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realizadas de acordo com as necessidades, interesses e características dos usuários,
auxiliando-os em seus processos de aprendizagem. Portanto, a segmentação não é um
processo considerado por BOLETTIERI et al. (2007). Por outro lado, no trabalho
apresentado nesta dissertação, a visão automatizada relacionada à descrição de
segmentos não é adotada (sendo considerada como possível trabalho futuro).
O trabalho apresentado em (SILVA, 2006) propõe uma modelagem de
composição de OAs, com base na recuperação da semântica de OAs armazenados em
repositórios distribuídos. Além disso, define um algoritmo de seqüenciamento de OAs,
uma linguagem para especificação da seqüência dos OAs e um esquema conceitual de
composição de OAs. Segundo (SILVA, 2006), a abordagem de composição de OAs
permite o desenvolvimento de conteúdo instrucional com rapidez, qualidade e baixo
custo.
Tanto no trabalho referido, como no apresentado nesta dissertação, não são
tratadas diretamente as composições do OA físico e, sim, composições com base na
semântica nele contida. Contudo, no trabalho referido, apenas se abordam os aspectos
ligados à composição de Objetos Componentes (similares aos segmentos) sem tratar
como esses objetos poderiam ser obtidos a partir de OAs existentes, como é feito neste
trabalho. Ademais, enquanto em (SILVA, 2006) tal processo é dirigido a professores
(visando a construção de materiais a serem utilizados em processos educacionais de
seus alunos), nesta dissertação, a composição é dirigida a alunos, visando prover aos
mesmos uma forma de gerenciar seus próprios processos educacionais.
ROSA (MOURA et al., 2003) corresponde a um repositório de OAs com acesso
semântico. Nele, OAs são associados entre si através de relacionamentos. As consultas
realizadas apresentam como resultados elementos que estejam, de fato, representados
em sua base de dados ou que sejam resultantes de operações sobre relações de
equivalência efetuadas sobre os relacionamentos ou propriedades, tais como
transitividade, simetria, etc. O trabalho apresentado em (MATTOS, 2006) busca dotar o
ROSA de maior poder de inferência, o que requer a extensão do seu modelo de dados
para uma abordagem mais voltada à lógica, aumentando, assim, sua expressividade
através da representação de regras e do raciocínio sobre estas. Com isso, o novo
modelo, denominado de ROSA
+
, permite decisões não somente sobre fatos já
instanciados, mas também novos fatos inferidos pelas propriedades dos relacionamentos
definidas na especificação da ontologia, e também por regras representadas na
ontologia.