CV-Muzar - Um ambiente de suporte a comunidades virtuais para apoio à aprendizagem em museus

Este artigo tem como objetivo mostrar que é possível incentivar a aprendizagem em museus através da construção de comunidades virtuais, com base em repositórios de objetos de aprendizagem (OA), ferramentas comunicacionais e produção de OA por parte dos visitantes. O enfoque é incentivar a aprendizagem no sentido de motivar a participação/envolvimento do visitante nas atividades da comunidade virtual. Nesta perspectiva, partimos do pressuposto de que a informação, a comunicação, a interação e a colaboração são essenciais para o processo de aprender no contexto informal dos museus. Acreditamos que a interação e a colaboração são partes integrantes do processo de aprendizagem proporcionado por comunidades virtuais e que o principal recurso de aprendizagem oferecido nessas comunidades são os objetos de aprendizagem. Assim sendo, por meio de um entendimento do aprender baseado na comunicação e na linguagem, percebemos os museus interativos como espaços discursivos em que os visitantes mergulham e por eles são modificados. Neste sentido, argumentamos que as comunidades virtuais de aprendizagem, com a possibilidade de virtualizar a linguagem, são excelentes mecanismos para ampliar o poder comunicacional dos museus, criando novas estratégias comunicativas. Para atingir o objetivo, foi necessário reunir quatro conceitos técnicos da área de informática, são eles: comunidades virtuais de aprendizagem; objetos de aprendizagem; metadados e mapas de tópicos. A junção destes conceitos permitiu a construção do ambiente de comunidade virtual, denominada CV-Muzar. Diante do exposto, de modo a identificar os meios pelos quais se podem motivar os visitantes a realmente produzirem novos conhecimentos durante sua visita informal ao museu, examinando essa questão tanto do ponto de vista quantitativo, como também qualitativamente, foi realizada uma experimentação do ambiente com um grupo de pessoas convidadas segundo suas áreas de formação.

Computação de alto desempenho aplicada a modelagem numérica de fenômenos atmosféricos

A constante evolução da tecnologia disponibilizou, atualmente, ferramentas computacionais que eram apenas expectativas há 10 anos atrás. O aumento do potencial computacional aplicado a modelos numéricos que simulam a atmosfera permitiu ampliar o estudo de fenômenos atmosféricos, através do uso de ferramentas de computação de alto desempenho. O trabalho propôs o desenvolvimento de algoritmos com base em arquiteturas SIMT e aplicação de técnicas de paralelismo com uso da ferramenta OpenACC para processamento de dados de previsão numérica do modelo Weather Research and Forecast. Esta proposta tem forte conotação interdisciplinar, buscando a interação entre as áreas de modelagem atmosférica e computação científica. Foram testadas a influência da computação do cálculo de microfísica de nuvens na degradação temporal do modelo. Como a entrada de dados para execução na GPU não era suficientemente grande, o tempo necessário para transferir dados da CPU para a GPU foi maior do que a execução da computação na CPU. Outro fator determinante foi a adição de código CUDA dentro de um contexto MPI, causando assim condições de disputa de recursos entre os processadores, mais uma vez degradando o tempo de execução. A proposta do uso de diretivas para aplicar computação de alto desempenho em uma estrutura CUDA parece muito promissora, mas ainda precisa ser utilizada com muita cautela a fim de produzir bons resultados. A construção de um híbrido MPI + CUDA foi testada, mas os resultados não foram conclusivos.