SMART-HCI: uma estratégia para aprendizagem organizacional em ambientes de projeto de IHC.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: MATOS, Ecivaldo de Souza.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4231
Resumo: Cada vez mais têm surgido novos mecanismos de apoio à aprendizagem organizacional em ambientes de desenvolvimento de software, incentivando o aprendizado coletivo e o compartilhamento de conhecimento entre os profissionais. Todavia, em projetos de lnteração Homem-Computador (lHC), as metodologias não prevêem uma abordagem sistemática e organizada para aprendizagem organizacional, o que dificulta o aprendizado e utilização dessas metodologias. Além disso, existe uma grande quantidade de metodologias e formalismos pela lHC subutilizados, sem uso prático em larga escala. Geralmente, cada equipe trabalha com uma metodologia diferente e, em muitos casos, informal e desenvolvida internamente pela equipe de desenvolvimento de software. Nesse contexto, foi proposta uma estratégia de apoio à aprendizagem organizacional em ambientes de projeto de lHC (SMART⁄HCl), concebida a partir de uma estratégia de gestão do conhecimento implícita e de um workflow de capacitação. Resultado de uma investigação acerca do processo de aprendizado em lHC entre algumas comunidades de ensino, pesquisa e projeto de interface no Brasil. A SMART-HCl é baseada em métodos já consagrados para ensino à distância e presencial, dispondo de mecanismos para que um novo integrante numa equipe de projeto de lHC possa rapidamente aprender, de forma gerenciada, as práticas de projeto de interface utilizadas, considerando outras experiências de aprendizado.