Precificação e hedge dinâmico de opções de Telebrás utilizando redes neurais

As redes neurais podem ser uma alternativa aos modelos paramétricos tradicionais para a precificação de opções quando a dinâmica do ativo primário não for conhecida ou quando a equação associada à condição de não-arbitragem não puder ser resolvida analiticamente. Este trabalho compara a performance do modelo tradicional de Black-Scholes e as redes neurais. Os modelos foram utilizados para precificar e realizar a cobertura dinâmica das opções de compra das ações de Telebrás. Os resultados obtidos sugerem que as redes neurais deveriam ser consideradas pelos operadores de opções como uma alternativa aos modelos tradicionais.

Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.

Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Classificação de sinais de voz utilizando a transformada Wavelet Packet e redes neurais artificiais

Este trabalho apresenta um sistema de classificação de voz disfônica utilizando a Transformada Wavelet Packet (WPT) e o algoritmo Best Basis (BBA) como redutor de dimensionalidade e seis Redes Neurais Artificiais (ANN) atuando como um conjunto de sistemas denominados “especialistas”. O banco de vozes utilizado está separado em seis grupos de acordo com as similaridades patológicas (onde o 6o grupo é o dos pacientes com voz normal). O conjunto de seis ANN foi treinado, com cada rede especializando-se em um determinado grupo. A base de decomposição utilizada na WPT foi a Symlet 5 e a função custo utilizada na Best Basis Tree (BBT) gerada com o BBA, foi a entropia de Shannon. Cada ANN é alimentada pelos valores de entropia dos nós da BBT. O sistema apresentou uma taxa de sucesso de 87,5%, 95,31%, 87,5%, 100%, 96,87% e 89,06% para os grupos 1 ao 6 respectivamente, utilizando o método de Validação Cruzada Múltipla (MCV). O poder de generalização foi medido utilizando o método de MCV com a variação Leave-One-Out (LOO), obtendo erros em média de 38.52%, apontando a necessidade de aumentar o banco de vozes disponível.

Localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia : uma metodologia baseada em redes neurais artificiais

O presente trabalho apresenta uma nova metodologia de localização de faltas em sistemas de distribuição de energia. O esquema proposto é capaz de obter uma estimativa precisa da localização tanto de faltas sólidas e lineares quanto de faltas de alta impedância. Esta última classe de faltas representa um grande problema para as concessionárias distribuidoras de energia elétrica, uma vez que seus efeitos nem sempre são detectados pelos dispositivos de proteção utilizados. Os algoritmos de localização de faltas normalmente presentes em relés de proteção digitais são formulados para faltas sólidas ou com baixa resistência de falta. Sendo assim, sua aplicação para localização de faltas de alta impedância resulta em estimativas errôneas da distância de falta. A metodologia proposta visa superar esta deficiência dos algoritmos de localização tradicionais através da criação de um algoritmo baseado em redes neurais artificiais que poderá ser adicionado como uma rotina adicional de um relé de proteção digital. O esquema proposto utiliza dados oscilográficos pré e pós-falta que são processados de modo que sua localização possa ser estimada através de um conjunto de características extraídas dos sinais de tensão e corrente. Este conjunto de características é classificado pelas redes neurais artificiais de cuja saída resulta um valor relativo a distância de falta. Além da metodologia proposta, duas metodologias para localização de faltas foram implementadas, possibilitando a obtenção de resultados comparativos. Os dados de falta necessários foram obtidos através de centenas de simulações computacionais de um modelo de alimentador radial de distribuição. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade do uso da metodologia proposta para localização de faltas em sistemas de distribuição de energia, especialmente faltas de alta impedância.

