U-Learing – O futuro do EAD?
Doglas Parise1, Mariana Parise1, Vinícius Maran1, Gerson Battisti1
1
Departamento de Ciências Exatas e Engenharias (DCEEng) – Universidade Regional
do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUI)
RS 344 s/n –Santa Rosa – RS – Brasil
{doglas.parise, mariana.parise, vinicius.maran,
battisti}@unijui.edu.br
Abstract. Technological advances in computing and the search for the
implementation of ubiquitous computing has brought facilities to users in
several areas, including education. These technologies are revolutionizing the
concept of education as we know it today. Based on an analysis of national
work related to u-learning, this article aims to reflect on the current state of
distance education (DE) in Brazil and rank a set of research opportunities in
the application of ubiquitous technologies in current scenario.
Resumo. Os avanços tecnológicos na computação e a busca pela
implementação da computação ubíqua tem trazido facilidades para usuários
em diversas áreas, inclusive na educação. Estas tecnologias estão
revolucionando o conceito de educação como conhecemos hoje. Baseado em
uma análise de trabalhos nacionais relacionados ao u-learning, este artigo
tem o intuito de refletir sobre o estado atual da educação a distância (EaD)
no Brasil e elencar um conjunto de oportunidades de pesquisa na aplicação
de tecnologias ubíquas no cenário atual.
1. Introdução
As novas tecnologias trazem benefícios para todos os setores e estão revolucionando a
forma como vemos o mundo e realizamos nossas atividades diárias (Jácome et al,
2012). Na história da computação, podemos classificar os ambientes computacionais em
três eras: a primeira era, de mainframes, a segunda era, com computadores pessoais e a
terceira onda da computação, ou Computação Ubíqua (Forte et al, 2006) (Maran et al,
2012).
Gomes (2007) referencia Mark Weiser (1991) em seu artigo intitulado The
World is not a Desktop quando diz “O computador é uma interface de comunicação
com o mundo cibernético e, como todas as interfaces de sucesso, ele tende a
desaparecer”. Mark Weiser (1991) descreveu cenários onde computadores e
dispositivos não eram notados pelos usuários, desta forma, a interação dos usuários com
a computação tinha como objetivo a realização da tarefa, e não o dispositivo envolvido
na realização da tarefa (Gomes, 2007).
No contexto educacional, novas tecnologias estão mudando e revolucionando o
conceito de educação e a forma como a entendemos hoje. A tecnologia possibilitou o
ensino a distância e agora encurta os caminhos e aproxima as modalidades a distância e
presencial através da Computação Ubíqua (ubicomp).
A área de u-Learning (Ubiquitous Learning) trata da integração de metodologias
de ensino com tecnologias provenientes da computação ubíqua. Aprendizagem ubíqua
pode ser definida como a utilização de dispositivos e tecnologias móveis, sensores e
mecanismos de localização, os quais levam em consideração características particulares
dos estudantes, objetivando auxiliar no processo educacional. O aprendizado ubíquo
surge como alternativa as dificuldades encontradas no m-learning (Mobile Learning),
que apesar de prover acesso móvel ao estudante, não fornece informações sensíveis ao
contexto para os usuários (Jácome et al, 2012).
A partir da análise de trabalhos nacionais recentes, este artigo apresenta uma
visão geral sobre a integração de tecnologias provenientes da computação ubíqua em
sistemas computacionais para a área de educação.
Desta forma, buscou-se discutir sobre u-learning como futuro do EAD (Ensino a
Distância). Na Seção 2, são apresentados conceitos importantes relacionados a área de
computação ubíqua e de u-learning. Na Seção 3, é apresentado um estudo sobre os
trabalhos nacionais mais recentes relacionados a aplicação de conceitos da computação
ubíqua na área de educação. A partir da análise destes trabalhos, realizamos uma
discussão sobre a área de u-learning como futuro para a aplicação de cursos EAD
(Seção 4). A Seção 5 apresenta as considerações finais deste trabalho.
