Métodos e Ferramentas para a Gestão do Conhecimento Professor Professor Edson Emílio Scalabrin telefone: 0xx41-330-1786

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2 Métodos e Ferramentas para a Gestão do Conhecimento Professor Professor Edson Emílio Scalabrin telefone: 0xx41-330-1786 e-mail: scalabrin@ppgia.pucpr.br download: http://www.ppgia.pucpr.br/~scalabrin

3 2 Plano - Parte I Construção de uma Memória Organizacional Assunto: Assunto: A construção de uma memória organizacional. A construção de uma memória organizacional. Objetivos: Objetivos: Descrever alguns pontos importantes relativos a fase de construção de uma memória organizacional. Descrever alguns pontos importantes relativos a fase de construção de uma memória organizacional. Apresentar algumas tecnologias/metodologias de implementação de sistemas computacionais Apresentar algumas tecnologias/metodologias de implementação de sistemas computacionais Apresentar um projeto de capitalização de conhecimentos usando CBR e Agentes Apresentar um projeto de capitalização de conhecimentos usando CBR e Agentes

4 3 Plano - Parte I Construção de uma Memória Organizacional Primeira etapa: Primeira etapa: Consiste em fazer um inventário sobre o estado atual. Consiste em fazer um inventário sobre o estado atual. Objetivo: Objetivo: Determinar: Determinar: – os membros da empresa envolvidos pelo operação de Capitalização (tanto como fonte de expertise como usuários em potencial), – as fontes documentárias e as bases de dados disponíveis na empresa.

5 4 Plano - Parte I Construção de uma Memória Organizacional Exemplos de possíveis fontes: Exemplos de possíveis fontes: especialistas humanos especialistas humanos documentos em papel ou eletrônicos existentes documentos em papel ou eletrônicos existentes – notas, relatórios, documentos contratuais, documentação técnica, atas de reuniões,... mensagens trocas por correio eletrônico mensagens trocas por correio eletrônico base de dados base de dados dicionários dicionários glossários, esquemas de CAD... glossários, esquemas de CAD...

6 5 Plano - Parte I Construção de uma Memória Organizacional O estudo do ambiente de trabalho dos futuros usuários permite escolher o modo de materialização da memória O estudo do ambiente de trabalho dos futuros usuários permite escolher o modo de materialização da memória Ela pode compor-se de documentos em papel ou eletrônicos tornando explícitos os conhecimentos dos especialista da empresa Ela pode compor-se de documentos em papel ou eletrônicos tornando explícitos os conhecimentos dos especialista da empresa

7 6 Plano - Parte I Construção de uma Memória Organizacional Ela pode ser implementada por meio de: Ela pode ser implementada por meio de: um sistema de gestão de documentação, que explore os documentos existentes da empresa um sistema de gestão de documentação, que explore os documentos existentes da empresa uma base de dados relacional uma base de dados relacional um armazém de dados (data warehouse) um armazém de dados (data warehouse) uma base de conhecimentos uma base de conhecimentos uma base de casos uma base de casos um sistema baseado na Web um sistema baseado na Web um sistema multi-agente um sistema multi-agente

8 Tecnologias de implementação Objetivo Objetivo Fazer um sobrevôo as tecnologias: banco de dados relacional, armazém de dados (data warehouse), base de casos, agentes de software. Fazer um sobrevôo as tecnologias: banco de dados relacional, armazém de dados (data warehouse), base de casos, agentes de software. Forma de apresentar Forma de apresentar Evolução tecnológica do processamento de dados e da informação, e apresentação de uma aplicação. Evolução tecnológica do processamento de dados e da informação, e apresentação de uma aplicação.

9 Evolução Tecnológica 1 as. Edições de Banco de Dados preocupavam-se de forma não separada do: 1 as. Edições de Banco de Dados preocupavam-se de forma não separada do: processamento de transações (online) processamento de transações (online) processamento em lote processamento em lote processamento analítico processamento analítico Edições subsequentes promovem a separação destes diversos processamentos: Edições subsequentes promovem a separação destes diversos processamentos: para atender necessidades operacionais para atender necessidades operacionais para atender necessidades informacionais ou analíticas para atender necessidades informacionais ou analíticas Evolução = PC + Linguagens de Quarta Geração. Evolução = PC + Linguagens de Quarta Geração.

