Ontologias na educação : uma proposta de aplicação em sistemas de recomendação

Abstract

Esta pesquisa objetivou investigar contribuições das ontologias como modelos de representação de conhecimento em Sistemas de Recomendação (SRs) na Educação. O seu intuito foi a aplicação desse tipo de modelo em apoio a professores e alunos na utilização de SRs e a seleção e adaptação de uma metodologia para a modelagem de ontologias no contexto educacional. Constituindo-se em uma pesquisa de natureza aplicada, foi utilizada uma abordagem qualitativa. O seu público alvo consistiu em professores e profissionais no âmbito educacional, representados por alunos de cursos de pós-graduação. As atividades realizadas foram categorizadas em cinco etapas. Primeiramente foi realizado o estudo da literatura acadêmica atual compreendendo os seguintes temas: ontologias, metodologias de modelagem de ontologias, Sistemas de Recomendação; competências na educação. Em seguida foi selecionada uma metodologia de modelagem e utilizada na construção de uma ontologia de domínio para competências na educação. A terceira etapa consistiu nas avaliações da ontologia, em software, e da metodologia selecionada, através da sua utilização por alunos de uma disciplina de pós-graduação ministrada no primeiro semestre de 2017. Esses resultados permitiram adaptações realizadas na metodologia e na ontologia durante a quarta etapa de pesquisa. Por fim, a ontologia remodelada, intitulada OntoCompEdu, e a simulação da sua proposta de aplicação em um SR baseado em competências foram avaliadas através de software adequado. Na quinta etapa também foi validada a metodologia adaptada, intitulada MetOntoEdu, através da sua utilização por participantes da segunda edição da disciplina de pósgraduação ministrada, no primeiro semestre de 2018. A OntoCompEdu se mostrou válida para apoiar a utilização de SRs baseados em competências, além de apresentar potencial para aplicação em outros sistemas e propostas educacionais. A MetOntoEdu foi avaliada positivamente por seus usuários e na modelagem realizada nesta pesquisa. A OntoCompEdu e a MetOntoEdu serão disponibilizadas a comunidade acadêmica após a aprovação desta dissertação e foram projetadas de forma a apoiarem aplicações educacionais que extrapolam o contexto dos SRs.

This work investigate the ontologies contribution as models of knowledge representation in Recommender Systems (RS) in Education. Its aim is to apply these models to support teachers and students in the RS use and the selection and adaptation of a methodology for ontologies modeling in the educational context. A qualitative approach was adopted to perform this applied nature research. Its target audience consisted of teachers and professionals in the educational field, represented by students of postgraduate courses. The conducted activities were categorized into five stages. Firstly, the current status of academic literature was rewied including the following topics: ontologies, ontology modeling methodologies, recommender systems and competencies in education. Secondly, a modeling methodology was selected and used to develop a domain ontology for competencies in education. The third stage consisted in the ontology evaluation by software and in the selected methodology testing through its use by postgraduate students, in 2017. Such results guided to methodology and ontology adaptations performed during the fourth research stage. Finally, in the fifth stage, the remodeled ontology was titled as OntoCompEdu and the simulation of its application proposal in a RS based on competencies were evaluated through suitable software. Simultaneously, the adapted methodology titled MetOntoEdu was also validated through its use by participants of the second edition of the postgraduate course, in 2018. OntoCompEdu proved to be valid to support the use of RS based on competencies. Moreover, it is suggested that this model has potential to be applied to other educational systems and proposals. MetOntoEdu was positively evaluated by its users and as well as OntoCompEdu will be available to academic community after this dissertation approval, thus contributing to educational applications beyond the RS context.