Colmeias: uma estratégia didático-pedagógica para potencializar a aprendizagem significativa através da colaboração nas redes sociais em contextos móveis

O presente trabalho procura atender as necessidades dos processos educativos da atualidade, reconhecendo que esses ocorrem numa sociedade denominada como a Sociedade da Informação (SI), num ambiente em que os aprendizes são nativos digitais. Na SI presencia-se um momento marcado por um modelo computacional móvel, no qual também é possível constatar-se a emergência de um novo paradigma educacional - a aprendizagem com mobilidade - que possibilita a integração das tecnologias móveis com os processos de ensino e de aprendizagem. Além disso, observa-se a ascensão do emprego das redes sociais na Internet (RSI) no dia a dia dos indivíduos impactando as práticas estabelecidas na SI. Nesse cenário, visando integrar a aprendizagem móvel com os recursos das RSI para promover-se uma educação mais sintonizada com o perfil atual dos estudantes, expõe-se nessa tese uma nova proposta metodológica - a Colmeias almejando dessa maneira facilitar uma aprendizagem significativa a partir de um processo colaborativo, em rede e em contextos de mobilidade. Com embasamento teórico em diversos autores, entre os quais se destacam Vygostky, Bruner e Ausubel, apoiados por Júlio Cesar Santos e Pierry Dillenbourg, salienta-se que a estratégia Colmeias representa um caminho alternativo para aqueles professores que desejam promover uma educação mais coerente com a atualidade. Nessa pesquisa ainda se apresenta a sua aplicação por meio de um estudo de caso na Matemática procurando, assim, aproximar a teoria com a prática.

Uma abordagem evolucionária para o planejamento online de rotas para múltiplos robôs móveis em ambiente multiagente

O problema de planejamento de rotas de robôs móveis consiste em determinar a melhor rota para um robô, em um ambiente estático e/ou dinâmico, que seja capaz de deslocá-lo de um ponto inicial até e um ponto final, também em conhecido como estado objetivo. O presente trabalho emprega o uso de uma abordagem baseada em Algoritmos Genéticos para o planejamento de rotas de múltiplos robôs em um ambiente complexo composto por obstáculos fixos e obstáculos moveis. Através da implementação do modelo no software do NetLogo, uma ferramenta utilizada em simulações de aplicações multiagentes, possibilitou-se a modelagem de robôs e obstáculos presentes no ambiente como agentes interativos, viabilizando assim o desenvolvimento de processos de detecção e desvio de obstáculos. A abordagem empregada busca pela melhor rota para robôs e apresenta um modelo composto pelos operadores básicos de reprodução e mutação, acrescido de um novo operador duplo de refinamento capaz de aperfeiçoar as melhores soluções encontradas através da eliminação de movimentos inúteis. Além disso, o calculo da rota de cada robô adota um método de geração de subtrechos, ou seja, não calcula apenas uma unica rota que conecta os pontos inicial e final do cenário, mas sim várias pequenas subrotas que conectadas formam um caminho único capaz de levar o robô ao estado objetivo. Neste trabalho foram desenvolvidos dois cenários, para avaliação da sua escalabilidade: o primeiro consiste em um cenário simples composto apenas por um robô, um obstáculo movel e alguns obstáculos fixos; já o segundo, apresenta um cenário mais robusto, mais amplo, composto por múltiplos robôs e diversos obstáculos fixos e moveis. Ao final, testes de desempenho comparativos foram efetuados entre a abordagem baseada em Algoritmos Genéticos e o Algoritmo A*. Como critério de comparação foi utilizado o tamanho das rotas obtidas nas vinte simulações executadas em cada abordagem. A analise dos resultados foi especificada através do Teste t de Student.