MARCOS CRISTIANO DA SILVEIRA

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1 UNIVERSIDADE ESTADUAL DO CEARÁ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS CCT INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO CEARÁ DIRETORIA DE ENSINO DIREN MESTRADO PROFISSIONAL EM COMPUTAÇÃO APLICADA MPCOMP MARCOS CRISTIANO DA SILVEIRA MobiSQL: FERRAMENTA M-LEARNING PARA ENSINO DA LINGUAGEM SQL Fortaleza - CEARÁ 2010

2 2 MARCOS CRISTIANO DA SILVEIRA MobiSQL: FERRAMENTA M-LEARNING PARA ENSINO DA LINGUAGEM SQL Dissertação apresentada à coordenação do Curso de Mestrado Profissional em Computação Aplicada, do Centro de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual do Ceará, e Diretoria de Ensino, do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre. FORTALEZA - CEARÁ 2010

3 3 S587m Silveira, Marcos Cristiano MobiSQL: Ferramenta m-learning para ensino da linguagem SQL / Marcos Cristiano da Silveira Fortaleza, p. Orientador: Prof. Dr. Jefferson Teixeira Souza Dissertação do Curso de Mestrado Profissional em Computação Aplicada (MPCOMP) Universidade Estadual do Ceará e Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará. Banco de Dados, m-learning, SQL, Linguagem de Consulta, Zoom Semântico 1. Banco de dados. 2. m-learning 3. SQL 4. Linguagem de Consulta. 5. Zoom Semântico CDD: 001.6

4 4 MARCOS CRISTIANO DA SILVEIRA MobiSQL: UMA FERRAMENTA M-LEARNING PARA ENSINO DA LINGUAGEM SQL Curso de Mestrado Integrado Profissional em Computação Aplicada, da Universidade Estadual do Ceará. como requisito parcial para a obtenção do grau mestre Aprovada em: / /. BANCA EXAMINADORA Prof. Dr. Jefferson Teixeira Souza - UECE Orientador Universidade Estadual do Ceará UECE Prof. Dr. José Maria da Silva Monteiro Filho - UFC Coorientador Universidade Federal do Ceará Prof.a Dr.a. Verônica Lima Pimentel de Sousa Membro Interno Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceara IFCE Prof. a. Dr.a Angélica Félix Castro Membro Externo Universidade Federal Rural do Semiárido - UFERSA

5 5 Agradecimentos A Deus, por iluminar meus caminhos e pela força para superar os obstáculos. À minha mãe, Erenílcia, pelo apoio, pois, como ninguém, sempre esteve comigo na busca da realização dos meus intermináveis sonhos. Pela vida, pelos valores que sempre procurou me passar, e por todo momento que vivemos juntos. A minha esposa, Edilena, por sempre me incentivar nos meus ideais e pela presença constante na minha vida. Aos meus filhos, Beatriz e Cristiano Filho, pelo carinho e sorrisos diários que alimentam minha alma. Aos professores que contribuíram com seu conhecimento e experiência para nossa formação e em especial, ao professor, orientador e genuíno educador, Jefferson Teixeira e ao coorientador e amigo Prof. Dr. José Maria, por sua dedicação, indescritível, para a realização deste trabalho. Aos professores do mpcomp C.A. uece pela dedicação. E por todos os que participaram de forma direta ou indiretamente de mais essa etapa da minha vida.

6 6 RESUMO One of the main objectives of a course in Database is the teaching of the SQL language. Through this language, become possible to manipulate and access to data stored in a database. Learning SQL typically involves the study of the syntax of the language commands, examples to illustrate the operation of controls; exercises (practical and conceptual) and assessment of the items studied. The ability of a new programming language, but can not be acquired without a significant effort in practical laboratory activities. Therefore, it is of fundamental importance to provide an apprentice course Database a lab environment to practice the lists of exercises and practice assessments. It is therefore necessary to invest considerable resources in infrastructure such laboratories. Moreover, the technology of Mobile Learning or m- Learning has great potential to carry out practical activities, complementing the activities of the laboratory. This technology can assist teaching exercises, both in person and distance. The use of m-learning tools can improve teaching learning of SQL. The installation of SQL statements, however, supported on portable devices is an interesting challenge, because of the difficulty of writing clauses that involve large amounts of text using screens and keyboards small size. This research presents an m-learning environment, called MobiSQL based on the concept of Semantic Zoom and Perception to support the teaching-learning courses in SQL. Through MobiSQL, learners can perform exercises, group activities and assessments in a collaborative manner, at any time, anywhere and still receive a feedback automatically. In addition, tutors can monitor students' activities by means of statistical information. PALAVRAS- CHAVE: Banco de Dados. m-learning. SQL. Linguagem de Consulta. Zoom Semântico.

7 7 ABSTRACT One of the main objectives of a course database is the teaching of the SQL language. Through this language becomes possible to manipulate and access data stored in a database. Learning SQL typically involves the study of the syntax of the language commands, a set of commented examples to illustrate the operation of the controls, a list of exercises (practical and conceptual) and assessment of the items studied. However, the second (PRIOR, 2004), the ability of a new programming language can not be acquired without a significant effort in practical laboratory activities. Therefore, it is of fundamental importance to provide the learner in a course database a lab environment to practice the lists of exercises and practice assessments (FAVERO, 2007). Thus, it is necessary to invest considerable resources in infrastructure such laboratories. Moreover, the technology of Mobile Learning or m-learning has great potential to carry out practical activities, complementing the activities of the laboratory. Importantly, this technology can assist teaching practices both in person and remotely. In this context, the use of m-learning tools that provide support to perform practical activities has enormous potential for teaching and learning the SQL language. However, assembly of SQL commands from handheld devices is an interesting challenge because of the difficulty of writing clauses that involve large amounts of text using screens and keyboards small size. This paper presents an m-learning environment, called MobiSQL based on the concept of Semantic Zoom and Perception to support the teaching-learning courses for SQL. The proposed solution is based on constructionist pedagogy, where the construction of knowledge occurs through interaction with the mobile device and the student is the center of the knowledge construction process. The MobiSQL can be used in both environments for distance education and classroom education. Through MobiSQL learners can perform exercise, group activities and assessments in a collaborative manner, at any time, anywhere and still receive a feedback automatically. In addition, tutors can monitor students' activities by means of statistical information. KEY WORDS: Database, m-learning, SQL, Query Language, Semantic Zoom

8 Lista de Figuras Contexto da Educação a Distancia Visão Moderna m-learning Taxonomia para Linguagem de Consultas Visuais Consulta Baseada em Diagrama Consulta Baseada em Ícones Menu do Sistema - MobiSQL Arquitetura do MobiSQL Classe MobiSQL Diagrama de Caso de Uso MobiSQL Aplicação Móvel Tabelas Exibidas no MobiSQL Primeiro Nível Zona de Seleção Menu de Operação MobiSQL Exibindo Consulta MobiSQL Exemplo de Uso de Conceitos de Percepção Exemplo de Zoom Semântico Exemplo de Execução MobiSQL Portal Web Portal Web Ambiente do Professor Diagrama de Caso de Uso MobiSQL Ambiente do Professor Operadores que Compom o Modelo Externo da Linguagem QbZ Consulta 1: Exemplo de uma Consulta QbZ Lista de Ações do Modelo Externo que o Determina Modelo Interno Grafo de Operadores QbZ Consulta 1 Expressão da Álgebra Telacional Consulta 1 Expressão SQL Consulta 1 Ciclo de Vida de uma Consulta QbZ Consulta QbZ Ilustrando Níveis do Zoom Semântico Modelo E-R Consulta 2: Exemplo de uma Consulta QbZ Grafo de Operadores QbZ Consulta 2 Expressão da Álgebra Relacional Consulta 2 Expressão SQL Consulta 2 Consulta 3: Exemplo de uma Consulta QbZ Grafo de Operadores QbZ Consulta 3 Expressão da Álgebra Relacional Consulta 3 Expressão SQL Consulta 3 Consulta 4: Exemplo de uma Consulta QbZ Grafo de Operadores QbZ Consulta 4 Expressão da Álgebra Relacional Consulta 4 Expressão SQL Consulta 4 Consulta QbZ PAN Grafo QbZ - PAN Perfil Amostra Experiência com Banco de Dados Grupo 1 Perfil Amostra Experiência com Linguagem SQL Grupo 1 Perfil Amostra Experiência com Banco de Dados Grupo 2 Perfil Amostra Experiência com Linguagem SQL Grupo 2 Perfil Amostra Experiência com Banco de Dados Grupo 3 Perfil Amostra Experiência com Linguagem SQL Grupo 3 Login do MobiSQL

9 9 Tabela 1 Tabela - 2 Tabela - 3 Tabela 4 Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Resultado 1 Resultado 2 Resultado 3 Lista de Tabelas Aluno a Distancia no Brasil, conforme Região Cursos a Distância no Brasil por Tipo conforme Regiões Comparação Entre as Linguagens Requisitos da Ferramenta MobiSQL Técnico em Informática Tarefas Nível Superior - Tarefas Ciência da Computação - Tarefas Técnico em Informática Percepção MobiSQL Curso de Estatística Percepção MobiSQL Curso de Ciência da Computação - Percepção MobiSQL Dados Pessoais Experiência Profissional Tabela de Resultados Percepção no MobiSQL Formulários

10 10 LISTA DE ABREVIATURAS SQL SGBD PDAs TIC EAD e-learning m-learning VQS QBD QBE QBI CSCW CSCL IHC STI SMM MIDlet SMS GRPS Linguagem de Consulta Estruturada Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Personal Digital Assistent Tecnologia da Informação e da Comunicação Educação a Distância Eletronic-learning ou aprendizagem on-line Móbile-learning Sistema Visual de Consulta Query by Diagram Query by Example Query by Icon Trabalho Colaborativo Assistido por Computador Aprendizagem Colaborativa Assistida por Computador Interação Humano-Computador Sistema de Tutoria Inteligente Serviço de Mensagem Multimidia Aplicativo para Telefones Celulares Serviço de Mensagens Curtas ou Short Message Service GPRS (General Packet Radio Service): Serviço de Transmissão de Rádio por Pacote

11 11 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Motivação Objetivo Geral Específicos Resultados Esperados Estrutura da Dissertação CONCEITOS BÁSICOS 2.1 Panorama da Uso da Computação Móvel na Educação Evolução Tecnológica e Implicações na Educação Modalidade de Educação a Distancia Aprendizado Eletrônico: e-learning Aprendizado Móvel: m-learning Softwares Educacionais Voltados para e-learning Softwares Educacionais Voltados para m-learning m-learning Percepção O Fenômeno da Percepção em m-learning Modelos de Percepção Interface Baseada em Zoom 36 3 TRABALHOS RELACIONADOS Ambientes de Apoio ao Ensino de Programação SQL Linguagem de Consultas Linguagem de Consulta Textual Linguagem de Consulta Visual Linguagem Baseada em Formulários Linguagem Baseada em Diagramas Linguagem Baseada em Ícones Linguagem Híbrida Analise Comparativa 50 4 MOBISQL: FERRAMENTA M-LEARNING PARA ENSINO DA LINGUAGEM SQL 4.1 Concepção do MobiSQL Características Pedagógicas Conteúdos Disponibilizados 4.2 Arquitetura do MobiSQL Aplicação Móvel (MobiSQL Aplication) Diagrama de Caso de Uso do MobiSQL Aplicação Móvel Demonstração do Funcionamento da Aplicação Móvel Conceito de Percepção e Conceito de Zoom Semântico Exemplo de Execução do MobiSQL Aplicação WEB Ambiente do Professor Diagrama de Caso de Uso do MobiSQL Portal Web

12 A Linguagem Query by Zoom Modelo Externo Modelo Interno Tradução do Modelo Externo para o Modelo Interno Arquitetura do Tradutor de Consultas Ciclo de Vida de uma Consulta QbZ Funcionalidades Adicionais Demonstração dos Níveis de Zoom Semântico no QbZ Exemplo de Execução 77 5 AVALIAÇÃO DA FERRAMENTA PROPOSTA Especificação do Teste e Ambiente Analise dos Resultados 99 6 CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS Análise das Principais Contribuições Oportunidade para Trabalhos Futuros 102 REFERÊNCIAS 103

13 13 1 INTRODUÇÃO 1.1 Motivação Segundo o currículo de referência da Sociedade Brasileira de Computação, um dos objetivos de um curso de Banco de Dados (BD) é o ensino de programação em SQL (Structured Query Language). SQL é a linguagem mais largamente aceita e utilizada para manipulação e acesso a bancos de dados. Tipicamente, uma unidade de um curso de BD pode ser organizada da seguinte forma: introdução e motivação; sintaxe do comando; lista de exemplos comentados; lista de exercícios (conceituais e práticos) e avaliação. Segundo (Prior (2004), contudo, a habilidade em programação de uma nova linguagem não pode ser adquirida sem um esforço significativo nas atividades práticas de laboratório. Logo, é fundamental oferecer ao aprendiz de um curso de BD um ambiente de laboratório para praticar listas de exercícios e realizar avaliações práticas (FAVERO, 2007). Com efeito, para a realização de um curso de BD, é necessário investir em infraestrutura, softwares e formação docente, o que demanda tempo e recursos financeiros. Outro aspecto a ser considerado é que os laboratórios nem sempre: i) estão disponíveis, ii) possuem equipamentos adequados e iii) contam com profissionais capacitados para gerenciá-lo. Adicionalmente, é comum ocorrer saturação do número de alunos por computador, o que pode comprometer o planejamento e execução das sessões didáticas. Por outro lado, as tecnologias de computação móvel encontram-se em franca evolução e parecem destinadas a transformar-se no novo paradigma dominante da computação (MARCAL, 2009). Os telefones celulares e PDAs (Personal Digital Assistants) estão presentes no cotidiano da maioria das pessoas. Assim, a utilização de dispositivos móveis na educação criou um conceito, chamado Mobile Learning ou m-learning. Seu grande potencial encontra-se na utilização da tecnologia móvel como parte de um modelo de aprendizado integrado, caracterizado pelo uso de dispositivos de comunicação sem fio, de forma transparente e com alto grau de mobilidade (MARCAL, 2009).

14 14 Desta forma, a utilização de dispositivos portáteis torna-se um importante instrumento para a realização de atividades práticas, complementando as ações de laboratório. É importante destaca o fato de que tais dispositivos podem auxiliar as práticas pedagógicas, tanto de forma presencial quanto a distância. Segundo (Naismith (2004), existem diversas vantagens na utilização dos dispositivos móveis, tanto num âmbito geral quanto na área pedagógica. No contexto geral, os dispositivos móveis propiciam o auxilio no gerenciamento de atividades, calendários e contatos; sincronizações com desktop; comunicações wireless fáceis de configurar e utilizar. Já na pedagogia, os dispositivos móveis auxiliam nas discussões quando utilizados em conjunto com leituras e exercícios; acessos a materiais de referência; rápidos acessos a questionários interativos e exercícios; informações instantâneas quando associados à conexão wireless; e aumento da motivação dos estudantes. 1.2 Objetivo Geral Neste trabalho, apresenta-se um ambiente de m-learning, denominado MobiSQL, baseado nos conceitos de Zoom Semântico (C. SILVEIRA, 2009) e Percepção (ALVES, 2008) para apoiar o ensino-aprendizagem em cursos de SQL. O principal ponto investigado nesta dissertação consiste em verificar a viabilidade do desenvolvimento de uma aplicação m- Learning para o ensino de SQL. Será possível apoiar o processo de ensino e aprendizagem da linguagem SQL por meio de uma aplicação móvel que execute em um dispositivo portátil? Específicos A solução proposta possibilita que o aluno realize atividades práticas utilizando dispositivos móveis independentemente de sua localização geográfica. Com o apoio de um ambiente web, o professor pode acompanhar e ajudar o estudante em todas as suas atividades.

