UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS
CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO – BACHARELADO
AUTOMAÇÃO DO DIÁRIO DE CLASSE APLICADO NO
AMBIENTE DE APRENDIZAGEM LEARNLOOP
CLEVIS ELIANO MORETTO
BLUMENAU 2004
2004/2
CLEVIS ELIANO MORETTO
AUTOMAÇÃO DO DIÁRIO DE CLASSE APLICADO NO
AMBIENTE DE APRENDIZAGEM LEARNLOOP
Trabalho de Conclusão de Curso submetido à Universidade Regional de Blumenau para a obtenção dos créditos na disciplina Trabalho de Conclusão de Curso II do curso de Ciência da Computação — Bacharelado.
Prof. Dr. Oscar Dalfovo - Orientador
BLUMENAU 2004
2004/2
AUTOMAÇÃO DO DIÁRIO DE CLASSE APLICADO NO
AMBIENTE DE APRENDIZAGEM LEARNLOOP
Por
CLEVIS ELIANO MORETTO
Trabalho aprovado para obtenção dos créditos na disciplina de Trabalho de Conclusão de Curso II, pela banca examinadora formada por:
______________________________________________________ Presidente: Prof. Oscar Dalfovo, Dr. – Orientador, FURB
______________________________________________________ Membro: Prof. Nome do professor, FURB
______________________________________________________ Membro: Prof. Nome do professor, FURB
Blumenau, 17 de Novembro de 2004.
Dedico este trabalho a todos os professores que me ajudaram na construção do conhecimento, em especial ao professor Oscar Dalfovo que me apoiou diretamente na realização deste.
“Os anos ensinam o que os dias desconhecem”.
Clevis Eliano Moretto
AGRADECIMENTOS
À Deus, por dar-me forças e coragem.
À meus pais, por me darem apoio, incentivo e a oportunidade para realização deste
curso.
À minha namorada, Anne, pela ajuda quando eu mais precisei e a compreensão das
inúmeras horas de espera.
Aos meus amigos, pela amizade e companheirismo durante todo o curso.
Ao meu orientador, Oscar Dalfovo, por ter acreditado e mostrado o caminho para a
conclusão deste trabalho.
RESUMO
Este trabalho visa a automação do diário de classe aplicado no ambiente de aprendizagem LearnLoop. O diário será de forma eletrônica, contendo várias funcionalidades como a criação de uma estrutura de notas, cadastro de notas e cálculo das respectivas médias, controle de freqüência, geração de relatórios gráficos e textuais. Também inicia-se o estudo da tecnologia text-mining, que será utilizada neste trabalho para a verificação do conteúdo, que foi lecionado durante o semestre letivo pelo professor, em relação ao que foi proposto no plano de ensino pelo mesmo. A automação do diário de classe facilita muitas atividades acadêmicas para o professor quanto para o aluno, tornando o acesso às informações mais ágeis e seguras.
Palavras chaves: Informação; Ensino a Distância; Text-Mining.
ABSTRACT
This work aims at the daily automation of classroom applied in the learning environment LearnLoop. The daily one will be of electronic form, contends some functionalities as the creation of a note structure, registers in cadastre of notes and calculation of the respective averages, control of frequency, generation of graphical and literal reports. Also technology initiates study of text-mining, where it was used to verify what it was taught during the period of learning semester for the teacher in relation to that was considered in the summary for exactly. The automation of the daily one of classroom facilitates to many the academic for the teacher and pupil, becoming the access information most agile and safe activities. Key-Words: Information; Education in the distance; Text-Mining.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 – Ambiente de Aprendizagem LearnLoop.................................................................17 Figura 2 - Metodologia do text-mining.....................................................................................19 Figura 3 – Caso de uso do Ator Professor ................................................................................25 Quadro 1 – Média do aluno ......................................................................................................26 Quadro 2 –Nota abaixo da média .............................................................................................26 Quadro 3 – Notas do tipo N-1 ..................................................................................................26 Quadro 4 – Quantidade mínima de notas .................................................................................26 Quadro 5 – Registro de notas e pesos.......................................................................................26 Quadro 6 – Descrição do caso de uso Criar Estrutura..............................................................27 Quadro 7 – Descrição do caso de uso Definir Chamada..........................................................27 Quadro 8 – Descrição do caso de uso Registrar Freqüência ....................................................28 Quadro 9 – Descrição do caso de uso Consultar Freqüência ...................................................28 Quadro 10 – Descrição do caso de uso Gerar Freqüência........................................................28 Quadro 11 – Descrição do caso de uso Registrar Nota............................................................29 Quadro 12 – Descrição do caso de uso Gerar Notas ................................................................29 Quadro 13 – Descrição do caso de uso Ajustar Média.............................................................30 Figura 4 – Caso de uso do Ator Aluno .....................................................................................30 Quadro 14 – Descrição do caso de uso Registrar Freqüência ..................................................31 Quadro 15 – Descrição do caso de uso Consultar Freqüências................................................31 Quadro 16 – Descrição do caso de uso Consultar Notas..........................................................32 Figura 5 – Caso de uso do Ator Coordenador ..........................................................................32 Quadro 17 – Descrição do caso de uso Registrar Avaliação Professor....................................33 Quadro 18 – Descrição do caso de uso Consultar Desempenho Professor ..............................33 Figura 6 – Diagrama de classes ................................................................................................34 Figura 7 – Diagrama de atividade Avaliação do desempenho do professor ............................35 Figura 8 – Tela de início do Ambiente de Aprendizagem LearnLoop .....................................37 Figura 9 – Listagem das disciplinas de um usuário..................................................................37 Figura 10 – Opções do diário on-line para o professor ............................................................38 Figura 11 – Tela para criação da estrutura de notas.................................................................39 Figura 12 – Tela de exceção na definição da estrutura de notas ..............................................39 Figura 13 – Tela para cadastro dos pesos e descrições da estrutura de notas ..........................40 Figura 14 – Tela de opções para o professor ............................................................................40 Figura 15 – Tela de informações da estrutura criada................................................................41 Figura 16 – Tela para cadastro de notas ...................................................................................42 Figura 17 – Exceção que pode vir a acontecer no cadastro de notas........................................43 Figura 18 – Tela de ajustes nas médias finais ..........................................................................43 Figura 19 – Tela de cadastro de informações nas médias finais ..............................................44 Figura 20 – Tela de seleção do dia para definir o tipo de chamada .........................................45 Figura 21 – Tela para definição do tipo de chamada................................................................45 Figura 22 – Tela de registro de freqüências .............................................................................46 Figura 23 – Tela para consulta de freqüências .........................................................................47 Figura 24 – Tela de alteração das freqüências cadastradas de uma determinada data .............47 Figura 25 – Tela de registro de freqüências .............................................................................48 Figura 26 – Tela para seleção das listagens de notas ...............................................................48 Figura 29 – Tela de consultas de notas dos alunos...................................................................50 Figura 30 – Tela de registro de freqüência realizada pelo aluno..............................................50 Figura 31 – Tela de consulta de freqüência do aluno...............................................................51 Figura 32 – Tela onde tem-se a opção avaliação......................................................................51
Figura 33 – Tela do plano de ensino ........................................................................................52 Figura 34 – Calendário do sistema ...........................................................................................52 Figura 35 – Conteúdo cadastro pelo professor .........................................................................53 Figura 36 – Tela para avaliação do professor...........................................................................53
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO..................................................................................................................12
1.1 OBJETIVOS DO TRABALHO ........................................................................................13
1.2 ESTRUTURA DO TRABALHO......................................................................................14
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA....................................................................................15
2.1 SISTEMAS........................................................................................................................15
2.2 INFORMAÇÃO ................................................................................................................15
2.3 AMBIENTE DE APRENDIZAGEM................................................................................15
2.4 INTRODUÇÃO AO AMBIENTE DE APRENDIZAGEM LEARNLOOP.....................16
2.5 LEARNLOOP ...................................................................................................................16
2.6 TEXT-MINING.................................................................................................................18
3 DESENVOLVIMENTO DO TRABALHO.....................................................................21
3.1 REQUISITOS PRINCIPAIS DO PROBLEMA ...............................................................21
3.2 ESPECIFICAÇÃO ............................................................................................................22
3.2.1 TÉCNICAS E FERRAMENTAS UTILIZADAS...........................................................22
3.2.1.1 UNIFIED MODELING LANGUAGE (UML) ............................................................22
3.2.1.2 RATIONAL ROSE C++...............................................................................................23
3.2.1.3 BANCO DE DADOS MYSQL......................................................................................23
3.2.1.4 PHP (PERSONAL HOME PAGE TOOLS).................................................................24
3.2.1.5 TEXT-MINING............................................................................................................24
3.2.2 DIAGRAMA DE CASO DE USO .................................................................................25
3.2.3 DIAGRAMA DE CLASSES ..........................................................................................34
3.2.4 DIAGRAMA DE ATIVIDADE .....................................................................................34
3.3 IMPLEMENTAÇÃO ........................................................................................................36
3.3.1.1 FUNCIONALIDADES DO DIÁRIO ON-LINE PARA O PROFESSOR ...................38
3.3.1.2 FUNCIONALIDADES DO DIÁRIO ON-LINE PARA O ALUNO...........................49
3.3.1.3 AVALIAÇÃO DO DESENPENHO DO PROFESSOR - TEXT-MINING ..................51
3.4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ......................................................................................54
3.4.1 TRABALHOS CORRELATOS .....................................................................................54
3.4.2 NOTAS E FREQÜÊNCIA..............................................................................................55
3.4.3 TEXT-MINING ..............................................................................................................56
4 CONCLUSÕES..................................................................................................................57
4.1 CONSIDERAÇÕES..........................................................................................................57
4.2 DIFICULDADES..............................................................................................................57
4.3 EXTENSÕES ....................................................................................................................58
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................59
12
1 INTRODUÇÃO
Embora tenha surgido há muito tempo, o Ensino a Distância (EAD) voltou a ser visto
como uma importante forma de aprendizagem que movimenta vários recursos financeiros e
que envolve diversos agentes (alunos, professores, monitores, administradores) através do uso
de meios eletrônicos e computacionais. Este crescimento se deve à facilidade de acesso que as
pessoas estão tendo cada vez mais à rede mundial de computadores: a internet.