10 Evolução Tecnológica Razões da divisão: operacional vs. informacional Razões da divisão: operacional vs. informacional os dados que atendem as necessidades operacionais são fisicamente diferentes dos dados que atendem as necessidades informacionais; os dados que atendem as necessidades operacionais são fisicamente diferentes dos dados que atendem as necessidades informacionais; a tecnologia de suporte é diferente; a tecnologia de suporte é diferente; a comunicação dos usuários com os BDs é diferente; a comunicação dos usuários com os BDs é diferente; as características de processamento do ambiente operacional e do ambiente informacional são fundamentalmente diferentes. as características de processamento do ambiente operacional e do ambiente informacional são fundamentalmente diferentes.

11 Evolução Tecnológica O que é processamento informacional ? O que é processamento informacional ? É o processamento que atende às necessidades dos gerentes durante o processo de tomada de decisões É o processamento que atende às necessidades dos gerentes durante o processo de tomada de decisões O processamento analítico examina amplos espectros de dados para detectar tendências O processamento analítico examina amplos espectros de dados para detectar tendências A execução de um processamento analítico requer o acesso muitos registros. A execução de um processamento analítico requer o acesso muitos registros.

12 Evolução Tecnológica 1960 Arquivos mestres, relatórios 1965 Explosão dos arquivos mestres complexidade de manutenção e desenvolvimento sincronização dos dados hardware

13 Evolução Tecnológica 1970 DASD (Direct access storage device) SGBD BD uma única fonte de dados para todo o processamento 1975 Processamento de transações online e de alta performance

14 Evolução Tecnológica 1980 PCs, tecnologia L4G Processamento de transações MIS/SAD O paradigma de um único BD para todos os fins

15 Evolução Tecnológica Surgimento de programas de extração Trata-se de programas mais simples que varrem um arquivo ou BD, usando alguns critérios de seleção, e, ao encontrar dados que atendem aos critérios, transporta os dados para outro arquivo ou BD. Trata-se de programas mais simples que varrem um arquivo ou BD, usando alguns critérios de seleção, e, ao encontrar dados que atendem aos critérios, transporta os dados para outro arquivo ou BD.

16 Evolução Tecnológica Natureza do processamento de extração 1985 - PCs, tecnologia L4G Iniciar com alguns parâmetros, pesquisar um arquivo baseado na satisfação dos parâmetros, e, então passar os dados para outro local. Por que processamento de extração ? Performance e controle

17 Arquitetura de Desenvolvimento Espontâneo Ambiente de sistemas herdados

18 Arquitetura de Desenvolvimento Espontâneo Problemas da arquitetura: Problemas da arquitetura: credibilidade dos dados credibilidade dos dados produtividade produtividade impossibilidade de transformar dados em informação impossibilidade de transformar dados em informação

19 Arquitetura de Desenvolvimento Espontâneo Wall Street Journal Business Week Dept. A 10% Dept. B -20% Diferencial algorítmico: A) domingo à tarde + contas antigas B) 4 a feria à tarde + contas grandes Nenhuma fonte de dados comum para começar

20 Arquitetura de Desenvolvimento Espontâneo Problemas de produtividade Problemas de produtividade Caso 1: Caso 1: a gerência pretende produzir um relatório corporativo utilizando os diversos arquivos e conjuntos de dados que acumulou durante os anos. a gerência pretende produzir um relatório corporativo utilizando os diversos arquivos e conjuntos de dados que acumulou durante os anos. O que fazer ? O que fazer ?

21 Arquitetura de Desenvolvimento Espontâneo O projetista destacado para a tarefa decide que há três coisas que devem ser feitas para produzir o relatório corporativo O projetista destacado para a tarefa decide que há três coisas que devem ser feitas para produzir o relatório corporativo localizar e analisar os dados para o relatório localizar e analisar os dados para o relatório compilar os dados para o relatório compilar os dados para o relatório obter recursos humanos de programação / análise para realizar os pontos acima. obter recursos humanos de programação / análise para realizar os pontos acima.