15 15 Além disso, por meio de uma aplicação Web, o docente poderá alimentar a base de dados do dispositivo móvel do aluno, criando um cenário para que este seja capaz de realizar atividades praticas. As tarefas executadas pelo aluno poderão ser realizadas de maneira não linear, sem nenhuma sequência rígida ou previamente definida. A aplicação web desenvolvida deve tornar possível: Ão tutor/professor, cadastrar exemplos. Para isso, o tutor fornece a pergunta a ser respondida, o conteúdo ao qual o exemplo está relacionado, a solução (ou seja, o comando SQL; uma base de dados de teste, sobre a qual o aprendiz poderá executar o comando SQL; e o resultado esperado, conjunto de linhas que deverá ser retornado pelo comando SQL). Todo exemplo cadastrado pode ser prontamente baixado e executado para que o aprendiz possa analisar o comportamento do comando SQL; Ão tutor criar três tipos de tarefas - exercícios individuais, atividades em grupo e avaliações. Cada tarefa é associada a um determinado conteúdo; o tutor pode, no momento em que pretender, cadastrar as soluções das tarefas (o que inclui o comando SQL, uma base de testes, o tempo de execução esperado e o resultado esperado), as quais podem ser baixadas, visualizadas e executadas pelo aprendiz em seu dispositivo móvel; as tarefas podem ser relacionadas aos exemplos, conduzindo o estudante a correlacionar os problemas e suas soluções. Assim, se o aluno percebe, na simulação, um erro de sintaxe na declaração da cláusula, pode buscar um exemplo relacionado à esta cláusula na base de exemplos; receber dúvidas dos alunos; enviar soluções aos alunos; flexibilidade no monitoramento do aprendiz, em que o mediador pode acompanhar o desempenho de cada aprendiz e da turma como um todo;

16 16 o acompanhamento do aprendiz é realizado, pelo mediador, com base na trilha percorrida e no desempenho alcançado pelos aprendizes. Além disso, em alguns casos, o aprendiz pode receber comentários do mediador sobre melhorias de suas soluções; a avaliação automática permite ao professor visualiza os resultados dos alunos de maneira instantânea, verificando o sucesso dos estudantes ou a necessidade de uma intervenção, além de aliviar o mediador da tarefa de avaliar um grande número de questões; o mediador pode ser alertado automaticamente via SMS Short Message Service sobre a dificuldade de um aprendiz após um determinado número de tentativas sem sucesso e o mediador pode formar grupos de estudo mais homogêneos por meio dos relatórios de desempenho dos aprendizes; Esta dissertação mostra que é possível auxiliar o aluno no ensino-aprendizagem utilizando dispositivos móveis. Por outro lado, a aplicação móvel utilizada pelos alunos possibilita: flexibilidade, liberando o aprendiz de ter que seguir linearmente o conteúdo ou a execução dos exercícios; avaliação automática com feedback imediato; o aprendiz, mediante uma interface de aprendizagem, interage com o sistema a fim de solucionar as tarefas propostas. A cada execução/submissão de uma solução, o aprendiz recebe um feedback imediato. Além disso, o texto do comando SQL gerado, bem como o tempo de execução da consulta, são registrados na base de desempenho do aprendiz; o aprendiz pode enviar dúvidas e receber dicas do tutor;

17 17 o aprendiz pode consultar o seu desempenho e o histórico de suas soluções; caso seja liberado pelo tutor, o aprendiz pode visualizar e baixar as soluções criadas pelos seus colegas de turma, permitindo que este compare a complexidade e o tempo de execução do seu comando SQL com as soluções concebidas pelos demais alunos; o aprendiz pode ser liberado pelo tutor, enviar dúvidas e receber dicas dos seus colegas de turma; flexibilidade no monitoramento do aprendiz, em que o mediador pode acompanhar o desempenho de cada aprendiz e da turma como um todo; o acompanhamento do aprendiz é realizado, pelo mediador, com base na trilha percorrida e no desempenho alcançado pelos aprendizes. Além disso, em alguns casos, o aprendiz pode receber comentários do mediador sobre melhorias de suas soluções; a avaliação automática permite ao professor visualizar os resultados dos alunos de maneira instantânea, verificando o sucesso dos estudantes ou a necessidade de uma intervenção, além de aliviar o mediador da tarefa de avaliar um grande número de questões; o mediador pode ser alertado automaticamente, via SMS Message Service, sobre a dificuldade de um aprendiz após um determinado número de tentativas sem sucesso e o mediador pode formar grupos de estudo mais homogêneos por meio dos relatórios de desempenho dos aprendizes; 1.3 Resultados Esperados São contribuições desta dissertação: promover a utilização dos dispositivos portáteis no uso do processo de ensinoaprendizagem da linguagem SQL;

18 18 complementar as atividades de laboratório no ensino de SQL; desenvolver uma estratégia de interação com o emprego do uso de zoom semântico que possibilite escrever cláusulas SQL utilizando teclas e teclados reduzidos (que não sejam QWerty); a utilização do conceito de percepção no ensino-aprendizagem da linguagem SQL, possibilitando que sejam representados elementos que tornem a compreensão do grupo mais homogênea e eficaz e uma avaliação do uso da ferramenta proposta em três diferentes ambientes reais de ensino. 1.4 Estrutura da Dissertação Além desta introdução, a dissertação está organizada em mais sete capítulos descritos desta forma. No Capítulo 2, são expressos os conceitos básicos educação móvel: m- Learning utilizados neste trabalho. No módulo 3, é realizado um estudo do estado da arte do tema é apresentado uma análise comparativa dos trabalhos desenvolvidos atualmente. No segmento 4, exibe-se a ferramenta MobiSQL: Ferramenta m-learning para Ensino da Linguagem SQL. No 5 está especificado a avaliação da ferramenta e no capítulo 6, a conclusão analisa as contribuições do trabalho e finaliza a dissertação, trazendo algumas conclusões para experimentos futuros.

19 19 2. CONCEITOS BASICOS 2.1 Panorama do Uso da Computação Móvel na Educação A seguir apresentam-se uma pesquisa sobre a evolução tecnológica na educação, bem como as modalidades de Educação a Distância, a fim de levantar os principais aspectos envolvidos nestas aprendizagem. Além disso, são mostrados alguns softwares educacionais de e-learning e m-learning, e os motivos para utilizar dispositivos móveis em ambientes de ensino Evolução Tecnológica e Implicações na Educação A constante evolução, nas últimas décadas das tecnologias de informação e de telecomunicação acarretam uma revolução na prática de ensino. A prática de ensino tradicional, na qual o professor utiliza apenas o quadro e o giz, está cada vez menos adequada às necessidades dos alunos. A carência de informações estimula os alunos a buscarem formas alternativas de ensino, sendo esta uma das razões para a Educação a Distância (EAD) se tornar uma escolha crescente e cada vez mais popular. Para apresentar o panorama atual da Educação a Distância no Brasil, é preciso observar as informações do Anuário Brasileiro Estatístico de Educação Aberta e a Distância (ABRAEAD, 2007). Tal dispositivo agrupa uma série de indicadores sobre a EAD no Brasil e é desenvolvido anualmente pela Associação Brasileira de Educação a Distância ABED, pelo instituto Monitor e pelo Ministério da Educação, por meio da Secretaria de Educação a Distância MEC/SEED. De acordo com o anuário ABRADEAD, o número de alunos a distância em instituições autorizadas pelo sistema de ensino a ministrar EAD no Brasil cresceu em média 63%. No ano 2004, eram e em 2006 já eram alunos. Além disso, mais da metade desses alunos (64,4%) se encontra nas regiões Sul (33,2%) e Sudeste (31,2%). A região Sul destaca-se porque alcançou a primeira posição em número de alunos no ano de 2006; em 2004 ocupava a terceira posição (17%).

20 20 Alunos a distância no Brasil conforme regiões Região Alunos % do total Alunos % do total Alunos % do total Centro- Oeste , , ,5 Nordeste , , ,5 Norte , , ,5 Sudeste , , ,2 Sul , , ,2 Total Tabela 1 Alunos a Distância no Brasil conforme Regiões (ABRAEAD, 2007). O total de cursos a distância até 2006 disponibilizado aos brasileiros era de 889, sendo grande parte desses no patamar de extensão, aperfeiçoamento ou qualificação (30,6%) e pósgraduação lato sensu (27,7%). As regiões com o maior número de cursos oferecidos foram a Sudeste (43,53%) e a Sul (21,82%) (ABRAEAD, 2007). Cursos a Distância no Brasil, por Tipo e Conforme Região Tipos de Cursos Regiões CentroOeste Nordeste Norte Sudeste Sul Total Graduação Complementação Pedagógica Pós-Graduação Mestrado Aperfeiçoamento Técnico EJA Total Tabela 2 Cursos a Distância no Brasil por Tipo e conforme Região (ABRAEAD, 2007) Como mostra a Tabela 2, justificam-se os esforços em promover EAD para cursos de graduação e pós-graduação na região Nordeste, pois revela resultados ainda abaixo dos dados de outras regiões.

21 Modalidade de Educação a Distância De acordo com a UNESCO (1987), Educação a Distância é uma variedade de programas educacionais e atividades, em que o aluno e o professor estão fisicamente separados, mas são feitos esforços para remover esta separação, usando diferentes mídias. Para alcançar esses objetivos, pode-se utilizar como ferramentas de apoio correspondências textuais, gráficos, áudios, fitas de vídeo, CDs, videoconferência, televisão, entre outras. Temse como exemplos dessa modalidade o Telecurso do 1º. e 2º. Grau e os cursos por correspondência ministrados pelo Instituto Universal Brasileiro (UNESCO, 1987). A aprendizagem eletrônica designada pela extensão e-learning, consiste em uma categoria de ensino que ocorre mediante o emprego das tecnologias, pois professor e aluno se encontram geograficamente separados. Nessa forma de ensino, é necessário o uso das redes de computadores. Os acessos no e-learning podem ser síncronos e assíncronos, através das redes de computadores, variando no tempo (WENTLING, 2000). A aprendizagem móvel, designada pela dicção Mobile Learning ou m-learning consiste, em uma categoria de ensino que ocorre com o do uso de tecnologias móveis, notadamente telefones celulares, PDA, entre outros (FARIA, 2007). A estensão m-learning também é definida como um segmento subsequente ao e- Learning, com os conteúdos educacionais personalizados para dispositivos moveis, apresentando uma parte do aprendizado eletrônico (e-learning). Por sua vez, o e-learning pode também ser inserido no âmbito de Educação a Distancia, como é observado na figura 1 (FARIA, 2007). d-learning e-learning m-learning Fonte: Figura1 Contexto de EAD

22 22 Fonte: Figura 2 Visão Moderna de m-learning Vale a pena destacar, também, que a dicção m-learning pode ser utilizada na Educação a Distancia, no ensino semi presencial e no ensino presencial (Figura 2). Há décadas, os cursos por correspondência possuem grande quantidade de adeptos. A primeira escola por correspondência surgiu em 1890, na Alemanha. Em seguida, inúmeros países aderiram ao ensino a distancia, como alternativa para cursos em nível médio, técnico, universitário e até mesmo de pós-graduação (FARIA, 2007). Com o surgimento de novas tecnologias, a televisão também evoluiu ao longo dos anos. Nos dias de hoje, o aparelho de TV representa um dos equipamentos mais populares nas casas brasileiras, veiculando programas educacionais e com algumas emissoras que exibem apenas conteúdos didáticos. A Educação a Distancia pela televisão tem como objetivo utilizar a sua popularidade para levar a educação ao ambiente familiar. Assim, pode-se dizer que os termos tele curso, tele aula, entre outros, são presentes e populares em EAD (FARIA, 2007).

23 Aprendizado Eletrônica e-learning Com o constante avanço tecnológico e computacional, a Internet se tornou um meio importante de comunicação, tanto para grandes empresas como para pessoas, e fez uma poderosa ferramenta de Educação a Distancia para as instituições de ensino (KJELDSKOV, 2003). Baseados nesse contexto, os cursos e-learning surgiram com alta confiabilidade e aceitabilidade. No mercado, existe ampla gama de tecnologias, tanto de hardware como software, que tornam a modalidade de e-learning não apenas atraente, mas também eficaz. O conceito e-learning refere-se à utilização das tecnologias da Internet para oferecer extensa coleção de soluções que aprimoram o conhecimento (RAMSAY, 2000) Aprendizado Móvel (m-learning) Evolução natural do aprendizado a distancia e do aprendizado eletrônico (e-learning), é o aprendizado móvel (m-learning ou mobile Learning). Segundo Keegan, 2002 existe uma linha de evolução onde está subentendida a escalada tecnológica da EAD. (EAD to e-learning to m-learning) a extensão m-learning é utilizada para definir o aprendizado ocorrente por meio dos dispositivos móveis. Um dos fatores que diferencia o m-learning das outras formas de aprendizado é a utilização das tecnologias móveis. Conforme (Wrigth, 2003), da British Educacional Communications and Techology Agency, algo significativo a respeito dos PDAs é que realmente eles diferem dos tradicionais hardwares e cada vez mais estão ganhando credibilidade. O dispositivo móvel difere bastante dos aparatos tradicionais utilizados na aprendizagem e no ensino. Isto é muito significativo em termos de atitude dos alunos com relação ao emprego dessa tecnologia, em especial, aos que têm pouco interesse nos estudos.

24 24 Os alunos mostram-se entusiasmados com a utilização das novas tecnologias. Vêem, contudo, os laptops como uma imposição para se tornarem mais envolvidos com as tarefas de casa ou trabalhos escolares. Já com os PDAs, não existe este tipo de mensagem implícita, mostrando que os dispositivos móveis estão estimulando os alunos a procurar uma maneira diferente de comunicação e aprendizagem (WRIGTH, 2003) Softwares Educacionais Voltados para e-learning Conforme Mazoné (2003), coordenador de Educação a Distancia e Tecnologias Educacionais da James Madison University, para a realização efetiva de um curso, alguns elementos importantes devem ser levados em consideração, como, por exemplo, descrição da programação do curso, material didático, hardware e software, e hão de ser elementos de avaliação prospectiva dos alunos e demais envolvidos. Os ambientes de ensino e aprendizagem virtuais procuram os elementos essenciais para viabilizar cursos de aprendizagem a distância. A seguir, são apresentados, de forma resumida, exemplos de software onde são listados alguns ambientes de Educação a Distância, fazendo uma descrição de suas principais características (UNICAMP, 2004). A University of British Columbia Canadá desenvolveu o WebCT, que é um ambiente de aprendizagem on-line orientado a objetos, provendo um conjunto de ferramentas úteis para diferentes estratégias de cursos. Segundo sua documentação, o ambiente é aberto para elaborar cursos que privilegiam a transmissão de conteúdo ou a comunicação ou processo de avaliação. Dentre os recursos oferecidos estão chat, grupo de discussão, , criação de testes e avaliações, além de vários recursos específicos para o professor acompanhar o andamento do curso (WEBCT, 2008). O sistema TopClass é mais utilizado nas indústrias, universidades e treinamentos vocacionais. O TopClass utiliza intensamente ícones e é projetado para gerenciar cursos. Os papéis do professor e do aluno são diferenciados, e existe um administrador que gerencia instrutores e alunos. Alguns instrutores têm permissão para criar e editar os cursos, enquanto outros têm somente direito de tutor (monitores). Os alunos têm acesso a todas as ferramentas de interação, mas não interferem no gerenciamento e administração do curso (TOPCLASS, 2006).