De acordo com Dalfovo; Azambuja; Dias (2004), EAD é a aprendizagem planejada
que geralmente ocorre num lugar diferente do ensino presencial e, por causa disso, requer
técnicas especiais de desenho de cursos, técnicas especiais de instrução, métodos especiais de
comunicação através da eletrônica e outras tecnologias, bem como arranjos essenciais
organizacionais e administrativos.
Um grupo de pessoas pertencentes a um projeto de pesquisa na área de novas
tecnologias localizado na Universidade Regional de Blumenau (Departamento de Modalidade
de Ensino), realizou pesquisas na rede mundial de computadores sobre a utilização de
sistemas de informação aplicado no EAD e constatou que existe um interesse de profissionais
em atualizar-se na utilização de novas tecnologias e na integração destas nos seus cursos.
Uma forma de viabilizar esta atualização é fornecendo cursos sobre os mais variados
assuntos, em que a própria prática destes e o acompanhamento, já seja via internet.
Para solucionar este problema, o grupo está adaptando recursos para EAD num sistema
já existente, desenvolvido pelos mesmos denominado Ambiente de Aprendizagem
LearnLoop. Este sistema é via web e fornece recursos para praticamente todas as tarefas
realizadas pelo aluno e o professor, recursos que tornam a rede mundial de computadores uma
verdadeira sala de aula, com postagem de material, trabalhos acadêmicos, lista com membros
da disciplina, calendário de atividades, fórum, entre outras funcionalidades.
Apesar de toda esta estrutura ser projetada para atender o ensino presencial e
futuramente o EAD, tem-se um problema no controle do diário de classe. O diário de classe
ainda é feito manualmente, ou seja, o professor anota as presenças e notas num diário na
forma impressa e ao final do semestre os transcreve para um relatório final a ser entregue para
a coordenação geral do curso. Esta por sua vez, fica responsável pelo lançamento do resultado
final no sistema.
13
Isto se torna um trabalho repetitivo e demorado, podendo ocasionar vários erros de
informação, quando da transcrição do diário pelo professor para um relatório final; e ainda do
relatório final para o sistema.
Outro problema a ser analisado, é a verificação do cumprimento do plano de ensino
por parte do professor, conforme apresentado pelo mesmo no início do semestre letivo; o que
possibilitará a coordenação geral de ensino fazer um acompanhamento do desempenho do
professor. Para elaboração da verificação deste acompanhamento será utilizada a tecnologia
text-mining.
Portanto, optou-se para a solução destes problemas a automação do diário de classe,
nos quais foram implementadas algumas rotinas como: cadastramento de notas, geração das
respectivas médias, controle de presença, geração de relatórios, registro de freqüência e
comparativo do conteúdo do plano de ensino com o que foi lecionado em sala de aula.
A automação do diário de classe servirá como uma ferramenta de auxílio ao professor
nas suas atribuições bem como uma melhoria na incidência de erros, além de agilizar os
processos e a disponibilização das informações aos acadêmicos e coordenação.
1.1 OBJETIVOS DO TRABALHO
Este trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de rotinas para a
automação do diário de classe aplicado no ambiente de aprendizagem LearnLoop.
Os objetivos específicos do trabalho são:
a) melhorar e agilizar as tarefas executas pelo professor no diário de classe;
b) fazer com que o aluno tenha acesso as informações sobre notas e freqüência de
maneira mais prática e ágil;
c) auxiliar a coordenação na avaliação do professor;
d) utilização de recursos básicos da técnica text-mining.
14
1.2 ESTRUTURA DO TRABALHO
O presente trabalho está dividido em quatro capítulos.
No primeiro capítulo apresenta-se a introdução, os objetivos e a estrutura do trabalho.
No segundo capítulo apresenta-se o conceito das técnicas utilizadas no
desenvolvimento do trabalho.
O terceiro capítulo descreve os requisitos principais do sistema, as especificações e as
técnicas utilizadas bem como a implementação do trabalho.
E por fim, no quarto capítulo apresentam-se as conclusões, as dificuldades encontradas
e as extensões para trabalhos futuros.
15
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Neste capítulo serão apresentados os conceitos sobre sistemas, informação, ambiente
de aprendizagem. Também apresenta-se o ambiente de aprendizagem LearnLoop, bem como
o início ao estudo da tecnologia text-mining aplicada no LearnLoop para o acompanhamento
do desempenho do professor por parte da coordenação.
2.1 SISTEMAS
De acordo com O’Brien (2003), sistema é um grupo de componentes inter-
relacionados que trabalham juntos a uma meta comum recebendo insumos e produzindo
resultados em um processo organizado de transformação.
Oliveira (1996), diz que sistema é um conjunto de partes independentes que, juntas
formam um todo, para exercer uma dada função. E acrescenta que um sistema dessa ordem
possui três funções básicas em interação: a entrada que envolve a captação e reunião de
elementos que entram no sistema para serem processados; o processamento que envolve
processos de transformação que convertem insumos (entradas) em produto; e a saída que
envolve a transferência de elementos produzidos por um processo de transformação até seu
destino final.
2.2 INFORMAÇÃO
Conforme Freitas (1992), a informação transmite conhecimentos que, de certa forma
auxiliam a gerência na tomada de decisões; isto porque a informação é o produto da análise
dos dados existentes na empresas. Esta informação pode ser utilizada nas organizações com o
propósito de alcançar os objetivos. Freitas também ressalta que a qualidade da informação é
muito mais importante do que a quantidade da mesma.
2.3 AMBIENTE DE APRENDIZAGEM
Entende-se por ambiente de aprendizagem, o local onde são encontradas informações
que constituem uma certa disciplina curricular, sem restrições de espaço e de tempo, ou seja,
não há necessidade da presença física num certo local e numa certa hora no ambiente para
obter-se informações (BARBIERI, 2002).
Segundo Holmberg (1985 apud LANDIM,1997), a expressão “ambiente de
aprendizagem” cobre as formas de estudo em todos os níveis que não se encontram sob a
16
contínua e imediata supervisão dos tutores, presentes com os alunos na sala de aula, mas, não
obstante, se beneficiam do planejamento, orientação e acompanhamento de uma organização
tutorial.
