Sistema multiagente para indexação e recuperação aplicado a objetos de aprendizagem

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010Em E-learning é necessária a produção de conteúdos de aprendizagem para disponibilização através da web, tornando assim o processo de ensino e aprendizagem flexível. Porém, a produção de conteúdos para E-learning possui alto custo e, devido a isso, é importante a reutilização. Para prover reutilização de conteúdos de aprendizagem, surgiu o conceito de Objetos de Aprendizagem, onde um conteúdo de aprendizagem, devidamente descrito por metadados e armazenado em um repositório. Contudo, a heterogeneidade de padrões e especificações na área, dificulta a reutilização e compartilhamento de Objetos de Aprendizagem. Assim, a recuperação de Objetos de Aprendizagem, para reuso de forma compartilhada é um problema dinâmico, devido ao grande volume de pesquisas, e necessita de sistemas que permitam interoperabilidade entre repositórios heterogêneos e distribuídos, onde se espera boa precisão. O problema de recuperação de Objetos de Aprendizagem é um exemplo da crescente demanda por sistemas mais complexos e inteligentes. Esta demanda possibilitou o surgimento do paradigma de desenvolvimento de sistemas orientado a agentes. Este paradigma permite a exploração de habilidades sociais em agentes de software e tem o objetivo de buscar soluções mais inteligentes para problemas computacionais complexos. Este trabalho propõe um sistema multiagente para recuperação e indexação de Objetos de Aprendizagem, armazenados em repositórios distintos e descritos com diferentes padrões de metadados. Com objetivo de melhorar a precisão e cobertura na recuperação de Objetos de Aprendizagem, são utilizadas técnicas de recuperação de informação e ontologias, em apoio ao sistema multiagente