Abstrações para uma linguagem de programação visando aplicações móveis em um ambiente de Pervasive Computing

Computação Móvel é um termo genérico, ainda em definição, ao redor do qual se delineia um espectro de cenários possíveis, desde a Computação Pessoal, com o uso de computadores de mão, até a visão futurista da Computação Ubíqua. O foco do projeto ISAM (Infra-estrutura de Suporte às Aplicações Móveis Distribuída), em desenvolvimento no II/UFRGS, é a Pervasive Computing. Esta desenha um cenário onde o usuário é livre para se deslocar mantendo o acesso aos recursos da rede e ao seu ambiente computacional, todo tempo em qualquer lugar. Esse novo cenário apresenta muitos desafios para o projeto e execução de aplicações. Nesse escopo, esta tese aprofunda a discussão sobre questões relativas à adaptação ao contexto em um ambiente pervasivo sob a ótica de uma Linguagem de Programação, e define uma linguagem chamada ISAMadapt. A definição da linguagem ISAMadapt baseia-se em quatro abstrações: contexto, adaptadores, políticas e comandos de adaptação. Essas abstrações foram concretizadas em duas visões: (1) em tempo de programação, através de comandos da linguagem e arquivos de configuração, descritos com o auxílio do Ambiente de Desenvolvimento de Aplicações; (2) em tempo de execução, através de serviços e APIs fornecidos pelos componentes que integram o ambiente de execução pervasiva (ISAMpe). Deste, os principais componentes que implementam a semântica de execução da aplicação ISAMadapt são: o serviço de reconhecimento de contexto, ISAMcontextService, e a máquina de execução da adaptação dinâmica, ISAMadaptEngine.As principais contribuições desta tese são: (a) primeira linguagem para a codificação de aplicações pervasivas; (b) sintaxe e semântica de comandos para expressar sensibilidade ao contexto pervasivo; (c) fonte para o desenvolvimento de uma metodologia de projeto de aplicações pervasivas; (d) projeto ISAM e o projeto contextS (www.inf.ufrgs.br/~isam) que fornecem suporte para o ciclo de vida das aplicações, desde o desenvolvimento até a execução de aplicações pervasivas.

Using an animated pedagogical agent to interact affectively with the student

This work proposes an animated pedagogical agent that has the role of providing emotional support to the student: motivating and encouraging him, making him believe in his self-ability, and promoting a positive mood in him, which fosters learning. This careful support of the agent, its affective tactics, is expressed through emotional behaviour and encouragement messages of the lifelike character. Due to human social tendency of anthropomorphising software, we believe that a software agent can accomplish this affective role. In order to choose the adequate affective tactics, the agent should also know the student’s emotions. The proposed agent recognises the student’s emotions: joy/distress, satisfaction/disappointment, anger/gratitude, and shame, from the student’s observable behaviour, i. e. his actions in the interface of the educational system. The inference of emotions is psychologically grounded on the cognitive theory of emotions. More specifically, we use the OCC model which is based on the cognitive approach of emotion and can be computationally implemented. Due to the dynamic nature of the student’s affective information, we adopted a BDI approach to implement the affective user model and the affective diagnosis. Besides, in our work we profit from the reasoning capacity of the BDI approach in order for the agent to deduce the student’s appraisal, which allows it to infer the student’s emotions. As a case study, the proposed agent is implemented as the Mediating Agent of MACES: an educational collaborative environment modelled as a multi-agent system and pedagogically based on the sociocultural theory of Vygotsky.

Combining collaborative and content-based filtering to recommend research papers

The number of research papers available today is growing at a staggering rate, generating a huge amount of information that people cannot keep up with. According to a tendency indicated by the United States’ National Science Foundation, more than 10 million new papers will be published in the next 20 years. Because most of these papers will be available on the Web, this research focus on exploring issues on recommending research papers to users, in order to directly lead users to papers of their interest. Recommender systems are used to recommend items to users among a huge stream of available items, according to users’ interests. This research focuses on the two most prevalent techniques to date, namely Content-Based Filtering and Collaborative Filtering. The first explores the text of the paper itself, recommending items similar in content to the ones the user has rated in the past. The second explores the citation web existing among papers. As these two techniques have complementary advantages, we explored hybrid approaches to recommending research papers. We created standalone and hybrid versions of algorithms and evaluated them through both offline experiments on a database of 102,295 papers, and an online experiment with 110 users. Our results show that the two techniques can be successfully combined to recommend papers. The coverage is also increased at the level of 100% in the hybrid algorithms. In addition, we found that different algorithms are more suitable for recommending different kinds of papers. Finally, we verified that users’ research experience influences the way users perceive recommendations. In parallel, we found that there are no significant differences in recommending papers for users from different countries. However, our results showed that users’ interacting with a research paper Recommender Systems are much happier when the interface is presented in the user’s native language, regardless the language that the papers are written. Therefore, an interface should be tailored to the user’s mother language.

Primitivas para suporte à distribuição de objetos direcionados à pervasive computing

Renovados são os desa os trazidos à computação distribuída pelos recentes desenvolvimentos nas tecnologias de computação móvel. Tais avanços inspiram uma perspectiva na qual a computação tornar-se-á uma entidade ubíqua em um futuro próximo, estando presente nas mais simples atividades do dia-a-dia. Esta perspectiva é motivadora das pesquisas conduzidas no escopo do projeto ISAM, as quais investigam as questões relativas ao uso da computação em ambientes móveis de larga escala. Neste trabalho é apresentado o sistema PRIMOS (PRIMitives for Object Scheduling), o qual busca, pela complementação da plataforma Java, satisfazer as emergentes necessidades do ISAM. Especi camente, o PRIMOS constitui um conjunto de primitivas para instanciação remota e migração de objetos, comunicação e monitoração, direcionadas a um ambiente de computação distribuída de larga escala de características pervasivas. A primitiva de instanciação remota disponibilizada pelo PRIMOS aumenta a plataforma Java padrão com a possibilidade de criar e ativar objetos em nodos remotos do sistema. Por sua vez, a primitiva de migração faculta a relocação de objetos. A consecu- ção de tais semânticas tem como sub-produto a de nição de semânticas para ativação e desativação de objetos, assim como para captura e restauração de contexto de execução. Sob a perspectiva da comunicação, o PRIMOS de ne um esquema de endereçamento independente de protocolo de transporte, assim como uma interface neutra para acesso às facilidades de comunicação. A integração destas funcionalidades ao mecanismo de invocações remotas da plataforma Java, o RMI, permite a desvinculação deste da pilha TCP/IP. Por conseguinte, habilita a adoção de transportes otimizados ao hardware de comunicação disponibilizado pelo sistema. No que se refere à monitoração, o PRIMOS de ne um esquema exível e extensível baseado em sensores. A exibilidade vem principalmente da possibilidade dos sensores terem seus parâmetros de operação recon gurados a qualquer momento em resposta a novas necessidades do sistema. Por outro lado, o sistema é extensível pois o conjunto de sensores básicos, ditos nativos, pode ser aumentado por sensores providos pela aplicação. Com intuito de validar as idéias postuladas, um protótipo foi construído para o sistema. Sobre este, baterias de testes foram realizadas para cada uma das primitivas constituintes do PRIMOS.