2. Computação Ubíqua na Educação
2.1. Computação Ubíqua
Informações sobre pessoas, lugares, dispositivos e outros objetos (informações de
contexto) são consideradas relevantes para a conexão entre usuários e serviços
computacionais (Forte et al, 2006). Os softwares se tornam inteligentes a ponto de
avaliar condições de software, hardware, localização, habilidades cognitivas ou até o
perfil psicológico do usuário para adaptar a execução e apresentação de informações
pelos sistemas de acordo com as condições tecnológicas e humanas (Loureiro et al,
2009).
As principais características dos sistemas ubíquos são: redes móveis, acesso
móvel a informação, sensibilidade a localização, segurança distribuída, sensibilidade ao
contexto, escalabilidade localizada, capacidade de mascarar a má condição e
invisibilidade (Oliveira et al, 2012).
2.2. U-Learning
Termos como u-learning, u-spaces e ULE (Ubiquitous Learning Environment),
descrevem conceitos ubíquos e são temas de diversas pesquisas que estão sendo
desenvolvidas, as quais apontam que o futuro da educação está na união do paradigma
ubíquo e os modelos modernos de educação. As principais características do u-learning
são: trabalhos permanentes (a menos que sejam apagados propositalmente),
acessibilidade, imediatismo e interatividade (Iahnke et al, 2013).
A aprendizagem ubíqua pode ser definida através da utilização de dispositivos
móveis, sensibilidade ao contexto e tecnologias de comunicação sem fio, objetivando
auxiliar a construção de conhecimento e levando em consideração as características
peculiares dos estudantes (Jácome et al, 2012).
As maioria das pesquisas atuais sobre aprendizagem ubíqua tem como foco o
desenvolvimento de interfaces amigáveis, a padronização de transmissão de dados entre
dispositivos e arquiteturas heterogêneas, tratamento de variações de contexto, entre
outros (Iahnke et al, 2013). A próxima Seção apresenta um estudo sobre os trabalhos
nacionais mais recentes relacionados a integração de tecnologias ubíquas e sistemas
educacionais.
3. Trabalhos Relacionados
Silva et al (2011) apresentam um ambiente multiagente de aprendizagem móvel baseado
em algoritmo genético para apoiar a aprendizagem ubíqua o MobiLE. Este ambiente
indica ao estudante objetos de aprendizagem que apoiem o mesmo no processo de
aprendizagem.
O aluno realiza um cadastro no qual responde questões que vão auxiliar os
agentes de software, que são Agente Estudante, Agente Recomendador, Agente de
Interface e Agente DF (Directory Facilitator), a identificarem através do algoritmo
genético quais os objetos de aprendizagem mais adequados e o aluno poderá escolher
entre os objetos.
O Moodle é acessado pela internet pelos dispositivos através do navegador web,
que envia as informações do aluno e do dispositivo para o Sistema MultiAgente,
identificando o horário de acesso, a localização e o dispositivo utilizado, então baseado
nestas informações, preferências similares e ontologias de contexto estático e dinâmico,
o Algoritmo Genético identifica e indica os objetos de aprendizagem mais adequados
(Figura 1) (Silva et al, 2011).
Figura 1. Arquitetura do Sistema MobiLE(Silva et al, 2011)
Quinta (2012) apresenta um método de adaptação de material didático para ulearning através do sistema Odin. O sistema Odin oferece flexibilidade quanto a
conversão do material, podendo ser por agente humano ou computacional,
possibilitando a incorporação a qualquer sistema de gestão de ensino. Foi realizado um
experimento com 12 alunos, obtendo sucesso na adaptação do conteúdo e no
entendimento do novo material (Figura 2).
Figura 2. Arquitetura de implantação do sistema Odin (Quinta, 2012)
Santos & Weber (2013) descrevem uma experiência realizada com alunos do
curso de licenciatura em pedagogia da Uerj, utilizando aprendizagem ubíqua no
currículo da disciplina de didática. Intitulado CidadeEduca o projeto foi realizado em
visita à exposição FILE (Festival Internacional de Linguagem Eletrônica) Rio 2012.
