Design de cenários de aprendizagem

A cada instante surgem novas soluções de aprendizagem, resultado da evolução tecnológica constante com que nos deparamos. Estas inovações potenciam uma transmissão do conhecimento entre o educador e o educando cada vez mais simplificada, rápida e eficiente. Alguns destes avanços têm em vista a centralização no aluno, através da delegação de tarefas e da disponibilização de conteúdos, investindo na autonomia e na auto-aprendizagem, de modo a que cada aluno crie o seu próprio método de estudo, e evolua gradualmente, com o acompanhamento de um professor ou sistema autónomo de aprendizagem. Com esta investigação, é pretendido fazer um estudo dos métodos de aprendizagem ao longo do tempo até à actualidade, enumerando algumas das ferramentas utilizadas no processo de aprendizagem, indicando os vários benefícios, bem como contrapartidas do uso das mesmas. Será também analisado um caso de estudo baseado numa destas ferramentas, descrevendo o seu funcionamento e modo de interacção entre as várias entidades participantes, apresentando os resultados obtidos. O caso de estudo consistirá na criação de um cenário específico de aprendizagem, na área da saúde, analisando-o em diferentes contextos, e evidenciando as características e benefícios de cada ambiente analisado, no processo aprendizagem. Será então demonstrado como é possível optimizar os processos de aprendizagem, utilizando ferramentas de informatização e automatização desses mesmos processos, de forma tornar o processo de ensino mais célere e eficaz, num ambiente controlável, e com as funcionalidades que a tecnologia actual permite.

Maintenance and destrcution of R&D leadership

In the standard Schumpeterian-growth models only follower firms invest in R&D activities and larger economies grow faster. Since these results are counterfactual, this paper reveals that leader firms often support R&D activities and economic growth can be independent of the market size. In particular, the maintenance of R&D leadership increases with: (i) the technological-knowledge gap between leader and followers, since a firm-specific learning effect of accumulated technological knowledge from past R&D is considered, (ii) the leaders’ strategies that delay the next successful R&D supported by some follower firm, (iii) the market size, and (iv) the up-grade of each innovation.

Contributos das TIC para as Necessidades Educativas Especiais - Treino da Perceção Visual

As novas tecnologias de informação e comunicação vêm introduzir novas abordagens e orientações nas relações das pessoas no mundo global, ao mesmo tempo que vêm redefinir paradigmas diversos em várias áreas disciplinares, nomeadamente nas áreas da saúde e da educação. A massificação das tecnologias vem assim aproximar a informação e o conhecimento das pessoas e a sua utilização no apoio aos processos de ensino e de aprendizagem dos alunos com necessidades educativas especiais e dificuldades de aprendizagem específicas tem vindo a ser discutida cada vez mais com uma maior relevância. Pretende-se através da presente dissertação contribuir com soluções que apoiem a desmaterialização dos processos e desburocratização dos relacionamentos entres os diversos intervenientes num processo de terapia de uma criança. Apesar de poder ser extensível a outros cenários, o projeto desenvolvido aplica-se ao caso concreto de crianças com necessidades educativas especiais e dificuldades de aprendizagem específicas, motivadas por dificuldades de perceção visual, que obrigam, além da adoção de programas de treino, como jogos interativos, a um acompanhamento integrado de todos os intervenientes na sua terapia: terapeutas, professores, pais e educadores, assistentes sociais entre outros, tornando-se fundamental a utilização de uma plataforma universal que permita a troca e sistematização de informações. Inicialmente foi necessário um enquadramento desta temática por via da leitura, pesquisa e reuniões com elementos ligados a diferentes áreas que intervém no tratamento de necessidades educativas especiais. Depois de uma pesquisa bibliográfica inicial sobre as dimensões a explorar, recolheu-se informação sobre estudos e projetos desenvolvidos para apoiar esta área, e desenvolveu-se um projeto destinado a contribuir para o trabalho positivo de todos os profissionais que se dedicam à terapia/tratamento das crianças com necessidades educativas especiais, particularmente derivadas de dificuldades de perceção visual. Posteriormente, realizou-se a avaliação do protótipo de forma a validar o real contributo do sistema na melhoria da comunicação e partilha de informação entre todos os intervenientes no processo de terapia de crianças com necessidades educativas especiais e da utilização das tecnologias interativas no treino da perceção visual. Com vista a uma futura implementação de um recurso educativo deste âmbito, foram também recolhidos os pontos negativos e sugestões de melhoria a incorporar. Em suma, este trabalho valida os contributos das TIC, e deste sistema em particular, na relação dos intervenientes num processo de terapia interdisciplinar e no treino da perceção visual.