22 Arquitetura de desenvolvimento espontâneo: não conduz a produtividade Produzir um relatório corporativo, varrendo todos os dados x x x xx x x x x x Para localizar os dados é necessário examinar muitos arquivos x x x x x x Muitos programas de extração, todos customizados, precisam cruzar diversas barreiras tecnológicas.

23 Arquitetura de D.E. tempo solicitado para a geração do relatório x x x x x x x x x x Localizar os dados 9 - 12 meses Obter os dados15- 24 meses Programadores/analistas ??? ---------------------------------------------------------- 3 - 5 anos 1o. Relatório 2o. Relatório... No. relatório 3 - 5 anos OBS: Exceto ser em raras circunstâncias, o trabalho realizado para o 1o. Relatório não prepara o caminho para os demais.

24 Dos Dados às Informações Já é difícil descobrir quais dados estão associados a uma conta, tentar então extrair informações dessas aplicações segundo um critério geral é quase impossível. Já é difícil descobrir quais dados estão associados a uma conta, tentar então extrair informações dessas aplicações segundo um critério geral é quase impossível. Problema: Problema: a construção das aplicações jamais levou em conta a noção de integração, e decifrar as informações não é fácil para o analista de SAD. a construção das aplicações jamais levou em conta a noção de integração, e decifrar as informações não é fácil para o analista de SAD.

25 Banco de Dados Modelo Relacional Modelo Relacional

26 Modelo Relacional Sistemas Operacionais: Geralmente implementados através de banco de dados relacionais. Sistemas Operacionais: Geralmente implementados através de banco de dados relacionais. Sistemas Analíticos: Geralmente implementados através de um banco de dados dimensional. Sistemas Analíticos: Geralmente implementados através de um banco de dados dimensional. SISTEMA OPERACIONALSISTEMA ANALÍTICO PROJETO TOP-DOWN PROJETO BOTTOM-UP

27 Modelo Relacional Definição: Representa os dados como uma coleção de tabelas. Definição: Representa os dados como uma coleção de tabelas. Chave_produtoDescrição Tabela Produto Chave_lojaendereço Tabela Loja MarcaCategoriaPreço CompraPreço Venda nome Chave_vendaChave_produto Tabela Venda notaquantidadedataChave_loja

28 Relacionamento No modelo relacional, as tabelas mantém um relacionamento entre si. No exemplo abaixo, os registros da tabela venda se relacionam com os registros das tabelas loja e produto. b a 2 3 4 loja venda No modelo relacional os dados do produto não precisam ser duplicados para cada registro de venda. Y X produto 1

29 Implementação Física do Relacionamento Os relacionamentos são implementados fisicamente através do relacionamento das chaves primárias de cada tabela que compõe o relacionamento. Os relacionamentos são implementados fisicamente através do relacionamento das chaves primárias de cada tabela que compõe o relacionamento. Chave_produtoDescrição Tabela Produto Chave_lojaendereço Tabela Loja MarcaCategoriaPreço CompraPreço Venda nome Chave_vendaChave_produto Tabela Venda notaquantidadedataChave_loja Chaves estrangeiras

30 Formas Normais Regras desenvolvidas para: Regras desenvolvidas para: Evitar inconsistências lógicas nas operações de atualização das tabelas. Evitar inconsistências lógicas nas operações de atualização das tabelas. Evitar redundância na organização das tabelas. Evitar redundância na organização das tabelas. Primeira Forma Normal Segunda Forma Normal Terceira Forma Normal Diminui o desempenho Aumenta as restrições

31 Primeira Forma Normal – 1FN Definição: Definição: o domínio de todos os atributos das tabelas deve ser atômico (indivisível) Cada coluna da tabela deve conter só um tipo de atributos id_pessoanomecontato Tabela Pessoa id_pessoanomeendereço Tabela Pessoa telefone Não Satisfaz 1FN Satisfaz 1FN Brigadeiro Franco 233-3932 paulo@hotmail.com email