Utilizando o Facebook para criar um perfil e utilizando telefones celulares para
tirar fotos, gravar vídeos e postar imediatamente na página, os alunos participaram do
processo de ensino aprendizagem através de comentários e discussões criadas a partir
destes. Inclusive os alunos que não estiveram presentes à exposição tiveram a
oportunidade de interagir e participar do processo (Santos; Weber, 2013).
Oliveira et al (2012) propõe uma infraestrutura totalmente descentralizada
denominada Global. Esta arquitetura descentralizada é extensível e focada no
desenvolvimento de ambientes de aprendizagem ubíqua. A infraestrutura Global é
baseada em uma arquitetura multiagente que disponibiliza funcionalidades de apoio a
aprendizagem.
Estes agentes são extensíveis e reagem a mudanças de ambiente, além dos seis
agentes, a Global disponibiliza quatro componentes que complementam sua atuação.
Este protótipo foi desenvolvido em J2ME (Java 2 - Micro Edition), MIDP 2.0 (The
Mobile Information Device Profile 2.0) e CLDC 1.1 (Connected Limited Device
Configuration 1.1) e pode ser usado em qualquer smartphone que suporte esta
configuração (Figura 3). Nesta arquitetura existem 6 agentes que disponibilizam um
grupo de funcionalidades e operam de forma autônoma, os agentes são extensíveis e
reagem a alterações do ambiente. Além dos agentes existem 4 componentes
complementares representados por APIs.
Figura 3. Arquitetura da Global (Oliveira et al, 2012)
Jácome et al (2012) apresentou uma extensão do ambiente virtual Moodle para
recomendação ubíqua de objetos de aprendizagem. Esta extensão utiliza um SMA
(Sistema Multiagente) e algoritmos genéticos para recomendar objetos de aprendizagem
aos estudantes de acordo com seus contextos.
Na prática, o estudante cria seu perfil, responde algumas perguntas e o sistema
multiagente guarda essas informações, para através do algoritmo genético recomendar 3
OAs (Objetos de Aprendizagem) para que o aluno possa escolher seu preferido (Figura
4).
Oliveira (2013) discute a noção de educação, cultura e cidade digital através de
jogos pervasivos. Segundo o mesmo, o aprendizado ocorre em diversos momentos onde
o jogador deve utilizar a web e aplicativos específicos.
Em tais jogos, o jogador desenvolve funções cognitivas definidas como
sondagem (observação) e telescopagem (investigação). O autor cita o EpidemicMenace,
de 2005 na Alemanha e 3 jogos brasileiros, Zona Incerta de 2007 do grupo AMBEV,
Teoria das Cordas 2007 e Caçadores de Energia de 2010.
Em EpidemicMenace, 2 equipes de 4 jogadores, utilizando desktops e
smartphones, competiam entre si para eliminar um vírus, criado em realidade
aumentada. Parte da equipe ficou numa espécie de centro de controle orientando os
demais jogadores, a comunicação era feita por um canal de voz em WLAN e mensagens
de texto por celular, orientados pelo professor Mathiessen (personagem), fones de
ouvido simulavam o som do vírus quando alguém se aproximava. Em Zona Incerta, o
cientista Miro Bittencourt foi sequestrado por agentes da empresa Arkhos Biotech que
propuseram vender a floresta Amazônica ao capital internacional, os jogadores
precisavam ajudar Gastão e Olívia a encontrar Miro.
Figura 4. Arquitetura de Jácome et al (2012).
Para isso era necessário encontrar 42 fragmentos de um mapa inseridos numa
série de garrafas de Guaraná Antártica, espalhadas por 14 cidades do país, tanto para
esconder quanto para encontrar as garrafas foi utilizado o sistema GPS. Em outra
partida de Zona Incerta os jogadores utilizaram uma ferramenta WAP (aplicativo
desenvolvido pelos próprios jogadores que criou um portal de acesso móvel ao conteúdo
informacional do ciberespaço) e GPRS para facilitar a navegação dentro de São Paulo.