Intelligent decision making in electricity markets: simulated annealing Q-Learning

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM is integrated with ALBidS, a system that provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims at enhancing ALBidS competence in endowing market players with adequate strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible actions. These actions are defined accordingly to the most probable points of bidding success. With the purpose of accelerating the convergence process, a simulated annealing based algorithm is included.

Adaptive learning in multiagent systems: a forecasting methodology based on error analysis

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simu-lator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM pro-vides several dynamic strategies for agents’ behaviour. This paper presents a method that aims to provide market players strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses an auxiliary forecasting tool, e.g. an Artificial Neural Net-work, to predict the electricity market prices, and analyses its forecasting error patterns. Through the recognition of such patterns occurrence, the method predicts the expected error for the next forecast, and uses it to adapt the actual forecast. The goal is to approximate the forecast to the real value, reducing the forecasting error.

Cost dependent strategy for electricity markets bidding based on adaptive reinforcement learning

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims to provide market players with strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible bids. These bids are defined accordingly to the cost function that each producer presents.

Information and communication technologies in education – a web-based intelligent tutoring system on teaching and learning electrical project

Electrical activity is extremely broad and distinct, requiring by one hand, a deep knowledge on rules, regulations, materials, equipments, technical solutions and technologies and assistance in several areas, as electrical equipment, telecommunications, security and efficiency and rational use of energy, on the other hand, also requires other skills, depending on the specific projects to be implemented, being this knowledge a characteristic that belongs to the professionals with relevant experience, in terms of complexity and specific projects that were made.

Sistema de recomendação para plataformas de e-learning

O aumento do número de recursos digitais disponíveis dificulta a tarefa de pesquisa dos recursos mais relevantes, no sentido de se obter o que é mais relevante. Assim sendo, um novo tipo de ferramentas, capaz de recomendar os recursos mais apropriados às necessidades do utilizador, torna-se cada vez mais necessário. O objetivo deste trabalho de I&D é o de implementar um módulo de recomendação inteligente para plataformas de e-learning. As recomendações baseiam-se, por um lado, no perfil do utilizador durante o processo de formação e, por outro lado, nos pedidos efetuados pelo utilizador, através de pesquisas [Tavares, Faria e Martins, 2012]. O e-learning 3.0 é um projeto QREN desenvolvido por um conjunto de organizações e tem com objetivo principal implementar uma plataforma de e-learning. Este trabalho encontra-se inserido no projeto e-learning 3.0 e consiste no desenvolvimento de um módulo de recomendação inteligente (MRI). O MRI utiliza diferentes técnicas de recomendação já aplicadas noutros sistemas de recomendação. Estas técnicas são utilizadas para criar um sistema de recomendação híbrido direcionado para a plataforma de e-learning. Para representar a informação relevante, sobre cada utilizador, foi construído um modelo de utilizador. Toda a informação necessária para efetuar a recomendação será representada no modelo do utilizador, sendo este modelo atualizado sempre que necessário. Os dados existentes no modelo de utilizador serão utilizados para personalizar as recomendações produzidas. As recomendações estão divididas em dois tipos, a formal e a não formal. Na recomendação formal o objetivo é fazer sugestões relacionadas a um curso específico. Na recomendação não-formal, o objetivo é fazer sugestões mais abrangentes onde as recomendações não estão associadas a nenhum curso. O sistema proposto é capaz de sugerir recursos de aprendizagem, com base no perfil do utilizador, através da combinação de técnicas de similaridade de palavras, um algoritmo de clustering e técnicas de filtragem [Tavares, Faria e Martins, 2012].

