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I
UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO CENTRO DE INFORMTICA PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO
Project Management Knowledge Learning Environment: Ambiente Inteligente de Aprendizado para Educao em
Gerenciamento de Projetos por
Paula Geralda Barbosa Coelho Torreo
Dissertao de Mestrado
Universidade Federal de Pernambuco
www.cin.ufpe.br/~posgraduacao
RECIFE, MARO DE 2005
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II
UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
CENTRO DE INFORMTICA
PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO
Project Management Knowledge Learning Environment: Ambiente Inteligente de Aprendizado para Educao em
Gerenciamento de Projetos
por
PAULA GERALDA BARBOSA COELHO TORREO
Este trabalho foi apresentado Ps-Graduao em Cincia da Computao do Centro de Informtica da Universidade Federal de Pernambuco como requisito parcial para obteno do grau de Mestre em Cincia da Computao.
ORIENTADORA: Patrcia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco CO-ORIENTADOR: Hermano Perrelli de Moura
Recife, 11 de maro de 2005.
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III
Maria Fernanda, pela vontade de comear. Ao Ricardo, pelo incentivo para concluir.
Famlia Barbosa Coelho, pela inspirao para vencer.
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IV
AGRADECIMENTOS Agradeo especialmente a Deus por todos frutos e bnos colhidas durante esta longa jornada e por me mostrar a importncia desta instruo na minha vida. Quero agradecer em particular, a querida amiga, Irm Josefina, in memoriam, que me mostrou a luz para eu no desistir desta jornada, quando tudo parecia estar perdido, e ainda, agradecer aos anjos colocados no meu caminho neste momento: professores Francisco Carvalho e Aluzio Arajo. Com muito carinho, eu agradeo minha orientadora, Patrcia Tedesco, pela forma doce de educar e pelo incentivo de sempre (No esquenta, vai dar certo!) e ao meu co-orientador, Hermano Perrelli, pela forma empreendedora de ser e pelas frases constantes de motivao (Fala grande gerente!). E aos dois, pela amizade, pela dedicao, pelo profissionalismo, pelo aprendizado, pelo exemplo, pela oportunidade dada de mostrar os meus lados pesquisador e profissional, e principalmente, por me ouvirem e me fazerem acreditar no meu talento. Aos stakeholders mais importantes deste projeto: meu marido, Ricardo Torreo, grande amigo e companheiro, pela pacincia, apoio, amor, compreenso, por acreditar em mim, por permitir a minha ausncia e por patrocinar a minha dedicao exclusiva UFPE, e ainda, por dormir, vrias vezes de luz acesa, para que eu pudesse trabalhar durante inmeras madrugadas; minha filhinha e grande amiga, Maria Fernanda, de quem eu roubei as horas de brincadeira com a mame, pelo amor que recarregou minhas energias, por ir aos fins de semana universidade comigo esboar vrios desenhos com o objetivo de me ajudar neste trabalho; e minha famlia Trolol, meus pais, irmos(s), sobrinhos(as), cunhados(as) e agregados(as), pelo apoio, amor, carinho e incentivo de sempre. No posso deixar de citar, o meu agradecimento especial: Thiago Costa, Marcus Aquino, Juliana S, Rafael Arajo e Felipe Santos, que me ajudaram no primeiro prottipo do projeto. A todos que trabalharam no projeto PMBOK-CVA, de corao, como voluntrios ou no: Alex Gomes, Anderson Correia, Jeane Mendes, Paulo Santos, Marcus Machado, Daniel Leito, Tairone Csar, Aline Medeiros, Henrique Coelho, Eudes Canuto, Edson Manfred, Josemando Sobral e Juliana S pela enorme contribuio dada, e principalmente, aos que colaboraram at o final do projeto. psicloga Marisa de Freitas, pela receptividade e contribuies tcnicas. Aos colegas da rua, especialmente a Mrcio Dahia, pela amizade e contribuies, e a todos alunos, funcionrios e professores do CIn que contriburam direta ou indiretamente com este trabalho. Aos participantes das pesquisas e experimentos. Qualiti, pelo curso sobre o PMBOK e outras contribuies. Ao Centro de Informtica, por fornecer toda a infra-estrutura necessria realizao deste trabalho, e ao CNPq pelos auxlios financeiros que permitiram o projeto PMBOK-CVA acontecer e a minha participao em eventos importantes. minha sograsta e minha sogra, Fbia Torreo e Yone Queiroz, por cuidarem de minha filha, para que eu pudesse trabalhar e estudar e pela amizade de sempre. famlia de Recife. Finalmente, impossvel citar, sem correr o risco de omisso, todos (as) amigos (as) e pessoas, que me apoiaram ou que, de alguma forma, contriburam para este trabalho, mas mesmo assim, quero registrar um agradecimento muito especial e carinhoso a todos aqueles que compartilharam desta trajetria e torceram pelo meu sucesso!
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V
Aferra-te instruo, no a soltes, guarda-a, porque ela a tua vida.
Provrbios 4,13
Perder o medo de perder, condio fundamental para ganhar. Autor desconhecido
A persistncia o caminho do xito.
Charles Chaplin
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VI
RESUMO
Atualmente, a Educao a Distncia (EAD) pode ser vista como uma resposta para
vrias demandas: disseminao rpida do conhecimento, com baixo custo e acessibilidade;
capacitao e qualificao, tanto acadmica quanto corporativa; e Educao Continuada. No
entanto, muitas vezes os sistemas de EAD no tm atingido seu potencial, porque somente
apresentam seus contedos de maneira muito impessoal, sem levar em considerao a
motivao e necessidades particulares de cada estudante.
Esta impessoalidade prejudica o desempenho dos alunos, tornando-os desmotivados e
provocando evaso dos cursos a distncia. De fato, a tarefa de ensinar implica no
acompanhamento constante do aprendiz, na tentativa de se entender quem ele e do que
capaz. S assim se consegue propor desafios, tornar o aprendizado uma experincia atrativa,
e ajud-lo a atribuir significado ao conhecimento. Em vista disto, a utilizao de um
Companheiro Virtual de Aprendizado (CVA) pode influenciar positivamente no desempenho
do aluno. O acoplamento de CVA aos sistemas de EAD caracteriza o i-learning (do ingls,
aprendizado inteligente). O objetivo dos ambientes de i-learning prover solues adaptadas
s particularidades de cada estudante.
Com esta motivao, foi construdo o Project Management Knowledge Learning
Environment (PMK), um ambiente de i-learning que roda na Web. O domnio do PMK
Gerenciamento de Projetos, para o qual existe uma grande demanda de educao e
treinamento, tanto no setor pblico quanto no privado. O PMK dispe de recursos
pedaggicos como: exerccios, material de estudo, dicas, links relacionados ao tpico
estudado, modelos relevantes para o Gerente de Projeto. Para aumentar a capacidade do PMK
em tratar as necessidades individuais de seus estudantes, um CVA, VICTOR (Virtual
Intelligent Companion for TutOring and Reflection), foi acoplado. Ele interage com o
estudante durante seu aprendizado, colaborando para o sucesso das tarefas realizadas.
VICTOR prov feedback imediato para as aes do estudante, dando dicas e tentando manter
o estudante motivado.
Os resultados do experimento realizado com o PMK demonstraram que ele fcil de
usar, uma boa ferramenta para a Educao em Gerenciamento de Projetos, e que a presena
de VICTOR motiva e auxilia o aprendizado do estudante durante o seu estudo.
PalavrasChave: Ambiente Inteligente de Aprendizado, Companheiros Virtuais
de Aprendizado, Educao a Distncia, Gerenciamento de Projetos.
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VII
ABSTRACT
Currently, Distance Education (DE) can be seen as a reply to some ever-increasing
demands: fast dissemination of knowledge, with low cost and accessibility; qualification,
both academic as well as corporative; and life-long learning. However, DE environments
have often not reached their potential, because they only present their contents in a very
impersonal way, without taking into consideration the motivation and particular necessities of
each student.
