Anexo C: Especificação da Arquitetura do Sistema de

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Relatório de Acompanhamento Técnico de Projetos
Nº do Contrato / Convênio (01.23.4567.89)
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Título do projeto
Infraestrutura OBAA-MILOS: Infraestrutura Multiagente para Suporte a Objetos de Aprendizagem OBAA
ANEXO C - Especificação Preliminar da Arquitetura do Sistema de Autoria
Especificação Preliminar da Arquitetura do
Sistema de Autoria
Versão 1.0
Título do projeto:
Infraestrutura OBAA-MILOS: Infraestrutura Multiagente
para Suporte a Objetos de Aprendizagem OBAA
Sigla do Projeto:
OBAA-MILOS
Referência:
2336/09
Número:
01.10.0299.00
Executores:
UFRGS – Universidade Federal do Rio Grande do Sul
UNISINOS- Universidade do Vale do Rio dos Sinos
Coordenador Geral:
Rosa Vicari
Coordenador (UNISINOS): João Carlos Gluz
Proponente:
FAURGS – Fundação de Apoio a UFRGS
Data:
24 de outubro de 2011
Autores:
João Carlos Gluz
Rosa Viccari
Ederson Silveira
Projeto Infraestrutura OBAA-MILOS
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Título do projeto
Sumário
1. Introdução.........................................................................................................................6
1.1. Objetivo........................................................................................................................6
1.2. Escopo..........................................................................................................................6
1.3. Estrutura do Documento..............................................................................................6
2. Base Tecnológica...............................................................................................................7
2.1. Ferramentas de Autoria para OAs................................................................................7
2.1.1. Seleção das Ferramentas........................................................................................8
2.1.2. Processo de Análise...............................................................................................9
2.1.3. Resultados da Análise Funcional.........................................................................11
2.2. Ferramentas de Autoria de Metadados (Catalogação)...............................................12
2.2.1. Seleção das Ferramentas......................................................................................12
2.2.2. Critérios de Análise Funcional............................................................................15
2.2.3. Resultados da Análise Funcional.........................................................................16
3. Requisitos do Sistema de Autoria.................................................................................16
4. Visão Geral......................................................................................................................18
4.1. Arquitetura Multiagente.............................................................................................18
4.2. Metodologia de Projeto..............................................................................................19
5. Subsistema AutoEduMat...............................................................................................20
5.1. Objetivos....................................................................................................................21
5.2. Arquitetura Multiagente.............................................................................................22
5.2.1. Agente InterfaceGrafica.......................................................................................25
5.2.2. Agente GerenteMD..............................................................................................25
5.2.3. Agente Wizard_MD.............................................................................................26
5.2.4. Agente XML........................................................................................................27
5.3. Ontologias..................................................................................................................27
5.4. Interface Web.............................................................................................................28
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6. Subsistema AdaptALO..................................................................................................30
6.1. Objetivos....................................................................................................................31
6.2. Critérios de Escolha das Tecnologias........................................................................32
6.3. Arquitetura da Ferramenta de Adaptação..................................................................33
6.4. Sistema Multiagente Adapt-A-LO.............................................................................35
6.6. Subsistema de Interface Adapt-A-LO-Web...............................................................48
REFERÊNCIAS.................................................................................................................51
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LISTAS DE ABREVIATURAS
AAMAS
ACL
ADL AID
AMS
AOSE
API
APL ARIADNE
AVA
BDI
CLEI
CSBC
DCMI DF
DL
FEB
FIPA
GUI
HTTP
HTTPS
IA
IEEE
IEEELOM
IEEE-LTSC
IES
ILO
IMS/GLC
IMS-LOM
ITS
JADE
JASON
JDL
LACLO
LDAP
LOM MAS
MILOS
MPEG
International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
Agent Communication Language
Advanced Distributed Learning initiative
Agent Identifier
Agent Management System
Agent Oriented Software Engineering
Applications Programmers Interface
Assessment and Planning Layer
Alliance of Remote Institute of Electrical and Distribution Networks for Europe Ambientes Virtuais de Aprendizagem
Belief – Desire – Intention
Conferência Latino Americana de Informática
Congresso da Sociedade Brasileira de Computação
Dublin Core Metadata Initiative
Directory Facilitator
Description Logic
Federação Educa Brasil
Foundation for Intelligent Physical Agents
Graphical User Interface
HyperText Transport Protocol
Secure HyperText Transport Protocol
Inteligência Artificial
Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Learning Object Metadata
IEEE Learning Technology Standard Comitee Instituição de Ensino Superior
Intelligent Learning Objects
IMS Global Learning Consortium
IMS Learning Object Metadata
Intelligent Tutoring Systems
Plataforma de Agentes que suporta o padrão FIPA
Ambiente de Desenvolvimento de SMA para a linguagem AgentSpeak(L)
Judgment and Decicion Layer
Comunidade Latinoamericana de Objetos de Aprendizagem
Lightweight Directory Access Protocol
Learning Object Metadata
Multiagent System
Multiagent Infrastructure for Learning Object Support
Moving Picture Experts Group
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Título do projeto
MPEG-7
OA
OAI-PMH
OBAA
OC
OMG
OWL
PAL PS
RENOTE
RBIE
RDF
RNP
RMA
SCORM SBIA
SBIE
SBTVD
SD
SMA
SMI
SQL
SR
STI
TIC
TISE TV
UAM
UML
W3C WCCE
WS
XML
XSD
MPEG Multimedia Content Description Interface standards
Objetos de Aprendizagem
Open Archives Initiative - Protocol for Metadata Harvesting
Objetos de aprendizagem Baseados em Agentes Artificiais
Objeto de Conhecimento
Object Management Group
Web Ontology Language
Perception and Action Layer
Problem Solving
Revista Novas Tecnologias na Educação
Revista Brasileira de Informática na Educação
Resource Description Framework
Rede Nacional de Pesquisa
Remote Management Agent
Sharable Content Object Reference Model
Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial
Simpósio Brasileiro de Informática na Educação
Sistema Brasileiro de Televisão Digital
Strategic Dependencies
Sistema Multiagente
Social Mediated Interactions
Structured Query Language
Strategic Reasons
Sistemas Tutores Inteligentes
Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC)
Taller Internacional de Software Educativo
Televisão
Users and Agents Modeling
Unified Modelling Language
World Wide Web Consortium
World Conference on Computers in Education
Web Services
Extensible Markup Language
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1. Introdução
O objetivo mais geral do projeto Infraestrutura OBAA-MILOS é criar as bases
tecnológicas que permitam efetivar a adoção da proposta de metadados de objetos de
aprendizagem OBAA como o futuro padrão nacional para objetos de aprendizagem. Isto
inclui:
(a)A ampla divulgação e discussão sobre as características do padrão;
(b) A elaboração e publicação de melhorias, adições e atualizações do padrão, além
da geração de conteúdos e materiais baseados no padrão;
(c) O projeto e implementação de ferramentas tecnológicas de apoio ao padrão
para, por exemplo, utilização, compatibilização e verificação de OAs compatíveis
com o OBAA.
O projeto OBAA-MILOS envolve a especificação e a implementação de uma arquitetura
de agentes que suporte os requisitos de adaptabilidade, interoperabilidade e acessibilidade
previstos pelo padrão OBAA, sendo compatível com o panorama de padrões educacionais
e multimídia atuais.
1.1. Objetivo
Este relatório apresenta a versão preliminar da especificação da arquitetura do Sistema de
Autoria, que é parte integrante da infraestrutura MILOS.
1.2. Escopo
A especificação da arquitetura do Sistema de Autoria é o documento que define a
arquitetura de software a ser empregada neste sistema. É um documento de referência para
o projeto deste sistema.
1.3. Estrutura do Documento
O relatório está organizado da seguinte forma:
•
O capítulo 1 apresenta a introdução deste relatório.
•
O capítulo 2 introduz as bases tecnológicas do projeto da infraestrutura MILOS e
do Sistema de Autoria.
•
O capítulo 3 define os principais requisitos da infraestrutura MILOS e do Sistema
de Autoria.
•
O capítulo 4 apresenta uma visão geral do Sistema de Autoria.
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Título do projeto
•
O capítulo 5 apresenta a arquitetura detalhada do Subsistema AutoEduMat, que é o
protótipo inicial do Sistema de Autoria.
•
O capítulo 6 apresenta a arquitetura do Subsistema AdaptaALO, cujo objetivo
principal é adaptar formatos de conteúdos de OAs para o SBTVD.
2. Base Tecnológica
O Sistema de Autoria é parte integrante da infraestrutura MILOS e compartilha, portanto,
dos mesmos fundamentos tecnológico dessa infraestrutura. A base tecnológica da MILOS
é formada pela combinação das tecnologias de agentes inteligentes e da engenharia de
conhecimentos. Ambas tecnologias tem raízes em pesquisas na área de Inteligência
Artificial (IA), originadas nos anos setenta e oitenta, mas que tiveram um amplo
desenvolvimento nos anos noventa. A Engenharia de Software Orientada a Agentes e a
Engenharia de Ontologias, que são as versões mais recentes destas tecnologias, já
consolidadas como técnicas de engenharia, serão empregadas no projeto da MILOS.
O projeto do Sistema de Autoria, assim como da infraestrutura MILOS como um todo, está
direcionado para o suporte das funcionalidades de OAs compatíveis com a proposta de
metadados OBAA, dessa forma também é importante apresentar um detalhamento das
características dessa proposta em particular, e dos OAs em geral.
As tecnologias que o Sistema de Autoria compartilha com os demais componentes da
MILOS são introduzidas no Anexo A – Especificação Detalhada da Arquitetura da
Infraestrutura MILOS.
Neste capítulo, são apresentadas a seguir as tecnologias específicas do projeto do Sistema
de Autoria.
2.1. Ferramentas de Autoria para OAs
O conceito de ferramenta de autoria, assim como o de objeto de aprendizagem é bastante
amplo. A seguir são apresentadas duas definições para este termo:
Segundo o W3C (W3C, 2008), uma ferramenta de autoria é qualquer aplicativo, parte de
um aplicativo, ou coleção de aplicativos com as quais o autor interage a fim de criar,
modificar ou montar conteúdo Web que será utilizado por outras pessoas.
Essa definição se aplica total ou parcialmente para os seguintes tipos de aplicação:

Editores WYSIWYG

Ferramentas de conversão para HTML

Ferramentas para blog, wikis, fóruns online

Ferramentas de autoria multimedia
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
Sistema de gerenciamento de conteúdo, agregadores de conteúdo

