadas a objeto, principalmente pela simplicidade no mapeamento dos componentes de software diagramados para objetos A utilização de frameworks open-source de software também facilitou o processo de desenvolvimento Para executar a etapa de desenvolvimento também foi importante a escolha de uma plataforma para o desenvolvimento de agentes e utilize o protocolo de comunicação FIPA O sistema desenvolvido utilizou a plataforma JADEX Após cada ciclo de analise, projeto e desenvolvimento os artefatos devem ser revisitados para que possam ser refinados e comportar novas funcionalidades Os artefatos apresentados neste capitulo representam apenas um ciclo de desenvolvimento, sendo que os próximos ciclos devem promover mais funcionalidades e melhorias ao sistema aqui proposto, aumentando assim o número de artefatos UML gerados Subsistema de Adapt-A-LO-Web A interface de usuário da ferramenta de adaptação é integralmente baseada na web Para tanto foi desenvolvido o subsistema Adapt-A-LO-Web Este subsistema possui interfaces web para gerenciamento dos perfis de adaptação e interfaces para solicitação de adaptação de objetos de aprendizagem 485 p 485

49 º do Contrato Convênio (4578) Referência FIEP (45) 7 até Figura C4 - Tela principal de busca de OA do Adapt-A-LO-Web O Adapta-A-LO-Web esta centrado na tela principal de busca de OA esta tela é possível selecionar um repositório de OA, onde o usuário pretende fazer a consulta por algum objeto A consulta será executada sobre os objetos de aprendizagem disponíveis no FEB a figura 4 pode ser vista a tela principal do sistema com uma pesquisa de um OA, chamado Auroras Boreales, executada sobre o repositório de OAs chamado BIOE, que pode ser acessado pelo FEB A listagem de OAs no último quadro da figura 4 apresenta o OA pesquisado com dois ícones de ação: () A folha e a lupa: indicando que o usuário do sistema pode ver os metadados do objeto de aprendizagem; () A televisão: indicando que o usuário pode clicar neste ícone para adaptar um AO para televisão digital a tela apresentada na figura 4 bastaria clicar neste ícone para iniciar o processo de adaptação 45 p 45