This lack of personalisation may hinder the students performance, causing them to
become unmotivated and consequently abandon their distance courses. In fact, the learning
task to learn entails continuously monitoring the learner, in the attempt of understanding who
he/she is and of what he/she is capable. Only thus, one can propose challenges, make learning
an attractive experience, and help the learner attribute meaning to recently acquired
knowledge. In this light, the use of a Learning Companion (LC) can, to the extent of its
ability to help mitigate the aforementioned problems influence positively in the performance
of the student. The coupling of LC to the systems of DE characterizes i-learning (intelligent
learning). The objective of i-learning environments is to adequately cater for the particular
needs of each student.
Thus, we have developed an i-learning environment; the Project Management
Knowledge Learning Environment (PMK). The PMK run in the web. PMKs domain is
Project Management, for which exists a great training and education demand in both the
public and the private sectors. The PMK counts on pedagogical resources such as: exercises,
study materials, tips, links related to the studied topic, and templates for the Project Manager.
To increase the capacity of the PMK in dealing with the learners individual necessities, a
LC, VICTOR (Virtual Intelligent Companion for TutOring and Reflection), was integrated to
the environment. VICTOR interacts with the students during their learning, collaborating for
the success of the learning tasks. VICTOR provides immediate feedback for the learners
actions, offering tips and trying to keep the student motivated.
The results of experiments we carried out with PMK out showed that PMK
is easy to use, an adequate tool for Education in Project Management and that the presence of
VICTOR motivates and helps students during their learning process.
Keywords: Intelligent Learning Environment, Learning Companions, Distance Education,
Project Management.
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VIII
SUMRIO
1 Introduo _____________________________________________________________________________ 1 1.1 Objetivos___________________________________________________________________________ 2 1.2 Organizao do Trabalho _____________________________________________________________ 3
2 Companheiros Virtuais de Aprendizado______________________________________________________ 4 2.1 Agentes Pedaggicos ______________________________________________________________ 5
2.1.1 Histria dos Agentes Pedaggicos ____________________________________________________ 7 2.2 Papis dos Agentes Pedaggicos____________________________________________________ 10 2.3 Importncia dos CVAs nos Ambientes Virtuais de Aprendizado _________________________ 12 2.4 Aspectos Pedaggicos Relevantes para o Aprendizado _________________________________ 14
2.4.1 Estratgias Pedaggicas mais Comumente Empregadas __________________________________ 17 2.4.2 Estratgias Pedaggicas para Diferentes Tipos de Personalidade ___________________________ 19 2.4.3 Mtodos de Ensino _______________________________________________________________ 21
2.5 Concluses ________________________________________________________________________ 24 3 Gerenciamento de Projetos _______________________________________________________________ 25
3.1 Definies Bsicas __________________________________________________________________ 27 3.2 Evoluo do Gerenciamento de Projetos________________________________________________ 29 3.3 O PMI____________________________________________________________________________ 31 3.4 Gerenciamento de Projetos na Viso do PMI ____________________________________________ 35 3.5 Profisso Gerente de Projetos_________________________________________________________ 40 3.6 Relevncia do Gerenciamento de Projetos ______________________________________________ 42 3.7 Concluses ________________________________________________________________________ 45
4 O PMK _______________________________________________________________________________ 47 4.1 Projeto ___________________________________________________________________________ 48
4.1.1 Anlise de Requisitos _____________________________________________________________ 48 4.1.2 Arquitetura e Tecnologias Utilizadas na Implementao __________________________________ 53 4.1.3 Interface Grfica_________________________________________________________________ 56
4.2 Implementao_____________________________________________________________________ 64 4.3 Concluses ________________________________________________________________________ 65
5 VICTOR e PMK________________________________________________________________________ 66 5.1 Metodologia de Construo __________________________________________________________ 67
5.1.1 Identificao do Problema _________________________________________________________ 67 5.1.2 Elicitao de Conceitos Relevantes do Domnio ________________________________________ 68 5.1.3 Conceituao das Tarefas Pedaggicas _______________________________________________ 70 5.1.4 Construo da Arquitetura do CVA __________________________________________________ 72 5.1.5 Implementao do CVA ___________________________________________________________ 76 5.1.6 Avaliao e Refinamento do CVA ___________________________________________________ 77
5.2 Victor no PMK_____________________________________________________________________ 77 5.2.1 Arquitetura do PMK com VICTOR __________________________________________________ 77 5.2.2 Interface Grfica do PMK com VICTOR______________________________________________ 78
5.3 Experimento_______________________________________________________________________ 79 5.3.1 Objetivos_______________________________________________________________________ 80 5.3.2 Organizao ____________________________________________________________________ 80 5.3.3 Experimentao Preliminar ________________________________________________________ 81 5.3.4 Resultados______________________________________________________________________ 81 5.3.5 Crticas dos Participantes __________________________________________________________ 84
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IX
5.3.6 Discusso dos Resultados__________________________________________________________ 86 5.3.7 Outras Consideraes _____________________________________________________________ 89
5.4 Concluses ________________________________________________________________________ 90 6 Concluses e Trabalhos Futuros __________________________________________________________ 91
6.1 Resultados Obtidos _________________________________________________________________ 91 6.2 Contribuies ______________________________________________________________________ 93 6.3 Limitaes ________________________________________________________________________ 93 6.4 Trabalhos Futuros __________________________________________________________________ 94
6.4.1 Extenses do PMK _______________________________________________________________ 94 6.4.2 Na Inteligncia Artificial __________________________________________________________ 95 6.4.3 Na Psicologia ___________________________________________________________________ 97 6.4.4 Na Educao a Distncia __________________________________________________________ 97 6.4.5 No Gerenciamento de Projetos ______________________________________________________ 97 6.4.6 Na Interface Homem-Mquina ______________________________________________________ 98 6.4.7 Na Engenharia de Software ________________________________________________________ 98 6.4.8 Outros Experimentos _____________________________________________________________ 98
6.5 Consideraes Finais________________________________________________________________ 99 Referncias Bibliogrficas ________________________________________________________________ 100 APNDICE A Roteiro do experimento do PMK sem o Victor ________________________________ 112 APNDICE B Roteiro do experimento do PMK com o Victor ________________________________ 118 APNDICE C Questionrio de avaliao do experimento do PMK sem o Victor _________________ 125 APNDICE D Questionrio de avaliao do experimento do PMK com o Victor_________________ 127 APNDICE E Questionrio da Pesquisa PMP _____________________________________________ 129 APNDICE F Tticas usadas por VICTOR no PMK________________________________________ 133 APNDICE G Entidades usadas por VICTOR do Modelo Entidade Relacionamento _____________ 139 APNDICE H Pontos Importantes para o Experimento _____________________________________ 142 APNDICE I Algumas Telas do PMK ____________________________________________________ 143 ANEXO 1 Questes que Definem a Personalidade do Estudante no PMK _______________________ 144
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X
LISTA DE ABREVIATURAS AP Agente Pedaggico AVA Ambiente Virtual de Aprendizado CAI Computer Assisted Instruction CSS Cascading Sheets Style CVA Companheiro Virtual de Aprendizado CVS Concurrent Version System EAD Ensino a Distncia e-learning eletronic-learning GNU General Public License GP Gerenciamento de Projetos HTML Hypertext Markup Language HTTP Hypertext Transfer Protocol IA Inteligncia Artificial ICAI Intelligent Computer Assisted Instruction ILE Intelligent Learning Environment i-learning intelligent-learning ITS Intelligent Tutorial System JEOPS Java Embedded Object Production System JSP Java Server Pages PMBOK1 Project Management Body of Knowledge PMI2 Project Management Institute PMK Project Management Knowledge PMP3 Project Management Professional SCA Sistemas de Companheiros de Aprendizado SQL Structured Query Language STI Sistema Tutor Inteligente URL Uniform Resource Locators VICTOR Virtual Intelligent Companion for Tutoring and Reflection WWW World Wide Web XML EXtensible Markup Language
1 PMBOK marca registrada do Project Management Institute, Inc., nos Estados Unidos e em outros pases. 2 PMI marca registrada do Project Management Institute, Inc., nos Estados Unidos e em outros pases. 3 PMP marca registradas do Project Management Institute, Inc., nos Estados Unidos e em outros pases.