Ferramentas para gerenciamento de sites
Outra definição, segundo o dicionário on-line Webopedia (2008), relaciona o termo
ferramenta de autoria a aplicativos que auxiliam na geração de documentos hipertexto ou
aplicações multimedia. Em geral essas ferramentas permitem a criação de aplicações
através do agrupamento de diferentes objetos, tais como texto, imagens e áudio. Através
2.1.1. Seleção das Ferramentas
Existe um grande número de ferramentas de autoria para metadados, referentes as mais
diversas áreas. De um total de 20 ferramentas pesquisadas, apenas 8 foram efetivamente
analisadas. As demais apresentaram problemas de instalação como endereços inválidos
para download, erros no processo de instalação, ou erros durante o uso da ferramenta.
Ardora (www.webardora.net/descarga_ing.htm) – ferramenta que auxilia na criação de
conteúdos para objetos de aprendizagem, permitindo a sua execução através de applets
java. Possui versões para os sistemas operacionais Windows e Linux e necessita do plug-in
Java instalado no browser. Permite a geração dos objetos no padrão SCORM 1.2 (ADL,
2001).
CourseLab(www.courselab.com/db/cle/root_id/download/doc.html) – esta ferramenta
oferece ambiente para o desenvolvimento de conteúdo para objetos de aprendizagem
semelhante ao PowerPoint. Ela permite a inclusão de questionários, vídeos, botões de ação,
textos, imagens, agentes animados, além de importar recursos criados externamente. Os
objetos podem ser gerados no padrão SCORM 1.2, 1.3 (ADL, 2001) e AICC.
eXe Learning (exelearning.org/Download) – A eXe Learning é uma ferramenta de códigoaberto desenvolvido em Python, com recursos do FireFox. Considerada como ferramenta
de autoria, possui facilidades na construção dos objetos de aprendizagem, onde se podem
agregar textos, questões de diversos tipos, além de componentes externos (applets e
animações Flash). Ela permite a exportação de objetos de aprendizagem nas especificações
IMS Content Package e SCORM 1.2 (ADL, 2001), além de trabalhar com metadados
Dublin Core (KUNZE e BAKER, 2007).
FreeLoms (www.freeloms.org) – ferramenta de código-aberto desenvolvida em JSP,
embora não disponibilizado no site, faz parte de um projeto chamado SLOOP. Suas
funcionalidades incluem: buscar recursos, carregar recursos, criar pacotes SCORM, criar
objetos de aprendizagem a partir de um arquivo de PowerPoint, e criar um objeto de
aprendizagem a partir de um website. Ainda, possui um conceito de modelos de
metadados, que podem ser criados e compartilhados.
LomPad (helios.licef.ca:8080/LomPad/en/index.htm) - O LOMPad é um editor códigoaberto de metadados Normetic, Cancore e SCORM. Ela é compatível com os sistemas
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operacionais Windows, Mac OS e Linux, e sua interface é disponibilizada em inglês e
francês.
Paloma (helios.licef.teluq.uquebec.ca:8080/Paloma/?id=demo) - A ferramenta PALOMA
é uma extensão da ferramenta LomPad. A extensão ocorre quanto ao gerenciamento dos
objetos de aprendizagem em diferentes repositórios e busca federada. Possui suporte às
especificações IEEE-LOM (IEEE-LTSC, 2002), Cancore, Normetic e SCORM. Ela está
integrada ao projeto EduSource e sua interface é multi-idiomas.
Reload (www.reload.ac.uk/) - O RELOAD é um editor de metadados, empacotador de
conteúdos e executa objetos de aprendizagem SCORM. Ela é resultado de um projeto para
facilitar o uso de especificações de interoperabilidade em tecnologias de aprendizagem
emergentes produzidas por entidades como ADL e IMS. Provê suporte as especificações
IMS Metadata, IEEE-LOM, IMS Content Packaging 1.1.4, SCORM 1.2, e SCORM 2004.
O software e seu código-fonte são distribuídos gratuitamente.
Xerte (www.nottingham.ac.uk/xerte/index.htm) - A ferramenta Xerte está incorporada em
um projeto que visa o desenvolvimento de conteúdos ricos de aprendizagem através do uso
de recursos tecnológicos da plataforma Flash. Para isto, oferece um editor XML e uma
ferramenta de execução que facilita a criação de objetos de aprendizagem interativos e em
conformidade a especificação SCORM.
2.1.2. Processo de Análise
A interoperabilidade de OAs, no contexto da utilização destes objetos nas plataformas de
TV Digital, Web e dispositivos móveis, é o principal critério adotado pelo projeto OBAA
(VICCARI et al, 2010) para a análise dos padrões e tecnologias atuais de OAs e para a
especificação de novos padrões.
No projeto estamos considerando não apenas uma definição genérica de interoperabilidade,
mas uma definição que garanta a adaptabilidade de um dado OA, de forma a possibilitar
que a mesma descrição de um recurso seja utilizada de forma interoperável, adaptando-se
às características de cada plataforma, ou seja, conforme o dispositivo, o sistema apresenta a
interface de uma forma diferenciada.
Por exemplo, na televisão, um programa é apresentado com fundo escuro e cores de texto
claras. Na Web, o mesmo programa é apresentado como fundo claro e texto escuro.
Compatibilidade com versões anteriores e atuais de padrões de OAs também é considerado
um requisito importante, assegurando que o padrão a ser definido deve ser flexível o
suficiente para suportar as inovações tecnológicas futuras, permitindo extensões em sua
arquitetura sem perder a compatibilidade com o já existente.
Estas diretrizes, que servem tanto para a análise de padrões de OAs quanto de tecnologias
ou ferramentas específicas para trabalhar com estes OAs, orientaram a definição dos
critérios de análise funcional dos editores de OAs, que são listados a seguir:
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1. Abrangência – indica a abrangência do aplicativo em termos dos padrões de metadados,
ou seja, se este possui recursos voltados para criação de conteúdo do OA e
empacotamento em um dos padrões de metadados. Na tabela de comparação são
apresentados os nomes dos padrões de metadados cobertos;
2. Auxílio Edição – este critério pretende identificar se os editores apresentam alguma
capacidade de auxílio no preenchimento dos metadados, ou se estes devem ser
informados em sua totalidade pelo usuário. Através de um mecanismo de auxílio
inteligente ao projetista de OA, o processo de padronização dos objetos será otimizado
em tempo, quantidade e qualidade das informações, o que por sua vez, facilita a busca,
compartilhamento, e reuso dos mesmos. Os valores utilizados na tabela de comparação
são:
2.1. Edição Estruturada (edição de arquivo XML) – 0
2.2. Dialog Box sem agrupamento – 1
2.3. Dialog Box agrupados por nível de afinidade – 2
2.4. Wizard de apoio ao processo de criação – 3
3. Código Fonte/Biblioteca de Extensão – este item visa identificar a disponibilidade do
código fonte, para futuras extensões do editor, ou a existência de alguma interface que
permita a reutilização da funcionalidade de edição em um novo aplicativo. Os valores
utilizados na tabela de comparação são: S – Sim e N – Não;
4. Integração com LMS – avalia se os objetos de aprendizagem gerados pela ferramenta
são diretamente integrados em algum LMS (Learning Management System). Os valores
utilizados na tabela de comparação são: S – Sim e N – Não;
5. Adaptabilidade – este critério indicará a existência de informações que permitam a
utilização do objeto de aprendizagem em outras plataformas além da Web, tais como
dispositivos móveis e/ou TV Digital. Cada uma dessas plataformas apresenta requisitos
específicos para a veiculação de informação. Para que os objetos de aprendizagem
possam ser acessados nesses diferentes ambientes é necessário que essas informações
sejam definidas no momento da sua criação. Os valores utilizados na tabela de
comparação são: S – Sim e N – Não;
6. Manual/Tutorial – este item levará em conta a existência de documentação para a
ferramenta de autoria analisada. Este critério está diretamente relacionado aos critérios
de facilidade de instalação e disponibilidade de código fonte. Uma vez que se pretende
estender uma ferramenta já existente, torna-se importante a existência de fonte de
informação sobre as funcionalidades já existentes. Os valores utilizados na tabela de
comparação são: S – Sim e N – Não
7. Ontologias de Metadados – a utilização de ontologias permite inferências sobre os
domínios por elas representados e dessa forma é possível oferecer inteligência ao
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processo de autoria dos objetos de aprendizagem. Os valores utilizados na tabela de
comparação são: S – Sim e N – Não
8. Enfoque Pedagógico – para as ferramentas que auxiliam na criação de conteúdo dos
OA, esse critério identificará se existe alguma orientação ou facilidade para a criação
de conteúdo levando-se em consideração o enfoque pedagógico do objeto, ou seja, o
seu objetivo educacional. Os valores utilizados na tabela de comparação são: S – Sim e
N – Não
2.1.3. Resultados da Análise Funcional
O processo de análise funcional foi feito com base nos critérios apontados anteriormente.
Para fins de tabulação de resultado, os critérios e os valores foram abreviados.
Tabela C1. Resumo da Analise Funcional de Editores de OA
Editor
Ardora
CourseLab
Abrangência
CC
Scorm 1.2
CC
Scorm1.2
Scorm2004
AICC
eXeLearning CC
Scorm1.2
IMS CP
metadados Dublin Core
FreeLoms
LOM
Scorm 1.2
LOMPad
IEEE LOM,
CanCore,
Scorm 1.2,
Normetic
PALOMA
IEEE LOM,
CanCore,
Scorm 1.2,
Normetic
RELOAD
IMS Metadata,
IEEE LOM,
Scorm 1.2,
Scorm 1.3
Xerte
Scorm1.2, Scorm1.3
Auxílio
Edição
2
Cod.
Fonte
S
Integr. LMS
Adapt.
Manual
Enfoq. Pedag.
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Ontol.
Metad.
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Analisando a tabela acima percebe-se que 62% das ferramentas (5 entre as 8 analisadas)
apresenta um grande número de facilidades em relação a criação de conteúdo, sendo os
aspectos relativos a padronização dos objetos uma funcionalidade opcional. No entanto,
conforme se observa pelo critério “Enfoque Pedagógico”, nenhum dos editores oferece
recursos que facilitem a criação de conteúdo conforme o enfoque pedagógico que o OA
apresentará, mas apenas em relação a inclusão de recursos em formatos específicos como
Flash, Power Point e Applets Java, entre outros.
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Em relação aos recursos oferecidos para empacotamento dos objetos conforme os padrões
de metadados, se observa um comportamento bastante homogêneo nas ferramentas de
autoria. Todas as informações para os metadados devem ser fornecidas pelo usuário, que,
por sua vez, deve possuir um bom conhecimento do padrão, já que pouca, ou nenhuma
informação é fornecida a respeito do significado de cada “tag” dos metadados.
A maioria das ferramentas analisadas são resultado de projetos de pesquisa. Dessa forma, a
descontinuidade dos projetos provoca a desatualização das mesmas, principalmente em
relação aos padrões de metadados suportados. Um exemplo é o padrão SCORM, que se
encontra na versão 1.3. Como se pode observar na tabela de comparação, vários editores
suportam apenas a versão anterior do padrão, ou seja, SCORM 1.2.
Outro aspecto evidenciado na análise é a ausência de informações que permitam a
interoperabilidade dos objetos de aprendizagem desenvolvidos e/ou padronizados. Com o
crescimento e a popularização de dispositivos móveis com capacidades de acesso a Web e
a implantação da TV digital, esses meios passam a ser também importantes veículos para a
disseminação dos objetos de aprendizagem.
Resumindo, existe uma grande variedade de ferramentas de autoria para objetos de
aprendizagem. Esses aplicativos visam auxiliar na criação dos OAs, tanto em relação a
criação de conteúdo quanto na padronização dos mesmos, visando o seu reaproveitamento.
Apesar disso, ainda existe espaço para a melhoria e extensão das funcionalidades
oferecidas.
A inclusão de mecanismos que auxiliem o preenchimento dos metadados dos padrões de
forma inteligente, ou seja, sem que o autor/projetista tenha que informar todos os dados
explicitamente, é um tópico que claramente deve ser melhorado. Além disso, a inclusão de
informações que permitam a interoperabilidade dos objetos e a utilização de ontologias
para a representação dos padrões, são extensões importantes que permitirão maior alcance
dos OAs em relação ao seu público alvo.
2.2. Ferramentas de Autoria de Metadados (Catalogação)
As ferramentas de autoria de metadados são essencialmente ferramentas de catalogação
que visam facilitar a descrição dos conteúdos a serem compartilhados. Quanto mais rica,
em quantidade e qualidade de informação, for esta descrição, mais apropriada será a
catalogação do AO, mais fácil será a sua identificação por meio de mecanismos de busca
e, consequentemente, a sua reutilização.
2.2.1. Seleção das Ferramentas
Sendo assim, este tópico tem sido objeto de estudo de vários grupos, que propuseram uma
série de sistemas e/ou arquiteturas a fim de minimizar ou resolver esta questão. Os
sistemas descritos a seguir são resultados destas pesquisas.
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MPEG-7 Metadata Authoring Tool (RYU, 2002)
Este sistema disponibiliza ao usuário uma interface gráfica de autoria para a geração de
metadados conforme a especificação MPEG-7 (MPEG-7, 2004), que é um padrão
relacionado a conteúdos multimídia.
O principal objetivo desta ferramenta é facilitar o preenchimento dos metadados do padrão
MPEG-7 (MPEG-7, 2004). Este objetivo é alcançado através de uma interface gráfica que
permite a visualização dos conteúdos múltimídia submetidos (um vídeo, por exemplo) e
relaciona este conteúdo com os metadados que devem ser preenchidos.
Embora o MPEG-7 Metadata Authoring Tool auxilie no processo de autoria, todas as
informações deverão ser preenchidas pelo autor do conteúdo multimídia, não havendo,
portanto, nenhum mecanismo de sugestão de valores.
CoTeia (PANSANATO, 2005)
A ferramenta Coteia é uma ferramenta para criação de páginas web que possuía,
inicialmente, um pequeno conjunto de metadados: título, autor e palavras-chave. Com a
possibilidade de geração automática de metadados, este conjunto foi estendido para
suportar o padrão LOM (IEEE-LTSC, 2002). As técnicas utilizadas para geração
automática e semi-automática de metadados nesta ferramenta são: análise do conteúdo do
objeto, contexto em que o objeto é utilizado, associação a templates e regras que permitem
a identificação de relacionamentos entre os metadados do objeto.
A técnica de geração automática baseada na análise de conteúdo utiliza mecanismos como
classificação da linguagem, sumarização automática e extração de palavras chave. O
metadado General.Language é obtido através de classificação de linguagem, baseada em
thesaurus.
A segunda estratégia utiliza o contexto no qual o recurso é utilizado, obtendo informações
através do sistema de arquivos, estrutura das páginas HTML e gerência de usuários. Um
exemplo de aplicação desta técnica é a geração do metadado Technical.Size, que obtém,via
sistema de arquivo, o tamanho em bytes da página HTML.
A técnica de associação a templates é considerada como semi-automática, pois requer a
intervenção do usuário. Nesta modalidade as páginas HTML são associadas a um dos três
templates pré-definidos e toda a informação pertencente a um mesmo template receberá os
mesmos valores de metadados, previamente associados a cada template. O grupo de
metadados sobre direitos autorais do objeto (Rights) é preenchido através desta estratégia.
Apesar da utilização de várias estratégias que facilitam a criação dos metadados, a solução
proposta aplica-se apenas para objetos no formato HTML, restringindo-se à plataforma
Web.
MD Creation Tool
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O objetivo da ferramenta MD Creation Tool (HATALA, 2005) é facilitar o processo de
autoria de objetos de aprendizagem através da sugestão de valores de metadados para OAs
estruturados e que estejam localizados em repositórios. Por OAs estruturados entende-se
objetos organizados seguindo algum tipo de estrutura, como por exemplo, uma estrutura
hierárquica ou uma estrutura baseada no IMS.
A ferramenta MD utiliza diversos mecanismos para a geração de valores para metadados,
tais como herança, acumulação, semelhança de conteúdo, entre outros.
Apesar de o trabalho mencionar a utilização de ontologias como solução para a sugestão de
valores, o foco principal é dado para as técnicas que tem como pré-requisito a existência de
um repositório e/ou a existência de objetos compostos por outros objetos, que se unem para
formar uma aplicação e, sendo assim, compartilham vários elementos de metadados.
MATT – Metadata Authoring tool
A ferramenta MATT oferece facilidades para o geração dos metadados armazenados no
repositório GCMD (Global Change Master Directory) da NASA. O objetivo desse
diretório é armazenar informações sobre as ciências da Terra, serviços relacionados a
alterações globais e pesquisas na área de ciências da Terra.
O padrão DIF (Directory Interchange Format) é utilizado por este repositório e,
consequentemente, é o padrão de metadados coberto pela ferramenta MATT.
As principais características desta ferramenta de autoria são:

Interface on-line e standalone para edição dos metadados;

Geração dos metadados em formato XML;

Relação de palavras-chave para os metadados;
O objetivo desta ferramenta é facilitar o mecanismo de busca das informações
armazenadas no repositório GCMD, através do preenchimento dos metadados do padrão
DIF, via interface gráfica.
A ferramenta não apresenta mecanismos de sugestão, cabendo ao autor do objeto a ser
armazenado no repositório GCMD toda a responsabilidade sobre a informação armazenada
nos metadados.
TV-Anytime Authoring Tool
A ferramenta TV-Anytime Authoring Tool (YANG, 2007) apresenta aos usuários um
ambiente visual e intuitivo para autoria de conteúdo dos metadados do padrão TV-Anytime
(TVA, 2003). As principais funcionalidades oferecidas são:

Importação de metadados: os metadados existentes são importados para
o sistema, após análise e validação e validação dos dados;
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
Visualização: visualização dos conteúdos dos metadados e suporte a
edição dos valores via interface gráfica;

Auditoria: auditoria das interações do usuário em tempo real;

Geração de arquivo XML: os resultados são armazenados num arquivo
XML.
Embora os recursos oferecidos pela interface gráfica e as validações tornem o processo de
autoria mais suave, o conteúdo dos metadados ainda é preenchidos manualmente, exigindo
tempo e conhecimento técnico da parte dos usuários.
2.2.2. Critérios de Análise Funcional
Os critérios de análise funcional utilizados para as ferramentas de autoria de metadados
estão voltados para as facilidades que essas ferramentas podem oferecer em relação ao
processo de catalogação dos OAs. Os critérios utilizados são apresentados a seguir:
 Interface – este critério avalia o mecanismo de acesso a ferramenta, ou seja, se é
uma ferramenta Web ou standalone. Os valores utilizados na tabela de comparação
são: W (Web) e S (Standalone);
 Geração Automática de Metadados – este critério avalia a existência na
ferramenta de qualquer recurso que venha a gerar valores automáticos para os
metadados. Os valores utilizados na tabela de comparação são: S (Sim) e N (Não);
 Utilização de Ontologias para Inferência de Metadados – a utilização de
ontologias permite inferências e utilização de um vocabulário próximo dos
domínios por elas representados, e dessa forma é possível oferecer inteligência ao
processo de autoria dos objetos de aprendizagem. Os valores utilizados na tabela
de comparação são: S (Sim) e N (Não)
 Importação de Metadados – a importação de metadados oferece uma flexibilidade
à ferramenta de autoria, permitindo o reaproveitamento de informações já
cadastradas. Além disso, a utilização dessas informações pode facilitar os possíveis
mecanismos de inferência, sem a intervenção do usuário, uma vez que oferece
mais subsídios a esse processo. Os valores utilizados na tabela de comparação são:
S (Sim) e N (Não);
 Geração de Metadados em formato XML – a geração de metadados em formato
XML confere certa independência aos objetos de aprendizagem. Todos os
repositórios compatíveis com o padrão de metadados representado pelo arquivo
XML e que oferecerem um mecanismo de busca baseado nesse formato serão
capazes de cadastrar esse objeto em suas bases de forma facilitada. Os valores
utilizados na tabela de comparação são: S (Sim) e N (Não).
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2.2.3. Resultados da Análise Funcional
A análise funcional foi feita com base nos critérios definidos na seção anterior. Os
resultados são apresentados na tabela a seguir.
Tabela C2. Resumo da Analise Comparativa de Editores de Metadados
Ferramenta
Interface
Ger. Aut. MD
Inferência via Ontologia
Imp. de MD
Geração XML
MPEG-7
S
N
N
N
N
CoTeia
W
S
N
N
N
MD Creation
W
S
S
N
N
MATT
W
N
N
N
S
TV-Anytime
S
N
N
S
S
Analisando a tabela comparativa acima se percebe que existem ferramentas que são apenas
uma interface para o preenchimento dos dados, não oferecendo nenhuma facilidade além
da interface gráfica. Esse é o caso, por exemplo, das ferramentas MPEG- 7 e MATT.
De uma forma geral, as ferramentas analisadas apresentam pelo menos uma das
características avaliadas pelos critérios definidos. Isso indica a existência de espaço para o
desenvolvimento de novas ferramentas que, pela implementação de características
avaliadas pelos critérios, facilite o processo de geração de metadados.
3. Requisitos do Sistema de Autoria
Os requisitos gerais da infraestrutura MILOS também são respeitados pelo Sistema
Federado de Busca (conferir Anexo A – Especificação Detalhada da Arquitetura da
Infraestrutura MILOS). Esses requisitos são repetidos aqui apenas para conveniência do
leitor.
O requisito fundamental de natureza epistêmica para a infraestrutura MILOS é considerar
que:
(I) Um objeto de aprendizagem é essencialmente um objeto de conhecimento
apto a ser distribuído em sistemas de tecnologia educacionais.
O requisito técnico que permite esse o tratamento de um OA como um objeto de
conhecimento, que é assumido tanto pela proposta OBAA quanto pelo projeto da
infraestrutura MILOS é o seguinte:
(II) Sem perda de generalidade ou de aplicabilidade, é possível considerar que os
metadados de um OA são estruturas simbólicas que podem ser objeto de
tratamento pelas técnicas atuais de representação de conhecimento.
Além desses requisitos, o projeto da infraestrutura MILOS assume que:
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(III) Os metadados de OAs definem a terminologia principal adotada pelos agentes
da MILOS. Os metadados correspondem aos atributos, propriedades e relações da
terminologia, enquanto que os valores dos metadados correspondem aos termos da
terminologia.
Como pressuposição técnica adicional, se espera que tanto os metadados OBAA, quanto os
domínios de ensino e de aplicações educacionais estejam representados/formalizados
através de ontologias OWL.
Porém, por conta da necessidade contínua de abranger mais aplicações e domínios, os
padrões de metadados estão se tornando cada vez mais complexos e extensos. O próprio
padrão OBAA é exemplo dessa tendência, contendo um total de 11 grupos de metadados,
contabilizando mais de 130 elementos de dados.
Consequentemente, o tempo e esforço despendidos para o preenchimento dos metadados
por parte dos projetistas de OAs tem aumentado. O preenchimento dos metadados é uma
atividade importante, formando a base do processos de catalogação, indexação e
localização dos objetos, O preenchimento manual dessas informações, levando em conta o
cenário complexo dos padrões de metadados, tende a gerar inconsistências, devido a
possíveis diferenças de interpretação quanto ao significado do metadado.
Nesse contexto, o desenvolvimento de ferramentas que apoiem o processo de autoria de
OAs, incluindo o processo de catalogação, torna-se um ponto fundamental na
operacionalização dos padrões. Várias ferramentas de autoria foram desenvolvidas visando
facilitar o desenvolvimento de OAs nos diversos padrões existentes. Grosso modo, essas
ferramentas podem ser divididas em ferramentas voltadas para a autoria de OAs, incluindo
os aspectos de metadados e conteúdos dos OAs, e ferramentas mais adaptadas para o
preenchimento dos metadados de conteúdos digitais, incluindo OAs e conteúdos
multimídia.
Entre as primeiras pode-se citar como ferramentas relevantes: FreeLoms
(www.freeloms.org), Reload (www.reload.ac.uk/), LomPad (helios.licef.ca:8080/
LomPad/en/index.htm) e Xerte (www.nottingham.ac.uk/xerte/index.htm).
Exemplos
importantes de ferramentas de edição de metadados são MPEG-7 Metadata Authoring
Tool (RYU et al., 2002), CoTeia (PANSANATO et al., 2005), MD Creation Tool
(HATALA et al, 2003) e TV-Anytime Authoring Tool (YANG et al, 2007).
A maioria das ferramentas de autoria de OAs disponibilizam uma interface gráfica para o
preenchimento das tags de metadados. Apesar de oferecerem um mecanismo de entrada de
informação estruturado, com vocabulário enumerado e explicações sobre a semântica do
metadado, as informações ainda tem que ser manualmente preenchidas pelo autor do OA.
Por outro lado, mesmo entre as ferramentas de geração de metadados ainda existe uma
falta de mecanismos que auxiliem o preenchimento dos metadados dos padrões de forma
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inteligente, ou seja, sem que o autor ou projetista do OA tenha que informar todos os dados
explicitamente, é um tópico que claramente pode ser melhorado.
Assim o objetivo específico do Subsistema de Autoria é prover assistência inteligente para
os processos de autoria de OA, incluindo autoria de metadados e conteúdos.
Esses serviços também serão disponibilizados aos demais agentes da MILOS através de
uma interface FIPA, e aos demais tipos de software, através de uma interface web services.
4. Visão Geral
O Sistema de Autoria de autoria proposto é parte de uma infraestrutura de agentes, mais
geral, denominada MILOS (Figura 1) que está sendo projetada para prover diversos tipos
de serviços de suporte de OAs, como busca semântica, apoio a autoria de conteúdos e
metadados, gerenciamento de conteúdos digitais, além de adaptação e conversão de
conteúdos para distintos tipos de plataformas.
Ontologia OWL dos Metadados OBAA
Nível de
Ontologias
Ontologias de
Domínios de Ensino ...
Ontologias de
Aplicação
...
JENA Framework + OWL-API Interface
Nível de
Agentes
Autoria
Apoio
Pedagógico
Busca
Federada
Gerência
Middleware FIPA/JADE
Nível de
Facilidades
Interface
AVA
Interface
Repositório OA
Interface
LDAP
Interface
SQL
Interface
Interface
Web
WebServices
Figura C1. Arquitetura Geral da Infraestrutura MILOS
4.1. Arquitetura Multiagente
O objetivo do Sistema de Autoria é prover assistência para os processos de autoria de OA,
incluindo autoria de metadados e conteúdos. Este sistema está sendo projetado como um
sistema multiagente, cuja organização geral é apresentada na Figura 2, dividido em três
grandes grupos de agentes: agente editores, que fornecem a principal interface de uso do
sistema, agentes wizards de apoio a edição, que fornecem suporte inteligente ao processo
de edição, e agentes de adaptação, que fornecem suporte automático ou semi-automático a
conversão/adaptação de OAs de uma plataforma para outra.
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Agentes
Wizards
Edição
Navegação de
Conteúdos
Conteúdos
Multimídia
Suporte
Multiplataforma