Adaptive learning in agents behaviour: a framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

Orchestration of e-learning services for automatic evaluation of programming exercises

Managing programming exercises require several heterogeneous systems such as evaluation engines, learning objects repositories and exercise resolution environments. The coordination of networks of such disparate systems is rather complex. These tools would be too specific to incorporate in an e-Learning platform. Even if they could be provided as pluggable components, the burden of maintaining them would be prohibitive to institutions with few courses in those domains. This work presents a standard based approach for the coordination of a network of e-Learning systems participating on the automatic evaluation of programming exercises. The proposed approach uses a pivot component to orchestrate the interaction among all the systems using communication standards. This approach was validated through its effective use on classroom and we present some preliminary results.

Hand gesture recognition system based in computer vision and machine learning : applications on human-machine interaction

Sendo uma forma natural de interação homem-máquina, o reconhecimento de gestos implica uma forte componente de investigação em áreas como a visão por computador e a aprendizagem computacional. O reconhecimento gestual é uma área com aplicações muito diversas, fornecendo aos utilizadores uma forma mais natural e mais simples de comunicar com sistemas baseados em computador, sem a necessidade de utilização de dispositivos extras. Assim, o objectivo principal da investigação na área de reconhecimento de gestos aplicada à interacção homemmáquina é o da criação de sistemas, que possam identificar gestos específicos e usálos para transmitir informações ou para controlar dispositivos. Para isso as interfaces baseados em visão para o reconhecimento de gestos, necessitam de detectar a mão de forma rápida e robusta e de serem capazes de efetuar o reconhecimento de gestos em tempo real. Hoje em dia, os sistemas de reconhecimento de gestos baseados em visão são capazes de trabalhar com soluções específicas, construídos para resolver um determinado problema e configurados para trabalhar de uma forma particular. Este projeto de investigação estudou e implementou soluções, suficientemente genéricas, com o recurso a algoritmos de aprendizagem computacional, permitindo a sua aplicação num conjunto alargado de sistemas de interface homem-máquina, para reconhecimento de gestos em tempo real. A solução proposta, Gesture Learning Module Architecture (GeLMA), permite de forma simples definir um conjunto de comandos que pode ser baseado em gestos estáticos e dinâmicos e que pode ser facilmente integrado e configurado para ser utilizado numa série de aplicações. É um sistema de baixo custo e fácil de treinar e usar, e uma vez que é construído unicamente com bibliotecas de código. As experiências realizadas permitiram mostrar que o sistema atingiu uma precisão de 99,2% em termos de reconhecimento de gestos estáticos e uma precisão média de 93,7% em termos de reconhecimento de gestos dinâmicos. Para validar a solução proposta, foram implementados dois sistemas completos. O primeiro é um sistema em tempo real capaz de ajudar um árbitro a arbitrar um jogo de futebol robótico. A solução proposta combina um sistema de reconhecimento de gestos baseada em visão com a definição de uma linguagem formal, o CommLang Referee, à qual demos a designação de Referee Command Language Interface System (ReCLIS). O sistema identifica os comandos baseados num conjunto de gestos estáticos e dinâmicos executados pelo árbitro, sendo este posteriormente enviado para um interface de computador que transmite a respectiva informação para os robôs. O segundo é um sistema em tempo real capaz de interpretar um subconjunto da Linguagem Gestual Portuguesa. As experiências demonstraram que o sistema foi capaz de reconhecer as vogais em tempo real de forma fiável. Embora a solução implementada apenas tenha sido treinada para reconhecer as cinco vogais, o sistema é facilmente extensível para reconhecer o resto do alfabeto. As experiências também permitiram mostrar que a base dos sistemas de interação baseados em visão pode ser a mesma para todas as aplicações e, deste modo facilitar a sua implementação. A solução proposta tem ainda a vantagem de ser suficientemente genérica e uma base sólida para o desenvolvimento de sistemas baseados em reconhecimento gestual que podem ser facilmente integrados com qualquer aplicação de interface homem-máquina. A linguagem formal de definição da interface pode ser redefinida e o sistema pode ser facilmente configurado e treinado com um conjunto de gestos diferentes de forma a serem integrados na solução final.