Concepção, desenvolvimento e validação de um sistema de apoio à decisão comercial - SADEC

A competitividade está cada vez mais acirrada, em nível mundial, obrigando as empresas a fazerem verdadeiros malabarismos para definir suas políticas de precificação. Para atingir esse objetivo de forma eficaz, as empresas precisam ser ágeis e inovadoras, pois a concorrência está cada vez mais agressiva. Visando à redução da dificuldade do decisor na elaboração e na escolha de políticas comerciais, este estudo apresenta a concepção, o desenvolvimento e a validação de um Sistema de Apoio à Decisão Comercial, denominado de SADEC. A concepção foi antecedida pela avaliação das variáveis que influenciam a formação do preço e pela elaboração dos modelos matemáticos que dão sustentação ao SADEC. Durante essa fase de estudo, foram apresentadas algumas inter-relações entre as variáveis do preço que contribuem na avaliação da relação custo-volumelucro. Para a concepção, o desenvolvimento e a validação do SADEC foi utilizada a metodologia de análise consolidada pela pesquisa operacional. Com a concepção e o desenvolvimento do SADEC foi criado um sistema que auxilia o decisor a estabelecer e avaliar vários cenários, visando à criação de uma melhor política de preficicação. A validação do SADEC, foi realizada junto a três redes comerciais, com sede em Caxias do Sul, onde foi possível verificar a sua validade, e apresentou evidências concretas de que tal sistema é de grande utilidade para a definição de políticas comerciais. Acredita-se que este estudo contribua para a análise da relação custo-volume-lucro e, principalmente, para o estudo do processo decisório no impacto do uso de sistemas de apoio à decisão para a redução das dificuldades na definição de políticas comerciais.

Aquisição e otimização de mapas de navegação usando redes neurais

A capacidade de encontrar e aprender as melhores trajetórias que levam a um determinado objetivo proposto num ambiente e uma característica comum a maioria dos organismos que se movimentam. Dentre outras, essa e uma das capacidades que têm sido bastante estudadas nas ultimas décadas. Uma consequência direta deste estudo e a sua aplicação em sistemas artificiais capazes de se movimentar de maneira inteligente nos mais variados tipos de ambientes. Neste trabalho, realizamos uma abordagem múltipla do problema, onde procuramos estabelecer nexos entre modelos fisiológicos, baseados no conhecimento biológico disponível, e modelos de âmbito mais prático, como aqueles existentes na área da ciência da computação, mais especificamente da robótica. Os modelos estudados foram o aprendizado biológico baseado em células de posição e o método das funções potencias para planejamento de trajetórias. O objetivo nosso era unificar as duas idéias num formalismo de redes neurais. O processo de aprendizado de trajetórias pode ser simplificado e equacionado em um modelo matemático que pode ser utilizado no projeto de sistemas de navegação autônomos. Analisando o modelo de Blum e Abbott para navegação com células de posição, mostramos que o problema pode ser formulado como uma problema de aprendizado não-supervisionado onde a estatística de movimentação no meio passa ser o ingrediente principal. Demonstramos também que a probabilidade de ocupação de um determinado ponto no ambiente pode ser visto como um potencial que tem a propriedade de não apresentar mínimos locais, o que o torna equivalente ao potencial usado em técnicas de robótica como a das funções potencias. Formas de otimização do aprendizado no contexto deste modelo foram investigadas. No âmbito do armazenamento de múltiplos mapas de navegação, mostramos que e possível projetar uma rede neural capaz de armazenar e recuperar mapas navegacionais para diferentes ambientes usando o fato que um mapa de navegação pode ser descrito como o gradiente de uma função harmônica. A grande vantagem desta abordagem e que, apesar do baixo número de sinapses, o desempenho da rede e muito bom. Finalmente, estudamos a forma de um potencial que minimiza o tempo necessário para alcançar um objetivo proposto no ambiente. Para isso propomos o problema de navegação de um robô como sendo uma partícula difundindo em uma superfície potencial com um único ponto de mínimo. O nível de erro deste sistema pode ser modelado como uma temperatura. Os resultados mostram que superfície potencial tem uma estrutura ramificada.