Já em Teoria das Cordas, utilizou-se agentes de computação ubíqua como o
GPS, sendo necessário executar um sistema de triangulação de antenas para encontrar
pistas importantes. Em Caçadores de Energia o desafio foi encontrar um diagrama de
energia roubado, que foi dividido em 52 partes e escondido em um satélite, para
recuperá-lo era necessário encontrar as coordenadas GPS que liberavam os fragmentos
na web, para tal um aplicativo mobile instalado em smartphones foi desenvolvido, tal
aplicativo auxiliava na navegação dos jogadores.
Pernas & Palazzo (2012) apresentaram uma tese de doutorado sobre
sensibilidade à situação em sistemas educacionais na web, através de sistemas de
hipermídia adaptativa.
Para desenvolvimento de simulações utilizou-se o ambiente de hipermídia
adaptativo AdaptaWeb, desenvolvido em projeto de pesquisa da UFRGS e da UEL em
2001. O adaptaWeb considera o modelo do aluno para adaptar o conteúdo
individualmente. Sendo ainda desenvolvido a arquitetura estendida CONIC (Context
Ontology Network for sItuationdeteCtion), que consiste em uma rede de ontologias que
busca o conhecimento referente ao domínio do aluno, do ambiente educacional e
tecnológico.
Para as simulações utilizou-se dados de uma disciplina de uma turma de
educação à distância da UDESC obtendo-se como resultados a analise da situação
vivenciada pelo aluno e indicações de OAs mais recomendados à situação atual do
aluno.
Oliveira et al (2012) destaca as características principais de sistemas ubíquos.
Sensibilidade ao Contexto é a capacidade de adaptação do sistema ao contexto do
usuário. Sensibilidade à localização é a capacidade de reconhecimento e uso da
localização física do dispositivo. Redes Móveis permitem que dispositivos móveis
troquem informações, sem necessitar de uma infraestrutura de comunicação
centralizada.
Escalabilidade Localizada é a capacidade de priorizar a comunicação entre os
dispositivos mais próximos, reduzindo a comunicação e aumentando a escalabilidade.
Acesso Móvel a informação é a capacidade de o sistema continuar operando mesmo
desconectado, informações ficam armazenadas no próprio dispositivo. Extensível é a
capacidade de expansão do sistema. Segurança distribuída trata da garantia de
privacidade, autenticação, autenticidade dos usuários e segurança na troca de
informação.
Descentralização é a capacidade de o sistema comunicar-se de forma direta entre
os usuários. A tabela abaixo traça um comparativo entre os sistemas desenvolvidos nos
trabalhos relacionados, com exceção do artigo sobre jogos pervasivos que traça uma
analise comparativa sobre jogos pervasivos voltados a educação. A Tabela 1 apresenta
uma comparação dos trabalhos relacionados estudados em relação as principais
características de sistemas ubíquos.
Descentralizado
Segurança
Distribuída
Extensível
Acesso Móvel à
Informação
Escalabilidade
Localizada
Redes Móveis
Sensível à
Localização
Sensível ao
Contexto
Tabela 1. Comparação de trabalhos relacionados.
Sistema Odin
✔
Não
Consta
-
Não Consta
-
✔
Não
Consta
-
MobiLE
✔
✔
-
-
-
-
Não
Consta
-
CidadeEduca
✔
-
-
-
-
-
✔
-
Global
✔
✔
✔
✔
✔
✔
-
✔
Extensão
do Moodle
✔
✔
-
-
-
Não
Consta
Não
Consta
-
AdapaWeb
Conic
✔
✔
-
-
-
✔
Não
Consta
-
4. U-Learning como futuro do EAD ?
O EaD já passou por várias fases, dentre elas podemos destacar a aprendizagem por
correspondência, por rádio, por televisão, por televisão digital, pela internet, por vídeo
conferência, através de ambientes virtuais de aprendizagem e através de dispositivos
móveis (m-learning), sendo assim, historicamente a educação acompanha as evoluções
tecnológicas (Andrade; Lopes, 2012).