2.4 INTRODUÇÃO AO AMBIENTE DE APRENDIZAGEM LEARNLOOP
Conforme Bolzan (1998 apud DALFOVO 2004, p.197), a evolução da tecnologia vem
provocando uma revolução no ensino e conseqüentemente no conhecimento. O acesso à
Internet e a disseminação no uso do computador possibilita mudar a forma de produzir,
armazenar e disseminar a informação. As fontes de pesquisa aberta aos alunos pela Internet,
as bibliotecas digitais em substituição às publicações impressas e os cursos à distância vêm
crescendo gradativamente. Diante disso, escolas e universidades estão iniciando o processo de
repensar suas funções de ensino-aprendizagem. As maneiras e as ferramentas utilizadas para
avaliar os alunos são consideradas um componente fundamental na área de EAD, bem como
no processo de ensino-aprendizagem, pois aperfeiçoam o nível de absorção das instruções por
parte dos alunos, além de avaliar seu progresso de acordo com os objetivos propostos pelo
professor.
Em março de 2002 foi implantado na Universidade Regional de Blumenau (FURB), o
Sistema de Informação Ambiente de Aprendizagem (SIAA), criando um Ambiente de
Aprendizagem chamado LearnLoop. O trabalho de desenvolvimento, implantação e
integração vêm sendo conduzidos pelos setores Modalidade de Ensino (MODEN), Pró-
Reitoria de Extensão e Relações Comunitárias (PROERC), Núcleo de Informática (NI),
Centro de Ciências Exatas e Naturais (CCEN), Laboratório de Computação e Informática
(LCI) – Departamento de Sistemas e Computação (DSC), Clube Virtual de Matemática
(RedeMat).
O Ambiente de Aprendizagem LearnLoop é composto pelos módulos jogos, quiz
postagem de material didático, controle de acesso do usuário (aluno), automação das salas,
multimídias, chat, lembretes, agendas e outros.
2.5 LEARNLOOP
LearnLoop é um projeto Open Source, ou seja, de código aberto e distribuído sob
licença GNU (General Public License) que se encontra em desenvolvimento e outros
programadores podem tomar parte nele. Foi fundado no The Viktoria Institute e The Council
17
For IT use at the Gothenburg Business School em Gothenburg, Suécia e criado por Daniel
Önnerby, Per Åsberg and Britt Klintenberg.(DALFOVO, 2004 p. 198-199). Na figura 1
ilustra-se a tela inicial do Ambiente de Aprendizagem LearnLoop.
Figura 1 – Ambiente de Aprendizagem LearnLoop
O trabalho de tradução do código para o português e a adaptação para os cursos da
Universidade Virtual Pública do Brasil (UniRede) vem sendo conduzido pelo Prof. João
Dovicchi e a equipe de tecnologia para EAD do Núcleo Avançado de Computação Sônica e
Multimídia (NACSM) da Universidade Federal de Uberlândia (UFU).
O ambiente de aprendizagem LearnLoop apresenta quatro sessões:
a) iniciar: área de início, onde encontra-se informações sobre o LearnLoop. Nesta
área cria-se o login ou requisita-se a senha caso a tenha esquecido;
b) minhas referências: esta é a área privada, onde é possível salvar documentos e
links, consultar e editar calendário, mudar preferências, etc;
c) área de trabalho: esta é a área do curso, onde solicita-se cursos, lê-se informações
sobre os mesmos, cria-se e toma-se parte em fóruns de discussão, lê-se e adiciona-
se documentos e links, consulta-se o calendário do curso, etc;
d) manual on-line: esta é a área do manual on-line onde tira-se todas as suas dúvidas
sobre o funcionamento do LearnLoop.
O ambiente de aprendizagem LearnLoop é um projeto de código fonte aberto ainda em
desenvolvimento, porém outras idéias podem fazer parte de seu desenvolvimento. O ambiente
18
de aprendizagem LearnLoop tem por essência diminuir as distâncias entre os integrantes da
sociedade acadêmica, utilizando-se de tecnologias web que proporcionam novos horizontes.
O projeto SIAA possui com o ambiente de aprendizagem LearnLoop uma associação,
objetivando a modernização e criação de métodos de informação nos cursos da FURB para os
acadêmicos e comunidade em geral, estimulando diretamente para a utilização de métodos
informatizados para a aquisição e aplicação do conhecimento.
2.6 TEXT-MINING
Segundo Hoeschl et al (2003?), text-mining consiste em apresentar-se como uma
possibilidade do proprietário ou usuário dos dados obter novas visões e conhecimento,
procurando padrões nos dados nos quais não seriam reconhecidos usando consultas
tradicionais de dados e técnicas relacionadas. Estas técnicas permitem comparações para
serem feitas através de dados vindos de muitas fontes de diferentes tipos, extraindo
informação que não poderiam ser óbvias ou mesmo visíveis para o usuário, organizando
documentos e informação por assuntos ou temas.
Segundo Krug; Stanley; Oliveira (2003?), a técnica text-mining consiste em uma
tecnologia para a análise de textos que permite recuperar informações, extrair dados, resumir
documentos, descobrir padrões, associações, regras e realizar análises qualitativas ou
quantitativas.
Com a tecnologia text-mining é possível analisar qualquer tipo de texto que contenha
informações relevantes a aplicação, tais como:
a) e-mail;
b) textos livres resultantes de pesquisas;
c) arquivos eletrônicos do tipo TXT, DOC, PDF, HTML;
d) campos textuais em banco de dados;
e) documentos eletrônicos, digitalizados a partir de papéis.
Atualmente as organizações necessitam obter informações relevantes de forma rápida e
sem complicações. Estas informações não são facilmente encontradas, porque a natureza das
informações presente na internet é variada, não existindo um padrão e sua distribuição não é
controlada.
19
Por motivo das organizações passarem a ter acesso a uma quantidade grande de
informações, pensou-se em utilizar a tecnologia text-mining que tem por objetivo facilitar o
manuseio da informação e descobrir automaticamente informações implícitas em textos.
De acordo com Krug; Stanley; Oliveira (2003?), a tecnologia text-mining segue uma
metodologia para utilização de suas técnicas de descoberta de informações em textos
conforme ilustrado na figura 2:
Fonte: http://www.inf.ufrgs.r/~wives/portugues/textmining.html
Figura 2 - Metodologia do text-mining
Conforme Krug; Stanley; Oliveira (2003?), a tecnologia text-mining pode ser utilizada
em diversas áreas de uma empresa ou instituições de ensino, visando-se o auxilio no
gerenciamento e obtenção de informações. Apresenta-se a seguir, algumas áreas em que a
tecnologia text-mining pode contribuir:
a) utilização por parte das organizações quando acumula-se grandes volumes de
informações textuais e não sabe-se como gerenciá-las de forma eficiente,
perdendo-se tempo e conhecimento;
b) inteligência competitiva - analisa os dados do ambiente externo de uma empresa;
c) inteligência do negócio - analisa os dados do ambiente interno de uma empresa;
20
d) gestão do conhecimento - gerencia o capital intelectual da empresa para conhecer
melhor as competências dos funcionários;
e) marketing de precisão - atender melhor os clientes, oferecendo-se produtos mais
adequados às necessidades.
21
3 DESENVOLVIMENTO DO TRABALHO
Neste capítulo apresentam-se os requisitos principais do trabalho, as devidas
características, a especificação do trabalho através de diagramas utilizando a linguagem UML
e a implementação que será apresentada na forma de tutorial.
3.1 REQUISITOS PRINCIPAIS DO PROBLEMA
O sistema foi desenvolvido em meios onde permite a execução de tarefas realizadas
num diário de forma eletrônica. No sistema é possível a criação de uma estrutura de notas,
onde o cálculo dos pesos para as notas pode ser automático ou manual.
Caso seja automático, o sistema calcula os pesos das notas aumaticamente, e se for
manual, o professor calcula os pesos para as notas. A estrutura de notas criada pode ser
modificada a qualquer momento pelo professor que a criou, e conseqüentemente atualizam-se
as notas cadastradas e as médias geradas.
O sistema segue uma padronização no qual são definidos o número mínimo de notas e
a nota abaixo da média. Esta padronização também pode ser alterada e todos os dados já
cadastrados seguirão a nova configuração.