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XI
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1 - Arquitetura de um Agente Pedaggico _______________________________________________ 6 Figura 2.2 - Agente Adele Interagindo com o Estudante [Johnson et al. 1999] __________________________ 9 Figura 2.3 - Agente Lucy Fornecendo Feedback para o Estudante [Goodman et al. 1998] _______________ 10 Figura 2.4 - O Processo de Reflexo no Contexto [Boud et al. 1985] ________________________________ 15 Figura 2.5 - Diagrama de Emoes no Ciclo de Aprendizado ______________________________________ 16 Figura 2.6 Quatro Dimenses que Formam a Personalidade [Negreiros 2003]_______________________ 20 Figura 3.1 - Evoluo dos Membros do PMI Segundo o PMI Journal de Maro de 2003 [PMI 2004]. ______ 43 Figura 3.2 - Evoluo dos PMPs no Brasil Segundo Chapters do PMI [PMI 2004]. ____________________ 44 Figura 4.1 Mdulo Cadastro ______________________________________________________________ 49 Figura 4.2 Mdulo Contedo______________________________________________________________ 50 Figura 4.3 Mdulo Exerccio ______________________________________________________________ 51 Figura 4.4 Modelo Entidade Relacionamento do Sistema ________________________________________ 52 Figura 4.5 - Viso Lgica de Camadas e Pacotes da Arquitetura Inicial do PMK ______________________ 54 Figura 4.6 Arquitetura e Seus Componentes Tecnolgicos _______________________________________ 56 Figura 4.7 Tela Principal do Sistema ________________________________________________________ 58 Figura 4.8 Tela do Sistema Aps o Login do Usurio ___________________________________________ 60 Figura 4.9 Tela de Exerccios de Mltipla Escolha no Modo Estudo _______________________________ 62 Figura 4.10 Tela de Estudo do Contedo de Gerenciamento de Projetos ____________________________ 64 Figura 5.1 - Aprendizado nas reas de Conhecimento do PMBOK __________________________________ 68 Figura 5.2 Ontologia do Domnio do PMBOK ________________________________________________ 70 Figura 5.3 Quadros de Quatro Animaes de VICTOR__________________________________________ 74 Figura 5.4 Arquitetura do CVA VICTOR_____________________________________________________ 75 Figura 5.5 - Viso Lgica de Camadas e Pacotes da Arquitetura Final do PMK _______________________ 78 Figura 5.6 Tela do PMK, Aps o Login do Usurio, com VICTOR. ________________________________ 79 Figura 6.1 - Processo Educao em Gerenciamento de Projetos____________________________________ 92
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XII
LISTA DE TABELAS
Tabela 2.1 Mtodos de Ensino Indicados para os Tipos de Personalidade MBTI........................................23 Tabela 5.1 Perfil dos Participantes do Grupo SV ........................................................................................82 Tabela 5.2 Avaliao das Afirmativas pelos Participantes do Grupo SV .....................................................82 Tabela 5.3 Perfil dos Participantes do Grupo CV........................................................................................83 Tabela 5.4 Avaliao das Afirmativas pelos Participantes do Grupo CV.....................................................83
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Captulo 1
Introduo
__________________________________ As empresas esto amadurecendo e tentam alinhar pessoas, processos, prtica e
conhecimento para o sucesso de seus negcios. O conhecimento dos profissionais e a
aplicao prtica deste conhecimento agregam valor aos negcios das empresas e promovem
a valorizao destes profissionais. Com a idia de capacitar seus profissionais, fornecedores e
outros pblicos estratgicos, as empresas para alcanar seus objetivos, comeam a criar suas
prprias Universidades Corporativas. Por outro lado, as Universidades Acadmicas, um dos
principais veculos de disseminao do conhecimento, buscam diminuir a evaso dos
estudantes nos cursos oferecidos e promover uma melhoria no processo de aprendizagem dos
estudantes. Estas afirmaes retratam a tendncia mundial de criar condies de aprimorar as
competncias de estudantes, profissionais, universidades e empresas. Nesta linha, a demanda
por cursos online vem aumentando e sendo incentivada [Bispo 2004, e-Learning Brasil
2004].
A Educao a Distncia (EAD), atravs de sistemas educacionais na Web (cursos
online), pode ser utilizada para capacitar profissionais e estudantes, lapidar habilidades,
disseminando o conhecimento e reciclando informaes de forma mais accessvel, interativa,
rpida e econmica. No entanto, importante observar que os atuais sistemas e ambientes
que promovem cursos online ainda possuem altas taxas de evaso. Isto se deve ao fato deles
no tratarem adequadamente os problema da motivao e do sentimento de isolamento de
seus estudantes, e por no terem capacidade de se adaptar s particularidades de cada usurio
[Hara e Kling 2000]. Este problema ainda mais acentuado quando os estudantes entram em
dificuldades e no tm a quem recorrer para ultrapassar barreiras muitas vezes bastante
simples [Abrahamson 1998]. Neste contexto, os Companheiros Virtuais de Aprendizado
(CVAs) [Chou et al. 2003] podem auxiliar a remediar esta situao, influenciando
positivamente no desempenho dos aprendizes.
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O projeto de pesquisa aqui apresentado est inserido no contexto da Inteligncia
Artificial (IA) aplicada Educao, mais especificamente aborda a construo de um
ambiente inteligente de aprendizado (do portugus, Intelligent Learning Environment - ILEs)
contendo um CVA para o Ensino a Distncia o que caracteriza o i-learning (do ingls,
aprendizado inteligente).
Neste trabalho discutida a construo do Project Management Knowledge Learning
Environment (PMK), um ambiente inteligente de aprendizado para Educao em
Gerenciamento de Projetos (GP), que roda na Web, e que conta com a ajuda de VICTOR
(Virtual Intelligent Companion for TutOring and Reflection), um Companherio Virtual de
Aprendizado. O PMK resultado de um projeto de pesquisa multidisciplinar (Inteligncia
Artificial aplicada Educao, Gerenciamento de Projetos, Educao a Distncia, Psicologia,
Interface Homem-Mquina e Engenharia de Software) que ajuda na investigao de tcnicas
para o desenvolvimento de ILEs.
1.1 Objetivos
O objetivo principal deste trabalho investigar tcnicas que permitam a construo de
solues de i-learning, e conseqentemente, ajudem a promover uma experincia de
aprendizado mais atrativa para o estudante. Neste sentido, as seguintes metas foram atingidas
e problemas foram tratados/pesquisados durante a construo do PMK e do VICTOR:
o Investigao dos problemas dos ambientes virtuais de aprendizado [Hara e Kling 2000; Lins 2003; Abrahamson 1998];
o Formalizao dos conceitos abordados no domnio de Gerenciamento de Projetos [PMI 2004];
o Anlise de competidores de softwares e de ambientes virtuais de aprendizado sobre o domnio [Aware 1995; UsabilityNet 2003; Santos 2004];
o Identificao e anlise dos problemas do domnio Gerenciamento de Projetos [Torreo 2004];
o Investigao de formas de diagnstico do estado cognitivo do estudante atravs do modelo do estudante [Self 1988; Kort e Reilly 2002];
o Levantamento das principais estratgias pedaggicas para ensinar o domnio [Brightman 1998; Johnson et al. 2000 e 2004; Mulcahy 2002; Self et al. 2000];
o Criao de uma metodologia para construir um CVA [Torreo et al. 2004].
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1.2 Organizao do Trabalho
Este trabalho est organizado da seguinte maneira:
o Captulo 2 Neste captulo so apresentados alguns problemas de ambientes virtuais de aprendizado; os conceitos e exemplos fundamentais para o entendimento sobre
Companheiros Virtuais de Aprendizado; e como eles podem minimizar os problemas
destes ambientes. So discutidos alguns aspectos pedaggicos relevantes para o
aprendizado e construo dos CVAs. Tambm so mostrados alguns sistemas de
aprendizado que utilizam CVAs e as suas aplicaes.
o Captulo 3 No Captulo 3 so abordados os conceitos, a evoluo histrica e a relevncia do domnio Gerenciamento de Projetos. Tambm so apresentados o
Project Management Institute (PMI), a viso do PMI sobre Gerenciamento de
Projetos, o contedo do PMBOK e a polmica sobre Gerenciamento de Projetos ser
uma profisso.
o Captulo 4 Neste captulo apresentado o ambiente de aprendizado PMK, com uma descrio detalhada de seu projeto e implementao.
o Captulo 5 Aqui apresentado o Companheiro Virtual de Aprendizado VICTOR integrado ao PMK resultando em um ambiente inteligente de aprendizado. A
metodologia para a construo de VICTOR discutida em detalhes. apresentado
tambm, um experimento feito com usurios usando o PMK com e sem a presena de
VICTOR e os resultados obtidos deste experimento so discutidos.
o Captulo 6 Finalmente, o Captulo 6 apresenta as concluses e limitaes deste trabalho seguido das sugestes de trabalhos futuros.