25 25 O ambiente Eureka resulta de um projeto de pesquisa desenvolvido no Laboratório de Mídias Interativas (LAMI), da Pontifícia Universidade Católica do Paraná. O objetivo é a implementação de uma ferramenta baseada na Web para aprendizagem cooperativa, visando a promover educação e treinamento a distancia utilizando a Internet. Entre as funcionalidades que se destacam, estão o chat, o correio eletrônico; o acesso ao conteúdo de cursos; o cronograma que permite agendar atividades a serem realizadas individualmente ou por grupos de alunos; e um fórum que apresenta uma base de conhecimento de tópicos e respectivas contribuições sobre os assuntos relativos ao curso (EBERSPACHER ET AL, 1999). O TelEduc é um ambiente desenvolvido pelo Núcleo de Informática Aplicada à Educação da UNICAMP (NIED) e tem como objetivo viabilizar o trabalho colaborativo. Possui várias ferramentas de comunicação (chat e correio eletrônico), interação (grupos de discussão, mural) e disponibilização de material (de acesso exclusivo dos professores). A utilização é gratuita e o ambiente é totalmente em português. O AulaNet foi desenvolvido pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). Trata-se de um ambiente baseado na Web, para administração, criação, manutenção e assistência dos cursos a distância. Os cursos criados no ambiente AulaNet ressaltam a cooperação entre alunos e professores, apoiada em recursos tecnológicos disponíveis na Internet. O AulaNet é distribuído gratuitamente. O Moodle (Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment) é um sistema de gerenciamento de cursos para aprendizagem online, Open Source (desenvolvido na linguagem PHP, e pode abertamente ser baixado, instalado, modificado e redistribuído), atualmente disponível em cerca de 70 idiomas (incluindo português do Brasil), que é amplamente utilizado por educadores do mundo inteiro, incluindo professores de escolas, universidades e autônomos foi criado por Martin Dougiamas (DOUGIAMAS E TAYLOR, 2003).

26 26 Este sistema encontra-se intensamente apoiado na pedagogia social construcionista (sujeita a influências do construtivismo) pela formulação ativa de novos conhecimentos, à medida que se interage com o ambiente; construcionismo pela eficácia da aprendizagem na construção de recursos; construcionismo social pela aprendizagem colaborativa na partilha de ideias e projetos, reflexão crítica que as atividades implicam (CORREIA E LENCASTRE, 2006). O Moodle, como gerenciador de cursos em geral, contém vários recursos, entre os quais, permite a anexação de arquivos, como apostilas de aulas e outros materiais, além de permitir ao tutor a estruturação do curso em semanal (as atividades são agrupadas por semanas), tópicos (são atemporais) ou social (desenvolvimento de trabalhos por meio de fóruns). A estrutura básica do Moodle consiste em, além das ferramentas administrativas, a inclusão, edição, alteração e exclusão de unidades chamadas de Recursos e Atividades. O Amadeus é um ambiente virtual de ensino cujo processo de cooperação é promovido pela integração de funcionalidades de comunicação com um workflow educativo. Este ambiente, chamado Amadeus (TEDESCO & GOMES, 2002), é um framework genérico com ferramentas adaptativas de ensino, chamadas de componentes de software do usuário (do inglês, USC-User Software Components), centradas no trabalho de grupo e monitoradas por agentes inteligentes (WEISS, 1999). O sistema de workflow do ambiente AMADEUS realiza o gerenciamento de projetos cujas atividades são feitas intermédio de user software components, monitorados por agentes inteligentes. O sistema possui mecanismos de concepção e acompanhamento de processos, definição de tarefas, escolha de user software components para execução e agentes para auxiliar no acompanhamento dos projetos e indicação das interdependências das atividades. Mecanismos de comunicação existem entre o módulo de gerenciamento de projetos (wokflow), o módulo responsável pelas avaliações (avaliação), o processo de ensinoaprendizagem (tutoramento) e o sistema multiagentes (agentes inteligentes) (TEDESCO & GOMES, 2003). Dentre outras ferramenta, pode-se mencionar, ainda: First Liass, Virtual-V, WebCT, Solar, PerSyst.

27 Softwares Educacionais Voltados para m-learning Existem diferentes propostas que podem ser encontradas na literatura para oferecer suporte ao Mobile Learning. O m-learning é adotado com maior ênfase na área acadêmica e ainda, com raras aplicações, nas organizações. Existem outros trabalhos que possuem características semelhantes à aplicação proposta neste trabalho. Nesta seção, apresentam-se projetos e iniciativas em m-learning. A Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro desenvolveu adaptação do software AulaNet para dispositivos móveis, chamado AulaNetM, que começou a ser desenvolvido em O AulaNetM foi testado em um curso de TI aplicada à Educação, e a funcionalidade do AulaNet adaptada à versão móvel foi a de conferência (fórum de discussão assíncrono) utilizando-se PDAs. Na sequência, também passou a ser utilizado um sistema de alertas via SMS, para telefones celulares, que enviava informações sobre a evolução das discussões na ferramenta conferência do AulaNet a todos os seus participantes (LUCENA ET AL, 2006). Faria (2007) relata o caso de criação de um portal para um curso de Física no Instituto Tecnológico de Aeronáutica, acessível via Pocket PCs, PDAs celulares e desktops, a partir de um a URL única. Na Europa, o projeto m-learning, desenvolvido pela Comissão Europeia e pelo Programa da Sociedade da Área de Educação e Informação, projetou um microportal para atender comunidades de aprendizagem (PORTAL M-LEARNING, 2007). A Faculdade de Informática da Universidade da Hungria também desenvolveu um Educativo - mobidiak. Nesse portal, são encontrados literaturas e materiais relativos aos cursos da Universidade, dentre eles, materiais de sistemas operacionais, redes e programação de computadores (ANTAL, 2006).

28 m-learning O paradigma Mobile Learning ou m-learning surge aproveitando-se da disponibilidade de dispositivos móveis e considerando-se as necessidades específicas de educação e treinamento (NYIRI, 2002). Os dispositivos móveis fornecem um novo e motivador paradigma de interação, particularmente para as crianças, e várias iniciativas são desenvolvidas nessa área (DANESH, 2001). No caso de trabalhadores externos, cuja rotina é bastante dinâmica, envolvendo viagens a diferentes localidades, a preocupação é fornecer um ambiente de aprendizado que ponha sempre à sua disposição a informação mais atualizada possível. Desta forma, o m-learning surge como importante alternativa de ensino e treinamento a distância, na qual podem ser destacados os seguintes objetivos: melhorar os recursos para o aprendizado do aluno, que poderá contar com um dispositivo computacional para execução de tarefas, anotação de ideias, consulta de informações via Internet, SMS ou GPRS, registro de fatos por câmera digital, gravação de sons e outras funcionalidades; prover acesso aos conteúdos didáticos em qualquer lugar e a qualquer momento, de acordo com a conectividade do dispositivo; aumentar as possibilidades de acesso ao conteúdo, incrementando e incentivando a utilização dos serviços providos pela instituição, educacional ou empresarial; expandir o corpo de professores e as estratégias de aprendizado disponíveis, mediante novas tecnologias que dão suporte tanto à aprendizagem formal como à informal; e fornecer meios para o desenvolvimento de métodos inovadores de ensino e de treinamento, utilizando os novos recursos de computação e de mobilidade. O instituto de pesquisa SRI (Stanford Research Institute) realizou uma pesquisa sobre a utilização de dispositivos móveis nas escolas (CRAWFORD, 2002). Foram pesquisadas cerca de 101 instituições de ensino nos Estados Unidos, do ano de 2000 a Esse estudo concluiu que os professores participantes demonstraram grande aceito da computação móvel em suas salas de aula e que os dispositivos móveis podem oferecer benefícios singulares aos alunos.

29 29 A aceitação pelos professores foi constatada em de algumas estatísticas: 89% dos professores disseram que descobriram nos dispositivos móveis eficientes ferramentas de ensino; 93% dos professores acreditam que os dispositivos móveis podem ter um impacto positivo na aprendizagem dos alunos; 90% dos professores pretendem continuar a utilizar os dispositivos móveis em suas aulas; 75% dos professores que permitiram que os alunos levassem os dispositivos móveis para casa constataram um aumento na conclusão dos trabalhos de casa; entre os alunos, 66% acharam confortável o uso do dispositivo móvel; e quase a totalidade dos professores afirmou que a utilização de softwares educativos apropriados e acessórios foi de fundamental importância na aprendizagem, ao complementar os recursos básicos dos dispositivos móveis. Quanto aos benefícios trazidos pelo uso de dispositivos móveis aos alunos, destaca-se o aspecto da percepção. Em outras palavras, no desenvolvimento do m-learning um dos aspectos fundamentais e prioritários é a percepção, cuja finalidade principal é ampliar o entendimento e a participação dos usuários no ambiente, em relação a diversos aspectos: tarefa, demais usuários, conceitos estudados e com o espaço propriamente dito (CRAWFORD, 2002). Para o desenvolvimento dessas soluções de m-learning, que levem em consideração os referidos aspectos de percepção, é fundamental a compreensão dos usuários e dos processos de aprendizado relativos a eles, bem como de suas respectivas peculiaridades socioculturais. A ideia central é que sejam mapeados elementos e conceitos que tornem a

30 30 compreensão do grupo mais homogênea e eficaz, desafio bastante grande, já que a percepção varia entre pessoas e grupos, a depender de seus modelos mentais (CRAWFORD, 2002). É notória a relevância de sistemas de aprendizagem móvel, pelo fato de as sociedades atualmente terem demandas cada vez maiores por informações. Assim, o m-learning possibilita maior flexibilidade do aprendizado. Na situação, em que as demandas por processos eficazes de ensino estão cada vez mais intensos, o m-learning anfere destaque considerável, já que as informações aos usuários são providas com grande flexibilidade e diversidade, possibilitando o aprendizado em lugares e momentos não convencionais (SHARPLES, 2006). A definição, bem como o estado de arte sobre o ensino a distância por meio de dispositivos móveis, evoluíram bastante ao longo dos últimos anos. Atualmente, existem algumas correntes que defendem m-learning, ressaltando alguns aspectos bem específicos. Com efeito, Sharples (2006) classificou essas correntes em quatro perspectivas: Technocentric - perspectiva dominante na literatura, traz o mobile learning como a modalidade de ensino-aprendizado com o uso obrigatório dos dispositivos móveis como PDA, mobile phone, ipod, ipad; relacionada com e-learning - caracteriza mobile learning como extensão do e-learning, (TRAXLER, 2005); aumento da educação formal - na literatura de mobile learning, educação formal é muitas vezes caracterizada pelo ensino face a face, ou, mais especificamente, o ensino em sala de aula. Essa perspectiva traz o mobile learning como nova forma de acesso ao conhecimento, em qualquer lugar, a qualquer momento ; e centrada no aprendiz - focada na mobilidade do aprendiz. "Qualquer forma de aprendizado que acontece quando o aprendiz não está parado, em local predeterminado, ou o aprendizado que acontece quando o aprendiz toma vantagem de oportunidades de aprendizado oferecida por tecnologias mobile". (O MALLEY, 2003).

31 Percepção Desde a década de 1990, o suporte à percepção (ou awareness) em sistemas colaborativos recebe considerável atenção por parte de pesquisadores de áreas diferentes da computação, em particular das áreas 1 CSCW, 2 CSCL, 3 HCI e 4 WWW (LIECHTI E SUMI, 2002). Convém mencionar todavia, que o uso do termo awareness apresenta alguns problemas. Além de não ter uma definição unânime, o vocabulário também é utilizado de maneira muito abrangente e até contraditória (SCHMIDT, 2002). Isto se deve em parte à própria abrangência da palavra awareness na língua inglesa, onde a mesma também pode significar consciência, conhecimento, ciência, atenção, cautela, vigilância, entre outras (MERRION-WEBSTER, 2005). No princípio, as pesquisas buscavam definir o que era percepção, qual a sua importância e que tipos poderiam ser oferecidos em sistemas que dão suporte à colaboração. Nesta linha, Gaver (1991), Dourish e Bellotti (1992) são considerados, dentre outros, alguns de seus precursores. Uma das primeiras definições de percepção, e provavelmente a mais citada, na literatura que trata do suporte a atividades colaborativas, foi inicialmente elaborada por Dourish e Bellotti (1992), em seu trabalho sobre percepção e coordenação em espaços de trabalho compartilhados. Segundo estes autores; Percepção é a compreensão que um indivíduo deve ter sobre as atividades dos outros, a qual irá prover um contexto para as suas próprias atividades. Esse contexto é utilizado para garantir que as contribuições individuais são relevantes para as atividades do grupo como um todo, e para avaliar as ações individuais com respeito a metas e progresso do grupo. (P 107) 1 CSCW - "Computer Supported Cooperative Work" - em português, "trabalho cooperativo auxiliado por computador". 2 CSCL Computer Supported Collaborative Learning em português, Trabalho Colaborativo Assistida por Computador. 3 ICH - Human Computer Interaction - em português, Interface Pessoa-Computador.

32 32 Embora essa definição seja a mais conhecida e utilizada, alguns autores (TOLLMAR, 1996) argumentam que ela restringe demasiadamente o uso do termo somente ao entendimento das atividades executadas por outras pessoas, abrangendo, dessa forma, somente um subconjunto do conhecimento necessário para a colaboração efetiva entre dois ou mais indivíduos. Compartilhando da mesma opinião, este trabalho decidiu fazer uma análise de outras definições encontradas na bibliografia consultada, com o objetivo de adotar ou elaborar uma definição que se harmonize ao problema tratado neste trabalho (TOLLMAR, 1996). Dessa forma, outras definições relevantes encontradas no âmbito computacional incluem: Percepção significa estar consciente da presença dos demais usuários e de seus acessos aos objetos compartilhados. (TOLLMAR, 1996); [...] conhecimento criado através da interação entre indivíduos e o ambiente com que se relacionam. (ASSIS, 2000, p. 39); Percepção é a habilidade de manter e constantemente atualizar o entendimento de nosso contexto social e físico. (PEDERSEN E SOKOLER, 1997, p. 51); Percepção refere-se a ter conhecimento, ter ciência das atividades do grupo, das atividades que influenciarão o trabalho como um todo. (PINHEIRO, 2001, p. 33); [...] envolve o conhecimento de elementos como papéis e responsabilidades das pessoas, suas posições dentro de uma situação e seus status no processo do grupo. (SOUZA, 2004, p. 2); Percepção é o conhecimento sobre o ambiente em que você habita; seus arredores, a presença, localização e as atividade dos demais. (ALEXANDERSON, 2004, p. 2); [...] percepção envolve o conhecimento sobre as pessoas que estão em um ambiente virtual, as atividades que realizam e quem conversa com quem. (SOUZA NETO, 2004, p.9). Analisando as definições ora citadas, pode-se, observar que o termo vocabulário é utilizado para designar o sentimento ou estado mental (estar consciente de algo, ter compreensão e/ou entendimento de algo, ter conhecimento de algo) de uma pessoa, que envolve além do conhecimento das atividades dos outros. Destacadas anteriormente na definição de Dourish e Bellotti (1992), outras informações também são importantes na colaboração, informações como o estado do próprio ambiente compartilhado, a presença, papéis, localização e ações dos demais participantes. 4 WWW - World Wide Web em português, "Rede de alcance mundial".