Para notas cadastradas e médias geradas é possível descrever alguma informação e
gravar a mesma com a respectiva nota ou média. O sistema permite o ajuste de médias,
portanto registra média gerada e média alterada. Também é possível a criação de uma nota do
tipo N-1 (nota de auxílio ao aluno). Esta substituirá alguma nota obtida durante o semestre; e
pode ser definida pelo professor. Caso não seja definida nenhuma nota, o sistema substitui
automaticamente pela nota mais baixa.
O sistema possui a opção do registro de freqüências que é definido pelo professor da
respectiva disciplina, onde o mesmo define o tipo de chamada, que pode ser de duas formas: o
professor realiza o registro de freqüências num período (informa a data inicial e a data final
para o registro de freqüências) determinado por ele; ou ainda o aluno registra sua freqüência
num período determinado pelo professor. O professor e o aluno podem consultar as
freqüências no mês desejado, porém, somente o professor pode visualizar as freqüências de
todos os alunos e se necessário alterar uma freqüência já registrada.
22
No sistema inicia-se a aplicação da tecnologia text-mining, que proporciona ao
coordenador do curso a verificação do cumprimento do que foi proposto no início do semestre
pelo professor. Essa verificação é realizada pelo coordenador ao final do semestre, que acessa
uma área restrita, seleciona o professor desejado e verifica através de um percentual se o
professor atingiu as expectativas esperadas.
3.2 ESPECIFICAÇÃO
Neste item apresentam-se as técnicas e ferramentas utilizadas, bem como a
especificação do sistema através dos diagramas de caso de uso, diagrama de classe e diagrama
de seqüência.
3.2.1 TÉCNICAS E FERRAMENTAS UTILIZADAS
Para implementação deste trabalho foram utilizadas as técnicas e ferramentas: UML,
Rational Rose C++, Banco de dados MySQL, linguagem de programação PHP e a tecnologia
text-mining.
3.2.1.1 UNIFIED MODELING LANGUAGE (UML)
Segundo Bezerra (2002), o modelo de casos de uso é uma representação das
funcionalidades externamente observáveis do sistema e dos elementos externos ao sistema
que interagem com ele. Este modelo é parte integrante da especificação de requisitos e
direciona diversas tarefas posteriores do ciclo de vida do sistema de software. O modelo de
casos de uso também força os desenvolvedores a moldarem o sistema de acordo com o
usuário e não o usuário de acordo com o sistema.
Furlan (1998), afirma que a UML é a linguagem padrão para especificar, visualizar,
documentar e construir artefatos de um sistema além de poder ser utilizada com os processos
ao longo do ciclo de desenvolvimento. Busca-se unificar as perspectivas entre os diversos
sistemas e fases de desenvolvimento de forma que se permita levar adiante determinados
projetos, que antes não eram possíveis através dos métodos existentes.
A UML aborda conceitos fundamentais da orientação a objeto, buscando efetuar uma
parceria entre método e utilização prática, para cobrir o ciclo de vida do desenvolvimento. Os
vários aspectos de modelagem pela UML descrevem-se através da notação definida pelos seus
tipos de diagramas. A maioria dos diagramas da UML refere-se a gráficos que contêm nós
23
conectados por caminhos, onde a informação está essencialmente na topologia e não no
tamanho ou na colocação de símbolos.
Existem vários tipos de diagramas que podem ser construídos de forma a sumarizar a
informação derivada de diagramas e modelos mais fundamentais. Os diagramas propostos
pela UML e utilizados neste trabalho são:
a) diagrama de classes - um diagrama de classes descreve a estrutura estática do
sistema e as classes representam o que o sistema efetivamente manipula. Este
diagrama pode conter: tipos, pacotes, relacionamentos, instâncias, objetos e
vínculos;
b) diagrama de casos de uso - descreve a funcionalidade do sistema através dos olhos
dos atores externos. Um ator interage com o sistema podendo ser este um usuário,
um dispositivo ou outro sistema;
c) diagrama de atividade – tipo especial de diagrama de estados, em que são
representados os estados de uma atividade. Os diagramas de atividade são
orientados a fluxos de controle, ou seja, na verdade o diagrama de atividade pode
ser visto como uma extensão dos fluxogramas.
3.2.1.2 RATIONAL ROSE C++
O Rational Rose C++ é uma ferramenta orientada a objeto que suporta a captura,
comunicação, validação de consistência para orientação a objetos e visualização, criando
representações gráficas de abstrações-chave e relacionamentos. Utiliza-se o Rational Rose
C++ para a modelagem dos diagramas da UML (FURLAN, 1998).
3.2.1.3 BANCO DE DADOS MYSQL
De acordo com Silva (2001), a principal característica do sistema de banco de dados
MySQL é a sua conveniência com o ambiente multiusuário e multitarefa, ideal para a internet.
O servidor de banco de dados pode ser encontrado em diversas plataformas, entre elas:
Windows, Linux, FreeBSD e Unix.
O gerenciador do MySQL possui uma implementação cliente/servidor que consiste de
um servidor e diferentes programas clientes e bibliotecas. SQL é uma linguagem padronizada
que torna fácil o armazenamento e o acesso às informações.
24
3.2.1.4 PHP (PERSONAL HOME PAGE TOOLS)
Segundo Soares (2000), PHP é uma linguagem que permite criar sites WEB dinâmicos,
possibilitando uma interação com o usuário através de formulários, parâmetros da URL e
links. A diferença de PHP em relação a linguagens semelhantes ao JavaScript é que o código
PHP é executado no servidor, sendo enviado para o cliente apenas em formato HTML puro.
Desta maneira pode-se interagir com banco de dados e aplicações existentes no servidor com
a vantagem de não expor o código fonte para o cliente, sendo útil quando o programa está
lidando com senhas ou informações confidenciais.
3.2.1.5 TEXT-MINING
Segundo Krug; Stanley; Oliveira (2003?), na tecnologia text-mining existem algumas
técnicas utilizadas para descoberta de informações, tais como: extração de informações,
classificação ou categorização, clustering e sumarização.
A técnica extração de informações aplica-se na estruturação das informações tornando-
as mais organizadas. Também enquadra-se na área de recuperação, porque extraem-se de um
texto somente as informações mais relevantes ao usuário.
A técnica de classificação ou categorização emprega-se para identificação de qual
classe determinado documento pertence, utilizando-se como base o seu conteúdo. Para tanto,
as classes devem ter sido previamente modeladas ou descritas através de suas características,
atributos ou fórmula matemática.
Na técnica clustering trata-se a descoberta de conhecimento utilizado para identificar
associações entre objetos, facilitando-se assim a identificação de classes. No caso de
documentos, o agrupamento identifica os documentos de assunto similar e aloca-os em um
grupo, gerando-se grupos de documentos similares.
A técnica sumarização é utilizada para identificar as palavras e frases mais importantes
de um documento e gerar um resumo. Este resumo apresenta uma visão geral do documento
ou salienta as partes mais importantes. Desta forma, o usuário identifica rapidamente o
assunto abordado sem ter que lê-lo na íntegra.
Para fins de utilização neste trabalho, aplicou-se a técnica de sumarização, por ser mais
adequada para atingir-se o objetivo proposto.
25
3.2.2 DIAGRAMA DE CASO DE USO
No trabalho realizado, os atores foram definidos como sendo os usuários, ou seja,
quem utilizará as funcionalidades implementadas no diário on-line. Os diagramas de caso de
uso apresentados a seguir, ilustram estes usuários e as ações realizadas por eles.
Na figura 3 ilustra-se o caso de uso do ator professor e as ações realizadas por ele.
Figura 3 – Caso de uso do Ator Professor
26
Algumas regras de negócio foram identificadas para o sistema. A seguir descreve-se
estas regras de negócio.
No quadro 1 ilustra-se a regra de negócio para o cálculo da média do aluno.
Média do aluno (RN01)
Descrição A média do aluno é obtida pela soma da multiplicação das notas pelo seu peso, dividido pela
soma dos pesos.
Quadro 1 – Média do aluno
No quadro 2 ilustra-se a regra de negócio para as notas abaixo da média.
Nota abaixo da média (RN02)
Descrição Notas abaixo de 6.00 são consideradas notas abaixo da média.
Quadro 2 –Nota abaixo da média
No quadro 3 ilustra-se a regra de negócio para as notas do tipo N-1.
Nota do tipo N-1 (RN03)
Descrição Se caso existir nota do tipo N-1 umas das notas informadas deve ser desconsiderada no cálculo
da média.