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Captulo 2
Companheiros Virtuais de Aprendizado
__________________________________ Nos dias atuais, com o crescimento da troca de informaes e da busca rpida do
conhecimento, os Ambientes Virtuais de Aprendizado (AVAs) vm se tornando cada vez
mais comuns. Os AVAs trazem maior facilidade de acesso ao conhecimento e permitem aos
educadores e aprendizes ter uma opo de auto-instruo que muda a natureza percepo e do
aprendizado do aluno promovendo mudanas na forma do estudo. O estudo se torna mais
individualizado sem a participao direta do professor.
Neste contexto, os AVAs devem ser uma ferramenta de apoio aquisio do
conhecimento e o ideal que estimulem o aprendizado do estudante e que interajam com ele.
No entanto, a maioria destes ambientes no consegue atingir seu potencial, porque somente
apresentam seus contedos de maneira muito impessoal, sem levar em considerao a
motivao e necessidades particulares de cada estudante. Esta impessoalidade prejudica o
desempenho dos alunos, tornando-os desmotivados e aumentando o sentimento de
isolamento, que provoca a evaso dos cursos a distncia [Hara e Kling 2000].
A Inteligncia Artificial (IA) pode ser aplicada para tornar estes ambientes mais
prximos dos ambientes presenciais, levando em conta as habilidades de cada estudante,
respeitando sua individualidade e suas caractersticas, contribuindo para que haja um melhor
aprendizado. A abordagem de agentes inteligentes [Russell e Norvig 2003] em IA,
juntamente com o emprego da Psicologia Cognitiva [Wenger 1987] possibilita interaes
entre aprendizes e ambientes virtuais de aprendizado mais naturais e mais prximas dos
ambientes presenciais, alm de tratar de forma personalizada as diferenas individuais de
cada estudante.
A utilizao destes agentes inteligentes em ambientes educacionais vem crescendo
ultimamente [Johnson et al. 2000]. Quando eles esto inseridos em ambientes educacionais,
com a finalidade de aprendizado, so mais comumente chamados de agentes pedaggicos.
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Estes so componentes de um software educativo com caractersticas do comportamento
humano (e.g. inteligncia, emoes, crenas, objetivos), que tem como funo principal
promover o aprendizado efetivo do estudante [Chou et al. 2003]. Segundo Johnson, Rickel e
Lester [2000], estas caractersticas podem ser exibidas em forma de textos, grficos, cones,
voz, animao, multimdia ou realidade virtual.
Neste contexto, os agentes pedaggicos so tambm conhecidos como companheiros
virtuais de aprendizado (do ingls Learning Companions), co-aprendizes, estudantes
simulados, estudantes artificiais ou guias virtuais animados para aprendizes (do ingls,
Guidebots) [Johnson et al. 2000; Johnson 2001; Devedzic e Harrer 2002]. Neste trabalho, foi
adotado o termo Companheiro Virtual de Aprendizado (CVA). CVAs podem estimular e
direcionar o aprendizado, transmitir conhecimento, observar, acompanhar e dar dicas ao
estudante, [Johnson et al. 2000; Santos et al. 2002] e ainda simular o estudo em pares de
estudantes [Goodman et al. 1998].
Neste captulo, sero discutidos: na Seo 2.1, o conceito e o histrico dos agentes
pedaggicos e na Seo 2.2, seus papis; na Seo 2.3, a importncia de Companheiros
Virtuais de Aprendizado nos ambientes virtuais de aprendizado; na Seo 2.4, os aspectos
relevantes para o sucesso do aprendizado, as estratgias pedaggicas e mtodos de ensino que
podem ser aplicados/usados por CVAs; e finalmente, na Seo 2.5, as nossas concluses.
2.1 Agentes Pedaggicos
Segundo Russell e Norvig [2003], um agente uma entidade capaz de perceber atravs de
seus sensores as informaes do ambiente onde est inserido e agir neste ambiente atravs de
seus atuadores. Se considerarmos um ser humano como um agente inteligente, seus sensores
seriam olhos, ouvidos, tato e olfato, e os seus atuadores seriam boca, mos e pernas, entre
outros. De acordo com Weiss [1999], h na literatura um consenso, que diz que um agente
uma entidade que deve ter no mnimo as propriedades de autonomia, habilidade social e
reatividade.
Um agente autnomo quando escolhe a ao a tomar, exerce um controle sobre suas
aes, e seus estados internos baseado tanto na prpria experincia quanto no conhecimento
previamente definido [Franklin e Graesser 1996]. Ele se adapta a situaes novas, para as
quais no foi fornecido todo o conhecimento necessrio com antecedncia. Um agente tem
habilidade social quando ele se comunica ou interage com outros agentes do ambiente. Um
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agente reativo somente reage s condies do mundo em um determinado instante [Franklin e
Graesser 1996; Russell e Norvig 2003], sem guardar memria de situaes passadas.
Um agente pode tambm ser cognitivo, quer dizer, baseado em objetivos que adapta suas
escolhas a situaes resumidas em objetivos dinmicos [Russell e Norvig 2003]. Este agente
baseia suas aes no modelo atual (ou passado) do ambiente. Ele no tenta prever modelos
futuros do ambiente, diferente do deliberativo, que considerado um agente planejador.
Um agente pode ainda ser deliberativo, possuindo objetivo explcito e capacidade de
escolher a melhor forma de atingi-lo [Russell e Norvig 2003]. Ele faz a previso de estados
futuros do ambiente resultando das seqncias de aes. A capacidade de tomada de deciso
dos agentes deliberativos advm da correta representao interna do ambiente sobre o qual o
agente interage e do seu mecanismo de deciso.
Um agente no precisa possuir todas estas propriedades, e isto explica a variedade de
tipos de agentes encontrados atualmente. Entre estes tipos destacamos os agentes
pedaggicos que so agentes hbridos. Eles so deliberativos ou cognitivos e devem ter
habilidade social, autonomia e reatividade. Eles tambm podem ser adaptativos (que
aprendem e mudam seu comportamento baseado em experincias anteriores). A Figura 2.1,
baseada em Russell e Norvig [2003], descreve a arquitetura mnima de um agente
pedaggico.
Figura 2.1 - Arquitetura de um Agente Pedaggico
Segundo Johnson e Hayes-Roth [1998], os Agentes Pedaggicos (APs) so agentes
autnomos que auxiliam o aprendizado humano, pela interao com estudantes no contexto
dos ambientes de aprendizado interativos. Eles vm evoluindo a partir de pesquisas anteriores
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sobre Sistemas Tutores Inteligentes (STIs). Os APs ganham novas funcionalidades e papis,
que sero discutidos em detalhe na Seo 2.2.
Os APs adaptam o seu comportamento dinamicamente para o estado do ambiente de
aprendizado [Chou et al. 2003] . Eles podem auxiliar o aprendizado individualizado, assim
como o colaborativo, onde mltiplos estudantes e agentes podem interagir em um ambiente
compartilhado [Johnson 1998].
Segundo Elliott, Rickel, e Lester [1997], os agentes pedaggicos so professores mais
efetivos se demonstrarem e compreenderem emoes. O agente pode demonstrar
preocupao a respeito do estudante e seu progresso, ser sensvel s emoes do estudante,
estimular o estudante a estudar, ter personalidade rica e interessante para tornar o processo de
aprendizado mais simples e divertido.