Cordenonzi et al (2013) afirmam que para os processos educacionais serem
atrativos, necessitam da inserção das TICs (Tecnologias da Informação e Comunicação)
em uma pedagogia moderna. Andrade e Lopes (2012) intitulam o futuro do EaD como
“educação mais presente”, fazendo alusão ao objetivo da computação ubíqua de
disponibilizar o acesso e o processamento da informação em todos os momentos em
todos os lugares através de qualquer dispositivo (Forte et al, 2006).
Considerando os fatos históricos de TICs na educação, a inserção da computação
na era ubíqua e, a afirmação de Iahnke et al (2010) de que muitos autores acreditam que
o futuro da educação está na união da computação ubíqua e modelos educacionais
modernos, podemos concluir que o futuro do EaD tende realmente a ser o u-learning.
Porém, para este futuro se tornar realidade uma série de desafios pedagógicos e
tecnológicos devem ser superados.
A partir dos dados apresentados por Bento e Cavalcante (2013), podemos
destacar como desafio pedagógico a criação de metodologias de ensino que utilizem as
novas tecnologias como recursos que venham a somar no processo de ensinoaprendizagem. Juntamente com esse desafio surge um novo, o desenvolvimento de
ambientes virtuais de aprendizagem mais estimulantes para o aluno, minimizando
distrações, aumentando o interesse no conteúdo proposto, colaborando com o processo
educacional e, por fim, encorajando os professores à utilização das TICs no ambiente
escolar.
As características da computação ubíqua definidas por Oliveira et al (2012) são:
redes móveis, alta disponibilidade, escalabilidade localizada e acesso móvel à
informação. A utilização de arquiteturas centralizadas não é considerada adequada por
Oliveira et al (2012) para atender aos requisitos, sendo que modelos descentralizados
permitem com mais facilidade atingir tais requisitos.
Tendo em vista tais características, observa-se que a maioria dos trabalhos
citados neste artigo não atende completamente a tais definições. Visando atender os
requisitos citados acima, podemos salientar como desafio tecnológico o
desenvolvimento de ambientes completamente ubíquos e sugerir o uso de arquiteturas
descentralizadas.
5. Conclusão
Entre as modalidades do EaD podemos citar o e-learning (ensino à distância via
internet), b-learning (modalidade semi-presencial), pervasivelearning (p-learning,
modalidade de educação na qual a informação encontra o sujeito, baseado em GPS e
cabe ao sujeito filtrá-la) (Schlemmer et al, 2013), immersivelearning (i-learning,
processos de aprendizagem que ocorrem em ambientes imersivos 3D, desenvolvidos
com diferentes tecnologias digitais proporcionando aprendizagens imersivas, por meio
do desenvolvimento de experiências virtuais) (Schlemmer et al, 2013).
Em Jácome et al (2012), u-learning é definida como sendo a utilização de
sensores, mecanismo de localização, dispositivos móveis e tecnologias de comunicação
móvel sem fio, objetivando auxiliar o processo educacional, além de ser sensível ao
contexto do aluno. De acordo com a análise dos trabalhos apresentados o u-learning é
uma tendência pois, engloba as principais caracteríscas das demais modalidades de
ensino, tem a seu favor o crescimento do uso de tecnologias móveis e como diferencial
o fato de ser sensível ao contexto do aluno.
Como visto neste trabalho existe um vasto campo de estudo dentro do
aprendizado ubíquo, os trabalhos existentes focam basicamente em materiais
adaptativos de acordo com o perfil, localização e dispositivo utilizado pelo aluno.
Exigindo-se muito do professor na criação de objetos de aprendizagem, que serão
adaptados para os estudantes.
Como potenciais campos de pesquisas tem-se áreas relacionadas aos desafios
apresentados na Seção 4 e, o estudo e modelagem de um sistema que substitua o grande
banco de questões utilizado para criação do perfil cognitivo do aluno e obtenha as
informações do perfil de redes sociais que o aluno participe e principalmente interaja.
Também destaca-se a importância de uma adaptação pedagógica às ferramentas
e materiais disponibilizados pelos objetos de aprendizagem pois a garantia do
aprendizado é um fator pedagógico que deve ser avaliado neste tipo de ferramentas, as
quais devem vir a somar no aprendizado facilitando tanto para os professores como para
os alunos.
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