Quadro 3 – Notas do tipo N-1
No quadro 4 ilustra-se a regra de negócio para quantidade mínima de notas .
Quantidade mínima de notas (RN04)
Descrição A quantidade mínima de notas, definidas na criação da estrutura de notas, é estabelecida pela
instituição.
Quadro 4 – Quantidade mínima de notas
No quadro 5 ilustra-se a regra de negócio para o registro de notas e pesos.
Registro de notas e pesos (RN05)
Descrição As notas e os pesos informados que tiverem casas decimais devem ser separados por ponto.
Quadro 5 – Registro de notas e pesos
27
No quadro 6 mostra-se a ação Criar Estrutura realizada pelo ator professor.
Criar Estrutura
Sumário: O professor cria a estrutura de notas para uma determinada disciplina Ator Primário: Professor Precondições: O professor está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O professor solicita a criação da estrutura de notas. 2. O professor informa a quantidade de notas conforme regra de negócio RN04. 3. O professor informa o tipo de peso. 4. O professor define se a estrutura terá nota do tipo N-1 conforme regra de negócio RN03. 5. O professor informa o peso para cada nota. 6. O professor confere os dados e confirma o cadastro. 7. O sistema registra a estrutura e o caso de uso termina.
Fluxo Alternativo (6): Peso lançado errado
a. O professor detecta que lançou um peso errado para a estrutura. b. O professor altera o peso. c. O sistema aceita a alteração e o caso de uso continua a partir do passo 6.
Fluxo de Exceção (5): Peso lançado fora do padrão
a. Se o professor lançar um peso fora do padrão estabelecido, conforme regra de negócio RN05, o sistema reporta o fato e o caso de uso retorna ao passo 5.
Regras de Negócio: RN03, RN04 e RN06.
Quadro 6 – Descrição do caso de uso Criar Estrutura
No quadro 7 mostra-se a ação Definir Chamada realizada pelo ator professor.
Definir Chamada
Sumário: O professor define o tipo de chamada. Ator Primário: Professor Precondições: O professor está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O professor solicita o registro de freqüências. 2. O professor define o tipo de chamada. 3. O professor define o período para realização do registro de freqüência. 4. O sistema registra a definição e o caso de uso termina.
Quadro 7 – Descrição do caso de uso Definir Chamada
28
No quadro 8 mostra-se a ação Registrar Freqüência realizada pelo ator professor.
Registrar Freqüência
Sumário: O professor registra a freqüência dos alunos. Ator Primário: Professor Precondições: O professor está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O sistema verifica a definição da chamada. 2. O professor registra a freqüência dos alunos. 3. O professor confere os dados e confirma o cadastro. 4. O sistema registra as freqüências e o caso de uso termina.
Quadro 8 – Descrição do caso de uso Registrar Freqüência
No quadro 9 mostra-se a ação Consultar Freqüência realizada pelo ator professor.
Consultar Freqüência
Sumário: O professor acessa o sistema para consultar as freqüências dos alunos. Ator Primário: Professor Precondições: O professor está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O professor solicita a consulta de freqüências. 2. O professor seleciona o mês desejado. 3. O sistema gera a consulta conforme opção selecionada pelo professor.
Fluxo de Exceção (2): Houve uma falha na obtenção de dados
a. O sistema não obteve os dados cadastrados na base de dados. Quadro 9 – Descrição do caso de uso Consultar Freqüência
No quadro 10 mostra-se a ação Gerar Freqüência realizada pelo ator professor.
Gerar Freqüência
Sumário: O professor acessa o sistema para gerar o relatório de freqüência. Ator Primário: Professor Precondições: O professor está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O professor solicita os relatórios. 2. O sistema exibe os relatórios existentes. 3. O professor seleciona os relatório de freqüência. 4. O sistema gera o relatório conforme opção selecionada pelo professor.
Fluxo de Exceção (3): Houve uma falha na obtenção de dados
a. O sistema não obteve os dados cadastrados na base de dados. Quadro 10 – Descrição do caso de uso Gerar Freqüência
29
No quadro 11 mostra-se a ação Registrar Nota realizada pelo ator professor.
Registrar Nota
Sumário: O professor registra as notas dos alunos. Ator Primário: Professor Precondições: O professor está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O professor solicita o registro de notas. 2. O sistema lista todos os alunos da disciplina e suas respectivas notas. 3. O sistema exibe as notas conforme regra de negócio RN01, RN02, RN03, RN04, RN05 e RN06. 4. O professor informa as notas dos alunos. 5. O professor confere os dados e confirma o cadastro. 6. O sistema registra as notas e o caso de uso termina.
Fluxo Alternativo (4): Nota lançada errada
a. O professor detecta que lançou uma nota errada para algum aluno. b. O professor corrige a nota do aluno. c. O sistema aceita a correção e o caso de uso continua a partir do passo 4.
Fluxo de Exceção (4): Nota lançada fora do padrão
a. Se o professor lançar uma nota fora do padrão estabelecido, conforme regra de negócio RN05, o sistema reporta o fato e o caso de uso retorna ao passo 4.
Regras de Negócio: RN01, RN02, RN03, RN04, RN05 e RN06.
Quadro 11 – Descrição do caso de uso Registrar Nota
No quadro 12 mostra-se a ação Gerar Notas realizada pelo ator professor.
Gerar Notas
Sumário: O professor acessa o sistema para gerar o relatório de notas. Ator Primário: Professor Precondições: O professor está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O professor solicita os relatórios. 2. O sistema exibe os relatórios existentes. 3. O professor seleciona os relatório de notas. 4. O sistema gera o relatório conforme opção selecionada pelo professor.
Fluxo de Exceção (2): Houve uma falha na obtenção de dados
a. O sistema não obteve os dados cadastrados na base de dados. Quadro 12 – Descrição do caso de uso Gerar Notas
30
No quadro 13 mostra-se a ação Ajustar Média realizada pelo ator professor.
Ajustar Média
Sumário: O professor ajusta as médias dos alunos. Ator Primário: Professor Precondições: O professor está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O professor solicita as médias dos alunos. 2. O sistema lista as médias dos alunos da respectiva disciplina. 3. O professor faz os ajustes das médias se necessário, conforme regra de negócio RN05. 4. O professor confere os dados e confirma o cadastro. 5. O sistema registra os ajustes das médias e o caso de uso termina.
Fluxo Alternativo (4): Ajuste da média lançado errado
a. O professor detecta que realizou um ajuste de média errado para algum aluno. b. O professor corrige o ajuste da média. c. O sistema aceita a correção e o caso de uso continua a partir do passo 4.
Fluxo de Exceção (4): Ajuste da média lançado fora do padrão
a. Se o professor lançar uma média fora do padrão estabelecido, conforme regra de negócio RN05, o sistema reporta o fato e o caso de uso retorna ao passo 4.
Regras de Negócio: RN05.
Quadro 13 – Descrição do caso de uso Ajustar Média
Na figura 4 ilustra-se o caso de uso do ator aluno e as ações realizadas por ele.
Figura 4 – Caso de uso do Ator Aluno
31
No quadro 14 mostra-se a ação Registrar Freqüência pelo ator aluno.
Registrar Freqüência
Sumário: O aluno registra a freqüência. Ator Primário: Aluno Precondições: O aluno está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O aluno solicita o registro de freqüências. 2. O aluno registra sua freqüência na disciplina. 3. O sistema registra a freqüência e o caso de uso termina.
Quadro 14 – Descrição do caso de uso Registrar Freqüência
No quadro 15 mostra-se a ação Consultar Freqüências realizada pelo ator aluno.
Consultar Freqüências
Sumário: O aluno acessa o sistema para consultar freqüências. Ator Primário: Aluno Precondições: O aluno está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O aluno solicita a consulta de freqüências. 2. O aluno seleciona o mês desejado. 3. O sistema gera a consulta conforme opção selecionada pelo aluno.
Fluxo de Exceção (2): Houve uma falha na obtenção de dados
a. O sistema não obteve os dados cadastrados na base de dados. Quadro 15 – Descrição do caso de uso Consultar Freqüências
32
No quadro 16 mostra-se a ação Consultar Notas realizada pelo ator aluno.