Durante uma interao do agente pedaggico com o estudante, os sentimentos do
agente (e.g. alegria, surpresa, desapontamento) podem ser expressos em resposta s aes do
estudante (por exemplo, dvidas, erros e acertos) [Santos et al. 2002]. Estes sentimentos
(estados emocionais) podem ser demonstrados ao estudante atravs de mensagens de texto,
apresentadas na interface do sistema, ou pela combinao de mensagens de texto com um
personagem animado (agente de interface) [Johnson et al. 2000].
Os agentes pedaggicos que possuem personagens animados so considerados
personagens vivos que coabitam o ambiente de ensino criando uma interao rica no
aprendizado virtual com o aluno [Johnson et al. 2000]. Essa interao explora a comunicao
entre agente e aluno, criando um ambiente capaz de prover feedback adaptativo [Chou et al.
2003] ao estudante de forma mais interativa e dinmica.
O agente pedaggico pode influenciar o estudante fornecendo feedbacks do tipo
verbal ou no verbal. O feedback no verbal ocorre atravs de movimentos e expresses
faciais, como gestos, locomoo e olhar, enquanto que o verbal se d atravs de mensagens.
Ambos podem ser combinados para prover mais motivao ao estudante.
2.1.1 Histria dos Agentes Pedaggicos
Na dcada de 70 surgiram, com o auxlio da Inteligncia Artificial e das Cincias
Cognitivas, os primeiros sistemas de Instruo Inteligente Assistida por Computador (do
ingls, Intelligent Computer Aided Instruction - ICAI) [Wenger 1987]. Os sistemas ICAI
podem utilizar diferentes estratgias de ensino e tratam o estudante de forma individualizada.
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Estes sistemas tm como base a suposio de que o processo do pensamento do
estudante pode ser modelado, organizado, compreendido e corrigido pelo sistema.
Como destaque para os ICAIs temos os Sistemas Tutores Inteligentes (STIs) [Beck et
al. 1996; Self 1999], que surgiram na dcada de 70 e os ILEs que surgiram na dcada de 90
[Giraffa et al. 1998]. O principal objetivo de um STI reproduzir o comportamento de um
tutor humano e poder adaptar sua maneira de ensinar ao ritmo de aprendizado do aluno. Uma
diferena entre ILE e STI que este centrado no professor enquanto que o primeiro
centrado no estudante [Johnson et al. 2004].
Embora a histria dos agentes pedaggicos tenha iniciado juntamente com a dos STIs,
onde os agentes atuam como tutores inteligentes, ao longo do tempo, vrios trabalhos de
pesquisa atriburam diferentes papis a estes agentes [Chou et al. 2003]. Na dcada de 90,
surgem sistemas que podem simular no somente o tutor, mas tambm o companheiro de
aprendizado ou ambos, conhecidos como Sistemas de Companheiros de Aprendizado (SCAs)
[Chou et al. 2003].
Inicialmente, o agente pedaggico deveria saber todas as respostas para conduzir o
estudante soluo do problema. Porm, Chan [1995] apresentou outras trs possibilidades
de participao do agente para auxiliar as atividades de aprendizado do estudante, caso o
agente no pudesse conduzir o estudante sempre soluo do problema: primeiramente,
atravs de Sistemas de Companheiro de Aprendizado [Chan e Baskin 1988]; posteriormente,
Aprendendo Ensinando [Chan e Baskin 1988] e finalmente, um Computador como Co-
aprendiz [Dillenbourg e Self 1992].
Nos SCAs, tem-se o agente pedaggico e o agente humano, aprendendo
(possivelmente de maneira colaborativa) sob a orientao de um professor. Tanto aprendiz
humano quanto aprendiz agente podem resolver em paralelo os problemas colocados pelo
agente professor e desta forma ambos aprendizes se beneficiam dos comentrios do
professor. No caso de Aprendendo Ensinando, o AP inicia suas atividades com um nvel de
conhecimento inferior ao do aprendiz humano e desta forma este aprendiz tem a oportunidade
de aprender enquanto ensina ao agente.
E finalmente, no caso do Computador atuar como Co-aprendiz, o agente tem um
nvel de conhecimento aproximadamente igual ao do aprendiz humano, e ambos trabalham
cooperativamente para solucionar o mesmo problema. Como no h a presena do professor
neste cenrio, o objetivo que os dois aprendizes (agente e humano) ajudem um ao outro a
aprender.
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Em meados dos anos 90, foram construdos Companheiros Virtuais de Aprendizado
(CVAs) com personagens animados acoplados, que passaram a ser conhecidos como agentes
pedaggicos animados (um exemplo a Adele, mostrada na Figura 2.2) [Johnson et al. 2000].
Apesar de existirem ainda hoje vrios CVAs sem personagem animado (como o caso de
Lucy, mostrada na Figura 2.3), acredita-se que a personificao pode melhorar a
comunicao com o estudante, tornar o aprendizado mais divertido, encorajar mais o
estudante a se preocupar com o seu progresso, e aumentar a motivao do estudante em
aprender [Lester et al. 1997].
Figura 2.2 - Agente Adele Interagindo com o Estudante [Johnson et al. 1999]
Para Johnson, Rickel, e Lester [2000], a insero de um agente pedaggico animado
em um ambiente educacional de fundamental importncia e um caminho natural para
futuras pesquisas. Primeiro, devido ao fato do agente ser responsvel pelo feedback entre o
ambiente e o aluno durante a interao. Segundo, por tornar a comunicao mais eficaz,
acompanhar o desempenho e exercer uma funo que lhe peculiar, guiar o usurio.
Finalmente, porque pode proporcionar uma interao com o estudante mais agradvel,
divertida e estimulante, permitindo assim um ganho de qualidade sob o ponto de vista
pedaggico (e.g. reduzindo o sentimento de isolamento no ambiente durante o aprendizado e
a falta de motivao).
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Figura 2.3 - Agente Lucy Fornecendo Feedback para o Estudante [Goodman et al. 1998]
Os agentes pedaggicos foram evoluindo ao longo do tempo e desempenhando papis
cada vez mais diversificados. Na prxima seo alguns destes papis sero apresentados e
exemplificados.
2.2 Papis dos Agentes Pedaggicos
Os Agentes Pedaggicos desempenham papis diferentes. Eles podem atuar como, por
exemplo:
o par tutor, desempenhando alguns papis do professor (para maiores detalhes sobre este tipo de implementao consulte [Chan e Chou 1997; Mitrovic 2000]);
o mediador, intervindo nas aes de um ou mais estudantes (e.g. [Lpez 2002]); competidor, competindo com outro estudante para obter um melhor desempenho (e.g.
[Rasseneur et al. 2002]);
o co-aprendiz (e.g. [Uresti 2000; Lpez 2002]), aprendendo junto com o estudante; o companheiro de aprendizado, atuando como o amigo que d dicas ao estudante (e.g.
[Johnson et al.1999; Santos et al. 2002]);
o perturbador (trouble maker), provendo informaes incorretas ao estudante para verificar sua autoconfiana (e.g. [Frasson et al. 1996; Goodman et al. 1998]);
o colaborador, colaborando com o aprendizado do estudante em algum momento ou com outros agentes e podendo auxiliar o estudante a refletir sobre as aes passadas e
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futuras e a articular seu raciocnio (exemplos deste tipo de implementao so
[Goodman et al. 1998; Lester et al. 1999]).
A seguir, com maiores detalhes, so descritos alguns exemplos de agentes pedaggicos
encontrados na literatura e seus papis.
O agente pedaggico SmartEgg [Mitrovic 2000] atua como tutor e utilizado para
auxiliar e ampliar as capacidades de interao do sistema SQLT-Web, cuja aplicao o
ensino de SQL (Structure Query Language). Ele est personificado na interface por meio de
um desenho animado. O SmartEgg fornece feedback sobre as aes do aluno e expe outras
formas de obter ajuda e informaes, auxiliando o aluno no uso do sistema SQL-Web.
SmartEgg apresenta 3 tipos diferentes de comportamento : introdutrio, explicativo e de
congratulaes.
Cada comportamento de SmartEgg descrito por um conjunto predefinido de regras,
selecionadas por meio da observao das interaes do aluno com o SQL-Web. A avaliao
do sistema identificou um aumento significante da motivao com o uso do SmartEgg,
resultando em perodos de interao mais prolongados, assim como, um aumento da
qualidade do aprendizado do estudante.
