As tecnologias da comunicação no suporte a ambientes de eLearning e bLearning: o ambiente Formare em contexto de formação profissional

Como corolário do trabalho de investigação e desenvolvimento, iniciado em 1996, na área das tecnologias da comunicação e dos serviços multimédia em contexto de formação profissional, pretende-se, com este estudo, identificar os principais contributos das ciências e tecnologias da comunicação e da educação nos processos de especificação, concepção, desenvolvimento e utilização do sistema de gestão de aprendizagem Formare, em contexto de formação profissional. Tendo em conta a fundamentação teórica, a participação em projectos de investigação e de inovação e uma vivência prática de mais de 14 anos de actividade na área do ensino a distância, do eLearning e do bLearning em contexto empresarial, desenvolveu-se um modelo conceptual para a nova versão do LMS Formare baseada nos fundamentos da comunicação e da gestão da aprendizagem em ambiente real de utilização. Para além de estudar os fundamentos das Learning Organizations, do Ensino a Distância, da Comunicação Educacional Multimédia, do eLearning, do bLearning e dos seus principais componentes, esta tese focaliza-se na análise de dois estudos de caso, suportados pelo Formare – um, em contexto de Auto-aprendizagem no Campus PT, e outro, em contexto de Aprendizagem Colaborativa na Formação de eFormadores. Pela análise das conclusões de cada um dos estudos de caso realizados, foi possível validar as opções tecnológicas e pedagógicas utilizadas, conhecer a percepção, o grau de utilização e a avaliação pedagógica dos formandos, assim como identificar os principais indicadores de implementação do eLearning nas organizações que aderiram ao LMS Formare. A tese termina com a apresentação dos principais resultados, limitações e conclusões do estudo de investigação, e apresenta um conjunto de considerações futuras nesta área de actividade, esperando contribuir para o desenvolvimento do eLearning em contexto de uma Learning Organization.

Error correcting codes for visible light communication systems

Over the past few years, the number of wireless networks users has been increasing. Until now, Radio-Frequency (RF) used to be the dominant technology. However, the electromagnetic spectrum in these region is being saturated, demanding for alternative wireless technologies. Recently, with the growing market of LED lighting, the Visible Light Communications has been drawing attentions from the research community. First, it is an eficient device for illumination. Second, because of its easy modulation and high bandwidth. Finally, it can combine illumination and communication in the same device, in other words, it allows to implement highly eficient wireless communication systems. One of the most important aspects in a communication system is its reliability when working in noisy channels. In these scenarios, the received data can be afected by errors. In order to proper system working, it is usually employed a Channel Encoder in the system. Its function is to code the data to be transmitted in order to increase system performance. It commonly uses ECC, which appends redundant information to the original data. At the receiver side, the redundant information is used to recover the erroneous data. This dissertation presents the implementation steps of a Channel Encoder for VLC. It was consider several techniques such as Reed-Solomon and Convolutional codes, Block and Convolutional Interleaving, CRC and Puncturing. A detailed analysis of each technique characteristics was made in order to choose the most appropriate ones. Simulink models were created in order to simulate how diferent codes behave in diferent scenarios. Later, the models were implemented in a FPGA and simulations were performed. Hardware co-simulations were also implemented to faster simulation results. At the end, diferent techniques were combined to create a complete Channel Encoder capable of detect and correct random and burst errors, due to the usage of a RS(255,213) code with a Block Interleaver. Furthermore, after the decoding process, the proposed system can identify uncorrectable errors in the decoded data due to the CRC-32 algorithm.