Consultar Notas
Sumário: O aluno acessa o sistema para consultar notas. Ator Primário: Aluno Precondições: O aluno está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O aluno solicita a consulta de notas. 2. O sistema gera a consulta listando as notas do aluno.
Fluxo de Exceção (1): Houve uma falha na obtenção de dados
a. O sistema não obteve os dados cadastrados na base de dados. Quadro 16 – Descrição do caso de uso Consultar Notas
Na figura 5 ilustra-se o caso de uso do ator coordenador e as ações realizadas por ele.
Figura 5 – Caso de uso do Ator Coordenador
33
No quadro 17 mostra-se a ação Registrar Avaliação Professor realizada pelo ator
coordenador.
Registrar Avaliação Professor
Sumário: O coordenador acessa o sistema para registrar avaliação do professor. Ator Primário: Coordenador Precondições: O coordenador está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O coordenador solicita registro de avaliação do professor. 2. O sistema gera a base de conhecimento para o conteúdo do plano de ensino. 3. O sistema gera a base de conhecimento para o conteúdo do professor caso. 4. O sistema calcula o percentual de acerto. 5. O sistema lista a descrição da avaliação se houver. 6. O coordenador descreve sua avaliação em relação ao professor. 7. O sistema grava o registro e o caso de uso termina.
Fluxo de Exceção (1): Houve uma falha na obtenção de dados
a. O sistema não obteve os dados cadastrados na base de dados. Quadro 17 – Descrição do caso de uso Registrar Avaliação Professor
No quadro 18 mostra-se a ação Consultar Desempenho Professor realizada pelo ator
coordenador.
Consultar Desempenho Professor
Sumário: O coordenador acessa o sistema para consultar desempenho do professor. Ator Primário: Coordenador Precondições: O coordenador está identificado pelo sistema. Fluxo Principal
1. O coordenador solicita registro de avaliação do professor. 2. O sistema lista a descrição da avaliação realizada pelo coordenador.
Fluxo de Exceção (2): Houve uma falha na obtenção de dados
a. O sistema não obteve os dados cadastrados na base de dados. Quadro 18 – Descrição do caso de uso Consultar Desempenho Professor
34
3.2.3 DIAGRAMA DE CLASSES
A seguir apresenta-se o diagrama de classes do diário on-line, sendo que a classe
LearnLoop representa a ligação entre o diário on-line e o Ambiente de Aprendizagem
LearnLoop. Na implementação do sistema não foram utilizadas classes puras, mas sim
tabelas. No diagrama, a operação “atualizar” determina operações de inserção, exclusão e
alteração de dados. Na figura 6 ilustra-se o diagrama de classes.
Figura 6 – Diagrama de classes
3.2.4 DIAGRAMA DE ATIVIDADE
Neste ítem apresenta-se o diagrama de atividade, que foi utilizado para representar o
procedimento de avaliação do desempenho do professor realizado pelo coordenador. Na
figura 7 ilustra-se o diagrama de atividade.
35
Figura 7 – Diagrama de atividade Avaliação do desempenho do professor
No momento em que o coordenador seleciona a opção para realizar a avaliação de um
determinado professor, o sistema verifica se o período de avaliação está dentro do prazo
estabelecido pela instituição. Caso esteja fora deste prazo, o sistema verifica se já houve
alguma avaliação feita para este professor, listando a descrição da avaliação; caso não houver
avaliação o sistema informa na tela através de uma mensagem que não existem dados para
serem consultados.
Se estiver dentro do prazo, o sistema também verifica se já houve alguma avaliação,
caso não tenha sido feita nenhuma avaliação para o professor, o sistema busca o texto do
plano de ensino através de uma consulta ao banco de dados, e gera a base de conhecimento
para este texto. A base de conhecimento é gerada através de scripts escritos em PHP, onde
36
alguns procedimentos são realizados com o texto consultado; o procedimento para a geração
da base de conhecimento é o mesmo para qualquer texto consultado.
O primeiro procedimento é a preparação do texto, onde todas as palavras são
transformadas em letras maiúsculas, as palavras acentuadas são substituídas por elas mesmas
não acentuadas (exemplo de substituição: implementação para implementacao) e qualquer
tipo de símbolo é eliminado do texto.
O sistema possui uma base de conhecimento contendo palavras não relevantes para um
texto, palavras como artigos, pronomes, preposições entre outras. Através de expressões
regulares escritas em PHP, o texto consultado é comparado com esta base de conhecimento e
extraído do mesmo somente as palavras mais relevantes. Estas palavras são gravadas no
banco de dados para comparação futura, porque são gravadas duas bases de conhecimento no
banco de dados; uma para o conteúdo do plano de ensino e outra para o conteúdo do professor
ministrado durante o semestre letivo. Em seguida, é realizada uma consulta ao banco de
dados, para trazer o conteúdo do professor e logo após, gerar a base de conhecimento para
este texto.
Depois de realizados estes procedimentos, têm-se duas bases de conhecimento; a base
do Professor e a base do Plano de Ensino. Neste instante o sistema realiza uma rotina para
comparar estas duas bases, ou seja, verifica a semelhança entre elas e grava em forma de
percentual o acerto. Logo após, o sistema mostra para o coordenador este percentual de acerto
e uma caixa de texto para o coordenador realizar a avaliação do professor baseado neste
percentual.
Se já existir alguma avaliação para o professor, o sistema busca novamente o conteúdo
do professor, com isso garante que todo o conteúdo ministrado foi obtido, gera a base de
conhecimento para este novo texto e substitui a nova base de conhecimento por aquela já
gerada; compara esta base com a base do plano de ensino, gerando um novo percentual onde o
mesmo é listado para o professor. O sistema também lista a descrição da avaliação se houver
para o coordenador efetuar as devidas alterações.
3.3 IMPLEMENTAÇÃO
Neste item apresenta-se um tutorial com telas e explicações dos procedimentos criados
no diário eletrônico e a avaliação realizada pelo coordenador. Primeiramente apresenta-se
37
como acessar o ambiente, em seguida as funcionalidades que o diário proporciona para o
professor e logo após as funcionalidades que o diário fornece para o aluno.
O diário on-line foi adaptado ao ambiente de aprendizagem LearnLoop e, para iniciá-lo
o usuário deve acessar o endereço: http://ensino.furb.br/ e informar seu código pessoal e a
senha, conforme ilustrado na figura 8:
Figura 8 – Tela de início do Ambiente de Aprendizagem LearnLoop
Após professor ou aluno informarem o código pessoal e a senha, são listadas todas as
disciplinas do semestre letivo em que ambos tem relação. Selecionado-se a disciplina desejada
o ambiente lista todas as funcionalidades existentes, sendo que nesta listagem está também o
diário implementado; onde o usuário pode utilizar as funcionalidades existentes. A figura 9
ilustra as disciplinas listadas para um determinado usuário.
Figura 9 – Listagem das disciplinas de um usuário
38
No diário on-line existem dois tipos de acesso, um para o professor e outro para o
aluno. O professor tem opções para criar, alterar, excluir informações sobre notas, freqüência.
O aluno tem somente a opção de consultar tais informações. Assim sendo, o menu do sistema
do diário on-line altera conforme o usuário.
3.3.1.1 FUNCIONALIDADES DO DIÁRIO ON-LINE PARA O PROFESSOR
As opções aparecem para o professor na tela inicial do diário on-line, onde o mesmo
seleciona a sessão conforme procedimento que deseja realizar. As sessões existentes para tal
procedimento são: criar estrutura, freqüência, consultar freqüência e relatórios conforme
ilustrado na figura 10:
Figura 10 – Opções do diário on-line para o professor
Na opção Criar Estrutura o professor define o número de notas, o peso para cada nota e
também o tipo de peso a ser utilizado. Este peso pode ser automático - onde os pesos para as
notas são calculados aumaticamente pelo sistema, ou manual - onde os pesos são definidos
pelo professor. Existe ainda a opção de utilizar a nota N-1 (nota de auxílio ao aluno). A tela
de criação da estrutura está ilustrada na figura 11:
39
Figura 11 – Tela para criação da estrutura de notas
Caso o professor se esqueça de cadastrar qualquer informação solicitada na tela, o
sistema alerta através de mensagens. Estas mensagens têm a finalidade de alertar o professor
que algo de errado está acontecendo. Porém a nota tipo N-1 é opcional, portanto só é
informado quando necessário. A figura 12 demonstra uma exceção na definição da estrutura.