No ITS What [Lpez 2002], que fornece um ambiente de programao amigvel para a
linguagem Haskell, o agente pedaggico atua como co-aprendiz e mediador. Como o
objetivo deste sistema verificar as habilidades dos estudantes em detectar erros no somente
em seu prprio cdigo Haskell, mas tambm no cdigo gerado por outros membros da equipe
e ainda, assegurar que o estudante aprenda bons hbitos de programao, o agente
pedaggico inserido como um membro participante da equipe tendo o papel de um
aprendiz. Os estudantes no tm o conhecimento de que existe no ambiente um membro que
um agente pedaggico.
AMICO [Rasseneur et al. 2002] usa APs co-aprendizes com nveis de conhecimento
superior, igual ou inferior ao do estudante para proporcionar competio e cooperao entre
estudantes (e.g. vrias justificativas e modos diferentes para resolver o problema). O objetivo
do AMICO encorajar estudantes a dar explanaes de diferentes formas sobre mtodos de
resoluo de problemas matemticos e desenvolver conexes entre diferentes modos de
representaes matemticas.
Dois agentes com o papel de co-aprendizes (possuindo conhecimentos diferentes) so
usados no sistema LECOBA (LEarning COmpanion system for binary Boolean Algebra)
[Uresti 2000]. Um agente tem mais conhecimento que o estudante e o outro menos. LECOBA
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permite que os estudantes ensinem os agentes pedaggicos. O estudante pode dar sugestes
ao agente e pedir justificativas, sendo abordado o princpio de que mais fcil aprender
ensinando. Os resultados de uma avaliao emprica do LECOBA sugeriram que os
estudantes que interagem com um companheiro menos capaz tm uma tendncia de melhoria
no aprendizado do que os estudantes que interagem com um companheiro mais capaz.
Adele (Agent For Distributed Learning Environments) [Johnson et al. 1999] um agente
pedaggico animado que atua como um companheiro de aprendizado monitorando o
estudante, registrando as suas aes, e auxiliando os estudantes a resolver casos do domnio
Cincias da Sade. Este agente compara as aes do estudante com um modelo de como a
tarefa deveria ser feita e d dicas, explica o raciocnio das aes recomendadas, indica
referncias relevantes ao estudante e interfere se o estudante comete algum erro grave. O uso
deste tipo de agente para o aprendizado, neste tipo de domnio, tem mostrado resultados
bastante positivos [Johnson et al. 2003].
O agente troublemaker (pertubador) confunde o estudante, provoca um distrbio, a fim de
testar sistematicamente a confiana e o conhecimento deste [Frasson et al. 1996]. Este agente
pode, algumas vezes, fornecer recomendaes errneas, fornecer dicas no muito claras. Essa
atitude pode tambm provocar os aprendizes a utilizar e demonstrar a conexo de seus
conhecimentos e autoconfiana na defesa das suas opinies [Johnson et al. 2000].
Lucy [Goodman et al.1998] um agente pedaggico que tem como papel principal ser
colaborador. Lucy pretende ensinar como explicar fatos do domnio da atividade de satlite
simulando o estudo em pares de estudantes (par simulado). Este agente guia, crtica e motiva
o estudante em seu aprendizado. s vezes, faz crticas resposta incorreta ou mesmo correta
do estudante para verificar sua autoconfiana e provocar a sua reflexo sobre o problema em
questo (papel de troublemaker), e a articulao de seu processo de raciocnio.
Por fim, vale ressaltar que os agentes pedaggicos podem exercer um ou mais papis
durante a interao com o estudante dependendo dos objetivos de aprendizado do domnio
em que eles esto inseridos. A seguir apresentada a importncia dos CVAs nos AVAS.
2.3 Importncia dos CVAs nos Ambientes Virtuais de Aprendizado
Atualmente, vrios sistemas de EAD no tm atingido seu potencial por no tratarem
adequadamente o problema da motivao de seus usurios e por apresentarem uma instruo
muito impessoal [Hara e Kling 2000; Johnson et al. 2000; Rasseneur et al., 2002]. Na maioria
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destes sistemas, no existe o contato presencial constante com colegas e professores, como
acontece em uma sala de aula tradicional e assim como em um curso presencial, o professor
no consegue atender a um grande nmero de alunos e de forma personalizada [Valente
2003]. Neste contexto, o estudante internaliza um sentimento de isolamento, o que leva a um
grande nmero de desistncias do estudo em sistemas educacionais na Web.
Frasson [2003] considera que o maior erro da EAD tradicional (e-learning) no ver
o aluno. Ele acredita que vrias instituies esto usando o e-learning como um conjunto
de ferramentas onde todos podem falar com todos, como em um e-mail generalizado.
Valente [2003] cita que a construo do conhecimento (aprendizado) envolve o
acompanhamento e o assessoramento constante do aprendiz no sentido de poder se entender
quem ele e o que ele faz, para ser capaz de propor desafios e auxili-lo a atribuir significado
ao que est realizando. Somente assim o aprendiz consegue processar as informaes,
aplicando-as, transformando-as, e assim construir novos conhecimentos.
Os CVAs podem auxiliar a remediar os problemas citados anteriormente
influenciando positivamente no desempenho dos estudantes [Johnson et al. 2000; Chou et al.
2003]. O uso de CVAs em sistemas de EAD caracteriza o i-learning que procura corrigir os
problemas do e-learning e prover ao estudante solues individuais que levam em conta a sua
personalidade [Frasson 2003].
Pesquisas mostram que estudantes que experimentaram ambientes virtuais de
aprendizado, situados na Web ou no (e.g. [Rasseneur et al. 2002; Johnson et al. 2003]), com
a presena de CVAs, se sentiram mais motivados e tiveram maior persistncia em aprender,
tendo um melhor desempenho em comparao aos estudantes que utilizaram ambientes
virtuais sem CVAs. O uso de CVAs uma grande tendncia atual e busca tornar os
ambientes virtuais de aprendizado mais motivantes, agradveis e eficazes [Johnson et al.
2000].
interessante observar que os CVAs em ambientes de aprendizado devem ser
construdos para conseguir responder a um fluxo contnuo de aes do estudante (e.g. prestar
ateno ao que o estudante est fazendo; interromper, sem distrair, quando ele estiver
executando uma ao imprpria; responder s questes do estudante) levando em
considerao tempos de respostas adequados (rpidos) principalmente em ambientes que
usam protocolos HTTP [Johnson et al. 2000].
O uso de CVAs possibilita que os ambientes virtuais de aprendizado proporcionem
oportunidades de i-learning [Frasson 2003] para seus estudantes. A idia subjacente a este
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conceito prover ao estudante solues de aprendizagem e treinamento individuais, mas para
isto, alguns aspectos pedaggicos devem ser levados em considerao na aplicao do i-
learning. Estes aspectos so discutidos na prxima seo.
2.4 Aspectos Pedaggicos Relevantes para o Aprendizado
As caractersticas e aspiraes do aprendiz so aspectos muito importantes no
processo de aprendizado. A resposta do aprendiz a novas experincias influenciada
significativamente por experincias passadas (que contribuem para as maneiras como o
aprendiz percebe o mundo). A forma de reao dos aprendizes no processo de aprendizado
pode ser diferente uns dos outros para uma mesma situao [Boud et al. 1985].
Aprender requer grande esforo por parte do estudante. Quem estuda deve capturar o
seu conhecimento sobre o assunto em questo, revisitar suas experincias anteriores (se
necessrio), pensar sobre elas, analisando e avaliando para inferir novo conhecimento [Boud
et al. 1985]. O estudo s desperta interesse ao estudante quando faz sentido e traz conceitos
que tm relao com aquilo que j se conhece [Freire 1970].
Sendo assim, alguns aspectos pedaggicos relevantes devem ser levados em
considerao para o sucesso do processo de aprendizado: o dilogo importante para a troca
de informaes e ativao do conhecimento [Alarco 2002; Bencini 2003]; a indagao
importante para elicitar mais informaes sobre o fato em questo [Bencini 2003]; a meta
importante para ter bem claro o que se deseja fazer [Bencini 2003]; as regras so importantes
para saber o caminho a ser seguido [Santos 2002]; a auto-estima importante para ajudar na
persistncia, perseverar em aprender [Santos 2002]; a habilidade de inferncia importante
para tirar concluses a partir de dados avulsos e incompletos e melhorar a compreenso
[Alarco 2002]; e as hipteses (previses) e teses so importantes para construir o raciocnio
[Alarco 2002].
