Semantic Web
no Contexto Educativo
Um Sistema de e-Learning para a Web Semântica
Baseado na Tecnologia de Agentes Inteligentes Móveis
E-mail: [email protected] | URL: http://www.vg.web.pt | Vitor Barrigão Gonçalves
Semantic Web no Contexto Educativo
Sumário
Motivação
 Tecnologias para o e-Learning
 Tecnologias para a Web Semântica
 O e-Learning e a Web Semântica
 Arquitectura Proposta para o Sistema
 Desenvolvimento do Sistema

FEUP - Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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Semantic Web no Contexto Educativo
Motivação

Com a Internet surgiram:

Novos modelos de Comunicação

Novas estratégias de difusão de informação

Novas formas de ensino/aprendizagem

Auto-formação ao longo da vida via conteúdos Web dispersos

Auto-formação ao longo da vida via Sistemas de e-Learning
Sim! Mas nem tudo são rosas…
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Semantic Web no Contexto Educativo
Motivação
A Web actual é uma biblioteca de documentos mundial…
Hum!...
Será?!?
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Semantic Web no Contexto Educativo
Motivação
A Web actual não será mais parecida com…
…um montão de livros, revistas e cassetes de áudio e vídeo?
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Motivação
O Google apresenta resultados satisfatórios na procura de um conceito.
Mas,
Não lida com a relação entre dois conceitos.
Não procura informação em Base de Dados (Deep Web).
Não devolve conhecimento implícito.
Agentes de software não distinguem os poetas dos atletas,
as cores das flores ou os nomes comuns dos nomes próprios.
Porquê?
Conteúdos orientados para as pessoas
E não para as máquinas (agentes de software).
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EU NÃO
ENTENDO
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Motivação
1.ª Geração:
Ensino por correspondência.
2.ª Geração:
Tele-educação (Universidade Aberta).
3.ª Geração:
Serviços Telemáticos - comunicações assíncronas.
4.ª Geração:
E-Learning, m-Learning, b-Learning e comunidades virtuais.
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Semantic Web no Contexto Educativo
Motivação
Interacção com os conteúdos:
Exploração e adaptação dos recursos educativos
(Conteúdos Web ou materiais de estudo).
Interacção social:
Utilização das TICs na relação professor/aluno(s) e aluno/Aluno(s)
(Aplicações Web, correio electrónico, fóruns de discussão, chats,
vídeo-conferência);
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Motivação
Modelo tecnológico e pedagógico integrados?
Tecnologias
de e-Learning
(Web, FTP, E-mail, Fórum, Chat
Áudio e Videoconferência)
ALUNO
Gestão da
Informação
(conteúdos e
Materiais de apoio)
Teorias da
Aprendizagem
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(Pedagogia e
Didáctica)
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Tecnologias para o e-Learning

WebCT (http://www.webct.com)

Lotus Learning (http://www.lotus.com/lotus/offering3.nsf)

TopClass e-Learning Suite (http://www.wbtsystems.com)

Luvit LMS (http://www.luvit.com)

Blackboard Academic Suite (http://www.blackboard.com)

Virtual-U (http://www.virtual-u.org)

Moodle (http://moodle.org)

Zope (http://www.zope.org)

Mambo (http://www.mamboserver.com)
Personalização dos e-cursos? Nem por isso!
Mas, também nem tudo são espinhos…
Se houver METADADOS!
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Tecnologias para o e-Learning
LOs são peças LEGO que
têm o mesmo modelo.
Se têm o mesmo modelo
podem ser encaixadas e
reutilizadas.
- Objectos de Aprendizagem: Learning Objects
- Normas IMS (Instructional Management Systems)
- Modelo SCORM (Sharable Content Object Resource Model)
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Tecnologias para o e-Learning
LMSs – Learning Management Systems
LCMSs – Learning Content Management Systems
Reutilização
Interoperabilidade
Personalização
Granularidade baixa
IEEE-LOM 1484.12 (IEEE Standard for Learning Object Metadata)
Modelo de referência: SCORM
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Tecnologias para a Web Semântica
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Tecnologias para a Web Semântica


Tecnologia XML
Tecnologia de Metadados

RDF
 DCMES
 LOM
 MPEG7

Tecnologia de Ontologias
 RDFS
 OWL


(Resource Description Framework)
(Dublin Core Metadata Element Set)
(Learning Object Metadata)
(Multimedia Content Description Interface)
(Resource Description Framework Schema)
(Ontology Web Language)
Tecnologia de Inferência (RuleML e SWRL)
Tecnologia de Agentes (Java, KQML)
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Tecnologias para a Web Semântica
Confiar na autenticidade das fontes
Reconhecer a veracidade das inferências
Definir como racionar sobre os dados
Entender o significado dos dados
Atribuir significado aos dados
Estruturar os dados
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Tecnologia de Agentes
Agent
Agente
de
Software
Capacidade
de realizar
tarefas
Tarefa 1
Tarefa n
Recurso à
base de
conhecimento
À priori
Capacidade
de comunicar
Com outros
agentes
Aprendizagem
Agent
Com o
utilizador
Agent
AMBIENTE
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Tecnologia de Agentes