Agente Editor
Metadados OA
Interface
Web
Usuários
Domínio de
Ensino
Interface
SQL
Estratégias
de Ensino
Suporte
Acessibilidade
Ontologia OWL OBAA
Ontologias de
...
Agente Editor
Conteúdos OA
Ontologias de
Aplicação
Agentes
Adaptação
Multiplataforma
Móveis
Interface
SQL
Interface
Web
Base de OAs
...
TV Digital
Interface
SQL
Web
...
Figura C2. Organização do Sistema de Autoria.
Os agentes Editor de Metadados OA e Editor de Conteúdos OA incorporam as principais
facilidades de edição do Sistema de Autoria. Estas facilidades são acessadas diretamente
por meio de uma interface Web. Por trás da operação dos agentes de edição existe um
conjunto variável de agentes Wizards de Edição que são responsáveis pelo apoio a
atividades de autoria específicas.
São previstos wizards que apoiem criação de OAs para domínios específicos de ensino,
incluindo a conformidade a estratégias específicas de ensino, wizards de suporte para
criação de OAs com conteúdo multimídia, OAs interoperáveis em múltiplas plataformas e
que OAs que atendam requisitos de acessibilidade. Também são previstos wizards que
auxiliem na criação de conteúdos navegáveis para OAs.
O Sistema de Autoria também prevê a
existência de agentes de Adaptação
Multiplataforma que contém os conhecimentos de como transformar e adaptar OAs de uma
plataforma para outra.
4.2. Metodologia de Projeto
O projeto dos componentes do Sistema de Autoria, incluindo seus agentes e ontologias,
será dividido em subsistemas, que serão projetados e desenvolvidos para aplicações de
autoria específicas. A compatibilidade entre os subsistemas é garantida pelo uso da mesma
ontologias base (a ontologia de metadados OBAA) e pelo uso das mesmas facilidades de
comunicação (protocolos, mensagens e serviços definidos pelo padrão FIPA).
Os subsistemas a serem projetados e desenvolvidos são dependentes do foco da aplicação,
que pode ser centrado na edição de metadados (catalogação), na edição de conteúdos de
OA, ou em algum dos wizards de apoio a edição.
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O processo de criação desses subsistemas se dará de forma evolutiva e incremental,
baseado em um protótipo inicial, com a posterior adição dos outros subsistemas e
componentes para atender as demais necessidades do Sistema de Autoria.
Até agora dois subsistemas componentes do Sistema de Autoria já foram projetados:
•
Subsistema AutoEduMat: constitui o protótipo inicial do Subsistema de Autoria,
tendo sido concebido desde o início de acordo com as três camadas da MILOS:
ontologias, agentes e interface com o usuário. Em termos de aplicação, o
AutoEduMat visa auxiliar nas atividades de criação e edição dos metadados
educacionais de OAs para o domínio de ensino da Matemática do Ensino Médio.
•
Subsistema AdaptaALO: cujo objetivo principal é adaptar de forma semiautomática diversos formatos de conteúdos de OAs empregados na web para os
formatos disponíveis no Sistema Brasileiro de Televisão Digital (SBTVD), O
AdaptaALO também está integrado a MILOS, constituindo o protótipo de um dos
agentes de adaptação previstos no Sistema de Autoria.
A arquitetura de ambos subsistemas é especificada neste documento, nos capítulos a
seguir.
5. Subsistema AutoEduMat
O subsistema AutoEduMat implementa uma ferramenta que apoia o processo de
catalogação de OAs relacionado ao preenchimento dos metadados. A ferramenta auxilia as
atividades de criação e edição dos metadados educacionais de OAs para o domínio de
ensino da Matemática do Ensino Médio. Para tanto o AutoEduMat suporta vários
mecanismos de sugestão automática de valores, utilizando técnicas de inferência aplicadas
sobre ontologias de conteúdos educacionais e ontologias pedagógicas.
O projeto original da arquitetura do subsistema AutoEduMat foi desenvolvido
originalmente pela Ana Carolina Xavier, inicialmente no contexto do projeto OBAA e
posteriormente em seu projeto de dissertação de Mestrado, no Programa de Mestrado em
Computação Aplicada (PIPCA) da UNISINOS, sob a orientação do professor João Carlos
Gluz.
O trabalho da Ana já obteve reconhecimento científico nacional e internacional, tendo sido
publicado no congresso internacional LACLO-2011 (Gluz e Xavier, 2011).
Dois requisitos fundamentais nortearam o projeto do AutoEduMat:
(a) suportar de forma integral os metadados definidos pela proposta OBAA para
padrão de metadados nacional, gerando OAs compatíveis com esse padrão;
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(b) estar completamente integrada com a infraestrutura de agentes MILOS
proposta para suportar os requisitos e funcionalidades previstos pelo OBAA.
O principal cenário de aplicação da ferramenta AutoEduMat é apoiar as atividades de
criação e edição dos metadados educacionais de OAs para um domínio de ensino
específico – Matemática do Ensino Médio.
Neste contexto, os principais requisitos levados em conta no projeto da interface da
ferramenta são a disponibilização de uma interface de edição Web para a edição dos
metadados, em conjunto com a implementação de mecanismos de sugestão e validação
para os conteúdos dos metadados baseado em ontologias de domínio de ensino e
ontologias pedagógicas.
Os mecanismos de sugestão e validação de metadados permitem que a interface com o
usuário esteja mais próxima do domínio de ensino e do domínio pedagógico, que é de
conhecimento dos professores, que são os principais usuários da ferramenta.
As ontologias funcionam como um repositório dos dados para o processo de inferência,
estruturando os metadados do padrão OBAA e os conteúdos e estratégias pedagógicas do
domínio escolhido para os OAs: Matemática no Ensino Médio. A ontologia de metadados
do padrão OBAA é fornecida como parte do próprio padrão (Gluz e Viccari, 2011).
Assim, para o AutoEduMat foram definidas duas novas ontologias que representam
domínios distintos de conhecimento:
•
A ontologia de conteúdos educacionais, responsável por representar os conteúdos
educacionais vinculados ao OA.
•
A ontologia pedagógica, que representa as diversas estratégias pedagógicas que
podem ser aplicadas a este (ou a outros) conteúdos educacionais.
A figura a seguir mostra como o Subsistema AutoEduMat e suas ontologias se integra na
arquitetura geral da MILOS.
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Ontologia
Conteúdos
Ontologia OWL dos Metadados OBAA
Nível de
Ontologias
Ontologias de
Ontologia
Pedagógica
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JENA Framework + OWL-API Interface
Nível de
Agentes
Autoria
Apoio
Pedagógico
AutoEduMat
Nível de
Facilidades
Ontologias de
Aplicação
Busca
Federada
Gerência
Middleware FIPA/JADE
Interface
AVA
Interface
Repositório OA
Interface
LDAP
Interface
SQL
Interface
Web
Interface
WebServices
Figura C3. Integração do AutoEduMat e suas Ontologias no Arquitetura Geral da MILOS
5.1. Objetivos
Originalmente, a principal função do AutoEduMat dentro da MILOS seria implementar um
dos wizards de edição de metadados compatível com os demais componentes do sistema,
que é capaz de gerar metadados educacionais para objetos OBAA, de acordo com
necessidades educacionais, estruturação de conteúdos e práticas pedagógicas que são
adotadas no Brasil para o ensino de matemática no nível médio.
Porém, tendo em vista o estágio inicial de desenvolvimento da infraestrutura MILOS, o
AutoEduMat se tornou o protótipo inicial de todo o Sistema de Autoria. Assim, esse
subsistema foi concebido desde o início nas três camadas da MILOS: ontologias, agentes e
interface com o usuário.
5.2. Arquitetura Multiagente
A arquitetura do sistema multiagente desenvolvida baseou-se na metodologia Prometheus
(PADGHAM et al., 2004). Seguindo essa abordagem, são apresentadas três etapas que
cobrem, desde a especificação do sistema, até o detalhamento dos principais agentes.
Na primeira etapa (System Specification) são identificados os principais atores, suas
interações com a aplicação, bem como objetivos e principais cenários. O diagrama da
figura a seguir representa esta fase:
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Figura C4. Diagrama de Especificação
Conforme ilustrado pelo diagrama de especificação, existe apenas um ator relevante na
ferramenta modelada, o “Projetista”, que pode ser um professor ou um designer
especializado em conteúdos educacionais digitais. As interações de entrada e saída da
aplicação tem este ator como sua origem e destino.
O ator inicia o processo informando qual o mecanismo de geração dos metadados deve ser
utilizado. As opções de escolha são: geração via wizard, geração manual e preenchimento
direto do arquivo XML. O ator deve também indicar se a geração dos metadados será feita
para um novo objeto de aprendizagem, ou se o objeto já está em conformidade com o
padrão OBAA (VICCARI, et al., 2010). Nesse último caso, deve ser feita a submissão dos
metadados já existentes, via arquivo XML. As ações descritas correspondem as percepções
do ator e são indicadas pelas figuras em forma de estrela, no diagrama de especificação.
Cada ação do projetista está associada a um cenário, que utiliza esta interação como ponto
de partida para a execução de ações que, ao final do processo, atenderão um ou mais
requisitos da aplicação. Os cenários identificados são: Submete OA, relacionado ao
processamento do arquivo XML submetido; Interações, responsável por apresentar as três
possibilidades de geração dos metadados; Gera XML, este cenário engloba todos os
passos necessários para a geração do arquivo final, com todos os metadados inferidos, no
formato XML; Interação Manual, ocupa-se das atividades de validação dos conteúdos
informados, apresentação das definições dos metadados e exemplos de possíveis valores;
Infere Metadados, responsável pela inferência dos valores dos metadados através das
informações estruturadas nas ontologias. Os cenários são identificados pelas figuras em
forma de seta, na cor bege, no diagrama de especificação.
Os demais itens representados no diagrama de especificação são as ações do sistema (setas
verdes), ou seja, as interações do sistema com o projetista.
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A segunda etapa da metodologia Prometheus (High-level design) prevê a definição dos
agentes e sua comunicação, através de mensagens e protocolos. O diagrama geral do
sistema representa esta informação e é mostrado na figura a seguir.