32 Segunda Forma Normal – 2FN Definição: cada tabela deve satisfazer a 1FN, cada registro deve ter uma chave primária e cada campo não chave deve depender totalmente da chave primária. id_pessoanomeendereçoconta saldo Não Satisfaz 2FN Satisfaz 2FN agência endereço_agência os campos dependem apenas de parte da chave primária, alguns apenas de conta outros apenas de id_pessoa chave primária: id_pessoa, conta contasaldoagênciaendereço_agência id_pessoanomeendereçoconta chave primária: id_pessoa chave primária: conta

33 Terceira Forma Normal – 3FN Definição: cada tabela deve satisfazer a 2FN e cada atributo não chave primária depende diretamente da chave primária. Não Satisfaz 3FN Satisfaz 3FN endereço_agência contasaldoagênciaendereço_agência id_pessoanomeendereçoconta o endereço da agência não depende da conta, mas da agência. contasaldoagência

34 Integridade Devem ser observados dois tipos de integridade: Devem ser observados dois tipos de integridade: a) (cada tabela deve ter exatamente uma chave primária) a) Integridade de Entidades (cada tabela deve ter exatamente uma chave primária) b) (cada chave estrangeira deve ser consistente com sua chave primária correspondente) b) Integridade Referencial (cada chave estrangeira deve ser consistente com sua chave primária correspondente) id_pessoanomeendereçoid_empresa nome_da_empresaendereço Tabela Empresa Tabela Pessoa Chave estrangeira Chave primária

35 Integridade Referencial O valor da chave estrangeira deve existir na tabela empresa ou ser NULO. Quando um registro da tabela empresa for excluído, todas os registros da tabela pessoa que façam referência a esse registro devem ter o valor da sua chave estrangeira alterado para NULO. id_pessoanomeendereçoid_empresa nome_da_empresaendereço Tabela Empresa Tabela Pessoa 1AdaoYYY2 2 ZZZZWWW 2EvaYYY2

36 Características do Modelo Relacional Reduz a redundância das informações armazenadas, diminuindo o espaço total gasto para armazenar-las. Reduz a redundância das informações armazenadas, diminuindo o espaço total gasto para armazenar-las. Simplifica significativamente as operações de escrita, tanto na inserção de novas informações quanto a alteração de informações existentes. Simplifica significativamente as operações de escrita, tanto na inserção de novas informações quanto a alteração de informações existentes. Complica as operações de leitura. Quanto mais normalizado for o modelo do banco de dados operacional, mais lenta e trabalhosa será a operação de leitura. Complica as operações de leitura. Quanto mais normalizado for o modelo do banco de dados operacional, mais lenta e trabalhosa será a operação de leitura. 1 a FORMA NORMAL 2 a FORMA NORMAL 3 a FORMA NORMAL Redução no volume de dados e aumento da consistência Desempenho na leitura

37 Modelo Relacional: Conclusões Operação: ESCRITA: Operação: ESCRITA: Apenas um pequeno número de registros precisa ser alterado. Apenas um pequeno número de registros precisa ser alterado. Por exemplo, para associar uma nova conta ao usuário os dados do usuário não precisam ser recadastrados. Por exemplo, para associar uma nova conta ao usuário os dados do usuário não precisam ser recadastrados. Operação: LEITURA: Operação: LEITURA: Várias tabelas precisam ser associadas para obter a resposta. Várias tabelas precisam ser associadas para obter a resposta. Por exemplo, para obter o faturamento total que uma loja obteve com um dado produto, num dado período. Por exemplo, para obter o faturamento total que uma loja obteve com um dado produto, num dado período. ESCRITA LEITURA

38 Modelo Dimensional Considere a seguinte afirmativa. Considere a seguinte afirmativa. Nós vendemos produtos em vários mercados, e nós medimos nosso desempenho ao longo do tempo. O modelo de dados mais adequado para representar diversas relações entre grandezas é o modelo dimensional. O modelo de dados mais adequado para representar diversas relações entre grandezas é o modelo dimensional. TEMPO MERCADO PRODUTO Cada ponto do cubo representa uma combinação de Produto, Mercado e Tempo armazenado.