33 33 Com origem nesse ponto de vista, entende-se percepção neste trabalho como o conhecimento geral de um aluno sobre o estado de um ambiente computacional compartilhado e acerca do seu grupo de aprendizagem como um todo, incluindo o conhecimento sobre as demais pessoas que dele compartilham, suas interações com o espaço de trabalho compartilhado, conceitos trabalhados, tarefas e status dos artefatos compartilhados. Assim, podemos afirmar então, que a percepção não pode ser criada por sistemas (SOHLENKAMP, 1999). Os sistemas podem apenas propiciar aos usuários informações úteis que estimulem e favoreçam a sua percepção, ou seja, informações que permitem este estado mental ser alcançado O Fenômeno da Percepção em m-learning Na perspectiva de Sohlenkamp (1999), o conceito de percepção está relacionado intrinsecamente aos sentidos do corpo humano. Assim, muitos recursos são explorados em ambientes de ensino virtuais para ensejar um mecanismo de feedback orientado ao aprendizado, com origem em estímulos a esses sentidos. Dourish e Bellotti (1992), no entanto, estendem o conceito de Sohlenkamp (1999), entendendo percepção como o conhecimento dos usuários sobre as atividades que estão ocorrendo, quem está desenvolvendo cada atividade e em qual instante ocorre. Esta percepção permite que os usuários tenham controle sobre as ações, seja interagindo com outros humanos ou com a própria máquina. Nesse contexto, o m-learning tem a capacidade de permitir o acesso a qualquer informação em qualquer lugar a todo momento. Por outro lado, vale ressaltar também que existem diversas limitações às quais estes dispositivos estão submetidos. Com uma tela pequena e poucos recursos de hardware, oferecer aos usuários conceitos de percepção social e colaboração nos celulares e PDAs mostra-se como uma atividade desafiadora para a usabilidade. Para implementar uma plataforma complexa de e-learning a tais dispositivos, são necessários de um estudo e um planejamento extensivo que viabilizem a ideia (ALVES, 2006).

34 Modelos de Percepção Levando em conta os conceitos de percepção abordados, faz-se relevante ressaltar alguns modelos de percepção trabalhados na educação, a fim de facilitar e promover a concepção e construção de ambientes de ensino a distância, sobretudo os de m-learning. Para isso, destacam-se aqui, sob a óptica de Prasolova-Forland (2002), duas perspectivas de percepção essenciais a um ambiente de aprendizagem focado na interação de um grupo, a seguir delineadas. Percepção dos Conceitos Alves (2006) enriquece o conceito de percepção com nova abordagem. A percepção de conceitos é a percepção do aluno sobre conceitos (ou conhecimentos) necessários para executar uma tarefa e conceitos trabalhados pelo grupo durante a realização da tarefa. Envolve saber, por exemplo, que conceitos serão abordados na tarefa, quais destes foram abordados até o presente momento, o que mais precisa ser descoberto sobre um determinado tópico, entre outras informações (ALVES, 2006). Percepção do Espaço de Trabalho Já Gutwin (1995), entendeu a conceituação de Dourish e Bellotti (1992) em termos de contexto das atividades em grupo para a idéia de percepção do espaço de trabalho, como o conhecimento que o aluno (ou usuário) de um sistema detém sobre as interações dos demais alunos com o espaço de trabalho compartilhado (GUTWIN, 1995). Em outras palavras, esta percepção refere-se ao conhecimento do que está ocorrendo agora ou aconteceu no espaço de trabalho compartilhado do sistema. Envolve saber, por exemplo, quais alunos estão participando da atividade, onde eles estão trabalhando, o que estão fazendo, com quais objetos estão interagindo, quem é o responsável por uma ação ou objeto, entre outras informações. Gutwin (1995) acentua que a percepção do espaço de trabalho é vital para os alunos aprenderem e trabalharem juntos efetivamente. Segundo eles, a noção do que está acontecendo no espaço de trabalho compartilhado permite aos alunos guiarem seus esforços individuais na direção do objetivo comum e integrarem mais facilmente seu trabalho ao grupo.

35 35 Greenberg (2004) aponta outras vantagens do fornecimento de informações de percepção do espaço de trabalho em um groupware: auxiliam os usuários a transitar facilmente entre atividades individuais e colaborativas; facilitam a interpretação das interferências dos outros usuários; permitem a antecipação das ações e necessidades dos outros usuários; e consequentemente, reduzem o esforço cognitivo necessário para a coordenação de tarefas e artefatos em utilização. Percepção Social A percepção social é a que os alunos devem ter sobre o próprio grupo de aprendizagem e acerca das conexões sociais dentro deste grupo (PRASOLOVA-FORLAND, 2002). De forma geral, envolve o conhecimento sobre quem é o grupo, qual o seu objetivo, qual a sua estrutura, quem do grupo está presente, qual o papel de cada participante, responsabilidades, entre outras informações. No mundo real, essas informações são obtidas naturalmente pelos alunos através da comunicação informal e pela interação com outras pessoas (PRASOLOVA-FORLAND E DIVITINI, 2003a). Segundo (Prasolova-Forland (2002), como a aprendizagem é uma atividade social, para ser capaz de realizar efetivamente uma tarefa e manter um clima social confortável no grupo de aprendizagem, os alunos precisam manter elevado grau de percepção social. O autor diz que a ausência desse tipo de percepção de um ambiente de aprendizagem pode criar problemas contínuos no fluxo da interação, o que, consequentemente, pode produzir impactos negativos na aprendizagem. Percepção da Tarefa A percepção da tarefa é aquela sobre as tarefas a serem realizadas pelo grupo de aprendizagem em uma sessão de trabalho. Envolve saber informações, tais como, qual o objetivo da tarefa, sua descrição, estrutura, regras, passos necessários para completá-la, entre outras. Em um ambiente virtual de aprendizagem, essas informações são fundamentais, uma vez que viabilizam e facilitam o desenvolvimento das atividades (ALVES, 2008).

36 Interface Baseada em Zoom Uma interface baseada em Zoom, ou Zoomable User Interface (ZUI), consiste em um ambiente gráfico onde os usuários podem mudar a escala da área visualizada a fim de obter um nível maior ou menor de detalhes. Uma ZUI é um tipo de interface gráfica de usuários, em que os elementos da interface (visuais) são visualizados em um quadro virtualmente infinito (ordinariamente criado por gráficos vetoriais), em vez de janelas, aumentando a capacidade de visualização da imagem. Os usuários podem movimentar a superfície virtual nas duas dimensões (alem de aproximar ou afastar os objetos de seu interesse). A ideia básica do Zoom Semântico é permitir ao usuário ter um controle de um grande volume visual de objetos. À medida que o usuário aproxima a informação, mais detalhes deste são exibidos, podendo, com origem neste nível de visualização, entrar em um subnível e iniciar todo o processo novamente de Zoom in ou Zoom Out, montando, assim, uma arvore de níveis de visualização (PERLIN, 1993). O controle é realizado usando o Zoom In: o usuário aproxima-se da informação pretendida e, dependendo da proximidade, há uma passagem de nível. O Zoom Out, em que o usuário se distância da informação, e o Pan, onde há uma movimentação para os lados no mesmo nível. Apesar de não ser uma idéia recente, interfaces baseadas em Zoom anferiram bastante destaque na elaboração de interfaces visuais para dispositivos portáteis (LIPORACE, 2006). Na figura 3, está um exemplo de uma sequência de uma aplicação usando Zoom Semântico. A aplicação começa no primeiro nível, ou seja, no topo da hierarquia de níveis. Na figura, vê-se a planta de uma biblioteca.ao lado uma árvore, indica o nível em que o cenário se encontra. Visão 1 Nivel 1

37 37 Quando se aproxima na área indicada (usando Zoom In) identificam-se os blocos por área de conhecimento. No caso da figura, o bloco que se aproxima é o de informática. Com isso, se vai explorar o conteúdo do objeto aproximado. Visão 2 Nivel 1 Aproximado do bloco informática explora-se o seu conteúdo. Com isso, se passa ao nível 2 da hierarquia (visto na árvore ao lado na Figura). No bloco superior, é possível ver o local onde ficam os livros de programação, por exemplo. Visão 1 Nivel 2 Aproximando mais ainda, vê-se na área de programação o nível 3 e novamente há vários assuntos que se podem explorar, no caso, explorar-se-ão as linguagens de programação. Visão 1 Nivel 3 Agora, se está no nível 4 da hierarquia, como visto na árvore ao lado da figura e novamente há objetos para serem explorados; dessa vez, as linguagens de programação serão exploradas, no caso, vai-se explorar C++. Visão 1 Nivel 4

38 38 Na base da hierarquia, há os livros a respeito dos temas e subtemas que se explorou na interface. Para retornar, é necessário realizar a operação de Zoom de Afastamento (Zoom Out). Visão 1 Nivel 5 Figura 3 Níveis do Zoom Semântico 3 TRABALHOS RELACIONADOS Neste capítulo iremos apresentar e discutir os principais trabalhos encontrados na literatura que se relacionam com a ferramenta proposta nesta dissertação. Por motivos didáticos dividimos esses trabalhos em dois grandes grupos: i) trabalhos relacionados aos ambientes de apoio ao ensino de SQL e ii) trabalhos relacionados na área de linguagem de consultas visuais. 3.1 Ambientes de Apoio ao Ensino de Programação SQL No contexto dos ambientes de apoio ao ensino de programação SQL, podem ser encontradas três classes de trabalhos relacionados; Na primeira classe, estão os ambientes que utilizam a abordagem correção-peloretorno, tais como SQLator (SADIQ ET AL, 2004), AsseSQL (PRIOR & LISTER, 2004) e LabSQL. O AsseSQL é um ambiente web de treinamento e avaliação de consultas SQL. As provas e testes são armazenados em um banco de dados, o qual contém lista de questões; classificação das questões; tipo de prova; duração; número de questões, dentre outras informações. Com amparo nesses, as provas são criadas randomicamente por aprendiz. Durante a prática dos exercícios, o resultado esperado da consulta é mostrado. O SQLator possui textos e tutoriais sobre programação e coleta, um conjunto de estatísticas detalhadas sobre cada aprendiz (tempo de login, número de execuções, dentre outras). O AsseSQL e o SQLator implementam o método de avaliação com correção-pelo-retorno, resultando no problema das consultas prolixas. Este problema diz respeito ao fato e a complexidade da

39 39 resposta (consulta SQL) não ser avaliada, ou seja, se a consulta elaborada pelo aprendiz retorna o resultado esperado, ela é considerada correta (FAVERO, 2007). O LabSQL (FAVERO, 2008) é uma solução baseada em métricas de Engenharia de Software e no retorno da consulta. Ela cobre, em parte, diversos aspectos qualitativos da avaliação, tais como: correção, estilo, complexidade e até eficiência. O feedback dado estimula o aprendiz a buscar uma melhor solução. Além disso, o LabSQL utiliza lógica difusa para atribuir um conceito final ao estudante. Na segunda classe, há os sistemas que implementam tutores inteligentes. Nessa classe, existe o SQL-Tutor (MITROVIC, 2000), que é um sistema tutor inteligente (STI) para programação SQL. Aborda apenas consultas sobre o comando Select. A interface apresenta a questão a ser resolvida, cláusula sendo submetida de SQL e o esquema do banco de dados. Um módulo pedagógico seleciona o conteúdo a ser apresentado ao aprendiz, dependendo de seu modelo e das respostas dos exercícios prévios. O destaque desta ferramenta é seu feedback, que utiliza um componente inteligente, fundamentado na técnica de modelagem baseada em restrições para a codificação das regras; cada situação de erro é codificada numa regra. Esse sistema apresenta versões de implementação com mais de 600 regras (MITROVIC & MARTIN, 2000). Certamente, um sistema que implementa um tutor inteligente para dar feedback para o aprendiz é o ideal. Observam-se porém, dois problemas nesta abordagem: o primeiro é o custo para monitorar todas as situações e ficar codificando regras; o segundo está na dificuldade de garantir que as regras cobrem todas as situações (FAVERO, 2007). Na terceira classe, há sistemas que fazem uma análise estática estrutural de programas (TRUONG ET AL., 2002). A ideia dos autores é comparar um modelo de solução do mediador, como um metacódigo, contra o modelo inferido da resposta do aprendiz. Um exemplo de modelo é: (loop(1 assignment; 2 method-call); 1 assignment). Esta abordagem foi proposta para ser usada em pequenos exercícios de programação em Java. Além de ser pouco escalável, não está claro se é fácil adaptar para outras linguagens não imperativas, como é o caso do SQL (FAVERO, 2007).