Figura C5. Diagrama Geral do Sistema
Os agentes definidos serão responsáveis por um ou mais cenários identificados no
diagrama de especificação do sistema. A organização dos agentes foi estruturada da
seguinte forma:
O agente InterfaceGrafica é o responsável por toda interação com o usuário. A cada
solicitação ou resposta do projetista, este agente acionará os demais agentes, para que as
tarefas solicitadas sejam atendidas.
O agente Gerente_MD centraliza toda a informação a respeito dos metadados cujos valores
devem ser preenchidos. Inicialmente, este agente informa quais grupos de metadados
devem ser considerados no processo de autoria. As informações sobre definição dos
metadados, validação de valores preenchidos manualmente e solicitação de exemplos de
possíveis valores serão solicitadas a este agente, através dos protocolos definidos.
O agente Wizard_MD é o responsável pela inferência dos valores dos metadados a partir
das ontologias definidas.
O agente XML é o responsável pela geração do arquivo XML de saída, com os metadados
gerados, e também pela validação do arquivo XML submetido pelo projetista no início do
processo.
A figura a seguir mostra os detalhes internos da integração do Auto-EduMat com o Sistema
de Autoria da MILOS.
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Ontologia de
Conteúdos de Ensino
Agente Wizard_MD
Agentes
Wizards
Edição
Navegação de
Conteúdos
Conteúdos
Multimídia
Domínio de
Ensino
Suporte
Multiplataforma
Agente Editor
Metadados OA
Interface
Web
Usuários
Ontologia
Pedagógica
Interface
SQL
Ontologia OWL OBAA
Estratégias
de Ensino
Suporte
Acessibilidade
Ontologias de
...
Agente Editor
Conteúdos OA
Base de OAs
...
Agentes
Adaptação
Multiplataforma
Móveis
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SQL
Interface
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Ontologias de
Aplicação
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Agente Gerente_MD
+ Interface_Grafica
Figura C6 – Integração do AutoEduMat no Sistema de Autoria
As mensagens trocadas entre os agentes são, principalmente, os próprios conjuntos de
metadados considerados no processo de autoria. Para o mecanismo de inferência existe a
troca de mensagem referente ao valor específico do metadado sugerido pelo agente.
A terceira etapa da metodologia Prometheus (Detailed Design), descreve os detalhes dos
agentes, ou seja, suas capacidade, planos de execução, eventos e dados necessários para a
execução das principais tarefas. Os diagramas a seguir apresentam os agentes e suas
principais capacidades.
5.2.1. Agente InterfaceGrafica
A principal função do agente InterfaceGrafica é administrar as interações entre o projetista
e o sistema. Para tanto foram identificadas três capacidades, conforme ilustra a figura a
seguir.
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Figura C7. Diagrama Detalhado do Agente InterfaceGrafica
Inicialmente o agente deve disponibilizar as opções de interação para o projetista, ou seja,
as interfaces gráficas através das quais serão informados os dados do objeto de
aprendizagem e a forma como os metadados devem ser preenchidos. A capacidade
VerificarOpçõesInteração é responsável por esta atividade.
A cada interação do projetista, o sistema deve prover uma resposta, que será processada
por um determinado agente. A escolha do agente apropriado e o envio de dados que este
agente necessitará para executar suas tarefas também é responsabilidade do agente
InterfaceGrafica e será executada pela capacidade SelecionarAgente.
Ao longo do processo de autoria dos metadados, as informações serão geradas pelos
agentes e devem ser disponibilizadas para o projetista, afim de que este possa confirmá-las
ou complementá-las. A capacidade ApresentarResultados executará esta funcionalidade.
5.2.2. Agente GerenteMD
O agente Gerente_MD é responsável por toda a informação referente aos metadados.
Portanto todas as atividade relacionadas a obtenção de informação sobre um metadado,
com exceção da inferência de valores, será direcionada a este agente. A capacidade
LerMetadados informará todos os metadados disponíveis para o início do processo de
autoria.
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Figura C8. Diagrama Detalhado do Agente Gerente_MD
As capacidades ObterDefinição, ObterExemplo e Validar estão relacionadas a opção de
preenchimento manual dos metadados, através de interface gráfica. Nesta opção o principal
papel da ferramenta de autoria é fornecer recursos que facilitem esta tarefa, tais como
apresentação da definição e de casos de uso para os metadados e também a validação dos
valores atribuídos manualmente pelo projetista.
Embora a inferência de valores não seja responsabilidade deste agente, o início deste
processo será disparado pela capacidade SolicitarSugestão. Sendo assim, esta capacidade
envia o metadado para o qual deve ser feita a inferência e recebe uma sugestão de valor.
As capacidade do agente Gerente_MD podem ser visualizadas na figura acima.
5.2.3. Agente Wizard_MD
O agente Wizard_MD executará a inferência dos valores dos metadados através das
ontologias de domínio Onto-EduMat. Estas ontologias foram criadas especialmente para
dar suporte aos objetos de aprendizagem cujo domínio é o ensino de matemática no ensino
médio, e que também devem estar disponíveis em diversas plataformas (web, dispositivos
móveis e TV digital).
Figura C9. Diagrama Detalhado do Agente Wizard_MD
Conforme ilustrado na figura acima, a única capacidade deste agente será
ProcurarSugestão. O resultado desta inferência será enviado ao agente Gerente_MD, que
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por sua vez encaminhará a informação para o agente InterfaceGrafica, para que a mesma
seja disponibilizada ao usuário do sistema.
5.2.4. Agente XML
O agente XML deve administrar todas as atividades relativas a validação e geração de
arquivos XML. A validação ocorrerá sobre os dados de entrada, submetidos no formato
XML, e a geração de um novo arquivo será o produto final do processo de autoria.
Figura C10. Diagrama Detalhado do Agente XML
As capacidades VerificarXMLEntrada e GerarXMLSaida foram criadas para este fim.
A figura acima ilustra as capacidades e suas respectivas mensagens.
5.3. Ontologias
As ontologias funcionam como um repositório dos dados para o processo de inferência,
estruturando os metadados do padrão OBAA e os conteúdos e estratégias pedagógicas do
domínio escolhido para os OAs: Matemática no Ensino Médio. A ontologia de metadados
do padrão OBAA é fornecida como parte do próprio padrão (GLUZ e VICCARI, 2011).
Assim, para o AutoEduMat foram definidas duas novas ontologias que representam
domínios distintos de conhecimento:
•
A ontologia de conteúdos educacionais, responsável por representar os conteúdos
educacionais vinculados ao OA.
•
A ontologia pedagógica, que representa as diversas estratégias pedagógicas que
podem ser aplicadas a este (ou a outros) conteúdos educacionais.
Essas ontologias estão descritas em relatórios separados:
•
A ontologia de conteúdos está descrita no Anexo F – Ontologia de Conteúdos de
Matemática do Ensino Médio.
•
A ontologia pedagógica está descrita no Anexo G – Ontologia Pedagógica para
Matemática do Ensino Médio.
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5.4. Interface Web
No cenário básico de aplicação do AutoEduMat, um professor deseja disponibilizar um
novo OA em um repositório, mas antes precisa catalogar o OA. Assim, o professor pode
usar a ferramenta AutoEduMat, disponibilizada no portal Web do OBAA
(www.portalobaa.org), para o obter auxílio neste processo de catalogação. A Figura 11
apresenta a interface do sistema AutoEduMat.
FIGURA C11. Interface Web Sistema AutoEduMat
Quando o sistema é acessado, o agente InterfaceGrafica é acionado, apresentando ao
usuário as opções de interação. O próximo passo corresponde a escolha dos metadados que
serão gerados para o novo objeto de aprendizagem. Nesta etapa o agente GerenteMD
obtém os grupos de metadados do padrão OBAA através do acesso a ontologia do próprio
OBAA. No entanto, somente os grupos de metadados que possuem suporte de uma
ontologia de domínio ou de aplicação estarão habilitados para a inferência. No caso do
AutoEduMat somente os grupos de metadados General e Educational do OBAA (que são
equivalentes aos campos de mesmo nome do padrão IEEE LOM). A seguir, o assunto do
objeto de aprendizagem deve ser identificado seguindo a estrutura da ontologia de
conteúdos: “Disciplina”, “Tema Estruturador”, “Unidade Temática”, “Conteúdo” e “Item”.
A Figura 12 apresenta a localização do objeto de aprendizagem do cenário proposto, entre
as opções oferecidas pela ontologia.
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FIGURA C12. Localização do assunto do objeto de aprendizagem
O processo de inferência é iniciado quando o usuário seleciona o botão “Inferir”. Neste
momento o agente Wizard_MD começa o processo de inferência a partir dos grupos de
metadados que já foram previamente selecionados. Com essas informações é possível
percorrer as ontologias de conteúdo e de estratégias pedagógicasem busca dos valores de
metadados apropriados. A Figura 13 apresenta alguns dos metadados inferidos para o
grupo Educational.
FIGURA C13. Metadados inferidos – Grupo Educational
A última etapa desse processo é a geração do arquivo XML que será anexado ao objeto de
aprendizagem. A visualização do arquivo é apresentada na aba XML da interface gráfica.
Um exemplo de arquivo XML gerado pela ferramenta é apresentado na Figura 14.
FIGURA C14. Geração Arquivo XML
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6. Subsistema AdaptALO
O principal objetivo do Subsistema AdaptALO é desenvolver um mecanismo que suporte a
adaptação de objetos de aprendizagem para a TV Digital brasileira.
O projeto original da arquitetura do subsistema AdaptALO foi desenvolvido originalmente
por Heleno Alves no contexto de seu projeto de dissertação de Mestrado para o Programa
de Mestrado em Computação Aplicada (PIPCA) da UNISINOS, sob a orientação do
professor João Carlos Gluz.
O trabalho do Heleno já obteve reconhecimento científico nacional e internacional, tendo
sido publicado nos congressos SBIE-2010 (Alves e Gluz, 2010) e no LACLO-2011 (Alves
e Gluz, 2011).
Para o AdaptALO um objeto de aprendizagem pode ser visto como um artefato composto
de duas camadas (ou níveis):