39 Modelo Dimensional = Esquema em Estrela O projeto de um banco de dados dimensional é do tipo top-down, isto é, ele é projetado a partir do tipo de análise que se quer efetuar. O projeto de um banco de dados dimensional é do tipo top-down, isto é, ele é projetado a partir do tipo de análise que se quer efetuar. Chave_tempo dia_da_semana mês quadrimestre ano flag_feriado Chave_tempo Chave_produto Chave_loja reais_faturados unidades_vendidas reais_gastos Chave_produto descrição marca categoria Chave_loja nome_da_loja endereço tipo_de_planta_da_loja DIMENSÃO TEMPO ANÁLISE DE VENDAS (TABELA DE FATOS) DIMENSÃO PRODUTO DIMENSÃO LOJA

40 Modelo Dimensional: Conclusões Operações: ESCRITA: Não pode ser utilizado, pois não guarda os registros na forma de unidades. LEITURA: Rápida, pois a consulta é feita basicamente em uma única tabela. Características dos Bancos Analíticos: A dimensão de tempo é definida de acordo com uma granularidade pré- definida: dia, semana, mês. Ela não reflete o instante em que as operações individuais foram efetuadas. O projeto é top-down, isto é, a tabela central parte do objetivo final da análise. Não contém necessariamente todos os atributos relativos aos dados, apenas os que interessam para análise. Não é adequado para efetuar transações operacionais.

41 Exemplo Projeto PROCEE

42 Projeto ProCSEE : Caso IACK ( Interaction Agent for Capitalizing Knowledge ) Exemplo de projeto de capitalização de conhecimentos visando a construção de uma memória de um projeto software. Particularidade: agentes de softwareagentes de software CBR - Case Based ReasoningCBR - Case Based Reasoning

43 Projeto ProCSEE Objetivo: Construir uma arquitetura de um ambiente de engenharia de software cooperativo, atendendo a interação de um grande grupo de pessoas distribuídas.

44 Projeto ProCSEE customer. Design-Patterns, Frameworks and Components Library metrics repository customization, update and query mechanisms Software engineering processes templates CSCW optimization, statistics and coordination algorithms tools for supporting communication, collaboration and coordination knowledge repository programmer Interaction Agent Systems analyst Interaction Agent Interaction Agent Systems manager

45 Projeto ProCSEE Consulta a Competências Visualizador de Estado de Projeto Capturador de Eventos Interpretador de Eventos Repositório de Competências Repositório de Projetos Repositório de Eventos IACK Parte do ProCSEE referente ao implementador Scheduler

46 Projeto I.A.C.K Implementação de um agente de software para capitalizar os conhecimentos de um implementador de software. Implementação de um agente de software para capitalizar os conhecimentos de um implementador de software. Principais atividades : Principais atividades : a definição e implementação de um modelo para representar e armazenar as atividades de um implementador a definição e implementação de um modelo para representar e armazenar as atividades de um implementador a captura de eventos relacionados as atividades de um implementador a captura de eventos relacionados as atividades de um implementador o armazenamento de eventos em repositório o armazenamento de eventos em repositório a interpretação dos eventos relativos ( capturados ) a execução de uma atividade de um implementador a interpretação dos eventos relativos ( capturados ) a execução de uma atividade de um implementador o calculo de desempenho ( nota ) de um implementador no tocante a execução de suas atividades o calculo de desempenho ( nota ) de um implementador no tocante a execução de suas atividades

47 Projeto I.A.C.K : motivação Desenvolver de mecanismos visando a capitalização dos conhecimentos de implementador de software de maneira semi-automática. Desenvolver de mecanismos visando a capitalização dos conhecimentos de implementador de software de maneira semi-automática. Alimentar e atualizar uma base de conhecimentos sobre as competências dos implementadores de softwares de uma organização. Alimentar e atualizar uma base de conhecimentos sobre as competências dos implementadores de softwares de uma organização. Melhorar a alocação de recursos e o cálculo dos custos de um projeto de software. Melhorar a alocação de recursos e o cálculo dos custos de um projeto de software.