40 40 Apesar, porém de essas ferramentas auxiliarem substancialmente as atividades práticas necessárias ao ensino aprendizagem da linguagem SQL, além de poderem ser utilizadas tanto em ambientes de Educação a Distância quanto na educação presencial, tais ambientes virtuais não fornecem o suporte necessário para serem utilizadas em dispositivos portáteis, ou seja, em m-learning. 3.2 Linguagem de Consultas A década de 1960 marcou a área de processamento de dados pela criação e utilização, em ambiente comercial, dos primeiros programas especializados no gerenciamento de bancos de dados. Neste período, as tecnologias utilizadas nos hardwares limitavam a capacidade de processamento das estações de trabalho, que não passavam de terminais orientados a caracteres. Já no inicio dos anos 1980, com o surgimento dos PCs (Personal Computers) e das redes de comunicação, o modelo centralizado dá espaço para um modelo mais flexível de arquitetura de hardware e software, e a capacidade de processamento das estações de trabalho é gradualmente ampliada (APPEL, 2003). Ainda nos anos 1970, surge o modelo relacional, uma nova técnica para modelagem de banco de dados, com uma sólida base teórica definida por (CODD, 70). A partir dos anos 1980, o modelo relacional passa a determinar a evolução do mercado de SGBDs (Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados). Este modelo sugere que todos os dados em uma base de dados sejam representados por uma estrutura denominada relação (tabela com colunas e linhas) (APPEL, 2003). As relações poderiam ser acessadas utilizando-se uma linguagem de alto nível e não procedural. Nessa linguagem, denominada declarativa, o programador não tem que escrever algoritmos para a navegação e acesso aos dados. Nesta abordagem, a implementação física da base de dados está escondida, de modo que o programador não tem que conhecer a implementação física para ser capaz de acessar os dados. Como consequência, em 1974, Chamberlain (CHAMBERLIN AND BUYCE, 1974) e outros pesquisadores da IBM propuseram a linguagem SQL Structure Query Language (Linguagem Estruturada de Consulta), e foi chamada inicialmente SEQUEL (Structured English QUERY Language), sendo projetada e implementada na IBM Research como uma interface para um sistema experimental de um banco de dados relacional chamado sistema R. A SQL é agora a linguagem-padrão para os SGBDs relacionais comerciais. Um esforço conjunto da ANSI

41 41 (American National Standards Institute Instituto Nacional Americano de Padrões) e da ISO (International Standards Organization Organização Internacional de Padrões (ELMASRI, RAMEZ; NAVATHE, 2005) (APPEL, 2003). Atualmente, o sucesso de um sistema de banco de dados está bastante relacionado com a facilidade de recuperação das informações armazenadas. É por meio da linguagem de consulta do banco de dados que o usuário é capaz de expressar um conjunto de restrições e selecionar as informações que tenciona (APPEL, 2003). Uma linguagem de consulta é definida como uma linguagem computacional de alto nível para recuperação e modificação de dados em uma base de dados ou em um arquivo, usualmente interativa, on-line, e capaz de suportar consultas que são ad-hoc (JARKE AND VASSILION, 1985). Ela frequentemente assume que os principais usuários das linguagens tenham uma boa habilidade técnica. Sendo assim, a interface do usuário tende a ter complexidade limitada, pois assume que o usuário pode suprir as informações necessárias e o tempo de exibição dos resultados é relativamente curto. Uma linguagem de consulta relacional pode ser entendida como um conjunto formalmente bem definido de operadores que podem ser combinados para expressar consultas em banco de dados Batini Etal (1991). O processo de formulação da consulta é realizado em três etapas, segundo (BATINI ET AL., 1991): localização - o usuário seleciona o conjunto de informações de seu interesse, ou seja, os objetos que farão parte do seu conjunto de resposta ou que serão utilizados para restringir o conjunto de valores da resposta; definição de requisitos - sobre os objetos selecionados na fase anterior, são aplicadas algumas restrições que determinam as condições a serem satisfeitas para que possam fazer parte do resultado da consulta; e visualização do resultado - o resultado da consulta é apresentado ao usuário. Um mesmo conjunto de informações pode ser exibidos de formas diferentes, mas a escolha da representação adequada possibilita melhor interpretação dos resultados por parte do usuário.

42 42 As linguagens de consulta podem ser classificadas em dois grandes grupos - linguagens textuais e visuais. Uma linguagem de consulta textual (SQL, por exemplo) exige que o usuário tenha um grande conhecimento da sintaxe e da maneira como as informações estão organizadas no banco de dados. As linguagens de consulta visuais apresentam um ambiente mais amigável para recuperação de informações, permitindo que usuários não familiarizados com a sintaxe da linguagem de consulta textual formulem suas consultas de forma simples e intuitiva (BOGDAN, 1990). Na sequencia, apresenta-se uma taxonomia para as linguagens de consulta (Figura 3) e discutem as principais abordagens encontradas na literatura (APPEL, 2003). Linguagem de Consulta Linguagem Textual Linguagem Visual Formulário Diagramas Ícones Hibrida Figura 3 - Taxonomia para Linguagem de Consultas Visuais Linguagem de Consulta Textual Desenvolvida para o SGBD System R e implementada para sistemas UNIX, a linguagem SEQUEL (CHAMBERLIN AND BOYCE, 1974) foi desenvolvida no inicio da década de 70. O propósito dessa linguagem era ajudar uma nova classe de usuários que estavam surgindo nesta época: usuários que não eram especialistas em computação, mas queriam interagir com o computador, por intermédio uma linguagem de alto nível, a fim de que fosse possível acessar os dados armazenados, sem conhecer detalhes físicos do hardware. A linguagem SEQUEL foi baseada em outra linguagem da época, considerada de uso fácil, chamada SQUARE, mas que adotava um número muito grande de anotações matemáticas. A linguagem SEQUEL apoia-se no uso de palavras da língua inglesa, possibilitando ao usuário uma forma consistente para constituir consultas simples. O usuário deveria especificar as colunas que ele gostaria de selecionar (SELECT), a tabela onde (FROM) ele tinha escolhido as

43 43 colunas e a condição que restringia (WHERE) os registros a serem retornados. O bloco SELECT-FROM-WHERE é o componente básico da linguagem SEQUEL. Outros conceitos importantes das linguagens de consultas também tiveram sua origem na linguagem SEQUEL, a qual mais tarde, em razão de problemas legais, foi renomeada para SQL (APPEL, 2003). Em 1986, o Comitê ANSI X3H2 aceitou a linguagem SQL como um padrão 5 ANSI. Nova versão estendida foi aprovada em 1992, a qual passou a ser chamada SQL2 ou SQL-92. A linguagem SQL é um padrão industrial que influencia mais de 95% do mercado de SGBDs (LEAVITT, 2000). Com o objetivo de oferecer suporte para a manipulação de outros tipos de dados, foram integrados à linguagem SQL componentes das linguagens ODL (Object Definition Language) e OQL (Object Query Language), dando origem a uma nova linguagem, conhecida como SQL estendida ou SQL00. A linguagem SQL00 inclui as extensões necessárias para a recuperação de conteúdos de tipos de dados complexos (LEAVITT, 2000). De forma similar, sempre que uma determinada classe de aplicações necessita de recursos que a linguagem SQL não oferece, uma das opções mais procurada é a extensão da linguagem SQL, a fim de que esta possa vir a suportar os recursos necessários. Essas extensões são variadas e incluem, por exemplo, extensões para suportar dados temporais (CHEN AND ZANIOLO, 1999) (SNODGRASS, 1995), classificação (CHAUDHURI ET AL, 1999), lógica nebulosa (DUBOIS ET AL, 2001), dados multimídia (NEPAL AND RAMAKRISHNA, 1999 e LEE ET AL, 1999), internet (JONES ET AL, 2001, MELTON ET AL, 2001 E ZHANG ET AL, 2000), ontologias e bases de conhecimento (ANDRADE AND SALRZ, 2000). Em decorrência, porém, da complexidade das linguagens textuais, modalidades alternativas de linguagens de consultas são propostas na literatura, sendo frequentemente baseadas no uso de representações visuais (APPEL, 2003). 5 American National Standards Institute ("Instituto Nacional Americano de Padronização"), também conhecido por sua sigla ANSI, é uma organização particular que tem por objetivo facilitar a padronização dos trabalhos de seus membros.

44 Linguagem de Consulta Visual As linguagens de consultas visuais, também conhecidas como sistemas visuais de consultas (Visual Query Systems VQS), utilizam um formato visual para expressar as consultas e uma variedade de funcionalidades para facilitar a interação do usuário com o sistema (BOGDAN, 90). Os VQSs podem ser vistos como extensão das linguagens de consulta textuais, permitindo que consultas aos dados sejam realizadas por usuários menos experientes (APPEL, 2003). Para Appel (2003), um VQS pode ser dividido em duas partes: modelo de consulta externo e modelo de consulta interno. O modelo externo define a forma pela qual o usuário irá visualizar e manipular as informações do esquema. Já o modelo interno é utilizado para representar as consultas elaboradas pelo usuário, por intermédio do modelo externo, na linguagem de consulta definida pelo ambiente de implementação. Por exemplo, o modelo de consulta externo pode utilizar QBE, enquanto o modelo interno usa a linguagem SQL. Neste caso, o usuário elabora sua consulta utilizando QBE e esta consulta é mapeada para SQL, para que possa ser executada no SGBD. Para permitir a tradução entre os modelos externo e interno, deve existir um módulo de mapeamento que faça o relacionamento entre as operações e representações de cada um dos modelos. O modelo externo deve apresentar um grande poder de expressão e uma linguagem de consulta bastante amigável. Já o modelo interno depende do SGBD utilizado e da linguagem de consulta por ele suportada. A possibilidade de utilização de modelos diferentes permite que o ambiente para interação com o usuário seja definido sem considerar os aspectos de implementação (APPEL, 2003). Os VQS podem ser classificados em quatro paradigmas: linguagem baseada em formulários; linguagem baseada em diagramas; linguagem baseada em ícones; e linguagem hibrida.

45 Linguagem Baseada em Formulários Formulário é uma coleção de objetos que têm a mesma estrutura. Essa foi a primeira tentativa de deixar o espaço textual monodimensional, explorando a bi-dimensionalidade da tela. Esse paradigma possibilita que os usuários não experientes possam aproveitar a tendência natural de utilizar estruturas regulares e/ou organizar dados em tabelas. A principal característica dos formulários computacionais é que eles são representações estruturadas de uma abstração dos formulários convencionais (utilizados em papel). Um formulário pode ser visto como grade retangular, cujos componentes podem ser combinações de células e/ou grupos de células (subformulários). O formulário é uma generalização do conceito de tabela, uma vez que os componentes das tabelas são geralmente células elementares, com a diferença de que nas tabelas não é permitido o agrupamento das células. No formulário, a célula é a menor unidade de dado que pode ser referenciada. A representação dos relacionamentos entre formulários pode ser feita por meio de uma célula ou de um conjunto de células (CATARCI ET AL., 1997). A linguagem QBE, desenvolvida pela IBM no inicio da década de 70 (ZLOOF, 1975), foi a primeira a adotar uma representação visual baseada em formulários. As consultas lembram tabelas e usuários não precisam especificar a estrutura da consulta, porque ela é formulada mediante a seleção de esquemas de relações visualizados na tela. Também não é necessário se lembrar dos nomes dos atributos ou relações, porque estes são parte dos esquemas exibidos. QBE utiliza um paradigma tabular, onde a interface gráfica é utilizada para representar a porção do esquema da base de dados a ser usada na consulta, mas não utilizam de fato uma representação gráfica para a própria consulta. As ferramentas que se baseiam em QBE são desenvolvidas para o emprego específico e todas mantêm o uso da representação tabular. Dentre as aplicações especificas, existem, por exemplo, a linguagem Pictorial Query-by-Example (PQBE), que provê uma interface para o uso em aplicações geográficas, e a interface de consulta visual para gerenciamento de grandes volumes de mensagens eletrônicas Mail-by-Example (MDE) (BECKER AND CARDOSO, 2000). O MDE é uma interface visual integrada ao ambiente de mail do produto Lotus Notes, que permite aos usuários definirem consultas ad-hoc para recuperação de mensagens ou pastas.

46 Linguagem Baseada em Diagramas Uma linguagem baseada em diagramas utiliza um conjunto limitado de símbolos, geralmente correspondendo a figuras geométricas (quadrados, círculos, retângulos etc). Cada símbolo está associado a um tipo conceitual. Além dos símbolos geométricos pode existir um conjunto de ligações para expressar os relacionamentos entre os elementos conceituais. Estes elementos gráficos definidos para a linguagem de consulta constituem o conjunto de primitivas gráficas da linguagem. Os símbolos e suas ligações são geralmente utilizados para visualização do esquema do banco de dados, sendo as consultas realizadas navegando-se pelo esquema e aplicando-se restrições aos elementos do banco de dados. Não é necessário especificar o relacionamento entre os elementos da consulta, pois ele já é apresentado graficamente (APPEL, 2003). Outra característica das linguagens de consulta baseadas em diagramas é a criação de subesquemas de interesse, que são na realidade porções do modelo da base de dados, relevantes ao usuário para a construção de uma consulta. Os subesquemas podem ser criados por meio da seleção das entidades no diagrama, baseado num esquema mantido pelo sistema ou ainda pela localização de conceitos, que pode ser realizada pelo estabelecimento de um caminho no grafo, por metacondições sobre os atributos, pela expansão de um subesquema por conceitos vizinhos ou por intermédio de um dos refinamentos do esquema (APPEL, 2003). O QbD (Query by Diagram) (BOGDAN, 1990) é um sistema de consulta visual baseado na representação diagramática do modelo entidade-relacionamento.a estrutura geral da linguagem QbD é baseada na localização entre elementos distintos do chamado conceito principal (entidade ou relacionamento), que pode ser visto como o ponto de entrada de uma ou mais consultas. Estas subconsultas expressam navegações possíveis do conceito principal para outros conceitos no esquema. Os atributos pertencentes a cada subconsulta são determinados pela seguinte estratégia: os atributos do conceito principal são automaticamente considerados (a menos que sejam removidos explicitamente pelo usuário), enquanto os demais atributos são mostrados no resultado apenas se requisitados pelo usuário.

47 47 A presença de um conceito principal associa um determinado tipo a cada subconsulta. Por exemplo, se a entidade principal é a entidade pessoa, o resultado da consulta será um conjunto de pessoas (APPEL, 2003). Veja a Figura 4. Figura 4 - Consulta Baseada em Diagrama Linguagem Baseada em Ícones Ícone pode ser definido como um segmento ou uma imagem estilizada. Os VQS baseados em ícones precisam representar não apenas imagens de objetos reais, mas também conceitos, ações ou processo. Os ícones podem ser uma analogia, um mnemônico ou uma convenção, na qual, em princípio, são os símbolos. Estes VQS usam um grupo de ícones, os quais denotam as funções dos sistemas. Uma consulta é expressa, primeiramente, pela combinação de ícones, de acordo com alguma sintaxe especial. Já o esquema do banco de dados não é apresentado ao usuário. De acordo com Catarciet AL (1991), os sistemas que utilizam esta forma de representar são mais aplicáveis a usuários inexperientes. Quando, entretanto, um sistema icônico é projetado, um problema crucial consiste como construir ícones que possam expressar um significado expressivo para os seres humanos (APPEL, 2003).

48 48 O objetivo de um ícone é representar (ou lembrar) um determinado conceito, enquanto diagramas favorecem a visualização de relações entre conceitos. Além disso, nos diagramas a descrição das relações não usa símbolos; no entanto, ligações entre símbolos. A descrição da ligação é provida sem ambiguidade. O ícone tem um significado metafórico poderoso, isto é, ele pode ser interpretado como uma metáfora visual. Em contraste, o único poder metafórico de um diagrama está nas legendas (labels). Geralmente, os VQS baseados em ícones são endereçados a usuários que não possuem conhecimento sobre diagramas E-R (APPEL, 2003). A linguagem QBI (Query by Icon) (MASSARI ET AL, 1995) permite aos usuários consultar e entender a informação contida em uma base de dados pela manipulação de ícones. Ele é especialmente endereçado para usuários que tenham habilidades limitadas e exigências imprevisíveis em suas requisições. Apesar de QBI ser uma interface de consulta de propósito geral, ela tem suas origens em uma base de dados distribuída de imagens radiológicas (APPEL, 2003). O sistema mantém um esquema interno representando a estrutura da base de dados. Este esquema é construído de acordo com um modelo semântico denominado graph model. O esquema interno não é visível para os usuários, sendo apenas uma representação gráfica das informações estruturadas (por exemplo, classes e relacionamentos) e das restrições de consistência definidas sobre a base de dados. O sistema de consulta visual ICONICBROWSER utiliza os ícones para representar as entidades a serem consultadas e as operações possíveis. Este sistema visa a ser utilizado em banco de dados orientados a objeto e foi desenvolvido também neste paradigma. A elaboração de uma consulta é realizada mediante a sobreposição de ícones, cuja interpretação é feita de acordo com a sequência de operações realizadas. A interpretação resulta em uma consulta que pode ser submetida ao banco de dados. Dentre as principais características do sistema, podese mencionar que o usuário não precisa estar familiarizado com o conceito de modelo de dados nem com o esquema do banco de dados, e que a sobreposição das imagens dos ícones possibilita a identificação e interpretação da consulta (APPEL, 2003).