Camada dos Metadados: que engloba as informações de catalogação do objeto
de aprendizagem, dizendo como este é composto e informações diversas do
mesmo, dentre estas informações salientamos dados descritivos para utilizados
busca, localização, recuperação e apresentação do conteúdo;

Camada de Conteúdo: que contém o material de aprendizado em si, descrito
pelos metadados, mas que deve ser visualizado pelo usuário para atingir os
objetivos de determinada lição.
Sabendo que os metadados são informações que descrevem os objetos de aprendizagem,
sempre que houver uma alteração no formato do conteúdo ou mesmo a existência de outros
formatos para o mesmo conteúdo, é importante que isso seja descrito nos metadados para
unificar o catálogo do que é para ser um mesmo OA, mas com visualizações distintas.
Desta forma, para que seja possível reutilizar um objeto de aprendizagem em múltiplas
plataformas, é necessário que este seja adaptado tanto em relação aos seus metadados,
quanto em relação ao seu conteúdo.
A adaptação de metadados requer um alto nível de conhecimento dos padrões existentes no
mercado. Esta etapa de adaptação dos OAs por si só é um grande projeto de estudo e
desenvolvimento. Felizmente, muito deste trabalho de estudo e adaptação de metadados
para suportar múltiplas plataformas já foi feito no contexto do padrão de metadados
OBAA. A utilização deste padrão permite a aderência com padrões de mercado, ao mesmo
tempo em que beneficia novos projetos com características importantes como a
adaptabilidade para múltiplas plataformas, dentre elas a TV Digital.
Com o objetivo de maximizar a aderência com padrões e garantir a compatibilidade dos
metadados ao ambiente de televisão digital, o AdaptALO utiliza objetos de aprendizagem
compatíveis com o padrão OBAA. A utilização deste padrão garante o foco em outro
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grande objetivo do trabalho que é a visualização do conteúdo de objetos de aprendizagem
na plataforma do SBTVD.
Mesmo utilizando como base os metadados do padrão OBAA, algumas tarefas de
atualização ou adição de metadados podem ser necessárias. Para realizar esta tarefa é de
grande importância o conhecimento do conjunto de metadados disponibilizado pelo padrão
escolhido e o entendimento de como eles devem ser configurados a partir do surgimento de
novas versões adaptadas de um mesmo conteúdo.
A partir da definição do OBAA como padrão de metadados do trabalho aqui proposto, o
outro artefato que compõe um objeto de aprendizagem, o conteúdo em si, torna-se o centro
do processo de adaptação.
Assim, a seguir é apresentada a arquitetura multiagentes e as características principais do
protótipo de uma ferramenta capaz de manipular os metadados do padrão OBAA e fazer a
adaptação de conteúdo especificamente desenvolvido para a web, em conteúdo equivalente
da TV Digital, tal como previsto no SBTVD.
6.1. Objetivos
O objetivo principal do AdaptALO é ser capaz de adaptar OAs para visualização, de forma
satisfatória, de diversos formatos de conteúdos de aprendizagem, em receptores de
televisão digital do sistema Brasileiro de Televisão Digital, o SBTVD.
Espera-se que o mecanismo de adaptação possa ser executado da forma mais automática
possível e que permita visualizar o máximo de formatos de conteúdo possível com a menor
perda de estilos visuais possíveis, ou que permita seguir os estilos visuais ideais para
utilização em dispositivos de TV Digital do SBTVD.
A partir desta analise pode-se listar requisitos para o desenvolvimento de um sistema que
faça modificações nos formatos de conteúdos e nos metadados de um OA de forma que a
ele possa ser reutilizado no ambiente do SBTVD. Devido ao SBTVD ser uma plataforma
relativamente nova, existem poucos trabalhos de adaptação de conteúdo já existente na
Web para o ambiente de televisão digital, e os trabalhos encontrados não se aplicam a todos
os tipos de conteúdos ou mesmo ao SBTVD.
Dentro deste cenário, o AdaptALO pretende contribuir definindo formas automatizadas
para conversão de diversos formatos de conteúdos educacionais, os OAs, disponíveis na
Web (PDF, Word, Power Point, Open Office, entre outros), para que sejam possíveis de
serem visualizados na televisão digital brasileira.
O sistema de adaptação desenvolvido para o AdaptALO é baseado extensivamente no uso
de agentes de software, devido à complexidade crescente dos padrões para OAs e
conteúdos multimídia. Esta complexidade deverá ser encapsulada em agentes de software
que deverão utilizar uma base de conhecimento sobre as especificidades de cada tipo de
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conteúdo a ser adaptado. Através da arquitetura orientada a agentes esta integração se torna
mais simples devido a este projeto utilizar protocolos de comunicação entre agentes.
Outro requisito importante para o sistema é a sua integração com o padrão de metadados
OBAA (VICCARI et al., 2010) e com a infra-estrutura de agentes MILOS, que oferecerá
suporte ao ciclo de vida dos objetos OBAA (GLUZ e VICCARI, 2010). Este é um
importante requisito, porque alinha a presente dissertação com a iniciativa de disseminação
e adoção do padrão OBAA, que está sendo proposto como o novo padrão de metadados de
OA a ser adotado no Brasil.
Resumindo, os requisitos para o mecanismo de adaptação de OAs do AdaptALO são os
seguintes:
1. Ter a capacidade de adaptar tipos de formatos de conteúdos específicos disponíveis
atualmente em ambiente web (Por Exemplo: PDF, Word, Power Point, entre
outros.);
2. Ter a capacidade de adaptar os conteúdos de forma automática, se possível sem
precisar de intervenção humana pra adaptar conteúdo de forma satisfatória;
3. Estar integrado a infraestrutura MILOS que ofereçerá as demais funcionalidades
relacionadas à criação, a busca e ao gerenciamento de OAs, tais como: autoria,
publicação e armazenamento.
6.2. Critérios de Escolha das Tecnologias
Antes de apresentar a arquitetura da ferramenta de adaptação, é importante explicitar os
critérios empregados para escolher as tecnologias usadas no projeto e desenvolvimento da
mesma. Os objetivos da dissertação direcionam as principais escolhas tecnológicas. Dentre
os principais objetivos que baseiam as escolhas tecnológicas estão:
a) Implementar um protótipo da ferramenta de adaptação que demande o mínimo de
intervenção humana para adaptar conteúdo;
b) Projetar uma arquitetura que possa ser integrada com outras funcionalidades
relacionadas à busca e ao gerenciamento de OAs, tais como: autoria, publicação e
armazenamento;
O uso da tecnologia de agentes e de ontologias permite atingir o primeiro objetivo através
de uma divisão das atividades e conhecimentos necessários para atingi-lo. Os detalhes do
processo de adaptação em si podem ser divididos em agentes capazes de executar a
adaptação de conteúdos específicos. Combinados com um agente de coordenação do
processo de adaptação e com uma ontologia do modelo de domínio de adaptação, o sistema
resultante incorpora os conhecimentos necessários para automatizar, ao máximo possível, o
processo de adaptação. A interface com o usuário será implementada através de uma
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facilidade de comunicação web, capaz de encapsular os detalhes de comunicação entre os
agentes e seus usuários.
O segundo objetivo será atingido através da integração com a infra-estrutura MILOS. A
infra-estrutura MILOS está sendo projetada para suportar todos os estágios do ciclo de vida
de um OA compatível com o OBAA. Nesse contexto a ferramenta de adaptação de OAs
proposto neste trabalho se constituirá no protótipo inicial do mecanismo de adaptação
usado no Sistema de Autoria da MILOS.
Para atingir ambos objetivos o projeto da ferramenta de adaptação utiliza uma plataforma
orientada a agentes, a plataforma JADEX, que se baseia nos protocolos de comunicação
FIPA e na arquitetura BDI de projeto e desenvolvimento de agentes (RAO, GEORGEFF,
1995). Além disso, outros requisitos importantes que reforçam a escolha da plataforma
JADEX para o desenvolvimento são:
c) Comunicação entre agentes nativa utilizando protocolos FIPA;
d) Tecnologia completamente open-source para todos tipos de projetos;
e) Plataforma distribuída e baseada na tecnologia Java.
Outros frameworks e ferramentas de terceiros, todas de natureza open-source, também
foram utilizadas no processo de desenvolvimento. A arquitetura totalmente baseada na
plataforma Java permitiu um alto nível de reuso e criação de componentes reutilizáveis
para os sistemas criados.
6.3. Arquitetura da Ferramenta de Adaptação
A ferramenta desenvolvida neste trabalho tem como principal funcionalidade a adaptação
do conteúdo de um objeto de aprendizagem de forma semi automatizada. Para que isso seja
possível uma série de componentes de software foram projetados e desenvolvidos durante
o período da dissertação. Além destes, outros componentes de código aberto foram
integrados e configurados para permitir que a adaptação do conteúdo seja realizada.
A figura 19 apresenta a arquitetura de alto nível da ferramenta de adaptação baseada no
diagrama de componentes da UML. Bauer e Odell (2002) fazem uma boa descrição deste
artefato da UML:
Um diagrama de componente descreve os organismos e dependências entre os
componentes. Um componente é uma parte de um sistema modular que encapsula seu
conteúdo e cuja manifestação é substituível dentro de seu ambiente. Um componente
define seu comportamento em termos das interfaces providas e requeridas. Um diagrama
de componente é aplicado para apoiar a auto-contenção dos componentes, a substituição
dos componentes e no desenvolvimento distribuído e montagem de componentes. Em
particular, esconder as informações das estruturas internas dos componentes é permitido.
Por isso, descreve os componentes, interfaces, portas, bem como a realização,
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implementação e uso relacionamentos com suas classes e artefatos. Além disso, uma
especificação de implantação pode ser dada e os novos estereótipos podem ser introduzidos
(BAUER, ODELL, 2002).
Através deste diagrama e do uso de estereótipos pretende-se dar uma visão das entidades
que compõem o sistema que implementa a ferramenta de adaptação de OAs.
Figura C15 - Arquitetura da Ferramenta de Adaptação
A figura 15 apresenta um diagrama de componentes UML, que representa a arquitetura do
sistema de adaptação de OAs para a TV Digital. O principal componente dessa arquitetura,
que também dá o nome a toda ferramenta de adaptação, é o sistema multiagentes
denominado Adapt-A-LO (Adaptation Agents for Learning Objects). Na figura estão
representados os agentes desse sistema, seus planos e demais componentes com o
estereótipo agente (<<agente>>). Outros componentes importantes são os repositórios de
informações utilizadas pelo sistema e rotulados com o estereótipo repositório
(<<repositorio>>).
Para permitir o uso da aplicação por seus usuários, foi desenvolvido um subsistema de
interface web, chamado Adapt-A-LO-Web, que está representado no diagrama externo ao
sistema Adapt-A-LO com o estereótipo interface usuário (<<interface usuário>>).
Seguindo as instruções do usuário, o subsistema de interface web consulta os objetos de
aprendizagem disponíveis em um repositório externo e solicita sua adaptação para o
ambiente de TV Digital pelo sistema Adapt-A-LO.
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O subsistema inteiro do AdaptALO se integra a infraestrutura MILOS (ver figura a seguir)
como um dos agentes de adaptação de conteúdos previstos pelo Sistema de Autoria.
Agentes
Wizards
Edição
Navegação de
Conteúdos
Conteúdos
Multimídia
Suporte
Multiplataforma
Agente Editor
Metadados OA
Interface
Web
Usuários
Domínio de
Ensino
Interface
SQL
Estratégias
de Ensino
Suporte
Acessibilidade
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Agente Editor
Conteúdos OA
Base de OAs
Ontologias de
Ontologias de
Aplicação
...
Agentes
Adaptação
Multiplataforma
Subsistema
Adapt-A-LO
Móveis
Interface
SQL
Interface
Web
Ontologia OWL OBAA
TV Digital
Interface
SQL
Web
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Figura C16 – Integração do AdaptALO no Sistema de Autoria
O AdaptaALO é o protótipo inicial deste tipo de agente de adaptação. O projeto do
AdaptaALO fornecerá as diretrizes básicas deste tipo de agente e como ele será integrado
ao resto da infraestrutura.
Assim, para permitir a integração com a arquitetura MILOS, o subsistema de adaptação
definido neste trabalho utilizará, como fonte dos OAs, o serviço de busca federada da
MILOS, que integra diversos repositórios de OAs em um único serviço de busca e já
utiliza o padrão OBAA.
Além disso o AdaptALO estará integrado aos agentes Editor de Metadados de OA de
forma que este agente possa registrar nos metadados do OA os conteúdos adaptados para
TV Digital.
Do ponto de vista do agente Editor de Conteúdos de OA o subsistema AdaptALO é um
agente de apoio (basicamente um wizard) que pode ser chamado durante a edição de
conteúdos, para fornecer apoio inteligentes (automático ou semi-automático) ao processo
de adaptação de conteúdos do formato web para o formato do SBTVD.
6.4. Sistema Multiagente Adapt-A-LO
O sistema Adapt-A-LO foi projetado como um sistema multiagente formado por dois
agentes distintos, que implementam cinco planos para atingir o principal objetivo de
transformar o conteúdo disponível na web em um formato que seja aceito no ambiente de
TV Digital.
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O componente principal do Adapt-A-LO é o agente de Coordenação (AgenteCoordenacao)
responsável por obter as requisições de adaptação e disparar as tarefas definidas no perfil
de cada dispositivo final selecionado. Este perfil é armazenado em um repositório de
perfis de adaptação que armazena características do ambiente de televisão digital. Além
das características do ambiente de destino do conteúdo este repositório também deve
conter as informações de formatos aceitos para adaptação para que os agentes possam
deliberar sobre que plano utilizar para atingir os objetivos de transcodificação de cada
formato original. Com a evolução dos dispositivos e das características é fácil prever que
este repositório de perfis deve aumentar contendo várias estratégias e características para
diferentes dispositivos, ou ambientes. No atual momento o repositório contém informações
importantes para adaptação para televisão digital que é o objetivo desta dissertação.
Para descrever os perfis de adaptação foi criado um modelo de domínio que representa os
conhecimentos importantes para a adaptação de determinado conteúdo. O modelo de
domínio foi definido através de uma ontologia de conceitos especificada em UML.
Posteriormente esta ontologia deverá ser transformada em uma ontologia OWL compatível
com a web semântica, para facilitar a interoperabilidade com agentes externos.
O sistema multiagentes proposto tem suas estratégias de adaptação encapsuladas em
diversos agentes, o que facilita o desenvolvimento de novas estratégias e o encadeamento
das mesmas de acordo com cada perfil criado. No projeto da arquitetura do Adapt-A-LO
foram seguidas as categorias de estratégias de adaptação propostas em (SERRANO,
SERRANO e LUCENA, 2008), resultando nos agentes de Transcodificação, Substituição e
Integração, de Sumarização e de Redimensionamento, responsáveis, respectivamente, pelas
tarefas de transcodificar um conteúdo de um formato para outro, substituir e integrar
conteúdos de vídeo e áudio em slides, sumarizar os dados do conteúdo e adaptar o
conteúdo de acordo com o tamanho da tela de saída.
Entretanto, como o foco principal do presente trabalho está na adaptação dos conteúdos
para a TV Digital, considerou-se que implementar as estratégias de transcodificação dos
conteúdos em formato da web para formatos compatíveis com o SBTVD se caracterizam
como os objetivos mais importantes do presente trabalho.
Dispositivos móveis podem apresentar, por questões de formatos de tela de saída e
recursos computacionais relativamente limitados, problemas sérios de adaptação que não
podem ser resolvidos apenas pela estratégia de transcodificação. Porém, no caso da TV
Digital em geral, e no SBTVD em particular, a estratégia de transcodificação é capaz de
resolver a maior parte dos problemas:

Vídeo com áudio é o modo de saída padrão da TV Digital, assim não é necessário
substituir/integrar vídeos em slides.

