X: S ISTEMA DE B USCA E R ECOMENDAÇÃO DE O BJETOS DE A PRENDIZAGEM B ASEADO EM T RILHAS (S YSTEM FOR S EARCH AND R ECOMMENDATION OF L EARNING O BJECTS B ASED ON T RAILS ) Daniel de Souza Martins

C RONOGRAMA Introdução Modelo Proposto Serviços Oferecidos Comparação com outros Modelos Conclusão Referências

I NTRODUÇÃO O grande número de informações disponíveis na Internet torna difícil a localização de conteúdo adequado ao usuário. A utilização das informações do contexto podem ajudar a entender as necessidades do usuário. O uso de trilhas se mostra como uma evolução a isso, pois permite que além das informações do contexto o histórico do usuário seja utilizado. O presente trabalho propõe um modelo de sistema multiagentes que utiliza as informações do perfil do aluno e das trilhas do aluno para fazer a busca e recomendação de objetos de aprendizagem para o aluno.

M ODELO P ROPOSTO (A RQUITETURA B ÁSICA )

M ODELO P ROPOSTO (A RQUITETURA )

M ODELO P ROPOSTO (A GENTES DO S ISTEMA )

M ODELO P ROPOSTO (P APEL DAS O NTOLOGIAS )

M ODELO P ROPOSTO (S ERVIÇOS DO U BI T RAIL )

S ERVIÇOS O FERECIDOS Busca Federada Recentes Favoritos Mais Vistos Com estrela Sugestão

C OMPARAÇÃO COM OUTROS M ODELOS

C ONCLUSÃO A utilização de informações do usuário é muito importante para garantir que o material oferecido para o usuário esteja de acordo com suas necessidades, características e intenções.

R EFERÊNCIAS [1] Bastiaan, M.K.; Shanseldin, Sam e Lalanne, Alyssa. MERLOT Federate Search. [2] Barbosa JLV, Hahn RM, Rabello SA, Barbosa DNF (2008) LOCAL: Um Modelo para Suporte à Aprendizagem Consciente de Contexto. Communications of the ACM, New York, pp 432–436. [3] Dey AK, Hightower J, Lara E, Davies N (2010) Location-based services. IEEE Pervasive Computing 9:11–12. [4] Dey AK, Salber D, Abowd GD (2001) A conceptual framework and a toolkit for supporting the rapid prototyping of context-aware application. Hum Comput Interact 16:97–166. [5] FIPA. FIPA - Foundation for Intelligent Physical Agents [6] Gluz, João Carlos e Vicari, Rosa Maria. MILOS: Infraestrutura de Agentes para Suporte a Objetos de Aprendizagem OBAA. [7] Goldberg, D. et al. (1992). Using collaborative filtering to weave an information Tapestry. Communications of the ACM, New York, v.35, n.12, p , Dezembro. [8]Gómez-Perez, A.; Fernández-López, M.; Corcho, O. Ontological Engineering, Madrid: Springer, [9]Goñi, Jorge Luis e Milidiú, Ruy Luiz (2002). Agentes de Software para auxiliar ao Profesor na busca de Conteúdos Educacionais no Padrão IMS. PUC-RioInf.MCC13/02, Junho. [10]Gürer, D. The Use of Distributed Agents in Intelligent Tutoring. Proceedings of 2nd ITS Workshop on Pedagogical Agents, San Antonio, Texas, p [11]LIP. Learner Information Package Specification (2005).. [12]MERLOT: Multimedia Educational Resource for Learning and Online Teaching.. [13]MUSA, D.L et al. OntoLearner: Uma Ontologia para Perfis de Alunos Baseada em Padrões. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, Mackenzie, [14]PAPI. IEEE Draft standard for learning technology (2001).. [15]Reategui, Eliseo B. e Cazella, Sílvio C. Sistemas de Recomendação. V Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2005). São Leopoldo, RS, Julho. [16]Resnick, P. e Varian, H. R. (1997). Recommender Systems. Communications of the ACM, New York, v.40, n.3, pp , Março. [17]SILVA, Jader; ROSA, João; BARBOSA, Jorge; BARBOSA, Débora & PALAZZO, Luiz (2010).Context distribution in trail-aware environments. Journal of the Brazilian Computer Society: [18]Tsai, KunHua et al (2006). A Learning Objects Recommendation Model based on the Preference and Ontological Approaches. IEEE. [20]Vaughan-Nichols SJ (2009). Will mobile computing’s future be location, location, and location? Computer 42:14–17. [21]Viccari, R.; Gluz, J.; Passerino, L. M.; Santos, E.; Primo, T.; Rossi, L.; Bordignon, A.; Behar, P.; Filho, R.; Roesler, V. (2010) The OBAA Proposal for Learning Objects Supported by Agents. Proceedings of MASEIE Workshop – AAMAS Toronto, Canada, [22] Wooldridge, M.. An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons, 2002.