49 49 A Figura 5 representa uma consulta obtida pela composição de três ícones. Figura 5 Consulta Baseada em Icones Linguagem Híbrida Uma linguagem hibrida usa uma combinação arbitraria de dois ou mais formalismo visuais, oferecendo assim ao usuário várias opções para a representação da base de dados e das consultas, ou combina diferentes formalismos em uma só representação. Muitos dos VQS adotam mais de um formalismo, mas frequentemente um deles é predominante (APPEL, 2003). Os sistemas que apresentam uma linguagem híbrida combinam qualquer uma das linguagens de consulta apresentadas anteriormente para formulação de consultas. Uma linguagem de consulta hibrida também pode ser uma linguagem de consulta visual. Esta expressão denota um caráter mais abrangente de interação, onde a comunicação com o usuário é feita por símbolos que carregam a semântica das operações (APPEL, 2003). Existem descritos na literatura protótipos de sistemas que utilizam representações visuais híbridas nas seguintes combinações: formulários & diagramas, diagramas & ícones e formulários, diagramas & ícones, dentre outras.

50 Análise Comparativa Com apóio nos estudos realizados sobre as linguagens de consulta encontradas na literatura, apresenta-se aqui uma análise comparativa entre as principais linguagens estudadas. Esta análise comparativa baseia-se nas operações realizadas durante a elaboração de uma consulta. Vale ressaltar que as operações básicas para elaboração de uma consulta (seleção, definição de relacionamentos e definição de requisitos) estão presentes em qualquer linguagem de consulta, seja ela visual ou textual. A Tabela 3, apresentada a seguir, ilustra as ações executadas por parte cada uma das linguagens analisadas para cada uma das operações selecionadas. Linguagens Seleção Def. de Relacionamentos Def. de Requisitos SQL Conjunto de atributos da cláusula SELECT que determina os elementos participantes do resultado da consulta, e conjunto de atributos da cláusula WHERE que determina os atributos que serão utilizados para restringir a consulta. Conjunto de tabelas da cláusula FROM e atributos da cláusula WHERE utilizados para comparar os atributos comuns em cada uma das tabelas. Conjunto de restrições aplicadas aos atributos da cláusula WHERE. QBE Definição de variáveis ou restrições sobre os dados colocados nas células da tabela. A mesma variável é colocada em colunas de mesmo nome. Restrições colocadas nas células de cada um dos atributos QBD Definição de alguma restrição sobre os elementos do esquema. Não é necessário especificar o relacionamento entre as entidades, pois os relacionamentos já aparecem explicitamente no esquema. Definição de restrições diretamente sobre os elementos do esquema. Tabela 3. Comparação entre as Linguagens.

51 51 Cada um dos paradigmas estudados apresenta vantagens e desvantagens, sendo direcionada para um conjunto particular de usuários. A seguir, descrevem-se as principais considerações encontradas na literatura (YEN, 93). As tabelas utilizadas pela linguagem QBE apresentam um conjunto de atributos de uma determinada tabela, livrando os usuários da necessidade de memorizá-los, como é o caso da linguagem SQL. Usuários que aprenderam inicialmente a linguagem QBE têm mais facilidade para executar consultas na linguagem SQL do que aqueles que não tinham utilizado a linguagem QBE anteriormente. Este fato, mostra que a utilização das linguagens visuais deixa os usuários mais familiarizados com a recuperação de informações. Usuários que utilizaram a linguagem QBE entenderam mais facilmente os conceitos do modelo relacional. Esta linguagem, no entanto, é específica para o modelo relacional, onde as informações são organizadas em tabelas e sua estrutura tabular fica mais intuitivos. As linguagens baseadas em ícones são bastante interessantes para os usuários não familiarizados com o conceito de banco de dados, mas apresentam algumas desvantagens, como: dificuldade na elaboração de consultas mais complexas e necessidade de um estudo visual para elaboração dos ícones (a semântica da representação visual é fundamental). As linguagens baseadas em diagramas são, certamente, as mais utilizadas, pois associam elementos visuais a cada uma das informações do banco de dados. Estas linguagens apresentam o esquema do banco de dados mediante símbolos e permitem que o usuário navegue pelo esquema, selecionando os objetos de interesse e aplicando restrições às informações que farão parte do universo da consulta.

52 52 4. MobiSQL: Ferramenta m-learning para Ensino da Linguagem SQL Neste capítulo, é apresentado o MobiSQL:Um ambiente m-learning para ensino da linguagem SQL. A ferramenta proposta baseia-se: i) no conceito de percepção; ii) na estratégia de interação Zoom Semântico; e iii) na pedagogia construcionista. O MobiSQL é um ambiente de m-learning voltado para auxiliar o aprendizado da linguagem SQL, podendo ser utilizado como ferramenta de apoio ao mediador para complementar as atividades de laboratório. No MobiSQL, a elaboração do conhecimento ocorre por meio da interação com um dispositivo móvel; contudo, o aluno é o centro de formulação do conhecimento, sendo incentivado a colaborar e partilhar ideias com os demais aprendizes, além de refletir sobre as tarefas realizadas. O aluno formula suas consultas refletindo e reformulando seu conhecimento sobre SQL. Todo o processo é gerenciado pelo próprio aluno por meio do dispositivo portátil, do menu de operações, conforme ilustrado na Figura 6. Figura 6 Menu do Sistema - MobiSQL O MobiSQL gera ao final da consulta formulada pelo aprendiz um feedback (SQL Resultante) automático. Assim, o estudante tem a condição de melhorar suas soluções e refletir a respeito do que considera uma consulta correta. Este feedback também reduz o tempo de espera do estudante para praticar e formular suas ideias, pois não necessita esperar pela correção do professor. Além disso, o feedback automático minimiza a sobrecarga do professor com as atividades práticas, uma vez que este não necessita corrigir manualmente todas as respostas de cada um de seus alunos (FAVERO, 2007).

53 A Concepção do MobiSQL Esta seção descreve as características, requisitos e arquitetura da ferramenta MobiSQL. A ferramenta MobiSQL consiste em um ambiente de ensino-aprendizagem da linguagem SQL. Este ambiente apresenta as característica à frente expressas e explicadas Características Pedagógicas Dentre os aspectos pedagógicos que nortearam a concepção do MobiSQL destacam-se as que vêm na sequência. O Aluno como centro na elaboração do conhecimento, sendo incentivado a colaborar e partilhar de ideias. Influência construtivista. O aluno com o uso do ambiente é incentivado a refletir sobre as tarefas realizadas. Utiliza mecanismos de feedback automático orientado ao aprendizado. Proporciona a percepção do conhecimento dos usuários sobre as atividades que estão ocorrendo na interação com outros estudantes. A aprendizagem não ocorre somente na sala de aula, mas está presente no dia a dia do aprendiz; A aprender em qualquer lugar a qualquer momento. proveita-se dos entusiasmos com a utilização das novas tecnologias, proporcionando um maior envolvimento com as tarefas de casa ou trabalhos escolares Conteúdos Disponibilizados Dentre os requisitos funcionais, vejam-se os destaques. Permite ao tutor cadastrar exemplos. Para isso, o tutor fornece a pergunta a ser respondida, o conteúdo ao qual o exemplo está relacionado, a solução (ou seja, o comando SQL; uma base de dados de teste, sobre a qual o aprendiz poderá executar o comando SQL; e o resultado esperado, conjunto de linhas que deverá ser retornado

54 54 pelo comando SQL). Todo exemplo cadastrado pode ser prontamente baixado e executado para que o aprendiz possa analisar o comportamento do comando SQL. Permite ao tutor criar três tipos de tarefas - exercícios individuais, atividades em grupo e avaliações. Cada tarefa é associada a um determinado conteúdo. O tutor pode, no momento em que o quiser, cadastrar as soluções das tarefas (o que inclui o comando SQL, uma base de testes, o tempo de execução esperado e o resultado esperado), as quais podem ser baixadas, visualizadas e executadas pelo aprendiz em seu dispositivo móvel. As tarefas podem ser relacionadas aos exemplos, conduzindo o estudante a correlacionar os problemas e suas soluções. Assim, se o estudante percebe, na simulação, um erro de sintaxe na declaração da cláusula Group By, pode buscar um exemplo relacionado a esta cláusula na base de exemplos. O ambiente oferece grande flexibilidade, liberando o aprendiz de ter que seguir linearmente o conteúdo ou a execução dos exercícios. Avaliação automática com feedback imediato. O aprendiz pode enviar dúvidas e receber dicas do tutor. O aprendiz pode consultar o seu desempenho e o histórico de suas soluções. O aprendiz, por interface de aprendizagem, interage com o sistema, a fim de solucionar as tarefas propostas. A cada execução/submissão de uma solução, o aprendiz recebe um feedback imediato. Além disso, o texto do comando SQL gerado, bem como o tempo de execução da consulta são registrados na base de desempenho do aprendiz.

55 55 Caso seja liberado pelo tutor, o aprendiz pode visualizar e baixar as soluções criadas pelos seus colegas de turma, permitindo que este compare a complexidade e o tempo de execução do seu comando SQL com as soluções concebidas pelos demais alunos. O aprendiz pode, se liberado pelo tutor, enviar dúvidas e receber dicas dos seus colegas de turma. Flexibilidade no monitoramento do aprendiz, em que o mediador pode acompanhar o desempenho de cada aprendiz e da turma como um todo. O acompanhamento do aprendiz é realizado, pelo mediador, com base na trilha percorrida e no desempenho alcançado pelos aprendizes. Além disso, em alguns casos, o aprendiz pode receber comentários do mediador sobre melhorias de suas soluções. Um exemplo de comentário possível seria: Neste caso, não é necessário utilizar order by. A avaliação automática permite ao professor visualizar os resultados dos alunos de maneira instantânea, verificando o sucesso dos estudantes ou a necessidade de uma intervenção, além de aliviar o mediador da tarefa de avaliar um grande número de questões. O mediador pode ser alertado automaticamente, via SMS Short Message Service sobre a dificuldade de um aprendiz após um determinado número de tentativas sem sucesso. O mediador pode formar grupos de estudo mais homogêneos por meio dos relatórios de desempenho dos aprendizes.

56 56 Requisitos Funcionais e Não Funcionais Com relação à interface utilizada pelos aprendizes, para a elaboração de comandos SQL, definiram-se os requisitos expressas na tabela 4. Permitir consultas aos dados armazenados Máxima Permitir a visualização da cláusula SQL construída Média Permitir a visualização da consulta Máxima Permitir que o usuário realize consultas ao banco de dados usando o Máxima teclado de um celular com facilidade de uso Permitir a navegação na interface MobiSQL usando as teclas de Máxima navegação de um aparelho celular com facilidade de uso Permitir o Zoom em três níveis Máxima Permitir o Zoom de aproximação (Zoom in) Máxima Permitir o Zoom de afastamento (Zoom out) Máxima Permitir comandos para trocar os níveis de Zoom Média Permitir navegação em pan Máxima Permitir a troca de seleção de tabelas com atalho Mínima A interface deve garantir a integridade dos dados mostrados Máxima A interface deve garantir rapidez na renderização dos gráficos Média Ser operável com celulares com visor colorido (4096 cores), no Máxima mínimo Ser operável com celulares com no mínimo 300Kb de espaço na Heap Máxima e 300Kb de memória disponíveis Tabela 4 Quadro de Requisitos da Ferramenta MobiSQL Já com relação aos comandos SQL que podem utilizados pelos aprendizes, foram definidos os que está na sequência. a) Permitir consulta aos dados armazenados no banco de dados Selecionar Tabela Selecionar Campos Definir Clausula WHERE (Filtro) Definir Ordenação Ascendente e Descendente Realizar Relacionamento

57 57 b) Permitir a visualização da cláusula SQL construída c) Permitir a visualização do resultado da consulta d) Limpar uma consulta e iniciar uma nova consulta Requisitos Não Funcionais Já entre os requisitos não funcionais merecem destaque os que vêm. a) Usabilidade Permitir que o usuário realize consultas ao banco de dados, utilizando o teclado de um aparelho celular com facilidade de uso. Permitir a navegação na interface do MobiSQL, usando as teclas de navegação de um aparelho celular com facilidade de uso. b) Confiabilidade A interface deve garantir a integridade dos dados mostrados. c) Eficiência A interface deve assegurar rapidez na renderização dos gráficos. d) Portabilidade Ser operável em aparelhos celulares com as seguintes características: com visor colorido (4096 cores), no mínimo; e no mínimo 300Kb de espaço na heap e 300kb de memória disponível.

58 Arquitetura do MobiSQL O ambiente proposto compõe-se um portal Web ( e de uma aplicação móvel. Por meio do portal, o mediador pode realizar o cadastro de turmas, conteúdos pedagógicos, exercícios e tarefas, além de acompanhar o desempenho dos aprendizes. Vale destacar que o portal pode ser acessado tanto de um computador desktop quanto de um dispositivo móvel. A aplicação móvel deve ser instalada nos dispositivos portáteis dos aprendizes. A arquitetura do MobiSQL é ilustrada na Figura 7. BD Desktop Tutor Tutor BD Aprendiz Web BD BD Web Aprendiz Tutor Servidor WEB Banco de dados Sala de Aula Web BD Aprendiz Casa Figura 7 Arquitetura do MobiSQL O MobiSQL Application é a aplicação móvel que será utilizado pelo aprendiz em seu aparelho celular para desenvolver suas atividades práticas (exercícios) em qualquer momento e em qualquer lugar.

59 59 O MobiSQL Application tem total independência de execução, pois trabalha sobre uma base de dados local Nanobase (ELOY, 2008), possibilitando ao aluno realizar suas atividades independentemente do portal web. Por meio do portal web no entanto, o professor poderá fornecer todo o cenário e a ajuda necessária para o completo aprendizado do aluno. O MobiSQL fornece vários tipos de feedback, contudo, diferentemente da abordagem utilizada em Favero (2008), em que a complexidade do texto do comando SQL criado pelo aprendiz era analisado e comparado com a solução de referência (fornecida pelo tutor), o MobiSQL considera também o tempo de execução da consulta, o que, na prática, para a área de banco de dados, acaba sendo tão ou mais importe do que a complexidade da cláusula SQL. Vale destacar o fato de que nem sempre o comando SQL mais simples obtém o melhor desempenho. Assim, um exemplo de feedback possível é Seu SQL está correto, porém, existe uma solução alternativa com desempenho 30% melhor. Tente novamente para alcançar um desfecho ótimo. Este tipo de mensagem estimula o aprendiz a buscar novas resoluções a fim de alcançar a solução ótima a melhor desenvolvida pela turma. De forma semelhante, o instrutor pode identificar também, o fato de determinado aprendiz necessita de um auxílio a fim de melhorar a sua consulta SQL, ou porque ele ainda não conseguiu encontrar uma solução correta, ou porque o desempenho de seu remate ainda está distante do desempenho da resolução ótima Aplicação Móvel (MobiSQL Aplication) O principal módulo do MobiSQL consiste em uma aplicação móvel executada em dispositivos portáteis. Este módulo foi implementado usando a plataforma JME, Connected Limited Device Configuration (CLDC), Mobile Information Device Profile (MIDP) (SUN 6, 2006). Esta plataforma foi escolhida em virtude da sua ampla utilização, bem como pela portabilidade que a tecnologia JAVA oferece. Foi usado ainda, o JME Wireless Toolkit, também da SUN, o qual consiste em um conjunto de ferramentas para o desenvolvimento de aplicações JME baseadas em CLDC e MIDP. A técnica de Zoom Semântico foi implementada, utilizando-se três níveis de Zoom: um com a visão global das tabelas, outro com o relacionamento entre as tabelas e o último com os atributos da tabela selecionada.