48 Tarefa, atividade, eventos Tarefa Atividade... Eventos... Modelo de atividades inclui: recursos utilizados descrição da atividade astúcias

49 Armazenamento... Os conhecimentos sobre a execução das atividades são armazenados na forma de casos. Os conhecimentos sobre a execução das atividades são armazenados na forma de casos. CBR - Case-Based Reasoning CBR - Case-Based Reasoning Os conhecimentos sobre as competências dos programadores são armazenados na forma de objetos + ligações Os conhecimentos sobre as competências dos programadores são armazenados na forma de objetos + ligações

50 Raciocínio baseado em casos Idéia: Raciocínio baseado em casos resolve novos problemas adaptando soluções que foram usadas no passado para resolver problemas similares no presente. Raciocínio baseado em casos resolve novos problemas adaptando soluções que foram usadas no passado para resolver problemas similares no presente. base de casos ? ! Descrever a situação atual Aplicar o conhecimento

51 Raciocínio baseado em casos CBR tipicamente possui um processo cíclico que compreende quatro Res: Recuperar os casos mais similares ou próximos Recuperar os casos mais similares ou próximos Reutilizar o(s) caso(s) para tentar resolver um problema Reutilizar o(s) caso(s) para tentar resolver um problema Revisar a solução proposta se necessário Revisar a solução proposta se necessário Reter a nova solução um novo caso Reter a nova solução um novo casoObs.: Memória dinâmica

52 Ciclo do CBR Base de Casos ReusoReuso Solução Proposta Revisão Confirmação da Solução Recupera Problema Retenção

53 Agente de interação É um programa que pode agir no lugar de um ser humano, empregando técnicas de INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: para executar certas tarefas relativas a manipulação de informações [Sycara 96]; para executar certas tarefas relativas a manipulação de informações [Sycara 96]; para fornecer uma assistência a um usuário, negociando uma informação com uma outra aplicação [Maes 94a,b]; para fornecer uma assistência a um usuário, negociando uma informação com uma outra aplicação [Maes 94a,b]; para responder solicitações feitas por usuários e/ou por outros agentes [Wooldridge & Jennings 95]; para responder solicitações feitas por usuários e/ou por outros agentes [Wooldridge & Jennings 95]; para criar um perfil do usuário a partir de um modelo de suas atividades, habilitando assim o agente a fornecer informações no tocante a execução de suas atividades. para criar um perfil do usuário a partir de um modelo de suas atividades, habilitando assim o agente a fornecer informações no tocante a execução de suas atividades.

54 Organização dos agentes por função USER 1USER 2USER N Results Goal and Task Specification Interface Agent 1Interface Agent 2Interface Agent n Task Proposed Solution Task Agent 1 Conflit Resolution Information Integration Reply Information Request InfoAgent 1 Info Source 1 InfoAgent 2InfoAgent n Info Source 2 Info Source 3 Info Source n query answer Collaborative Query Processing

55 Considerações... Permite melhor avaliar a competência de cada implementador, e consequentemente melhor alocar os implementadores nos projetos Permite melhor avaliar a competência de cada implementador, e consequentemente melhor alocar os implementadores nos projetos Permite gerenciar o conhecimento de grupo através do modelo de atividades Permite gerenciar o conhecimento de grupo através do modelo de atividades Permite a disseminação das astúcias ao grupo, bem como as informações ligadas a execução as suas atividades Permite a disseminação das astúcias ao grupo, bem como as informações ligadas a execução as suas atividades

56 Considerações gerais... O conhecimento deve deixar de ser propriedade de alguns privilegiados e se transformar em uma ferramenta de negócio comum a todos os profissionais (ex. implementador) de uma empresa O conhecimento deve deixar de ser propriedade de alguns privilegiados e se transformar em uma ferramenta de negócio comum a todos os profissionais (ex. implementador) de uma empresa Inteligência acumulada vantagem estratégica Inteligência acumulada vantagem estratégica

57 Exercício Propor uma definição para competência Propor uma definição para competência Propor um modelo de representação de competências Propor um modelo de representação de competências Elaborar um conjunto de questionamento possível e desejável que poderão ser feitas ao sistema de gestão de talentos ou competências Elaborar um conjunto de questionamento possível e desejável que poderão ser feitas ao sistema de gestão de talentos ou competências Se existe, quais são os benefícios estratégicos que uma organização pode obter a parir deste sistema ? Se existe, quais são os benefícios estratégicos que uma organização pode obter a parir deste sistema ? Na sua opinião esse sistema pode servir como uma primeira abordagem para se fazer uma gestão racional do capital intelectual de uma organização ? Na sua opinião esse sistema pode servir como uma primeira abordagem para se fazer uma gestão racional do capital intelectual de uma organização ?