O tamanho da tela da TV Digital, particularmente nos modelos atuais em alta
definição (HD) é compatível com o formato usado na web.
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
Os recursos computacionais disponibilizados pelo middleware Ginga, adotado pelo
SBTVD, são suficientes, não requerendo que conteúdos sejam sumarizados em
pequenos parágrafos de texto, ou algo similar.
Assim, os agentes de Substituição e Integração, de Sumarização e de Redimensionamento
são apresentados no diagrama com linhas pontilhadas e não foram desenvolvidos neste
trabalho. Apenas agentes dummy foram criados para manter a estrutura do sistema
completa. Apesar disso, é importante salientar que a arquitetura do Adapt-A-LO prevê as
interfaces necessárias para a integração destes agentes em versões futuras do sistema,
capazes de efetuar a adaptação de conteúdos para outras plataformas diferentes da TV
Digital.
A principal funcionalidade do sistema é a transcodificação de conteúdos. A
transcodificação de conteúdo permite transformar o conteúdo de um formato para outro de
forma que este seja visualizado em algum dispositivo que não poderia ser visualizado em
seu formato original. Para conseguir transcodificar os diversos tipos de conteúdos
disponíveis nos objetos de aprendizagem o sistema multiagentes desenvolvido possui um
conjunto de agentes e planos de transcodificação que interagem entre si.
Dessa forma, o agente principal deste trabalho é o agente de Transcodificação
(AgenteTranscodificacao). Este agente considera as informações de perfil para definir qual
o melhor formato de destino para os conteúdos originais tomando como base os formatos
aceitos no padrão digital. Como um tradicional agente de software o agente de
Transcodificação possui planos para alcançar seus objetivos. Estes planos são acionados
dependendo do formato original do agente adaptado e do formado de destino da adaptação
que chegam ao agente através de uma mensagem. Os planos de transcodificação
disponíveis atualmente são:

ImageTranscodificacaoPlan: o agente de transcodificação aciona este plano
sempre que recebe arquivos de conteúdo original no formato PPTX ou PDF,
transformando estes em uma seqüência de imagens no formato PNG para criar
o conteúdo de destino.

HtmlTranscodificacaoPlan: este plano é acionado quando o agente recebe
conteúdos no formato provenientes de sistemas como o Microsoft Office e o
Open Office. Este plano contém uma biblioteca open source chamada
JODConverter que permite transformar objetos de aprendizagem com
conteúdo original nos formatos PPT, DOC, ODT, dentre outros em um
conteúdo adaptado para o formato HTML.

SwfTranscodificacaoPlan: é o plano de transcodificação de conteúdo original
SWF, flash interativo. Este tipo de conteúdo está na categoria de conteúdo
gráfico animado interativo citada anteriormente neste capitulo. Um conteúdo
iterativo, normalmente encontrado no formato SWF, Flash, é difícil de ser
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transcodificado, principalmente por ser um formato proprietário da empresa
multinacional Adobe. Esta limitação impede que o conteúdo Flash seja
decompilado e compreendido, de forma automática, para manter suas
funcionalidades interativas em alguma outra linguagem aceita pela televisão
digital. Para contornar esta limitação este plano é executado através do envio
de um programa que permite ao usuário interagir com o conteúdo e gravar um
vídeo, em formato MOV, para que seja passado para o usuário e este assim
veja o objeto e conheça seu conteúdo através de uma interação sugerida. O
programa de gravação da interação com Flash foi chamado de Swf-Recorder.

VideoTranscodificacaoPlan: conforme citado a categoria dos vídeos possui
formatos que não são aceitos pelo sistema de televisão digital brasileiro. O
único formato aceito nativamente no Ginga é o H.264 (mpeg4). O plano aqui
descrito permite que o agente de transcodificação transforme vídeos de
conteúdos originais com formatos como MOV, AVI, FLV para o formato
H.264 (mpeg4). Para atingir este objetivo foi utilizado o projeto open source
FFMPEG.
Através dos componentes de software descritos acima foi possível desenvolver um sistema
multiagentes que atinge os objetivos de adaptação semi-automática citados nos objetivos
do projeto. Este sistema multiagentes segue o protocolo de comunicação FIPA o que
garante o objetivo de integração com outros sistemas multiagentes, em particular a
integração com a infra-estrutura MILOS.
Além da divisão em componentes e a extensibilidade do sistema outro aspecto arquitetural
relevante a ser analisado é a forma de comunicação dos componentes envolvidos. A forma
de comunicação determina um protocolo que deve permitir a ligação dinâmica entre os
componentes, devido à natureza genérica dos dispositivos envolvidos. As interações entre
os componentes de software que compõem o Adapt-A-LO, foram definidas durante a fase
de analise da solução de software, utilizando-se de diagramas UML. A linguagem de
modelagem UML pode ser utilizada com qualquer metodologia atual de projeto e
desenvolvimento de software, incluindo a engenharia de software orientada a agentes.
Desta forma o sistema multiagentes proposto neste trabalho será modelado através de
diagramas da UML 2.0, conforme proposto em (BAUER, ODELL, 2002).
A fase inicial de um projeto de software é a análise onde é possível definir o que o sistema
deve fazer em um modelo chamado diagrama de casos de uso. Por padrão este diagrama
UML apresenta os usuários externos ao sistema, atores, e as funcionalidades que estes
podem executar dentro do sistema, ou seja, os casos de uso do sistema. Segundo Bauer e
Odell (2002), ao modelar sistemas orientados a agentes este conceito sofre uma adaptação:
“nos modelos orientados a agentes encontramos atores internos ao sistema, que são os
agentes de software”. Os serviços que cada agente de software disponibiliza são
representados pelos casos de uso e ligados diretamente a ele. Os serviços podem ser
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requisitados por atores externos ao sistema, podendo estes representar agentes de software
ou pessoas normais. Estas requisições são modeladas como associações direcionadas aos
casos de que representam os eventos que eles devem responder. Na literatura de engenharia
de software orientada a agentes estes eventos representam as percepções de cada agente
agentes de software. As reações dos agentes de software ou a resposta do serviço é
modelada como uma associação direcionada ao lado oposto das percepções. O retângulo,
que envolve os serviços e os agentes que os disponibilizam, determina os limites do
sistema multiagentes. A Figura 21 apresenta o diagrama de casos de uso da ferramenta de
adaptação.
Figura C17 - Diagrama de Casos de Uso
A Figura 17 apresenta um diagrama de casos de uso do sistema multiagentes de adaptação
de OAs desenvolvido. O modelo ilustra, no terceiro retângulo, o sistema multiagentes
Adapt-A-LO. Os agentes de software que compõem o sistema e os serviços que estes
devem prover são os seguintes:

Agente de Coordenação: ele é responsável pelo serviço Adaptar OA, que faz
chamadas aos demais agentes e define a estratégia de adaptação a partir do tipo de
objeto de aprendizagem a ser adaptado.

Agente de Transcodificação: o agente de transcodificação é um dos agentes que
compõem a estratégia de adaptação. Este agente é responsável por alterar o formato
do conteúdo do objeto de aprendizagem para um formato que seja possível de ser
visualizado dentro do ambiente de televisão digital. Além disso, este agente deve
fazer adaptações de layout necessárias, assim como definir os melhores tamanhos,
cores e tipos de fontes e fundo para televisão digital.
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No segundo retângulo, com o rótulo Adapt-A-LO-Web, podemos ver o sistema de interface
web desenvolvido para gerenciar os perfis de adaptação e solicitar a adaptação de
conteúdo. O usuário do sistema, o desenvolvedor de OA, interage com a interface web
criada para executar as funcionalidades descritas nas elipses.
O primeiro retângulo descreve um repositório de terceiros, o FEB que é utilizado como
fonte de pesquisa para OAs.
Este diagrama facilita a definição dos papéis dos agentes e a visualização das
funcionalidades que o sistema irá disponibilizar. Outra característica deste diagrama
apresentada por Bauer e Odell (2002) é “mostrar a interação dos agentes que compõem o
sistema que será desenvolvido com outros sistemas multiagentes”. No caso do diagrama
apresentado na Figura 21 ainda podemos ver a interação do sistema multiagentes
desenvolvido com outros sistemas, não orientados a agentes, como é o caso do FEB, o
repositório de OAs, e do Adapt-A-LO-Web, um sistema web. Outro ator importante do
sistema é o Desenvolvedor de OA, mas este não representa um agente de software, ele
representar uma pessoa comum.
Após a fase de análise e uma breve descrição dos casos de uso, é possível iniciar a fase de
projeto, onde são criados diagramas que definem aspectos dinâmicos e estáticos do
sistema.
Dentre os diagramas que definem aspectos estáticos o diagrama de classes é até hoje o
mais popular. Este diagrama pode ser utilizado para modelagem de estruturas de dados
como as ontologias, usadas pelos sistemas multiagentes (BAUER, ODELL, 2002). A
Figura 18 apresenta o modelo de domínio utilizado pelo sistema Adapt-A-LO, representado
através de um diagrama de classes que contém os principais conceitos utilizados para
adaptação de conteúdos.
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Figura C18 - Diagrama de Classes do Modelo de Domínio
A classe Ambiente determina para qual ambiente será adaptado o conteúdo. A plataforma
de destino deste trabalho é a televisão digital. Para representar este ambiente o repositório
de perfis contém um ambiente armazenado onde as propriedades sigla e descrição
possuem os valores sbtvd e “Sistema Brasileiro de Televisão Digital”, respectivamente.
O conceito AmbienteAdaptacao descreve uma transcodificação que pode ser executada
para um ambiente. Para que isso seja possível esta classe conecta um ambiente de
adaptação (ambienteAdaptacao) a um formato original (formatoOriginal) e a um formato
adaptado (formatoAdaptado). Desta forma se o usuário seleciona um ambiente e informa o
formato do conteúdo adaptado um agente pode inferir para qual formato deve ser
transcodificado o conteúdo original e selecionar o melhor plano de transcodificação.
O objeto Formato define a extensão de um conteúdo. Alguns valores existentes para a
propriedade extensão destes formatos são: HTML, PDF, PPT, SWF, FLV, MOV, AVI,
PNG, JPG, etc. Este objeto se conecta com a classe Categoria que define quais as
estratégias podem ser utilizadas para cada conteúdo. Foram definidas quatro categorias,
são elas:
(1) Conteúdo gráfico animado interativo: geralmente disponibilizado nos objetos de
aprendizagem em formato SWF, Flash, ou JavaScript. O SBTVD permite
utilização de JavaScript, mas não possui suporte a tecnologia Flash.
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(2) Conteúdo de documento com estilos fixos: geralmente disponibilizado pelo
usuário com um documento do Microsoft Office, PDF ou imagem (PNG, JPG
ou GIF). Estes formatos não têm suporte de visualização dentro do SBTVD.
(3) Conteúdo de documento com estilos adaptáveis: geralmente disponibilizado em
formato XHTML ou HTML. Tem suporte no SBTVD.
(4) Conteúdo multimídia de vídeo ou áudio: Existe um grande número de formatos
disponíveis na web e nem todos são suportados pelo SBTVD. Dentre estes
formatos estão o AVI, MOV, OGG, etc.
Sabendo que determinado formato possui uma categoria com estilos adaptáveis podemos
adotar a estratégia de mudar apenas o arquivo de edição de estilos deste conteúdo, um
exemplo deste caso é o formato HTML. Pode ser definido ainda que se o formato é um tipo
com estilos fixos podemos impedir de fazer alteração de estilos ou ainda adotar uma
estratégia mais drástica como fazer uma transformação de cores em determinada imagem.
A classe Conteudo possui duas extensões, os objetos Original e Adaptado. Através destes
conceitos podemos definir os objetos conteúdos que serão adaptados.
Nas versões anteriores da UML e na AUML o diagrama de classes era utilizado para
modelagem de agentes, no entanto, este modelo não permite representar de forma padrão
todas as estruturas que compõem um agente de software. Para que seja possível modelar
um agente e seus componentes relacionados, (BAUER, ODELL, 2002; CHANG et al,
2008) propõem a utilização do diagrama de estrutura composta é proposta. A Figura 19
apresenta o diagrama de estrutura do agente de Transcodificação.
Figura C19 - Diagrama de Estrutura do Agente de Transcodificação
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O diagrama na figura 19 apresenta a estrutura do Agente de Transcodificação, incluindo os
componentes necessários para executar seus planos. Neste diagrama também podemos
adicionar portas para facilitar a descrição das interfaces expostas. Segundo Chang et al
(2008), “cada porta é um construto que permite ao agente interagir com outros agentes”.
No agente de transcodificação podemos ver duas portas: adaptar-ao e verificarcapacidade. Na Figura 19 são apresentados os quatro planos que o agente de
transcodificação pode executar:

ImageTranscodificacaoPlan: plano que é executado quando um agente de
transcodificação decide transformar um conteúdo para um conjunto de imagens.
Para que isso seja possível o plano utiliza o componente Adapt-Image,
desenvolvido especificamente para esse fim.