60 60 A implementação de interfaces baseadas em Zoom requer também a utilização de bibliotecas de classes visuais. Neste projeto, foram analisados as três mais difundidas do mercado: JAZZ, apresentada e proposta no estudo de (BEDERSON, 2000), e SVG, com suas versões para dispositivos móveis Tiny SVG e Basic SVG. A biblioteca gráfica SVG foi escolhida pelos seguintes motivos: i) maior suporte para futuras atualizações; ii) menor esforço de implementação; e iii) tecnologia mais usada nos dispositivos móveis atuais. O MobiSQL foi implementado como um Midlets, uma aplicação desenvolvida no perfil MIDP. Desta forma, um Midlet denominado MobiSQL, que estende a classe MIDlet, foi implementado (Figura 8). Figura 8 Classe MobiSQL Principais Métodos Diagrama de Caso de Uso do MobiSQL Aplicação Móvel A figura 9 ilustra o diagrama de caso de uso que representa as ações executadas pelo aprendiz com suporte na aplicação móvel. 6 SUN MICROSYSTEMS é uma empresa fabricante de computadores, semicondutores e software com sede em Santa Clara, California, no Silicon Valley (Vale do Silício).

61 61 Figura 9 Diagrama de Caso de Uso MobiSQL Demonstração do Funcionamento da Aplicação Móvel Ao executar o MobiSQL o método startapp() é executado e são exibidas as tabelas existentes no banco de dados (Figura 10). Os ícones que representam as tabelas do banco de dados são adicionados no espaço de tela. Ainda ai são postos os comandos que serão utilizados para acessar e manipular os dados. Os comandos adicionados são: inserir como coluna, inserir como predicado, exibir seleção, realizar consulta, criar indice e limpar seleção. A Figura 10, ilustra a exibição do primeiro nível de Zoom Semântico do MobiSQL. As tabelas são representadas por pequenos retângulos, vistos de longe. Assim, para modificar o nível de zoom é necessário ativar o modo zoom, e então se pode realizar o zoom in (aproximação) ou zoom out (distanciamento). Figura 10 - Primeiro Nível - Tabelas Exibidas no MobiSQL

62 62 Ao ampliar a área de visualização (Figura 11) até um determinado nível, o sistema detecta a entidade em foco automaticamente e determina que ela entre na zona de seleção, considerando-a como a tabela ativa. Desta forma, pode-se realizar todas as operações de consulta. Independentemente do nível de zoom que esteja selecionado, pode-se realizar deslocamento da imagem, visualizando as entidades situadas à esquerda e à direta. Figura 11 - Zona de Seleção Figura 12 Menu de Operações - MobiSQL

63 63 Após a tabela entrar na zona de seleção, pode-se acionar o menu e selecionar a operação Insert Table (Figura 12). Neste momento, a tabela em foco está inserida no SQL em construção. Figura 13 - Exibir Consulta - MobiSQL Com o comando SQL gerado, é possível executá-lo e observar (Figura 13) o resultado da consulta montada. Após visualizar a consulta, pode-se voltar e realizar uma nova consulta no MobiSQL Conceito de Percepção e Conceito de Zoom Semântico A Figura 14 ilustra alguns exemplos de como o MobiSQL trata os diferentes modelos de percepção: social, das tarefas, dos conteúdos e do espaço de trabalho. (a) (b) (c) (d) (a) Social; (b) Tarefas; (c) Conteúdos; (d) Espaço de Trabalho Figura 14. Exemplo de Uso de Conceitos de Percepção

64 64 A Figura 15 mostra os três níveis de Zoom Semântico utilizados. Observa-se que inicialmente, no primeiro nível, são exibidos apenas os nomes das tabelas (Figura 15 a). Após o aprendiz focar uma determinada tabela (neste caso a tabela DEPENDENT ), a aplicação entra no nível 2 e passa a exibir detalhes sobre essa tabela (tais como atributos etc) (Figura 15 b). Em seguida, quando o usuário foca um atributo específico, a aplicação entra no terceiro nível de Zoom Semântico e passa a mostrar detalhes (como o tipo do atributo e as operações possíveis (Figura 15 c)). (a) (b) (c) Figura 15. Exemplos do Uso de Zoom Semântico Exemplo de Execução do MobiSQL Para ilustrar a realização de uma tarefa, ou seja, a elaboração de um comando SQL, no MobiSQL, considere-se a seguinte tarefa: recupere o dependente cujo ID seja igual a 1. A figura 16 mostra como um aprendiz pode elaborar e executar sua consulta. Vale destacar que, com a utilização da técnica de Zoom Semântico, o usuário não necessita digitar nenhum texto. Figura 16 Exemplo de Execução

65 Aplicação Web Este módulo do MobiSQL consiste em uma aplicação web, a qual foi concebida na perspectiva de centralizar o armazenamento dos exercícios, trabalhos, avaliação e facilitar a colaboração entre aluno-professor, professor-aluno e aluno-aluno. Este módulo foi implementado usando o padrão W3C, possibilitando ao professor utilizar este módulo tanto no ambiente desktop quanto no seu dispositivo móvel. A figura 17 ilustra o portal web, onde se disponibilizam, dentre os recursos: conceitos básicos de m-learning; descrição do MobiSQL; arquitetura do MobiSQL; vídeos do MobiSQL; download código fonte; e ambiente do professor. Figura 17 Portal Web

66 Ambiente do Professor Com o intuito de tornar o professor um agente ativo neste processo de ensino e aprendizagem, foi desenvolvido um ambiente para ele (Figura 18), com as seguintes funcionalidades: Figura 18 Portal do Professor permite ao tutor cadastrar exemplos. Para isso, o tutor fornece, a pergunta a ser respondida, o conteúdo ao qual o exemplo está relacionado, a solução (ou seja, o comando SQL; uma base de dados de teste, sobre a qual o aprendiz poderá executar o comando SQL; e o resultado esperado, conjunto de linhas que deverá ser retornado pelo comando SQL). Todo exemplo cadastrado pode ser prontamente baixado e executado para que o aprendiz possa analisar o comportamento do comando SQL; permite ao tutor criar três tipos de tarefas, exercícios individuais, atividades em grupo e avaliações. Cada tarefa é associada a um determinado conteúdo;

67 67 o tutor pode, no momento em que desejar, cadastrar as soluções das tarefas (o que inclui o comando SQL, uma base de testes, o tempo de execução esperado e o resultado esperado), as quais podem ser baixadas, visualizadas e executadas pelo aprendiz em seu dispositivo móvel; as tarefas podem ser relacionadas aos exemplos, conduzindo o estudante a correlacionar os problemas e suas soluções. Assim, se o estudante percebe, na simulação, um erro de sintaxe na declaração da cláusula, pode buscar um exemplo relacionado a esta cláusula na base de exemplos. receber dúvidas dos alunos; enviar soluções aos alunos; flexibilidade no monitoramento do aprendiz, o mediador podendo acompanhar o desempenho de cada aprendiz e da turma como um todo; o acompanhamento do aprendiz é realizado, pelo mediador, com base na trilha percorrida e no desempenho alcançado pelos aprendizes. Além disso, em alguns casos, o aprendiz pode receber comentários do mediador sobre melhorias de suas soluções; a avaliação automática permite ao professor visualizar os resultados dos alunos de maneira instantânea, verificando o sucesso dos estudantes ou a necessidade de uma intervenção, além de aliviar o mediador da tarefa de avaliar um grande número de questões; o mediador pode ser alertado automaticamente, via SMS (Short Message Service), sobre a dificuldade de um aprendiz após um determinado número de tentativas sem sucesso; e o mediador pode formar grupos de estudo mais homogêneos por meio dos relatórios de desempenho dos aprendizes.

68 Diagrama de Caso de Uso do MobiSQL Portal Web A figura 19 ilustra o diagrama de caso de uso que representa as ações executadas pelo professor a partir do modulo web: Figura 19 Diagrama de caso de uso MobiSQL Ambiente do Professor 4.3 A Linguagem Query by Zoom Um dos principais desafios encontrados na concepção do MobiSQL foi a definição da interface utilizada pelo aprendiz para elaborar suas consultas SQL, uma vez que as telas e teclados dos dispositivos portáteis são bastante reduzidas. Assim, não seria viável que o usuário digitasse todo o texto de uma expressão SQL. Dessa maneira, foi necessário conceber uma linguagem de consulta, apropriada para dispositivos portáteis. Esta seção tem por objetivo apresentar e descrever a linguagem QbZ (Query by Zoom). QbZ consiste em uma linguagem de consulta visual ou, precisamente, em um sistema visual de consulta - VQS, baseada em Zoom Semântico, voltada para dispositivos de tela reduzida. A linguagem Qbz segue a organização-padrão das linguagens visuais, contendo um modelo externo e um modelo interno. O modelo externo, utiliza como principal metáfora o Zoom Semântico, enquanto o modelo interno use a linguagem textual SQL.

69 Modelo Externo Uma consulta em QbZ é representada por uma sequência de ações. Essas ações podem ser classificadas em três categorias. Ações visuais de zoom semântico Ações de formulação de consultas Ações de recuperação de dados. A linguagem QbZ oferece 15 operações (ou ações). AZ: Ativar modo zoom. A partir deste momento as teclas do dispositivo móvel estão prontas para ativar o modo ZOOM IN e ZOOM OUT. ZI N : indica a ação ZOOM In. Amplia a tela selecionada n vezes. ZO N : indica a ação ZOOM OUT. Reduz a tela seleciona n vezes. DZ: desligar o modo ZOOM. SHIFT UP, SHIFT DOWN, SHIFT LEFT, SHIFT RIGHT: aciona o movimento de deslocamento para cima,para baixa e para laterais esquerda e direita. TABLE SELECTION: selecione uma tabela. PROJECTION: seleciona colunas da tabela indicada. SELECTION: seleciona as linhas da tabela indicada que satisfazem uma determinada condição (predicado). JOIN MODE: indica o início de uma operação de junção. JOIN FIELD ON LEFT e JOIN FIELD ON RIGHT: indica as colunas que farão parte da condição de junção. HOLD JOIN: finaliza a execução de uma junção.

70 70 Uma consulta elaborada com base no modelo externo de QbZ corresponde a uma sequência de ações. Essa sequência de ações pode ser representada por um grafo. A fim de facilitar o entendimento do processo de tradução do modelo externo para o modelo interno, representar-se-á cada ação que compõe o modelo externo do QbZ por símbolo. A Figura 20 ilustra as ações que compõem o modelo externo da linguagem QbZ, as quais são descritas em detalhes no apêndice A. AZ Activate Zoom Shift UP DZ Disable Zoom SU ZI N Zoom IN ZO N Zoom OUT Table Selection SD Shift DOWN Projection SR Shift RIGHT Predicate Selection Join Mode LF RF Join Field on Left Join Field on Right Hold Join SL Shift LEFT Figura 20 - Operadores que Compõem o Modelo Externo da Linguagem QbZ. A seguir, ilustra-se o modo como uma consulta SQL é elaborada, utilizando-se o modelo externo do QbZ. Considere-se a existência de uma tabela denominada dependente. Idéia de que se intenta recuperar os atributos ID e NAME de todas as tuplas da tabela dependente. A Figura 21 escreve as ações que compõem a execução de uma consulta em QbZ para recuperar os dados requisitados.

71 71 Figura 21 - Consulta 1: Exemplo de uma Consulta Usando o QbZ Modelo Interno O modelo interno de QbZ utiliza a linguagem textual SQL. Logo, as consultas elaboradas utilizando o modelo externo de QbZ devem ser traduzidas para SQL. Conforme ilustra a Figura 22, observa-se a lista de ações QbZ do modelo externo que determinam a tradução no modelo interno.

72 72 Observe que as demais ações, tais como Activate Zoom, Dispoze Zoom, Zoom In, Zoom Out, Shift Up, Shift Down, Shift Left, Shift Right, são utilizadas para facilitar a navegação no espaço de trabalho e na interação do usuário com o sistema. Figura 22 - Lista de Ações do Modelo Externo que Determinam Ações do Modelo Interno Tradução do Modelo Externo para o Modelo Interno Embora QbZ apresente um ambiente de consulta visual, os bancos de dados utilizam, em sua maioria, linguagens textuais como o SQL. Assim, para que a recuperação de dados seja possível, uma tradução entre a linguagem visual modelo externo de QbZ e uma linguagem textual SQL é necessária. Como mencionado anteriormente, uma consulta elaborada com base no modelo externo de QbZ corresponde a uma sequência de ações, que pode ser representada por um grafo. Assim, a tradução se inicia pela captura das ações executadas pelo usuário por meio da utilização do modelo externo. Em seguida, é gerado um grafo de operadores QbZ, que representa a consulta elaborada pelo usuário. Por exemplo, para a Consulta 1, ilustrada na Figura 21, será gerado o grafo de operadores mostrado na Figura 22. O próximo passo consiste em mapear o grafo de operadores QbZ para um grafo de operadores da álgebra relacional. Assim, o grafo de operadores QbZ ilustrado na Figura 23 será mapeado para um

73 73 grafo de operadores da álgebra relacional, como ilustrado na Figura 24. Observe-se que, para isso, se desprezam as ações (operações) visuais de Zoom Semântico e as ações de recuperação de dados que porventura existam no grafo de operadores QbZ. Para concluir a tradução, o grafo de operadores da álgebra relacional (Figura 24) é traduzido para uma consulta textual em SQL (Figura 25). AZ ZI 3 Dependente Dependente ID ID Dependente Nome Dependente NAME (Dependente) ID=1 Dependente ID=1 Figura 23 - Grafo de Operadores QbZ Representando a Consulta 1. ( ) Id=1 Dependente ID, NOME Figura 24 - Expressão da Álgebra Relacional Correspondente à Consulta 1. SELECT ID, NAME FROM DEPENDENT WHERE ID=1 Figura 25 - Expressão SQL Correspondente à Consulta Arquitetura do Tradutor de Consultas O tradutor é uma das partes mais importante do sistema visual de consulta QbZ, pois, sem ele, o banco de dados não entenderia as consultas do usuário. O tradutor deve reconhecer os elementos visuais e os de montagem da consulta e transformar para os símbolos textuais equivalentes no formato SQL ANSI.