Previsão de demanda de energia elétrica por meio de redes neurais artificiais

Este estudo propõe um método alternativo para a previsão de demanda de energia elétrica, através do desenvolvimento de um modelo de estimação baseado em redes neurais artificiais. Tal método ainda é pouco usado na estimativa de demanda de energia elétrica, mas tem se mostrado promissor na resolução de problemas que envolvem sistemas de potência. Aqui são destacados os principais fatores que devem pautar a modelagem de um sistema baseada em redes neurais artificiais, que são: seleção das variáveis de entrada; quantidade de variáveis; arquitetura da rede; treinamento; previsão da saída. O modelo ora apresentado foi desenvolvido a partir de uma amostra de 125 municípios do Estado do Rio Grande do Sul (Brasil), nos anos de 1999 a 2002. Como variáveis de entrada, foram selecionados a temperatura ambiente (média e desvio-padrão anual), a umidade relativa do ar (média e desvio-padrão anual), o PIB anual e a população anual de cada município incluído na amostra. Para validar a proposta apresentada, são mostrados resultados baseados nas simulações com o modelo proposto.

Identificação dos requisitos informacionais para o projeto de um sistema de apoio à decisão : o caso da Secretaria Municipal da Fazenda do município de Porto Alegre

O mundo vem enfrentando a transição de uma economia industrial para uma economia na qual a informação, junto com a terra e o capital, será a força motriz na criação de riquezas e prosperidade. Assim, o sucesso estratégico de muitas empresas vai depender do uso inteligente e da exploração efetiva das possibilidades inerentes à tecnologia da informação. No entanto, as empresas não têm obtido as informações com a qualidade necessária. Isso porque identificar, produzir, selecionar e gerir informações como forma de proporcionar suporte aos processos decisórios tem sido um dos grandes desafios da atualidade.O presente estudo enfoca o processo de identificação de requisitos informacionais destinados ao desenvolvimento de um sistema de apoio a decisões, através de um estudo de caso realizado na Secretaria Municipal da Fazenda do município de Porto Alegre. Ele compreende a etapa de identificação do problema a ser abordado, a definição de modelos conceituais, o mapeamento dos requisitos informacionais das principais atividades identificadas, a comparação destes modelos com os sistemas de informação existentes, e a proposição de mudanças. A metodologia utilizada foi a soft systems (SSM). A SSM é uma metodologia adequada ao tratamento de questões que em geral não se apresentam de forma estruturada. Isto é particularmente importante quando se opera em níveis acima do meramente operacional, em que a questão não é tanto ‘como fazer algo’, mas sim ‘o que deve ser feito’. O uso da SSM mostrou-se adequado e flexível o suficiente para permitir a condução de todas as etapas do trabalho de forma coerente, ao mesmo tempo em que conduziu a resultados que superaram as expectativas iniciais.

Identificação dos requisitos informacionais para o projeto de um sistema de apoio às decisões estratégicas : o caso da Universidade de Santa Cruz do Sul-UNISC

A economia atual vem exigindo cada vez mais das empresas e instituições uma constante adequação de seus modelos e processos de gestão como forma de adequarem-se a cenários que se alteram em crescente velocidade. Fomentada por essa velocidade, a informação se estabelece como um dos principais insumos dos gestores, tornando-se ao mesmo tempo uma alternativa de gestão e um novo problema a ser gerenciado, qual seja: a sua obtenção e seu uso como diferencial competitivo. Identificar, produzir, selecionar e gerir informação como forma de proporcionar suporte a processos decisórios é um dos grande desafios da atualidade, onde, muitas vezes, Sistemas de Informações (SI) e Tecnologia da Informação (TI) são erroneamente confundidos, da mesma forma que freqüentemente também são confundidos SI voltados a processos e decisões táticas ou operacionais e aqueles destinados a suportar processos decisórios que conduzem a escolhas estratégicas. Sob esse enfoque, o presente estudo avalia o processo de identificação de requisitos informacionais destinados à construção de um SI voltado ao suporte de decisões estratégicas. Avalia desde a etapa de identificação do principal problema a ser abordado até o mapeamento dos requisitos informacionais necessários às principais atividades desenvolvidas. Com o apoio da metodologia de soft systems (SSM) foram constituídos dois grupos de trabalho. O primeiro, composto pelos principais gestores da instituição, com o objetivo de identificar o principal problema a ser tratado por um SI, ou seja, o foco do estudo, e o segundo grupo, constituído a partir das indicações do primeiro, com o objetivo de analisar o problema identificado e mapear a necessidade de informações destinadas à perfeita gestão do referido problema. Durante o desenvolvimento do estudo, identificaram-se, não só os requisitos informacionais necessários à construção do SI, como também um rol de ações e atividades que podem contribuir para o processo de solução do problema priorizado ou melhoria da situação problemática. O uso da SSM mostrou-se adequado e flexível o suficiente para permitir a harmonização das percepções e a identificação dos principais focos a serem abordados. Proporcionou um meio coerente de condução de todas as etapas do trabalho ao mesmo tempo que conduziu a resultados que superaram as expectativas iniciais.

