1) O documento apresenta um modelo para gerenciamento de perfis aplicados a ambientes de aprendizagem ubíqua, propondo um modelo onde aplicações podem registrar ações de entidades em trilhas e inferir perfis de usuários a partir das informações coletadas. 2) O modelo utiliza agentes autônomos para gerenciar múltiplos perfis de entidade e permitir que aplicações definam suas próprias regras de inferência para compartilhamento semântico de informações entre aplicações. 3) Um protótipo foi desenvolvido e

1. UM MODELO PARA GERENCIAMENTO DE PERFIS APLICADOS A
AMBIENTES DE APRENDIZAGEM UB´IQUA
Paulo Henrique Santini
Mestrado em Computac˜ao Aplicada
UNISINOS Universidade do Vale Do Rio Dos Sinos
Trabalho 1 - Disciplina Inteligˆencia Artificial
Professora: Dra. Patr´ıcia Augustin Jaques Maillard
Professor: Dr. Sandro Jos´e Rigo
5 de junho de 2014
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2. Roteiro
1 Introdu¸c˜ao:
Dados do Artigo;
Resumo;
2 Apresenta¸c˜ao do Modelo:
Vis˜ao Geral;
Arquitetura;
Modelagem dos Agentes;
Arquitetura dos Agentes;
Ontologias;
Regras de Inferˆencias;
Exemplo;
Implementa¸c˜oes;
3 Conclus˜ao:
Aspectos Positivos e Negativos;
Agradecimento e D´uvidas;
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3. Introdu¸c˜ao Dados do Artigo;
Dados do Artigo:
Autor: Mestre Andr´e Wagner (Unisinos);
Revista: Expert Systems With Applications (2014);
Qualis do Artigo: A1;
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4. Introdu¸c˜ao Resumo;
Resumo:
Sistemas Ub´ıquos tem o desafio de implicitamente coletar informa¸c˜oes relevantes sobre as
entidades e uso dessas informa¸c˜oes para compreender e prever determinado
comportamento. Isso permite que v´arios aplicativos possam adaptar-se para um
determinado contexto, para um entidade.
Prop˜oe um modelo em que permite as aplica¸c˜oes registrar as a¸c˜oes das entidades em
trilhas e inferir informa¸c˜oes de perfil de usu´arios a partir desta coleta de informa¸c˜oes.
Ainda, utilizando a interoperabilidade semˆantica (informa¸c˜oes corretamente interpretadas
pelo sistema), fazendo com que diferentes aplicativos possam compartilhar informa¸c˜oes e
inferir um perfil unificado.
O prot´otipo foi desenvolvido e integrado com dois softwares diferentes em um cen´ario de
aprendizagem ub´ıqua, onde os perfis de estudantes foram atualizados dinamicamente, o
que lhes permite uma melhor adapta¸c˜ao ao ambiente.
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5. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Vis˜ao Geral;
Vis˜ao Geral:
A aplica¸c˜ao nesse caso ´e qualquer aplica¸c˜ao que est´a sendo utilizada diretamente por uma
entidade. Para que uma aplica¸c˜ao esteja apta para este modelo, precisa registrar
informa¸c˜oes em um gerenciador de trilhas:
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6. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Vis˜ao Geral;
Vis˜ao Geral:
1 - Aplica¸c˜ao: qualquer aplica¸c˜ao, desde que esteja sendo utilizada por uma entidade.
2 - Gerenciador de Trilhas: ´e capaz de registrar eventos realizados por uma entidade.
3 - eProfile: gerˆencia os perfis de entidades atrav´es de trilhas.
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7. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Arquitetura;
Arquitetura:
Como vamos ver na figura a seguir, o Raciocinador recebe dados de trˆes bancos, a
Trilhas por sua vez ´e carregada pelo eProfile a partir do Gerenciador de Trilhas, j´a as
outras duas informa¸c˜oes s˜ao enviadas diretamente para a aplica¸c˜ao do eProfile, desta
forma, as regras de inferˆencia definidas pela aplica¸c˜ao ser˜ao utilizadas para gerar o
perfil de entidade.
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8. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Arquitetura;
Arquitetura:
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9. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Modelagem dos Agentes;
Especifica¸c˜ao do Modelo:
O eProfile ´e um modelo que infere informa¸c˜oes de forma autˆonoma quanto aos dados
armazenados em uma ontologia, e a tecnologia de agentes autˆonomos utilizada no
modelo ´e: Prometheus.
Prometheus: o ponto central da modelagem de um sistema ´e a identifica¸c˜ao dos
objetivos iniciais do sistema.