74 74 A tarefa do tradutor é dividida em duas fases, com o intuito de facilitar a tradução. A primeira fase do tradutor é conhecida como análise sintática e trata da validação da consulta. A fase seguinte é chamada de síntese e efetua uma transformação dos elementos visuais em símbolos textuais da linguagem SQL, executando em seguida a recuperação de dados Ciclo de Vida de uma Consulta QbZ QbZ. A Figura 26 ilustra o ciclo de vida de uma consulta elaborada e traduzida por meio de Dispositivo Móvel Desativar Zoom Ativar Zoom Seleção Zoom IN/OUT PAN (Deslocamento) Selecionar campos Resultado GRID Figura 26 - Ciclo de Vida de uma Consulta QbZ. Por meio da figura 26, é possível observar que o usuário poderá ativar o zoom ou desativar zoom sempre que desejar, no entanto, após Ativar Zoom, o usuário poderá reduzir a tela (Zoom OUT) ou ampliar (Zoom IN) até que a imagem esteja visivelmente clara. Para iniciar a consulta, o usuário deve selecionar uma tabela. Em seguida, ele pode solicitar as tuplas de sua consulta ou, caso queira, pode selecionar os campos (atributos desejados), indicar condições de filtro e visualizar o resultado.

75 Funcionalidades Adicionais A recuperação de informações por via do sistema QbZ apresenta algumas facilidades adicionais, como: representação visual, definição de níveis de detalhes e navegação sobre o esquema gráfico, armazenamento das consultas para posterior utilização, possibilidade de representar uma consulta textual na forma visual ou vice-versa, dentre outras. As principais vantagens obtidas com a utilização de uma linguagem de consulta visual como QbZ são: a proximidade entre o modelo do usuário e o modelo apresentado; o usuário torna-se independente da linguagem de consulta; facilidade de aprendizado dos mecanismos de interação; melhora da eficiência por todos os tipos de usuário e a redução dos erros obtidos durante a realização das consultas CATARCI (1997). A interação com as imagens produzidas na consulta permite em geral obter maiores informações. Em particular, é possível explorar com detalhes elementos ou zonas de maior interesse. A obtenção de detalhes passa, normalmente, pela realização de ampliações que reduzem a área a visualizar, ou pela redução do número de elementos representados, usando filtragem, ou pela adaptação da representação ao interesse do utilizador CATARCI (1997).

76 Demonstração dos Níveis de Zoom Semântico Utilizados no QbZ Na figura 27, é demonstrada por uma seqüência de imagem a utilização de Zoom Semântico no QbZ. A aplicação inicia no primeiro nível exibindo o esquema do banco de dados Nível - Visão 1 Ativamos o Zoom e executamos Zoom In, aproximando uma área de interesse Nível 1 - Visão 2 Executamos Zoom In, aproximando as tabelas Dependent e Employee Nível 1 - visão 3 Zona de seleção da tabela é ativada. Neste momento pode-se selecionar a tabela e passar o segundo nível semântico Nível 2 - Visão 4 A Tabela de dependent é selecionada e incluida na consulta. O nível de detalhes exibidos é incrementado. Nível 2 - Visão 5 Zona de seleção de atributos é ativado. Neste momento podese selecionar um atributo e passar para o terceiro nível semântico Nível 3 - Visão 6 Figura 27 Consulta QbZ ilustrando os níveis de Zoom Semântico utilizados

77 Exemplo de Execução Com a finalidade de demonstrar a utilização do ambiente m-learning proposto, considere-se o esquema (Diagrama de Entidades e Relacionamento). Os resultados foram desenvolvidos com base no modelo descrito na Figura 28: Figura 28 - Modelo E-R Exemplo 1 - Recupere todos os atributos dos dependentes. A Figura 29 ilustra consulta QbZ, selecionando a tabela Dependent e executando a consulta. Figura 29 Execução da Consulta 1 no MobiSQL

78 78 AZ ZI 3 Dependent Figura 30 Grafo QbZ da Consulta 1 ( Dependent ) ID, NAME, EMPLOYEE Figura 31 - Álgebra Relacionar da Consulta 1 SELECT * FROM DEPENDENT Figura 32 - SQL Resultante da Consulta 1 Exemplo 2 - Recupere o Id e o Nome de todos os dependentes. A Figura 33 demonstra uma consulta QbZ, onde é selecionada a tabela Dependent e em seguida selecionado o ID do Dependent e logo após, se seleciona o NAME do Dependent. Após a seleção dos campos, executa-se a consulta. A aplicação Móbile neste momento exibe no próprio dispositivo móvel o resultado da consulta.

79 Figura 33 Execução da Consulta 2 no MobiSQL 79

80 80 AZ ZI 3 Dependent Dependent ID Dependent NAME Figura 34 - Grafo QbZ da Consulta 2 ( Dependent ) ID, NAME, Figura 35 - Álgebra relacional da Consulta 2 SELECT ID, NAME FROM DEPENDENTE Figura 36 - SQL Resultante da Consulta 2 Exemplo 3 - Recupere o Id e o Nome do dependente de Id igual a 1. A Figura 37 ilustra uma consulta QbZ, onde é selecionado a tabela Dependent e, em seguida, o ID do Dependent e Logo após, seleciona-se o NAME do Dependent. Após a seleção dos campos, determina-se a condição (filtro) para realização da consulta. Finalmente, é efetivada a consulta.

81 Figura 37 Execução da Consulta 3 no MobiSQL. 81

82 82 AZ ZI 3 Dependent Dependent ID Dependent NAME (Dependent) ID=1 Figura 38 Grafo QbZ da Consulta 3 ( Id=1 Dependent) ID, NAME Figura 39 - Álgebra Relacional da Consulta 3 SELECT ID, NAME FROM DEPENDENT WHERE ID=1 Figura 40 - SQL Resultante da Consulta 3 Exemplo 4 - Ampliação e deslocamento (PAN). A figura 41 ilustra uma consulta QbZ, realizando PAN, onde se ativa o Zoom IN e se aproximamos a imagem; logo após, se desativa o zoom e se realiza a navegação (PAN) para a direita.

83 83 Figura 41 - Consulta QbZ PAN ZA zi Employee DR Figura 42 - Grafo QbZ PAN.

84 84 5 AVALIAÇÃO DA FERRAMENTA PROPOSTA Com o intuito de validar os benefícios da ferramenta MobiSQL no ensino da linguagem SQL, realizam-se diversos testes em um ambiente real de ensino. A seguir, são descritos em detalhes os testes realizados. 5.1 Especificação do Teste e Ambiente Usabilidade é um termo aplicado para definir a facilidade com que as pessoas podem usar uma ferramenta ou objeto, a fim de realizar uma tarefa específica e importante. Em relação aos sistemas computacionais, a usabilidade pode ser compreendida como conceito para descrever a qualidade da interação dos usuários com as interfaces dos aplicativos. Esta qualidade está associada a princípios, como: facilidade de aprendizado e de memorização de tarefas no caso de uso eventual; produtividade dos usuários na execução de tarefas; prevenção, visando à redução de erros por parte do usuário, e satisfação subjetiva do usuário. Em outras palavras, a usabilidade está relacionada a eficácia e eficiência da interface da aplicação perante do usuário e pela reação do usuário ante interface. O Teste de Usabilidade é uma técnica formal, pela qual os usuários são designados para desenvolver tarefas, objetivando com isso a coleta de informações para posterior análise. O Teste de Usabilidade pode ser feito com diversas técnicas de avaliação, tais como: avaliação heurística; inspeção baseada em padrões, guia de estilos ou guia de recomendações; inspeção por checklists; teste empírico com usuários; entrevistas; e questionários. Ao aplicar um Teste de Usabilidade, pode-se captar a satisfação ou frustração relativamente ao uso do sistema envolvido. Perfil da Amostra Os testes de usabilidade realizados foram conduzidos com três diferentes grupos, descritos à frente.

85 85 Grupo 1 : Alunos do Curso Técnico em Informática Escola Técnica CEPEP Quantidade de Alunos: 24 Experiência com Banco de Dados 2 Ano 1 Ano 8% 13% Nenhuma 1 Ano 2 Ano Nenhuma 79% Figura 43 Experiência com Banco de Dados - Grupo 1 Conhecimento em Linguagem SQL Médio 21% Alto 4% Baixo Médio Alto Baixo 75% Figura 44 Conhecimento em Linguagem SQL Grupo 1

86 86 Grupo 2: Alunos do Curso de Estatística Universidade Federal do Ceara Quantidade de Alunos: 8 Experiência com Banco de Dados 1 Ano 2 Ano 13% 0% Nenhuma 87% Nenhuma 1 Ano 2 Ano Figura 45 Experiência com Banco de Dados Grupo 2 Conhecimento em Linguagem SQL Médio 13% Alto 0% Baixo Médio Alto Baixo 87% Figura 46 Conhecimento em Linguagem SQL Grupo 2

87 87 Grupo 3 Alunos do Curso de Ciência da Computação Universidade Federal do Ceará Quantidade de Alunos: 20 Experiência com Banco de Dados 1 Ano 15% 2 Ano 0% Nenhuma 1 Ano 2 Ano Nenhuma 85% Figura 47 Experiência com Banco de Dados Grupo 3 Conhecimento em Linguagem SQL Alto 5% Médio 25% Baixo Médio Alto Baixo 70% Figura 48 Conhecimento em Linguagem SQL Grupo 3

88 88 Localização dos Testes O ambiente necessário para a realização do Teste de Usabilidade do Grupo 1 foi configurado no Laboratório 1 da Escola Técnica CEPEP Centro de Pesquisa em Eletrônica e Informática, situada no endereço: Av da Universidade, 3232, Benfica Fortaleza, CE. Já para os Grupos 2 e 3, foi utilizado o Laboratório de Ensino de Computação do Departamento de Computação, localizado no LEC da Computação BLOCO 910 na Universidade Federal do Ceará, Fortaleza,CE. Preparação do Laboratório Inicialmente, instalaram-se os seguintes softwares: netbeans-6.7-ml-java-windows: de desenvolvimento integrado (IDE) gratuito e de código aberto para desenvolvedores de software na linguagem Java. jdk-6u20-windows-i586: é um kit de desenvolvimento Java fornecido livremente pela Sun. Constitui um conjunto de programas que engloba compilador, interpretador e utilitários. sun_java_me_sdk-3_0-win: Java Platform, Micro Edition Software Development Kit 3.0 integrado com emuladores e dispositivos Windows Mobile. Em seguida, foram copiados os arquivos da aplicação para as estações de trabalho: Nanobase, - o NanoBase fornece uma visão relacional para acesso a dados na plataforma JME CLCD/MIDP, permitindo a utilização de cláusulas DDL/DML; e MobiSQL- ferramenta m-learning para Ensino da Linguagem SQL. Após a instalação dos softwares necessários, foi disponibilizado aos alunos o projeto do SGBD a ser utilizado (Modelo Entidade Relacional) nas tarefas a executar. Em seguida, indicam-se, para abrir o projeto referente ao MobiSQL, compilar e executar aplicação.

89 89 A Figura 49 ilustra a tela de login do MobiSQL, onde o aluno, ao executar a aplicação, identifica o seu nome e o nome da turma. Esta informação é transmitida ao portal web ambiente do professor. Com essa informação, o professor e os demais alunos identificam o grupo que está on-line no momento da tarefa. Figura 49 Login do MobiSQL Branch Dependent Employee Id integer Id integer Id integer Name varchar Name varchar Name varchar Employee integer Branch integer Tabela 5 Lista de tabelas A tabela 5 ilustra a lista de tabelas utilizadas no projeto para realização dos testes. Estas tabelas foram criadas e povoadas a partir do portal web ambiente do professor e baixadas para aplicação móvel pelo aluno. Documento do Teste de Usabilidade O documento elaborado para o teste de usabilidade foi dividido em cinco tópicos diferentes: Dados Pessoais, Experiências, Instruções, Resultados e Conclusões. A seguir, explica-se o objetivo de cada um dos tópicos deste documento.

90 90 O tópico Dados Pessoais, detalhado no Formulário 1, foi usado para fins de controle do teste. Conforme acordo prévio, a identidade dos participantes do Teste de Usabilidade foi mantida em sigilo. Nome Completo: Telefone (s): Dados Pessoais Formulário 1 Dados Pessoais O Tópico Experiências foi usado para captar as informações referentes à experiência dos participantes em relação às tecnologias envolvidas no Teste de Usabilidade. Além disso, este tópico foi utilizado para identificar as qualificações profissionais dos participantes. O Formulário 2 mostra as experiências de cada aluno. Com essas informações, pode-se confrontar e analisar as dificuldades encontradas na realização da tarefa ante experiência do participante. Experiências Preencha com um X as opções que mais se enquadram com as suas experiências profissionais. 1. Grau de Instrução: ( ) Nível Médio Técnico ( ) Graduação completa ( ) Graduação Imcompleta 2. Experiência em Banco de Dados: ( ) Nenhuma ( ) 1 ano ( ) 2 anos ( ) mais de 2 anos 3. Conhecimento em Linguagem SQL: ( ) Nenhum ( ) Baixo ( ) Médio ( ) Alto 4. Banco de Dados: ( ) SQL Server ( ) Oracle ( ) MySQL ( ) FireBird ( ) PostgreSQL Formulário 2 Experiência Em seguida, no tópico Instruções, descreveve-se uma visão geral sobre o teste de usabilidade aplicado e as tarefas que deveriam ser executadas na ferramenta MobiSQL. O quadro seguinte mostra as instruções para a realização do Teste de Usabilidade.

91 91 Instruções Antes de começar a execução das tarefas, você terá 10 minutos para visualizar as funcionalidades da ferramenta MobiSQL. O objetivo deste teste é captar as percepções dos usuários sobre a ferramenta MobiSQL. A seguir, listam-se as tarefas que devem ser executadas com base na estrutura abaixo: Branch Dependent Employee Id integer Id integer Id integer Name varchar Name varchar Name varchar Employee integer Branch integer Tarefa 1) Listar todas as linhas da tabela Dependent Tarefa 2) Listar os atributos Id e Name de todas as linhas da tabela Branch Tarefa 3) Listar os atributos Id e Name da tabela Dependent para as linhas que possuem Id = 1 Tarefa 4) Listar os atributos Id e Name da tabela Employee para as linhas onde o atributo branch = 1 Tarefa 5) Listar os atributos Id e Name da tabela Employee para as linhas onde branch = 1 ou branch = 2 Tarefa 6) Listar linhas da tabela Dependent juntamente com atributo Name da tabela Employee Tarefa 7) Verificar as consultas realizadas Tarefa 8) Baixar as tarefas enviadas pelo professor Tarefa 9) Enviar as soluções das questões realizadas para o professor Tarefa 10) Enviar uma dúvida ao professor Instruções do Teste de Usabilidade. O próximo tópico, chamado resultados, foi usado para que os participantes consolidassem os resultados da execução dos testes. Para cada teste executado, foi avaliado se o participante conseguiu ou não executar a tarefa. Para as tarefas de 1 até 10 marque com um X os itens adequados nas colunas Executado e Grau de Dificuldade. Na coluna Tempo defina o tempo, em minutos, que foi gasto para executar a tarefa solicita.