Reconhecimento de voz para comandos de direcionamento por meio de redes neurais

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

Desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão para a otimização de traçados de obras de engenharia civil : o caso do sistema de defesa contra inundações da cidade de Resistencia, Argentina

O traçado de obras com características lineares num espaço geográfico tem, em princípio, um número muito grande de soluções. A seleção de traçados mais convenientes é hoje abordada pela Pesquisa Operacional por meio da Programação Dinâmica tradicional e das técnicas para resolver o problema conhecido como leastcost- path, (caminho de mínimo custo). Por sua vez, o planejamento de espaços geográficos é feito com o auxílio de técnicas de SIG (sistemas de informação geográfica). O estudo algorítmico dos caminhos de mínimo custo não é novidade e até os programas comerciais para SIG mais utilizados têm incorporado comandos que, com certas limitações, resolvem esse problema. Mas, seja qual for a abordagem, sempre é preciso conhecer a priori a funçãoobjetivo (FO), e isto não é tarefa fácil, pois devem ser conjugados objetivos de satisfação de necessidades sociais, políticas, ambientais e econômicas, o que gera um verdadeiro problema de otimização multiobjetivo e multicritério. Este trabalho teve como foco principal elaborar um modelo de decisão para ajudar na formulação da FO, adotando o paradigma multiobjetivo/multicritério, explorando inclusive o relaxamento difuso de pareceres dos decisores. Foram utilizadas apenas ferramentas computacionais (software e hardware) simples, de ampla difusão entre os engenheiros e de baixo custo, como a planilha de cálculo Excel e o programa Idrisi 32, procurando explorar suas aptidões e limitações, sem recorrer à elaboração e/ou utilização de códigos computacionais próprios, sobre os quais muitas pessoas sentem receios até não serem testados suficientemente. Foi obtido um sistema de apoio à decisão eficaz e de fácil utilização e sua possibilidade de aplicação foi testada na definição do traçado ótimo de parte da defesa norte da cidade de Resistencia (Argentina).

Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiais

A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.

Uso das informações de mercado como apoio às decisões de marketing : um estudo do setor varejista de supermercados do norte do Rio Grande do Sul

O presente estudo investiga como os gerentes de supermercados no Norte do Estado do Rio Grande do Sul usam as informações de mercado para apoiar suas decisões de marketing. Os dados foram coletados a partir de entrevistas pessoais através de um questionário aplicado em uma amostra de quarenta gerentes correspondendo a 71,4% da população estudada. Este estudo oferece uma estrutura de variáveis que contribuem para a análise dos processos de coleta, utilização e difusão das informações de mercado. Verifica também a percepção do decisor quanto à importância das informações de mercado e ao uso dos instrumentos para sua coleta. Geralmente, os gerentes coletam e utilizam muitas informações com o objetivo de apoiar suas decisões diárias. Os resultados revelam que eles coletam com bastante freqüência informações a partir de fontes externas, tais como comentários informais, conversas informais, jornais, revistas especializadas, telejornais e consumidores. E, ainda, utilizam bancos de dados internos e funcionários como as principais fontes internas de informação. Todavia, muitas fontes relevantes não são utilizadas, caracterizando um processo em que os gerentes coletam poucas informações de mercado e, quando o fazem, tendem a utilizar fontes informais de acesso. A utilização das informações é um dos processos de maior atenção dos gerentes, seja do uso interno ou externo. As informações externas mais utilizadas referem-se aos concorrentes e aos setores econômico, político, tecnológico e sociocultural. Por outro lado, percebe-se a baixa utilização de informações dos consumidores, revelando uma posição despreocupante em relação às tendências de customização de clientes. Por sua vez, as informações internas possuem uma elevada freqüência de uso, uma vez que são de fácil acesso e disponibilidade. Um aspecto evidenciado é que os gerentes utilizam muita informação conceitual e muito pouca informação instrumental, o que revela um elevado uso indireto das mesmas em ações relacionadas à estratégia e, em contrapartida, muito poucas são utilizadas diretamente para decisões de maior escopo. Os gerentes disseminam muito pouco as informações de mercado, tanto interna quanto externamente, embora suas percepções quanto à importância e necessidade dessas informações sejam elevadas. Evidencia-se, portanto, que os gerentes usam informações de maneira empírica, dispersa e assistemática, sem instrumentos formais de coleta, fundamentadas em relações informais, pessoais e impessoais.