HtmlTranscodificacaoPlan: quando o agente verifica que o formato deve ser
transformado para HTML, este plano é disparado. O componente de terceiros de
código aberto JOD-Converter é utilizado para atingir o objetivo de transformação.
O componente JOD-Converter utiliza um serviço do software OpenOffice para
transformar diversos tipos de conteúdos para HTML.

SwfTranscodificacaoPlan: este plano é disparado quando recebe um conteúdo flash
iterativo, com extensão SWF. Este plano é o mais complexo por que depende de
iteração com o usuário através de uma interface visual enviada no meio do processo
de adaptação, o programa desenvolvido chamado Swf-Recorder. Através dessa
interface o usuário pode interagir com o conteúdo original (Figura 20), gravar um
vídeo e depois enviar para o sistema (Figura 21) para uma segunda etapa de
transcodificação do vídeo. O componente que disponibiliza uma interface visual
para criação do vídeo foi desenvolvido e chamado de Swf-Recorder.

VideoTranscodificacaoPlan: este plano permite a transcodificação de vídeos de
diversos formatos para o formato aceito pela TV Digital. Para atingir este objetivo
este plano utiliza o componente de código aberto de terceiros FFMPEG.
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Figura C20 - Tela de interação com o conteúdo original no componente Swf-Recorder.
Figura C21 - Tela de visualização e envio de vídeo do componente Swf-Recorder.
Os aspectos dinâmicos do sistema foram modelados através dos diagramas de seqüência de
UML. Muitos trabalhos de pesquisa citam este diagrama como ponto forte da utilização de
UML na modelagem de sistemas multiagente, principalmente por representar muito bem
protocolos de comunicação entre agentes distintos (BAUER, MULLER, ODELL, 2001;
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ODELL et al, 2000; BERGENTI, POGGI, 2000). A partir da UML 2.0 este diagrama
atende de forma padronizada a maior parte dos requisitos de modelagem de interação entre
agentes, aperfeiçoando problemas encontrados em suas versões anteriores. A Figura 22
apresenta o diagrama de seqüência do caso de uso Adaptar OA que é provido pelo Agente
de Coordenação.
Figura C22 - Diagrama de Sequência do Caso de Uso Adaptar OA do Agente de Coordenação
No diagrama apresentado na Figura 22 podemos ver as mensagens trocadas entre os
agentes de Coordenação e de Transcodificação. Estas mensagens são baseadas nos atos de
comunicação FIPA. Os atos de comunicação iniciais se ligam as portas apresentadas no
diagrama de estruturas compostas. As mensagens representadas na figura são definidas a
seguir:

verificar-capacidade: inicia uma verificação se o agente pode adaptar algum
determinado tipo de conteúdo.

recusar-adaptar: informa ao agente de Coordenação que o agente de
Transcodificação não pode adaptar determinado formato.
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
aceitar-adaptar: afirma para o agente de Coordenação que o agente de
Transcodificação pode adaptar determinado conteúdo, dando ao Coordenador
a possibilidade de iniciar a adaptação.

adaptar-oa: inicia o processo de adaptação do objeto de aprendizagem.

cancelar-adapar: notifica que recebeu um pedido de cancelamento do
processo de adaptação do OA.

informar-adaptar: comunica ao agente de Coordenação o sucesso da
adaptação com dados de como recuperar o objeto adaptado.

falhar-adaptar: informa que houve algum erro no processo de adaptação
conduzido pelo agente de transcodificação.
Internamente um agente tem processos e funcionalidade relacionados aos aspectos
dinâmicos de interação modelados pelo diagrama de seqüência. Para detalhar esses
aspectos internos ao agente podem ser usados os diagramas de atividade de UML 2.0. Um
diagrama de atividades mostra como cada plano distinto, dentro de um mesmo caso de uso,
será executado. Dentro de um plano podemos ver um agente executando diferentes papéis,
cada papel pode ser representado em uma raia diferente conforme descrito por Bauer e
Odell (2002). Na Figura 23 é apresentado o diagrama de atividades da porta transcodificar
conteúdo.
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Figura C23 - Diagrama de Atividades da Porta Transcodificar Conteúdo
No diagrama de atividades acima podemos ver o processo interno do agente de
Transcodificação executando a transformação de um conteúdo original par um conteúdo
adaptado. Cada raia apresenta a responsabilidade desempenhada em cada papel. Este
processo é iniciado pela verificação do formato do conteúdo adaptado e do original.
Dependendo destes formatos o agente em questão inicia o plano que aceita a transformação
os formatos obtidos. Se um dos planos aceita os formatos analisados ele executa as
atividades descritas em cada retângulo arredondado.
Em sua maioria os planos executam a chamada a um componente que se responsabiliza
pelo processo de transcodificação. No caso do plano SwfTranscodificacaoPlan, é
executado o empacotamento de um componente, o SwfRecorder e enviado para o agente
interagir com o conteúdo SWF e gravar um vídeo. Se o vídeo, no formato MOV, for criado
corretamente é enviada uma nova solicitação de adaptação para o AgenteTranscodificacao.
Nesta nova chamada deve ser disparado o plano VideoTranscodificacaoPlan dentro deste
plano será executada uma transformação do formato MOV para o formato H.264 (mpeg4).
Os diagramas UML 2.0 utilizados até agora dão um grande suporte a análise e projeto de
sistemas multiagentes. No entanto, a UML 2.0 apresenta uma série de outros diagramas,
que, pelo menos no caso dos sistemas multiagentes, não acrescentam tanto ao projeto de
software quanto os citados. Levando em conta que construir todos os diagramas UML
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possíveis para um dado sistema, torna o processo de análise e o projeto demorado, além de
dificultar a manutenção de todos os artefatos de software, neste projeto somente os
diagramas citados anteriormente foram utilizados. Outro aspecto relevante sobre o presente
trabalho é que a UML está em constante atualização, no entanto, apesar de existir trabalhos
sobre o uso UML 2.1 no projeto de sistemas multiagentes (CHANG et al, 2008), Bauer e
Odell (2002) descrevem claramente todos os diagramas da UML 2.0 e sua utilização em
sistemas multiagentes, tornando esta um referência de base para o presente trabalho.
Na última fase do projeto, o desenvolvimento do software, os diagramas foram traduzidos
para a linguagem de programação Java. Esta etapa é facilitada pelo uso de artefatos UML
em conjunto com linguagens orientadas a objeto, principalmente pela simplicidade no
mapeamento dos componentes de software diagramados para objetos. A utilização de
frameworks open-source de software também facilitou o processo de desenvolvimento.
Para executar a etapa de desenvolvimento também foi importante a escolha de uma
plataforma para o desenvolvimento de agentes e utilize o protocolo de comunicação FIPA.
O sistema desenvolvido utilizou a plataforma JADEX.
Após cada ciclo de analise, projeto e desenvolvimento os artefatos devem ser revisitados
para que possam ser refinados e comportar novas funcionalidades. Os artefatos
apresentados neste capitulo representam apenas um ciclo de desenvolvimento, sendo que
os próximos ciclos devem promover mais funcionalidades e melhorias ao sistema aqui
proposto, aumentando assim o número de artefatos UML gerados.
6.6. Subsistema de Interface Adapt-A-LO-Web
A interface de usuário da ferramenta de adaptação é integralmente baseada na web. Para
tanto foi desenvolvido o subsistema Adapt-A-LO-Web. Este subsistema possui interfaces
web para gerenciamento dos perfis de adaptação e interfaces para solicitação de adaptação
de objetos de aprendizagem.
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Figura C24 - Tela principal de busca de OA do Adapt-A-LO-Web
O Adapta-A-LO-Web esta centrado na tela principal de busca de OA. Nesta tela é possível
selecionar um repositório de OA, onde o usuário pretende fazer a consulta por algum
objeto. A consulta será executada sobre os objetos de aprendizagem disponíveis no FEB.
Na figura 24 pode ser vista a tela principal do sistema com uma pesquisa de um OA,
chamado Auroras Boreales, executada sobre o repositório de OAs chamado BIOE, que
pode ser acessado pelo FEB. A listagem de OAs no último quadro da figura 24 apresenta o
OA pesquisado com dois ícones de ação:
(1) A folha e a lupa: indicando que o usuário do sistema pode ver os metadados
do objeto de aprendizagem;
(2) A televisão: indicando que o usuário pode clicar neste ícone para adaptar um
AO para televisão digital. Na tela apresentada na figura 24 bastaria clicar
neste ícone para iniciar o processo de adaptação.
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Figura C25 - Tela de Exibição do Processo de Adaptação de OA no Adapt-A-LO-Web
Conforme ilustrado na figura 25, ao solicitar o processo de adaptação, é apresentada uma
janela onde o progresso do processo de adaptação é apresentado. O processo de adaptação
iniciado ao clicar no ícone de adaptação para televisão digital parte do download do objeto
de aprendizagem original de sua origem indicada nos metadados do OA que serão obtidos
do FEB. Ao final do download do objeto original este componente monta uma mensagem e
chama o agente de coordenação do sistema multiagente Adapt-A-LO para solicitar a
adaptação do conteúdo. Ao final do processo de adaptação o sistema multiagentes devolve
uma mensagem informando a conclusão do processo. O Adapt-A-LO-Web disponibiliza,
então, dois links na janela de acompanhamento de progresso, apresentada na figura 25, um
link para download do objeto de aprendizagem original e um link para download do objeto
de aprendizagem adaptado para TV Digital.
O Adapt-A-LO-Web ainda apresenta uma série de outras telas para manutenção dos perfis
de adaptação que são conceitos representados pelo modelo de domínio apresentado
anteriormente. Estas telas dão apoio ao processo deste sistema web, mas, por não fazer
parte da funcionalidade principal, não estão apresentadas neste trabalho.
É importante também informar que o papel do sistema web é prover uma interface que
permita ao usuário executar a adaptação do conteúdo. A visualização deste conteúdo no
ambiente de destino fica a cargo do usuário do sistema usando sua plataforma de
preferência, podendo ser um emulador como os disponíveis para o projeto Ginga do
SBTVD ou ainda na sua própria televisão em um futuro próximo. Cabe ao sistema
executar seu papel de adaptar e fornecer este conteúdo para download e futura utilização.
Sendo assim, durante o decorrer do trabalho muitas adaptações de conteúdos de
aprendizagem foram executadas no Adapt-A-LO-Web e visualizadas posteriormente na
maquina virtual de emulação do projeto Ginga, o OpenGinga 1
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OpenGinga - http://gingacdn.lavid.ufpb.br/projects/ginga-j
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53/54
p. 53/54
08/11/2011
0
1
.
1
0
.
0
2
9
9
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6
/
FAURGS
07/2010 até 06/2013
0
9
Título do projeto
VICCARI, R.; GLUZ, J.; PASSERINO, L. M.; SANTOS, E.; PRIMO, T.; ROSSI, L.;
BORDIGNON, A.; BEHAR, P.; FILHO, R.; ROESLER, V. (2010) The OBAA
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54/54
p. 54/54

Anexo C: Especificação da Arquitetura do Sistema de

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