Remote and mobile experimentation: pushing the boundaries of an ubiquitous learning place

Concepts like E-learning and M-learning are changing the traditional learning place. No longer restricted to well-defined physical places, education on Automation and other Engineering areas is entering the so-called ubiquitous learning place, where even the more practical knowledge (acquired at lab classes) is now moving into, due to emergent concepts such as Remote Experimentation or Mobile Experimentation. While Remote Experimentation is traditionally regarded as the remote access to real-world experiments through a simple web browser running on a PC connected to the Internet, Mobile Experimentation may be seen as the access to those same (or others) experiments, through mobile devices, used in M-learning contexts. These two distinct client types (PCs versus mobile devices) pose specific requirements for the remote lab infrastructure, namely the ability to tune the experiment interface according to the characteristics (e.g. display size) of the accessing device. This paper addresses those requirements, namely by proposing a new architecture for the remote lab infrastructure able to accommodate both Remote and Mobile Experimentation scenarios.

Adaptive learning in agents behaviour: A framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. This paper presents a methodology to provide decision support to electricity market negotiating players. This model allows integrating different strategic approaches for electricity market negotiations, and choosing the most appropriate one at each time, for each different negotiation context. This methodology is integrated in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System) – a multiagent system that provides decision support to MASCEM's negotiating agents so that they can properly achieve their goals. ALBidS uses artificial intelligence methodologies and data analysis algorithms to provide effective adaptive learning capabilities to such negotiating entities. The main contribution is provided by a methodology that combines several distinct strategies to build actions proposals, so that the best can be chosen at each time, depending on the context and simulation circumstances. The choosing process includes reinforcement learning algorithms, a mechanism for negotiating contexts analysis, a mechanism for the management of the efficiency/effectiveness balance of the system, and a mechanism for competitor players' profiles definition.

B-learning quality: dimensions, criteria and pedagogical approach

Measuring the quality of a b-learning environment is critical to determine the success of a b-learning course. Several initiatives have been recently conducted on benchmarking and quality in e-learning. Despite these efforts in defining and examining quality issues concerning online courses, a defining instrument to evaluate quality is one of the key challenges for blended learning, since it incorporates both traditional and online instruction methods. For this paper, six frameworks for quality assessment of technological enhanced learning were examined and compared regarding similarities and differences. These frameworks aim at the same global objective: the quality of e-learning environment/products. They present different perspectives but also many common issues. Some of them are more specific and related to the course and other are more global and related to institutional aspects. In this work we collected and arrange all the quality criteria identified in order to get a more complete framework and determine if it fits our b-learning environment. We also included elements related to our own b-learning research and experience, acquired during more than 10 years of experience. As a result we have create a new quality reference with a set of dimensions and criteria that should be taken into account when you are analyzing, designing, developing, implementing and evaluating a b-learning environment. Besides these perspectives on what to do when you are developing a b-learning environment we have also included pedagogical issues in order to give directions on how to do it to reach the success of the learning. The information, concepts and procedures here presented give support to teachers and instructors, which intend to validate the quality of their blended learning courses.

Qualidade, formação e ensino à distância: uma aplicação da NP 4512 numa unidade de E-learning

A implementação de sistemas de gestão da qualidade na área da educação e formação permite reforçar e consolidar as organizações que atuam num mercado cada vez mais competitivo, permitindo-lhes satisfazer, numa base permanente e sistemática, as expetativas dos clientes através do fornecimento de produtos de formação de melhor qualidade. Neste contexto, o objetivo deste estudo é explorar a temática dos sistemas de gestão da qualidade ao nível do setor de educação. Em específico pretende-se efetuar uma revisão de literatura sobre qualidade, formação e ensino à distância;analisar normas, projetos e iniciativas em matéria de ensino à distância e implementar um Sistema de Gestão da Formação, de acordo com a NP 4512, numa unidade de e-learning. A metodologia adotada foi investigação–ação e centrou-se no levantamento bibliográfico e na aplicação dos conceitos num contexto específico de um organização de ensino. Foi escolhida a unidade de e-learning do IPP (e-IPP) como contexto do estudo por ser uma unidade de ensino superior. Os principais resultados obtidos são: (1) maior conhecimento das normas projetos e iniciativas em matéria de ensino à distância a nível nacional e europeu; (2) análise detalhada da recente norma portuguesa NP 4512; (3) elaboração da documentação associada ao Sistema de Gestão da Formação (SGF) na unidade e-IPP, em específico, identificação e monitorização dos processos, descrição dos procedimentos obrigatórios e elaboração do manual do SGF. Como principal limitação deste estudo destaca-se a implementação parcial do sistema de gestão da formação na unidade e-IPP, devido à falta de tempo e à falta de maturidade da unidade e-IPP.