Est´a define um processo detalhado para especifica¸c˜ao, projeto, implementa¸c˜ao e
teste/depura¸c˜ao de sistemas orientados a agentes.
Portanto com estas descri¸c˜oes em m˜aos, os subjetivos s˜ao definidos conforme cada
objetivo pode ser atendido, a seguir alguns objetivos e subjetivos do eProfile:
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10. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Modelagem dos Agentes;
Especifica¸c˜ao do Modelo:
Gerenciar m´ultiplos perfis de entidade;
Permitir que as aplica¸c˜oes definam seus pr´oprios modelos de entidade;
Permitir que as aplica¸c˜oes definam suas regras de inferˆencia;
Buscar as trilhas de uma entidade a partir de um Gerenciador de Trilhas;
Inferir a Trilha, montando um perfil de entidade;
Especifica¸c˜ao do Modelo: Funcionalidades eProfile
A metodologia tamb´em prop˜oe a identifica¸c˜ao das interfaces, os pontos onde o modelo se
comunica com outros sistemas. Os ponto onde o modelo recebe informa¸c˜oes s˜ao
chamados preceitos e os pontos onde o modelo envia informa¸c˜oes s˜ao chamados a¸c˜oes.
A seguir vamos ver as funcionalidades do eProfile, onde as formas ovais s˜ao os subjetivos
e os pentagonais as a¸c˜oes.
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11. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Modelagem dos Agentes;
Funcionalidades do eProfile:
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12. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Arquitetura dos Agentes;
Arquitetura dos Agentes:
Quatro agentes foram identificados: Comunicador, Configurador, Conversor,
Raciocinador:
Comunicador: faz a comunica¸c˜ao entre as aplica¸c˜oes e o eProfile.
Configurador: recebe as configura¸c˜oes das aplica¸c˜oes (Modelos de entidades e regras).
Conversor: realiza a convers˜ao da Trilha do Gerenciador de Trilhas.
Raciocinador: infere nas trilhas de acordo com as regras enviadas pela aplica¸c˜ao e
atualiza o perfil de entidade.
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13. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Arquitetura dos Agentes;
Arquitetura dos Agentes: Diagrama de Liga¸c˜ao
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14. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Ontologias;
Ontologias:
Para que o eProfile processe os perfis baseados em um modelo de entidade, eles precisa
de trˆes informa¸c˜oes:
1 - Trilha da entidade;
2 - Modelo da entidade utilizado pela aplica¸c˜ao, ou seja, o formato do perfil de entidade;
3.1 - Regras de inferˆencia para o perfil (Configurador recebe, valida e insere na base de
regras) e ainda juntos com as regras, especificado a criticidade da informa¸c˜ao, j´a que o
sistema utilizar´a esta informa¸c˜ao para determinar com que frequˆencia a informa¸c˜ao ser´a
executada;
3.2 - Nesse segundo caso s˜ao recebidas as trilhas das entidades que s˜ao buscadas no
Gerenciador de Trilhas Regras de inferˆencia, j´a que o eProfile pode se conectar a v´arios
gerenciadores de trilhas. Aqui existe um por´em, onde a trilhas buscada vir´a no seu
formato original e ser´a armazenada na forma padr˜ao do eProfile, esse processo quem faz ´e
o Conversor.
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15. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Ontologias;
Ontologias:
A Trilha da entidade ´e armazenada no eProfile em uma ontologia de trilha, chamada de
eOntoTrail. Essa Ontologia possui classes b´asicas para constu¸c˜ao de uma trilha e a
mesma pode ser estendida.
Tendo posse das Trilhas, do modelo e das regras de inferˆencia, o raciocinador realiza a
inferˆencia na Trilha, gerando um perfil da entidade, que ser´a uma extens˜ao de uma
Ontologia de perfil b´asica chamada eOntoProfile.
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16. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Ontologias;
Ontologia de Trilha: eOntoTrail
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17. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Ontologias;
Ontologia de Perfil: eOntoProfile
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18. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Regras de Inferˆencias;
Regras de Inferˆencias:
As regras podem ser escritas em duas linguagens diferentes: SPARQL ou SWRL. A
primeira ´e uma linguagem de consulta de ontologias, se assemelha com consulta de Banco
de Dados SQL. A segunda ´e uma linguagem de regras que permite a consulta com
construtores l´ogicos complexos.