58 Referências... GRUNDSTEIN M., BARTHÈS J-P., An Industrial View of the Process of Capitalizing Knowledge, 4th. International ISMICK Symposium, Edited by Dr. J.F. Schreinemakers, 21-22 October, 1996. GRUNDSTEIN M., BARTHÈS J-P., An Industrial View of the Process of Capitalizing Knowledge, 4th. International ISMICK Symposium, Edited by Dr. J.F. Schreinemakers, 21-22 October, 1996. KOLODNER, JANET, Case-Based Reasoning - Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, 1993. KOLODNER, JANET, Case-Based Reasoning - Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, 1993. MAES P., Agents that reduce work and information overload, In : Communications of the ACM, 37(7), July, 1994a. MAES P., Agents that reduce work and information overload, In : Communications of the ACM, 37(7), July, 1994a. MAES P., Social interface agents : Acquiring competence by learning from users and ohter agetns, In : O. Etzioni (eds.) Software Agents - Papers from the 1994 Spring Symposium (Technical Report SS-94-03), pp. 71 78, AAAI Press, 1994b. MAES P., Social interface agents : Acquiring competence by learning from users and ohter agetns, In : O. Etzioni (eds.) Software Agents - Papers from the 1994 Spring Symposium (Technical Report SS-94-03), pp. 71 78, AAAI Press, 1994b.

59 Referências... R.C.Burnett, A.Calsavara, C.Maziero, E.Jamhour, E.Scalabrin, R.Betini – An Integrated Environment for Supporting Cooperative Software Engineering- PUCPR – Curitiba - Brasil,1998. R.C.Burnett, A.Calsavara, C.Maziero, E.Jamhour, E.Scalabrin, R.Betini – An Integrated Environment for Supporting Cooperative Software Engineering- PUCPR – Curitiba - Brasil,1998. SCHEIREINEMAKERS, Jos F. KNOWLEDGE MANAGEMENT Organizatioon, Conpetence and Methodology. Würzburg: ERGON-Verl; 1996. SCHEIREINEMAKERS, Jos F. KNOWLEDGE MANAGEMENT Organizatioon, Conpetence and Methodology. Würzburg: ERGON-Verl; 1996. SYCARA K., DECKER K., WILLIAMSON M., PANNU A., Distributed Intelligent Agents, In : IEEE Expert, July, 1996. SYCARA K., DECKER K., WILLIAMSON M., PANNU A., Distributed Intelligent Agents, In : IEEE Expert, July, 1996. WIIG, Karl M. KNOWLEDGE MANAGEMENT – Thinking about Thinking – How People and Organizations Create, Represent and Use Knowledge.Schema Press,Texas, 1993. WIIG, Karl M. KNOWLEDGE MANAGEMENT – Thinking about Thinking – How People and Organizations Create, Represent and Use Knowledge.Schema Press,Texas, 1993. WIIG, Karl M. – KNOWLEDGE MANAGEMENT METHODS – Pratical Approachs to Managing Knowledge – Schema Press – Texas, 1993. WIIG, Karl M. – KNOWLEDGE MANAGEMENT METHODS – Pratical Approachs to Managing Knowledge – Schema Press – Texas, 1993. WOOLDRIDGE M., JENNINGS N., Intelligent agents : theory and practice, In : The knowledge Engineering Review, Vol. 10 (2), pp. 115-152, 1995. WOOLDRIDGE M., JENNINGS N., Intelligent agents : theory and practice, In : The knowledge Engineering Review, Vol. 10 (2), pp. 115-152, 1995.