ROAD: SEMANTIC REPOSITORY OF LEARNING OBJECTS FOR MOBILE DEVICES

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorMany Web systems are being adapted for execution and visualization in mobile devices. Learning Objects (LO) are no exception and are largely used as a pedagogic resource in the context of M-Learning. However, one of the main problems of the regular Web is also found in the mobile Web. The loss of meaning and structure related to the information prevents the realization of efficient and specific consults. In the scenario of this dissertation these limitations have prevented the recuperation of specific Learning Objects for the users educational necessities. Furthermore, when these Learning Objects are consulted through mobile devices, the limitation is maximized by the loss of standardization in these devices, either related to hardware or to software. With the objective of minimizing these restrictions, a Learning Objects repository is proposed in this dissertation - ROAD, which applies the standards of Semantic Web in order to better structure the context of the LOs by adding the intended semantic to them, specifically using the concept of Ontologies. Beyond those standards, the ROAD uses technologies that allow the identification of the mobile device being used for access so to the LO can be filtered according to the technological characteristics of the mobile device. The context of use of the ROAD will be based on two modules: ROAD as a support for the traditional classroom, which will utilize the students mobile devices available in class as a tool in the teaching/learning process; and, the ROAD as free access to the Learning Objects based on the potentialities offered by the M-Learning, which allows a utilization that does not depend on place or time and can be accessed by a user on the go.Muitos sistemas Web estão sendo adaptados para execução e visualização em dispositivos móveis. Objetos de Aprendizagem (OA) não fogem a essa regra e são muito utilizados como recurso pedagógico no contexto da Mobile Learning. Todavia, um dos principais problemas da Web continua a existir também na Web móvel. A falta de significado e estrutura atrelada às informações prejudica a realização de consultas eficientes e específicas. No cenário desta dissertação, essa limitação prejudica a recuperação de Objetos de Aprendizagem específicos para as necessidades educacionais dos usuários. Nesse sentido, quando esses OA são consultados, através de dispositivos móveis, a limitação é potencializada pela falta de padronização tanto em hardware quanto em software desses dispositivos. Com o objetivo de suprir tais restrições, nesta dissertação, foi proposto um repositório de Objetos de Aprendizagem - o ROAD o qual aplica os padrões da Web Semântica para melhor estruturar o contexto dos OA, adicionando a semântica desejada aos mesmos, utilizando-se principalmente do conceito de Ontologias. Além desses padrões, o ROAD faz uso de tecnologias que permitem a identificação do dispositivo móvel de acesso, para assim, filtrar os OA em função das características tecnológicas de cada dispositivo móvel. O contexto de utilização do ROAD é baseado em dois módulos: o ROAD como apoio à sala de aula presencial, o qual aproveita a disponibilidade dos alunos terem dispositivos móveis em sala de aula, a fim de que os utilizem nos para um processo de ensino/aprendizagem; e, o ROAD como acesso livre aos Objetos de Aprendizagem, que baseia-se nas potencialidades que a M-Learning proporciona, ou seja, sua utilização independente de local e hora, oferecendo a possibilidade de o usuário até estar em deslocamento