Um exemplo: Um curso de programa¸c˜ao de linguagens orientadas a objeto, em que
determinado aluno n˜ao precisa estudar todas as disciplinas, mas no final do curso ele deve
escolher uma linguagem de programa¸c˜ao para desenvolvimento, e consequentemente ele
deve ter conclu´ıdo os m´odulos b´asicos e exigidos referente aquela linguagem. Para que
um estudante seja considerado proficiente em Java, ele deve ter conclu´ıdo os m´odulos que
fazem rela¸c˜ao com a linguagem, neste caso (Classes, heran¸ca e interfaces):
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19. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Exemplo;
Exemplo: Informa¸c˜oes Contextuais
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20. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Exemplo;
Exemplo: Regra de requerimentos para disciplina
Para que o eProfile possa identificar se uma entidade ´e proficiente em alguma disciplina,
s˜ao necess´arias trˆes regras:
1 - Identifica¸c˜ao dos m´odulos requeridos para a proficiˆencia na disciplina;
2 - Identifica¸c˜ao dos m´odulos conclu´ıdos pelo estudante;
3 - Verifica¸c˜ao se os objetos requeridos foram conclu´ıdos;
A classe foi escrita e na linguagem OWL, que ´e uma linguagem para definir e instanciar
ontologias na Web.
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21. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Exemplo;
Exemplo: Regra de requerimentos para disciplina
Para que um estudante seja considerado proficiente em Java, ele deve ter conclu´ıdo os
m´odulos que fazem rela¸c˜ao com a linguagem Java (linha 4), bem como o m´odulo da
pr´opria linguagem Java (linha 3).
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22. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Exemplo;
Exemplo: Regra de M´odulos Conclu´ıdos
O segundo passo ´e a identifica¸c˜ao dos m´odulos conclu´ıdos pelo estudante relacionados ao
Java. S˜ao considerados apenas os eventos de conclus˜ao do objeto de aprendizagem (linha
3) realizados pela entidade (linha 4) relacionado ao Java (linha 5) e que tenham sido
realizados pela primeira vez (linha 7).
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23. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Exemplo;
Exemplo: Regra de Proficiˆencia
A terceira ´e uma regra de atualiza¸c˜ao de perfil, onde s˜ao comparados o n´umero de
m´odulos relacionados ao Java que foram conclu´ıdos pela entidade. Se o n´umero for igual,
o usu´ario ´e considerado proficiente, e esta regra ´e atualizada no campo de proficiˆencia no
perfil da entidade.
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24. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Exemplo;
Exemplo: Regra de Processamento do perfil do estudante
Informa que o campo Entity ser´a atualizado com o tipo Estudante (linha 1), e ser´a
atualizado com o resultado da regra chamada JavaProficience (linha 3).
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25. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Exemplo;
Exemplo: Perfil das Entidades
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26. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Implementa¸c˜oes;
Integrac˜ao eProfile/LOCAL
”Um sistema de localiza¸c˜ao acompanha a mobilidade dos aprendizes e, baseado nas suas
posi¸c˜ao f´ısicas, explora oportunidades educacionais”(BARBOSA et al., 2011).
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27. Apresenta¸c˜ao do Modelo: Implementa¸c˜oes;
Integrac˜ao eProfile/UniManager
´E um software administrativo utilizado por uma universidade para cadastramento e
gerenciamento dos estudandes, docentes e disciplinas. Gerenciar notas e utilizar o perfil
para tomada de decis˜oes.
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28. Conclus˜ao: Aspectos Positivos e Negativos;
Aspectos Positivos:
As contribui¸c˜oes deste modelo s˜ao o uso de trilhas para extrair perfis;
A capacidade de gerenciamento de regras e inferˆencia dinˆamica de gera¸c˜ao de perfil;
Utiliza¸c˜ao de v´arias e diferentes aplica¸c˜oes, bem como v´arias e diferentes Gerenciadores
de Trilhas. Isso permite e d´a a possibilidade de gerar perfis de usu´arios em v´arios
contextos. Podendo, futuramente comparar a similaridade de ambos, integrando-os com
outros softwares.
Aspectos Negativos:
Ter o pr´otipo como base para futuro desenvolvimento pode n˜ao ser uma boa id´eia, ´e
preciso estar ciente dos conceitos para aplicar na sua aplica¸c˜ao, para gerar perfis de
entidades atrav´es de trilhas;
Dificuldade tamb´em est´a na tranforma¸c˜ao dos dados, no momento em que se tem que
gerar o conversor;
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29. Conclus˜ao: Agradecimento e D´uvidas;
Obrigado pela Aten¸c˜ao !
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