Durante o aprendizado do ser humano deve ainda ocorrer uma atividade
indispensvel: a Reflexo [Boud et al. 1985]. Refletir significa pensar sobre o que se pensa,
sobre algum fato, para atingir algum objetivo [Tedesco 2001]. O processo de reflexo
estimula o ser humano a se sentir capaz de analisar, ser autnomo, ser capaz de tomar
decises e ter opinies prprias [Alarco 2002].
A articulao, que verbaliza o processo do pensamento (raciocnio), estabelece
relaes entre as partes para formar o todo, para alcanar a coerncia do entendimento atual.
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Ela leva reflexo que ajuda a se ter certeza do que realmente se sabe e a obter novos
conhecimentos. Refletir e articular levam certeza do conhecimento adquirido e ajudam a
adquirir novos conhecimentos. Assim, fica fcil aprender e melhorar a auto-imagem [Matos
2003]. O estudante assimila melhor um conceito novo quando percebe que ele se baseia em
aprendizagens anteriores, que ele j domina [Bencini 2003].
Pesquisas mostram que a aprendizagem em grupo ou em pares de estudantes melhora
significativamente o aprendizado para alguns domnios especficos (e.g. Matemtica
[Rasseneur et al. 2002]), Satlites [Goodman et al. 1998]. O estudante em par encoraja o
outro a refletir no que eles esto aprendendo e a articular o pensamento. Geralmente,
estudantes que ensinam a outros estudantes aprendem mais [Rosenshine e Meister 1994]. A
interao se torna um importante fator para estimular a reflexo a prpria interao uma
instncia de situao reflexiva [Self et al. 2000].
Um dos efeitos do processo de reflexo a validao do conhecimento. Atividades de
reflexo encorajam o estudante a analisar seu desempenho, aprender com seus erros, dando a
ele a oportunidade de revisitar suas aes, reconsiderar decises anteriores e reconstruir o
conhecimento antes de executar a prxima ao e tomar outra deciso [Goodman et al. 1998].
Boud, Keogh e Walker [1985] criaram um modelo para o entendimento do processo
da reflexo onde so destacados que as experincias no aprendizado combinam
comportamentos, idias e sentimentos e todos estes aspectos necessitam ser examinados no
processo de reflexo. Este modelo composto por trs estgios (experincia, reflexo e
sada), e mostrado na Figura 2.4.
Figura 2.4 - O Processo de Reflexo no Contexto [Boud et al. 1985]
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Trs elementos mostrados na Figura 2.4 so importantes para promover a reflexo:
retornar para a experincia, que um detalhamento da recolocao dos eventos
(comportamentos, idias, sentimentos); atentar para os sentimentos, utilizando os
sentimentos positivos (experincias boas, aspectos agradveis do ambiente, considerao de
benefcios futuros do aprendizado) e removendo sentimentos de obstruo (que impedem,
bloqueiam o aprendizado); e reavaliar a experincia, que envolve reexaminar a experincia
na inteno clara do aprendiz, associando o novo conhecimento com aquele j possudo, e
integrando este novo conhecimento no ambiente conceitual do aprendiz.
A compreenso do processo de aprendizado um fator crtico para a construo dos
ambientes virtuais de aprendizado. Os computadores podem ter habilidades similares ao do
ser humano e devem reconhecer alguns aspectos do estado emocional/cognitivo do estudante,
mesmo que em domnios altamente restritos, para poderem colaborar com o processo de
aprendizado. Para isto, a gama de emoes ou expresses afetivas [Goleman 1995] (e.g.
desnimo, satisfao) existentes envolvidas no processo de aprendizagem [Piaget 1981]
devem ser consideradas. Educadores reconhecem a importncia dos estados
emocionais/cognitivos dos estudantes no processo de aprendizagem [Kort e Reilly 2002].
Kort, Reilly e Picard [2001] apresentaram um diagrama de emoes (Figura 2.5) com
quatro etapas do ciclo do aprendizado. As emoes no so estticas e podem aparecer ou
no em mais de uma etapa do ciclo. Ao longo do processo de aprendizado estas emoes vo
variando tendendo a se estabilizar na etapa das afeies positivas (e.g. esperana,
determinao).
Figura 2.5 - Diagrama de Emoes no Ciclo de Aprendizado
Outro aspecto importante a ser considerado o elogio. O elogio deve ser feito na
medida certa, de acordo com os esforos do estudante, para estimular a imagem sua auto-
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estima e vontade de seguir adiante na busca do conhecimento. importante que este elogio
seja personalizado. Tarefas que so fceis para uns estudantes podem ser complicadas para
outros e estes elogios no devem parecer exagerados ou falsos. Os erros dos estudantes
devem ser encarados como um fato comum no processo de aprendizado. O estudante no
deve se sentir envergonhado ou ridculo em errar [Matos 2003].
Os aspectos aqui citados devem ser analisados e levados em considerao na definio
das estratgias pedaggicas utilizadas por CVAs para que eles auxiliem de fato a construo
do conhecimento do estudante e possam garantir uma maior chance de sucesso do
aprendizado. As estratgias pedaggicas mais comumente empregadas em trabalhos de CVAs
so descritas na prxima seo.
2.4.1 Estratgias Pedaggicas mais Comumente Empregadas
Companheiros Virtuais de Aprendizado interagem com aprendizes para promover o
processo de aprendizado e prometem ser um meio de auxlio para o computador ser mais
engajado e efetivo neste processo. Desta forma, para alcanar isto, o CVA deve interagir com
o aprendiz de maneira confivel alinhando os seus objetivos aos objetivos pedaggicos do
ambiente de aprendizado em que est inserido [Johnson et al. 2003].
Conseqentemente, ao tentar definir a estratgia pedaggica adequada, o CVA, o
projetista e o sistema precisam responder s seguintes perguntas: Qual o objetivo do
aprendizado no domnio especfico? O que o estudante precisa? Como o CVA poder ajudar
no aprendizado do estudante? O que o CVA vai fazer? Quando deve interagir? Como
interagir? Qual ser o impacto das aes do CVA no aprendizado? [Johnson et al. 2000;
Johnson et al. 2003; Qu et al. 2004].
Um agente bem projetado traz bons resultados para o desenvolvimento cognitivo do
aprendiz. Agentes mais expressivos, com capacidade para empregar recursos visuais verbais
e auxiliar em diversos nveis de soluo do problema tambm conduzem a um melhor
aproveitamento no processo de aprendizagem. Quanto maior a complexidade das tarefas
maior os benefcios da utilizao de agentes pedaggicos [Johnson et al. 2000].
A estratgia pedaggica (e.g. Socrtica, Reativa, Coaching) est associada a como
ensinar e as tticas so as aes (e.g. estudar antes de fazer exerccios) empregadas para
efetivar a estratgia [Giraffa 1999]. Escolher a estratgia pedaggica adequada significa
definir tticas e objetivos para o aprendizado em um domnio especfico considerando
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informaes sobre o estudante. A compreenso de aspectos pedaggicos relevantes para o
sucesso do processo de aprendizado, e do prprio processo facilita esta especificao. Vale
salientar que esta escolha no uma tarefa fcil. Uma escolha errada pode dificultar
sobremaneira o aprendizado.
Existem vrias formas de selecionar a estratgia pedaggica dependendo do domnio e
do objetivo do aprendizado (e.g. treinamento de profissionais da NASA em simuladores de
vo, aprendizagem de conceitos de uma metodologia de software para construir um sistema)
[Giraffa 1999]. Alm disso, a escolha da estratgia determina que tticas devem ser
escolhidas. Por exemplo, para uma estratgia com o objetivo de treinamento, uma ttica
possvel deveria ser: fazer com que o aprendiz repita o procedimento correto vrias vezes.
Alguns agentes encontrados na literatura usam estratgias pedaggicas distintas.