Figura 12 – Tela de exceção na definição da estrutura de notas
Após o professor definir a quantidade de notas, tipo de peso e se a estrutura vai utilizar
N-1 ou não, o mesmo avança para outra tela para definição dos pesos e descrições das
informações cadastradas anteriormente; além de gravar todas essas informações sobre a
estrutura conforme ilustrado na figura 13.
40
Figura 13 – Tela para cadastro dos pesos e descrições da estrutura de notas
Logo após o cadastro da estrutura o menu habilita mais opções para o professor sendo
elas: Estrutura, Notas/Médias, Média Final, Freqüência, Consultar Freq e Relatórios conforme
ilustradas na figura 14.
Figura 14 – Tela de opções para o professor
Na opção Estrutura estão todas as informações sobre a estrutura criada para aquela
disciplina. Vale lembrar que uma disciplina possui apenas uma estrutura criada naquele ano e
seqüência. A estrutura pode ser alterada a qualquer momento, podendo-se adicionar ou excluir
pesos, utilizar ou eliminar a nota tipo N-1. Enfim, qualquer alteração realizada na estrutura
41
atualizará as notas já cadastradas e conseqüentemente as médias destas respectivas notas. A
figura 15 mostra a tela de informações da estrutura criada.
Figura 15 – Tela de informações da estrutura criada
Na opção Notas/Médias o professor cadastra as notas dos alunos e se desejar, informa
alguma descrição sobre a mesma. Também cadastra a nota tipo N-1 e descrição da mesma se
houver. As notas e descrições podem ser feitas todas de uma vez, bastando o professor
selecionar para quais alunos deseja realizar o cadastro ou alteração. A figura 16 ilustra este
procedimento.
42
Figura 16 – Tela para cadastro de notas
Caso alguma nota não esteja de acordo com a padronização, o sistema não permite o
cadastro da nota. Outra informação muito importante é a legenda localizada acima das notas
que simboliza as informações que podem ser exibidas pelo cadastro de notas. A figura 17
demonstra uma exceção que pode vir a acontecer:
43
Figura 17 – Exceção que pode vir a acontecer no cadastro de notas
Na opção Média Final são realizados os ajustes nas médias finais dos alunos. Tais
alterações são definidas pelo professor, pois ele tem seus critérios de avaliação definidos no
início do semestre. A figura 18 ilustra o ajuste das médias finais.
Figura 18 – Tela de ajustes nas médias finais
44
Além de ajustes nas médias finais o professor tem a opção de cadastrar alguma
informação sobre o que o levou a efetuar a alteração na média conforme ilustrado na figura
19.
Figura 19 – Tela de cadastro de informações nas médias finais
Na opção Freqüência, o sistema lista um calendário do semestre corrente destacando os
dias que o professor leciona. Neste item o professor define um tipo de chamada selecionando
o dia desejado conforme ilustrado na figura 20:
45
Figura 20 – Tela de seleção do dia para definir o tipo de chamada
Baseado no dia selecionado, o professor define o tipo de chamada a ser realizado que
pode ser de duas maneiras: o aluno faz a chamada num período (data inicial e data final)
determinado pelo professor ou o professor realiza a chamada também num período definido
por ele conforme ilustrado na figura 21.
Figura 21 – Tela para definição do tipo de chamada
46
Para o professor registrar a freqüência dos alunos, o sistema apresenta uma tela de
cadastro listando o número de aulas naquela data selecionada conforme ilustrado na figura 22.
Figura 22 – Tela de registro de freqüências
Após a definição do tipo de chamada e realização de registros das freqüências o
professor pode ainda consultar a freqüência dos alunos naquela disciplina. Na tela de consulta
de freqüências existe uma legenda explicando através de figuras e cores informações sobre
aquela freqüência consultada. Tem-se ainda, um filtro para consulta com as seguintes opções:
Todos ou pelos meses correspondentes aos dias destacados no calendário. O professor escolhe
o tipo de filtro desejado conforme ilustrado na figura 23.
47
Figura 23 – Tela para consulta de freqüências
Caso o professor desejar alterar uma freqüência já cadastrada de algum aluno, basta
clicar no dia (na tabela está destacado como: dias que já foram lecionados) e efetuar a
alteração para os alunos desejados. A figura 24 ilustra este procedimento.
Figura 24 – Tela de alteração das freqüências cadastradas de uma determinada data
48
Na opção de relatórios, o professor tem a opção de listar o registro de freqüência dos
alunos da disciplina em questão, conforme ilustrado na figura 25.
Figura 25 – Tela de registro de freqüências
Ainda na opção de relatórios, o professor tem a possibilidade de listar as notas dos
alunos. Existem três tipos de listagens no sistema: Todas as médias, Alunos com médias
acima do padrão estabelecido e Alunos com médias abaixo do padrão estabelecido. A figura
26 ilustra os tipos de listagens.
Figura 26 – Tela para seleção das listagens de notas
49
Após selecionar um dos tipos de listagem fornecidos pelo sistema, o professor pode
informar alguma consideração geral. A mesma aparecerá no diário como sendo uma
observação que o professor fez em relação à turma. Este ítem não é obrigatório, portanto se
não for preenchido, o mesmo não aparecerá no diário. A figura 27 mostra o resultado de umas
das listagens selecionadas.
Figura 27 –Registro de notas
3.3.1.2 FUNCIONALIDADES DO DIÁRIO ON-LINE PARA O ALUNO
As opções aparecem para o aluno na tela inicial do diário on-line, onde o mesmo
seleciona a sessão conforme procedimento que deseja realizar. As sessões existentes para tal
procedimento são: Notas/Médias, Freqüência, Consultar Freq conforme ilustrado na figura 28.
Figura 28 – Tela de opções para o aluno
50
Na opção Notas/Médias, o aluno pode verificar a qualquer instante as notas obtidas
durante o semestre letivo e a respectiva média. Na tela também têm-se as informações sobre
os pesos de cada nota definido pelo professor na criação da estrutura de notas para a
disciplina. À medida que o professor vai cadastrando as notas, as mesmas já são acessíveis
para os alunos. Vale ressaltar que o aluno apenas poderá consultar as informações e não
alterá-las. A figura 29 ilustra a consulta de notas por um aluno.
Figura 29 – Tela de consultas de notas dos alunos
Na opção Freqüência, o aluno tem a possibilidade de realizar a chamada. Este processo
é estabelecido pelo professor na definição da chamada. A figura 30 ilustra a realização da
chamada pelo aluno.
Figura 30 – Tela de registro de freqüência realizada pelo aluno
51
Na opção Consultar Freq, o aluno pode verificar as presenças e as faltas na disciplina.
Na tela de consulta de freqüências existe uma legenda explicando através de figuras e cores
informações sobre a freqüência consultada. Têm-se ainda, um filtro para consulta com as
seguintes opções: Todos ou pelos meses correspondentes aos dias que foram lecionados e que
ainda estão por vir. O aluno escolhe o tipo de filtro desejado para consulta, conforme ilustrado
na figura 31:
Figura 31 – Tela de consulta de freqüência do aluno
3.3.1.3 AVALIAÇÃO DO DESENPENHO DO PROFESSOR - TEXT-MINING
Nesta sessão, o sistema possibilita ao coordenador de curso, avaliar o desempenho do
professor durante o semestre letivo. A opção para efetuar a avaliação do professor, aparece
para o coordenador em todas as disciplinas que o mesmo coordena, conforme ilustrado na
figura 32.
Figura 32 – Tela onde tem-se a opção avaliação
52
A rotina implementada gera automaticamente duas bases de conhecimento, quando o
coordenador seleciona a opção de avaliação. A primeira base de conhecimento é gerada
conforme o plano de ensino proposta pelo professor. Na figura 33, ilustra-se um plano de
ensino utilizado neste trabalho.
Figura 33 – Tela do plano de ensino
A segunda base de conhecimento é gerada, conforme o conteúdo ministrado durante o
semestre pelo professor. Para cadastrar este conteúdo, o professor seleciona o dia no
calendário do sistema, conforme ilustrado na figura 34.
