Metodologia híbrida de desenvolvimento centrado no utilizador: aplicada ao software educativo

No panorama atual do desenvolvimento de software educativo é importante que os processos de desenvolvimento sejam adequados e compatíveis com o contexto em que serão utilizados este tipo de recursos. Desta forma, é importante melhorar continuamente os processos de desenvolvimento bem como se proceder à avaliação de forma a garantir a sua qualidade e viabilidade económica. Este estudo propõe uma Metodologia Híbrida de Desenvolvimento Centrado no Utilizador (MHDCU) aplicada ao software educativo. Trata-se de um processo de desenvolvimento simples, iterativo e incremental que tem como “alicerces” princípios do Design Centrado no Utilizador, especificados na International Organization for Standardization - ISO 13407. Na sua base encontra-se a estrutura disciplinada de processos de desenvolvimento, bem como práticas e valores dos métodos ágeis de desenvolvimento de software. O processo é constituído por 4 fases principais: planeamento (guião didático), design (storyboard), implementação e manutenção/operação. A prototipagem e a avaliação são realizadas de modo transversal a todo o processo. A metodologia foi implementada numa Pequena e Média Empresa de desenvolvimento de recursos educacionais, com o objetivo de desenvolver recursos educacionais com qualidade reconhecida e simultaneamente viáveis do ponto de vista económico. O primeiro recurso que teve por base a utilização desta metodologia foi o Courseware Sere – “O Ser Humano e os Recursos Naturais”. O trabalho seguiu uma metodologia de investigação & desenvolvimento, de natureza mista, em que se pretendeu descrever e analisar/avaliar uma metodologia de desenvolvimento de software educativo, i.e., o processo, bem como o produto final. O estudo é fundamentalmente descritivo e exploratório. A metodologia de desenvolvimento do software (primeira questão de investigação) foi proposta, essencialmente, com base na revisão integrativa da literatura da especialidade e com base nos resultados que emergiram das Fases 2 e 3. Do ponto de vista exploratório, foi avaliado, por um lado, o potencial técnico e didático da 1ª versão do software inserido no Courseware Sere (segunda questão de investigação), e, por outro lado, analisar os pontos fortes e as fragilidades da metodologia utilizada para o seu desenvolvimento (terceira questão de investigação). Como técnicas de recolha de dados recorreu-se a dois inquéritos por questionário e à observação direta participante (mediada pela plataforma moodle). Quanto às técnicas de análise de dados optou-se pela análise estatística descritiva e pela análise de conteúdo. Os resultados indicam que o recurso desenvolvido possui qualidade técnica e didática. Relativamente a análise da Metodologia Híbrida de desenvolvimento Centrado no Utilizador foram propostas algumas melhorias relacionadas com o envolvimento do utilizador e introdução de novos métodos. Apesar de identificadas algumas limitações, este projeto permitiu que a empresa melhorasse significativamente os processos de desenvolvimento de recursos (mesmo os que não são informatizados), bem como permitiu o aumento do seu portefólio com o desenvolvimento do Courseware Sere.

O projeto PmatE e a aprendizagem da matemática no ensino superior

O contexto educacional exige renovação de paradigmas. Impõem-se profundas alterações ao nível do papel e da função do professor e dos alunos, devendo-se privilegiar metodologias de aprendizagem ativas, cooperativas e participativas, rompendo-se com o ensino magistral e a mera transmissão de ‘conhecimentos’. As ferramentas informáticas poderão constituir-se uma mais-valia no contexto educativo, promovendo uma aprendizagem significativa e autorregulada pelo aluno, sempre sob a adequada orientação do professor. Neste contexto, foi criado, na Universidade de Aveiro, o Projeto Matemática Ensino (PmatE), com o principal objetivo de combater, de uma forma inovadora, as causas do insucesso escolar a matemática. No entanto, tal plataforma ainda não foi alvo de uma avaliação sistemática, nomeadamente ao nível do ensino superior, que nos permita concluir da consecução dos seus propósitos. Assim, a questão de investigação subjacente ao estudo em curso é - Qual o impacte da utilização diferenciada, como complemento à abordagem didáctica, da plataforma de ensino assistido (PEA) desenvolvida pelo PmatE na aprendizagem de temas matemáticos ao nível do Ensino Superior, principalmente ao nível da autonomia, da construção e aplicação de conhecimentos e do desenvolvimento de apetências pela Matemática. Para se tentar dar resposta à mesma, implementou-se um estudo misto, quantitativo e qualitativo, com alunos da unidade curricular Análise Matemática I do Curso Engenharia Alimentar de um Instituto Politécnico português, a quem se propôs uma exploração prévia da plataforma extra-aula para que, nesse espaço, se pudesse conceptualizar os conceitos envolvidos e realizar tarefas variadas quanto à sua natureza. Usaram-se como principais técnicas de recolha de dados a análise documental, a inquirição e a observação direta, suportadas pelos diversos instrumentos: Questionário Inicial e Final; testes de avaliação, nas versões pré-teste, pós-teste1 e pós-teste2; produções de uma bateria de tarefas de natureza diversificada; registo computorizado do percurso dos alunos relativamente ao trabalho por eles desenvolvido na plataforma do PmatE; notas de campo; dossier dos alunos e entrevistas. Os resultados obtidos, a partir de uma análise estatística dos dados quantitativos e de conteúdo dos dados qualitativos, indicam, por um lado, que os alunos mais autónomos, mais persistentes e que obtêm os melhores resultados são os alunos que usaram a plataforma com frequência e, por outro, que a utilização da plataforma contribuiu para aumentar o gosto pela Matemática. Este estudo permitiu, também, obter informação importante sobre aspetos que poderão melhorar a plataforma, em particular, relativos à natureza das tarefas e à resolução dos exercícios propostos.

Mining biomedical information from scientific literature

The rapid evolution and proliferation of a world-wide computerized network, the Internet, resulted in an overwhelming and constantly growing amount of publicly available data and information, a fact that was also verified in biomedicine. However, the lack of structure of textual data inhibits its direct processing by computational solutions. Information extraction is the task of text mining that intends to automatically collect information from unstructured text data sources. The goal of the work described in this thesis was to build innovative solutions for biomedical information extraction from scientific literature, through the development of simple software artifacts for developers and biocurators, delivering more accurate, usable and faster results. We started by tackling named entity recognition - a crucial initial task - with the development of Gimli, a machine-learning-based solution that follows an incremental approach to optimize extracted linguistic characteristics for each concept type. Afterwards, Totum was built to harmonize concept names provided by heterogeneous systems, delivering a robust solution with improved performance results. Such approach takes advantage of heterogenous corpora to deliver cross-corpus harmonization that is not constrained to specific characteristics. Since previous solutions do not provide links to knowledge bases, Neji was built to streamline the development of complex and custom solutions for biomedical concept name recognition and normalization. This was achieved through a modular and flexible framework focused on speed and performance, integrating a large amount of processing modules optimized for the biomedical domain. To offer on-demand heterogenous biomedical concept identification, we developed BeCAS, a web application, service and widget. We also tackled relation mining by developing TrigNER, a machine-learning-based solution for biomedical event trigger recognition, which applies an automatic algorithm to obtain the best linguistic features and model parameters for each event type. Finally, in order to assist biocurators, Egas was developed to support rapid, interactive and real-time collaborative curation of biomedical documents, through manual and automatic in-line annotation of concepts and relations. Overall, the research work presented in this thesis contributed to a more accurate update of current biomedical knowledge bases, towards improved hypothesis generation and knowledge discovery.