Validação externa da metodologia de análise focada na decisão : o caso da "SEAB Paraná"

Esta pesquisa tem como objetivo validar externamente a Metodologia da Análise Focada na Decisão (AFD) desenvolvida por Santos, Becker e Fisher (1998) a partir do estudo de atividades desenvolvidas por um grupo de funcionários da Secretaria de Estado da Agricultura do Paraná – SEAB. A AFD define os requisitos de informações para o desenvolvimento de Sistema de Informação (SI), com foco de análise no processo decisório e executada em fases seqüenciais de análise e de modelagem de sistema. A aplicação da AFD foi realizada na SEAB, através do estudo feito junto à Divisão de Produção de Sementes e Mudas, o foco das observações. Utilizando-se a AFD definiu-se as informações essenciais, tendo como classes de decisão aquelas geradas pelos funcionários que atuam direta e indiretamente com a citada Divisão. A AFD mostrou-se um método adequado para a definição de requisitos de informações, pois os resultados de sua aplicação foram relevantes não apenas dentro dos objetivos propostos, mas propiciou, também, grande interesse em outras áreas da SEAB. Validou-se a metodologia pela confirmação de sua eficácia junto aos especialistas da área conforme relatado.

SAACI : sistema de apoio à aprendizagem colaborativa na internet

O atual contexto social tem sido marcado pelo constante avanço tecnológico e científico, pela rápida defasagem dos conhecimentos e pela demanda por profissionais mais qualificadas e capazes de aprender e resolver problemas colaborativamente. A fim de atender esta demanda, o ensino tradicional tem que mudar, de forma que as pessoas possam desenvolver habilidades de “aprender a aprender” e “aprender colaborativamente”. A Aprendizagem Colaborativa tem sido apontada como uma alternativa a este problema, possibilitando uma aprendizagem flexível, ativa e centrada no aluno. Os alunos aprendem em colaboração com outros alunos, o que possibilita uma aprendizagem mais profunda, através de trocas de idéias, dúvidas e pontos de vista. Por outro lado, o advento da rede Internet e a consolidação desta como um importante meio de comunicação mundial têm introduzido novas possibilidades à Aprendizagem Colaborativa Apoiada por Computador (Computer Supported Collaborative Learning – CSCL). Uma atenção especial tem sido dada ao WWW, serviço que possui grande potencial como meio ativo de aprendizagem, embora seja amplamente utilizado como meio passivo de transmissão de informações pela Internet. Este cenário tem viabilizado a utilização da infra-estrutura da Internet para a criação de um sistema de CSCL de grande alcance e a um custo relativamente baixo. O objetivo principal do presente trabalho é propor e implementar um modelo de CSCL baseado na Internet que forneça, de forma integrada, o suporte necessário para o desenvolvimento efetivo de atividades colaborativas de aprendizagem. O trabalho realizado pode ser dividido em três etapas principais: (1) o levantamento teórico, que consistiu no estudo das principais áreas relacionadas com o trabalho desenvolvido, o que foi fundamental para a definição do modelo de sistema de aprendizagem colaborativa proposto; (2) a definição do modelo, que consistiu no levantamento das atividades básicas que devem ser apoiadas por um ambiente de CSCL e na proposição do modelo de um sistema de CSCL baseado na Internet com suporte às atividades levantadas; (3) a implementação do modelo, que possibilitou a verificação da viabilidade da utilização do serviço WWW como base para um ambiente de CSCL, através da utilização de recursos de programação para web e da integração de ferramentas já existentes na Internet.