Figura 34 – Calendário do sistema
53
Em seguida o professor informa a descrição do conteúdo, conforme ilustrado na figura
35:
Figura 35 – Conteúdo cadastro pelo professor
Após o sistema gerar as bases de conhecimento, aparece para o coordenador a tela com
o nome do curso, o nome da disciplina, o nome do professor a ser avaliado, o ano e semestre
corrente, e em forma de percentual, quanto o professor atingiu nas aulas ministradas durante o
semestre, tendo-se com isso base para realizar a avaliação.
O coordenador descreve a avaliação em relação ao professor e registra esta descrição,
conforme ilustrado na figura 36.
Figura 36 – Tela para avaliação do professor
54
3.4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Neste item apresentam-se os resultados e as facilidades obtidas na realização deste
trabalho. Primeiramente fala-se sobre os trabalhos correlatos, em seguida sobre as notas e
freqüências, e logo após mensiona-se sobre a tecnologia text-mining.
3.4.1 TRABALHOS CORRELATOS
Das pesquisas feitas sobre trabalhos já existentes, verificou-se que foram
desenvolvidos trabalhos correlatos automatizando rotinas semelhantes de controle e
gerenciamento de informações. Pode-se citar:
a) trabalho desenvolvendo rotinas de avaliação na forma de questionários no
Ambiente de Aprendizagem LearnLoop - quiz (ZANCHETT, 2002). O trabalho
desenvolvido pode auxiliar com informações o desempenho de cada usuário nas
atividades propostas pelo professor. De forma gráfica pode-se visualizar o
percentual de acertos e erros durante a execução da atividade para cada usuário ou
todos os membros da disciplina. As questões são armazenadas no sistema para
reutilização em atividades futuras. Nestas atividades já executadas, o professor
pode visualizar o percentual de alunos que participaram da mesma e desta
informação avaliar se a equipe realmente estava capacitada para a prova. A
correlação com este trabalho está na apresentação dos resultados nas atividades
realizadas pelos alunos, o qual serão registrados no diário de classe e de modo a
gerar resultados de forma gráfica que ilustram o desempenho dos alunos nas
atividades;
b) trabalho desenvolvendo um sistema de apoio ao docente (SIMON, 1997). O
trabalho desenvolvido consiste em um software de uso pessoal do docente
universitário, para auxílio no dia a dia no sentido de automatizar as tarefas ditas
rotineiras em relação à administração de turmas e alunos. O software possibilita o
cadastramento e controle do plano de ensino, redação de provas, avaliações e
redação de trabalhos; diário de classe onde é feito controle de freqüência, cálculo
de médias finais e acompanhamento do programa da disciplina. A correlação com
este trabalho está em criar um diário para poder ser acessado via Web, onde
pretende-se disponibilizar todas as informações cadastras no mesmo, como notas,
freqüência, médias entre outras.
55
3.4.2 NOTAS E FREQÜÊNCIA
A automação do diário de classe na parte de cadastro de notas e registro de freqüências
contribuiu para o melhoramento das atividades acadêmicas, porque o aluno pôde acessar as
informações referentes as suas notas; médias obtidas e freqüência na disciplina.
Tudo isso a qualquer momento, porque estas informações estão disponíveis na internet,
não havendo a preocupação de esperar a aula presencial ou retorno de e-mail, para saber a
situação na disciplina.
Este processo também agiliza o trabalho do professor, ajudando-o nas suas tarefas
acadêmicas, pois ele cadastra a informação somente uma vez, sendo que o sistema faz os
cálculos necessários e disponibiliza relatórios que o professor precisa entregar à coordenação
geral; além da redução de erros.
Os questionários criados pelo professor no QUIZ (sistema que possibilita a criação de
atividades via internet no ambiente de aprendizagem LearnLoop), conforme comentado em
trabalhos correlatos, que são aplicados aos alunos de uma determinada disciplina, agora com o
diário on-line os alunos poderão conferir este resultado juntamente com outras atividades
realizadas em sala de aula.
Foram feitos pré-testes no semestre 2004/II na disciplina Empreendedor em
Informática, no curso de Bacharel em Ciências da Computação da Universidade Regional de
Blumenau. O sistema foi instalado no computador do professor desta disciplina onde o
mesmo passou a utilizar suas funcionalidades. As notas dos alunos e controle de freqüência
eram cadastradas no diário on-line e no diário na forma impressa. Após um certo período,
simulando-se como se fosse o final do semestre; o professor percebeu a importância do diário
on-line. Porque pelo sistema on-line bastou gerar o relatório e fazer a impressão, as médias já
estavam calculadas automaticamente. Ao passo que, no diário na forma impressa, o professor
teve o trabalho de calcular as médias, verificar a freqüência, e ainda transcrever esta
informação para um relatório final a ser entregue à coordenação. Portanto, pode-se afirmar
que as funcionalidades para notas e freqüências ajudaram o professor e também o aluno, pois
tornou as tarefas acadêmicas mais ágeis e seguras.
56
3.4.3 TEXT-MINING
Na automação do diário de classe na parte da avaliação do desempenho do professor
na disciplina, deu-se início ao estudo e implementação da tecnologia text-mining, para auxiliar
a coordenação na avaliação do desempenho do professor na disciplina.
O procedimento consiste na geração de uma base de conhecimento, baseada no plano
de ensino proposto pelo professor no início do semestre letivo. Esta base serve como
referência do conteúdo proposto pelo professor e utilizada para o comparativo ao final do
semestre, com o que foi lecionado a cada aula pelo professor.
A avaliação é realizada pelo coordenador do curso ao final de cada semestre, sendo
que esta avaliação tem como objetivo principal verificar se o professor atingiu os objetivos
propostos no plano de ensino. Todos os professores passam por esta avaliação, portanto, há
um alto volume de informações. Esta funcionalidade torna a avaliação feita pelo coordenador
mais rápida e direta, tendo em vista que a mesma guarda somente as palavras mais relevantes.
57
4 CONCLUSÕES
Neste item mensionam-se as considerações gerais, as dificuldades encontradas na
realização deste trabalho e as extensões para trabalhos futuros.
4.1 CONSIDERAÇÕES
Com este trabalho desenvolveu-se a automação do diário de classe, nos quais foram
implementadas rotinas para o cadastramento de notas, geração das respectivas médias,
controle de presença, geração de relatórios e registro de freqüência. Tudo isso foi adaptado ao
Ambiente de Aprendizagem LearnLoop, sendo que estas rotinas foram implantadas tanto para
diários presenciais e não presenciais, onde procura-se objetivamente a eliminação do diário de
classe na forma impressa transformando-o em um diário eletrônico.
A implementação do diário eletrônico facilitou no pré-teste às atividades acadêmicas
tanto para o professor quanto para o aluno. O professor pode executar as tarefas de forma ágil
e confiável, disponibilizando as informações à medida em que as mesmas são cadastradas. As
notas e freqüências ficaram mais acessíveis para os alunos, pois os mesmos podem acessá-las
a qualquer momento.
O início do estudo da tecnologia text-mining auxilia a coordenação no
acompanhamento semestral do desempenho do professor, através de um percentual do que foi
lecionado. A text-mining é uma área relativamente nova que possui diversas utilidades e
aplicações práticas, portanto há muito trabalho a ser feito, possuindo ainda um amplo espaço
para pesquisas e aperfeiçoamentos.
Com tudo isso, pode-se concluir que a utilização do diário on-line facilita e agiliza os
procedimentos no cadastro de notas, no controle de presenças e outras tarefas necessárias de
um diário de classe além da diminuição da incidência de erros.
4.2 DIFICULDADES
Umas das dificuldades encontradas foi a adaptação do diário on-line no ambiente de
aprendizagem LearnLoop, pois para a execução desta adaptação foi necessário primeiramente
conhecer todo o ambiente já existente.
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Outra dificuldade encontrada foi a obtenção de material para o estudo da tecnologia
text-mining, por ser nova e por este motivo pouco conhecida.
4.3 EXTENSÕES
Uma sugestão para extensão deste trabalho seria um aprofundamento no estudo da
tecnologia text-mining, sendo que neste trabalho foi dada apenas uma pequena introdução na
utilização da mesma. Sugere-se que a análise não seja apenas de palavras mais relevantes e
sim, de frases ou expressões contidas em textos. Pode-se ainda adaptar esta análise no
ambiente de aprendizagem LearnLoop, de maneira que esta verificação seja realizada para
todas as disciplinas de forma automática.
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