Recomendação adaptativa e sensível ao contexto de recursos para usuários em um campus universitário

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Machado, Guilherme Medeiros
• Orientador(a): Oliveira, Jose Palazzo Moreira de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sistemas : Informação; Recuperacao : Informacao
• Palavras-chave em Inglês: Resources recommendation; Pervasive environments; Context awareness; Adaptive interfaces; Ontological models
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/95673

Campus universitários são ambientes compostos de recursos e pessoas que utilizam os tais. Um dos principais recursos utilizados pela comunidade de um campus são os objetos de aprendizagem. Tais objetos existem de maneira abundante, espalhados no ambiente ou concentrados em um único local. Entretanto, a abundancia desses objetos faz com que uma pessoa sinta-se cognitivamente cansada ao ter que analisar vários objetos e selecionar apenas alguns. Esse cansaço cognitivo acaba levando a pessoa a escolher um conjunto de objetos de aprendizagem que não satisfarão suas necessidades e interesses da melhor maneira possível. A computação evoluiu de grandes mainframes a pequenos computadores espalhados em um ambiente. Hoje é possível a existência de ambientes pervasivos, onde os recursos computacionais estão sempre presentes e agindo de forma invisível ao usuário. Tais ambientes tornam possível o acompanhamento das atividades do usuário, provendo informações contextuais que podem ser utilizadas para ajudar a seleção dos melhores recursos (ex. objetos de aprendizagem, restaurantes, salas de aula) à determinada pessoa. A localização é uma informação contextual de grande importância na seleção de tais recursos. Tal informação pode ser facilmente obtida através do sinal de GPS do dispositivo móvel de um usuário e utilizada em conjunto com os interesses do usuário para recomendar os recursos próximos que melhor atenderão ao mesmo. Neste contexto este trabalho descreve uma abordagem para recomendar objetos de aprendizagem físicos ou virtuais que estejam relacionados aos prédios próximos a atual localização do usuário. Para executar tal tarefa é descrito um sistema de recomendação que utiliza a informação de localização, obtida através do dispositivo móvel do usuário, combinada à informações do perfil do usuário, dos objetos de aprendizagem relacionados aos prédios e informações tecnológicas do dispositivo para instanciar um modelo ontológico de contexto. Após instanciado o modelo são utilizadas regras semânticas, escritas em forma de antecedente e consequente, que fazem uma correspondência entre os interesses do usuário e o domínio de conhecimento do objeto de aprendizagem para filtrar os objetos próximos ao usuário. De posse desses objetos recomendados o sistema os apresenta em uma interface adaptativa que mostra a localização tanto dos objetos quanto do usuário. Para validar a abordagem apresentada é desenvolvido um estudo de caso onde as regras semânticas de recomendação são executadas sobre o modelo ontológico desenvolvido. O resultado gerado por tais regras é um conjunto de pares (usuário, objeto de aprendizagem recomendado) e prova a validade da abordagem.