Propriedades:

Reactividade

Pró-actividade

Persistência

Sociabilidade

Mobilidade

Intencionalidade
Autonomia
Agentes
Colaborativos
Agentes de
Interface
Agentes
Inteligentes
Cooperação
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Aprendizagem
Agentes
Colaborativos
com
aprendizagem
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Tecnologia de Agentes

Classificação:
 Quanto

Agentes estáticos ou móveis
 Quanto




à funcionalidade:
Agentes de Informação e de Internet
 Quanto

à presença de modelo de raciocínio:
Agentes deliberativos ou reactivos
 Quanto

à mobilidade:
à presença de atributos primários:
Agentes colaborativos com/sem capacidade de aprendizagem
Agentes de Interface
Agentes Inteligentes
Quanto à existência de filosofias híbridas
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Tecnologia de Agentes

Linguagens de programação de agentes:
 Linguagens
interpretadas:
Java, Tcl/Tk, Telescript, Obliq, Phantom, Python, Prolog…
 Linguagens
compiladas:
C, C++, Smalltalk, Pascal…

Linguagens de comunicação entre agentes:
 AgentTalk, AOP, ACL,


KIF, KQML
ACL (Agent Communication Language): KIF+KQML
KQML (Knowledge Query and Manipulation Language)
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Tecnologia de Agentes
 Plataformas
de desenvolvimento:
AGENT
BUILDER
AGLETS ou ASDK
CONCORDIA
ENAGO MOBILE
JACK ou JDE
CLIENTE
JADE
TACOMA
VOYAGER
SERVIDOR
MIDDLEWARE
(Plataforma de Agentes Móveis Inteligentes)
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O e-Learning e a Web Semântica
 Aplicar
a filosofia de objectos de aprendizagem (IMS/SCORM)
 Aplicar
as Tecnologias para a WS nos Sistemas de e-Learning


Descrever os LOs com Metadados LOM/RDF

1484.12.3 - Integração entre LOM e XMLS

1484.12.4 - Integração entre LOM e RDF

Criar Ontologias OWL

Defenir regras de inferência
Construir sistemas de agentes inteligentes e agentes móveis:
 Agentes
de Interface, de Pesquisa e de Informação
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Arquitectura genérica do Sistema
Agente de
Interface
Pedido de informação
Utilizador
Apresentação
de Resultados
Eventos
enviado
Agente de
Pesquisa
Agente de
Informação
BD Sistema
e-Learning
migra
cria
e
rd
o
d
rvi ntes
e
S ge
A
Agente de
Pesquisa
resultados
Pedido de informação
Agente de
Pesquisa
Agente de
Informação
BD Servidor
Conteúdos
migra
Agente de
Pesquisa
regressa
destrói
Informa
chegada
Pedido de informação
Agente de
Pesquisa
Agente de
Pesquisa
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Agente de
Informação
Servidor
Web
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Desenvolvimento do Sistema

Metodologias baseadas na teoria dos agentes:


Extensões das metodologias orientadas por objectos:


MaSE, PASSI e Prometheus…
Metodologias baseadas na engenharia do conhecimento:


GAIA, mGAIA, MESSAGE/UML, OPM/MAS, ROADMAP,
SODA, Tropos…
MAS-CommonKADS
Metodologias híbridas:

Skeleton methodology e Modular methodology
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Desenvolvimento do Sistema

Modelação e especificação
 UML
(Unified Modelling Language)

AUML (Agent Unified Modelling Language)

AML (Agent Modelling Language)
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Desenvolvimento do Sistema

Implementação do Sistema
 Sistema

Multiagente inteligente e móveis:
Voyager
 Sistemas

Moodle
 Sistema

de e-Learning:
de gestão de conteúdos:
Mambo (PHP/mysql)
 Conteúdos
educativos: XML, LOM, RDF (IsaViz)
 Ontologias:
OWL (Protegé e SWOOP)
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Considerações Finais
Num futuro muito próximo, passaremos
mais tempo a ler, ver e ouvir recursos educativos
e muito menos tempo a filtrar essa informação.
Mas, ainda há muito trabalho para fazer:
- Aplicar a Web Semântica às Intranets (educativas);
- Aplicar a Web Semântica às Extranet (entre instituições);
- Aplicar a Web Semântica à Web actual.
Os metadados, ontologias e agentes são vitais…
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Semantic Web no Contexto Educativo
Considerações Finais
A Web semântica é o instrumento necessário ao desenvolvimento da
inteligência colectiva (Pierre Lévy, 2003).
Logo, constitui uma peça crucial no desenvolvimento
da actual Sociedade da Informação e do Conhecimento.
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