Como exemplo, o agente pedaggico STEVE [Johnson et al. 2000], um tutor, que treina
estudantes na operao e manuteno de equipamentos complexos de navios da Marinha
Americana, utiliza estratgia de treinamento (Coaching), que baseada na filosofia learning
by doing (do ingls, aprender fazendo). Esta filosofia apoiada pelos adeptos do
construtivismo onde o aprendiz um participante ativo e constri seu conhecimento
baseando-se em experincias individuais [Piaget 1981]. Nesta estratgia, STEVE monitora as
atividades do aluno, reconhece o comportamento no timo e interrompe para dar conselhos.
STEVE interrompe o estudante aps a segunda tentativa mal sucedida para lhe dar uma dica
sobre a soluo do problema. STEVE e o aluno resolvem o problema em conjunto.
A agente ADELE [Johnson et al. 2000], que ensina Medicina, usa a estratgia baseada
em Casos (Case-based teaching). Em domnios abertos, o uso de regras para representar o
conhecimento problemtico, devido enorme quantidade de regras necessrias para
descrever toda a rea. Neste cenrio, uma alternativa representar o domnio atravs de
estudos de caso que incorporam, explcita ou implicitamente, as frmulas e os princpios
relevantes do domnio. Os problemas so colocados e resolvidos pela adaptao de solues
de problemas similares (analogia) mais prximos para permitir que os alunos entendam seus
erros atravs da anlise de outras solues. Aqui, o objetivo ajudar os estudantes a refletir
sobre diferentes aspectos do domnio.
Um outro exemplo o agente LUCY [Goodman et al. 1998], que usa a estratgia
baseada em explanao [Conati 2000] para ensinar aos estudantes fenmenos fsicos sobre
satlites atravs de simulaes. Esta estratgia muito usada para a compreenso dos
fenmenos em aplicaes de custo elevado (neste caso particular, mandar o aprendiz lua
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seria extremamente caro) e/ou com risco de vida (ex. simuladores de tratamento de pacientes
em Unidades de Tratamento Intensivo, simuladores de vo) para o desenvolvimento de
habilidades necessrias. As atividades de simulao esto entre as formas mais criativas e
benficas de aplicaes computacionais na Educao.
A estratgia Learning by disturbing (do ingls, aprendizado por perturbao) tenta
confundir o estudante para verificar a sua autoconfiana e testar o seu conhecimento (e.g.
[Frasson et al. 1996]). Nesta estratgia, o agente pedaggico uma fonte de perturbao
(trouble maker), que algumas vezes d bons conselhos ou recomendaes erradas ao
aprendiz. O objetivo desta estratgia provocar a reao do aprendiz quanto sua
autoconfiana.
Outro critrio que pode ser levado em considerao para definir a estratgia
pedaggica o estilo de aprendizado de cada indivduo. Na prxima seo descrito este
critrio.
2.4.2 Estratgias Pedaggicas para Diferentes Tipos de Personalidade
O estilo de aprendizado so atitudes e preferncias especficas para o aprendizado,
que variam de acordo com o tipo de personalidade (tipo psicolgico) do estudante [Durling et
al. 1996; Felder e Silverman 1988; Felder e Brent 2005]. As pessoas aprendem de forma
diferente uma das outras [Felder e Brent 2005]. Umas estudam sozinhas, outras em pares, ou
ainda em grupo. Algumas necessitam da superviso de um adulto enquanto outras so
autodidatas. Uma das formas de definir o tipo de personalidade atravs do teste Myers
Briggs Type Indicator (MBTI4).
O MBTI baseado na teoria de tipos psicolgicos de Carl Jung, fundador da prtica e
teoria da psicanlise moderna e foi criado pelas psiclogas Briggs e Myers [Myers & Briggs
Foundation 2002], que expandiram o trabalho de Jung e o dotaram de uma aplicao prtica.
Enquanto Jung afirmava que havia trs escalas de preferncias e oito tipos de personalidade;
elas determinaram, baseadas em seus muitos anos de estudos, que havia quatro escalas de
preferncias (1- Extroverso ou Introverso; 2 - Sensao ou Intuio; 3 - Pensamento ou
Sentimento; e 4- Julgamento ou Percepo) e dezesseis tipos distintos de personalidade
[Negreiros 2003].
4 MBTI uma marca registrada.
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O MBTI tem sido proposto como uma ferramenta robusta para avaliao de estilos de
aprendizado [Durling et al. 1996]. O teste MBTI mede as preferncias que refletem os tipos
de percepes e julgamentos individuais usados na interao com o ambiente. Ele um
instrumento confivel como indicador de personalidade por ter resultados publicados h mais
de 35 anos e que so validados cientificamente [Durling et al. 1996]. Na dcada de 80,
milhares de estudantes e centenas de professores de Engenharia usaram o teste em uma
pesquisa para o desenvolvimento de mtodos mais avanados de ensino, conduzida por um
consrcio de oitos escolas de engenharia e pelo CAPT (Center for Applied Pyschological
Type) [Felder e Silverman 1988]. Estudantes e professores tm usado o MBTI para tornar o
aprendizado mais interessante e eficiente [Sample 2004].
A Figura 2.6 mostra as quatro dimenses do MBTI, como uma escala de preferncias
entre dois extremos opostos:
Figura 2.6 Quatro Dimenses que Formam a Personalidade [Negreiros 2003]
Na escala da Figura acima, podemos notar que usamos ambos os lados da escala no
cotidiano em diferentes circunstncias (e.g. vida afetiva, vida profissional), mas temos uma
preferncia inata por um lado ou outro. Uma preferncia determinada por vrias
caractersticas. Por exemplo, a preferncia pelo lado da Extroverso escolhida pela pessoa
que mais desinibida, aberta, impulsiva, social, que age e depois pensa, expressiva, fcil de
se conhecer e fala mais do que ouve.
Nas extremidades da Figura 2.6, existem oito preferncias representadas por uma letra
particular. Estas letras combinadas designam dezesseis tipos de personalidade (e.g. ESFP
Extrovertido-Sensitivo-Sentimental-Perceptivo). Cada tipo de personalidade possui um estilo
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(preferncias) de aprendizado diferente. Por exemplo, um ESFP deve necessitar falar para
aliviar a ansiedade, quando o estudo se torna frustrante, preferncia do lado Extrovertido; ter
interesse na aplicao e gostar de problemas prticos, preferncia do lado Sensitivo; ser
avaliado e apreciado para aprender melhor, preferncia do lado Sentimental; e preferir as
matrias que divertem e inspiram criatividade para descobrir o novo, preferncia do lado
Perceptivo [Durling et al.1996; Ball State University 2004; Freshman Seminar 2004; Lessa
2003].
Felder e Silverman [1988] citam que estudantes podem exibir outros conjuntos de
preferncias tais como, sensao-intuio, visual-verbal, induo-deduo, ativo-reflexivo,
seqencial-global. Combinaes destas preferncias so possveis e determinam tambm
estilos de aprendizado diferentes. Alm disto, outras teorias como a de Mltiplas
Inteligncias (verbal-lingustica, lgica-matemtica, espacial, musical, cinestsica-corporal,
interpessoal, intrapessoal) pode determinar diferentes preferncias de aprendizado [Centro de
Formao Antnio Srgio 2004; Dorwick 2004].
Du Boulay [Johnson et al. 2004] cita que a personalidade deve ser explorada e que
devemos conhecer quais so os estados emocionais e cognitivos do estudante, para poder
avaliar os benefcios e os custos do aprendizado. Ele insiste que o sistema de aprendizado
deve levar em considerao a afetividade e observar algumas caractersticas do estudante
(e.g. desejo, curiosidade, capacidade, engajamento, esforo, confiana, frustrao e fadiga).
Para ele, as diferenas individuais de cada estudante, tais como inteligncia e preguia,
tambm devem ser levadas em conta.
Outro aspecto a ser considerado, para a escolha da estratgia pedaggica, o pblico-
alvo. Ensinar adultos diferente de ensinar crianas. Adultos, geralmente, demonstram
preferncias em relao forma como as informaes so apresentadas e como lhes so
ensinadas [Durling et al. 1996]. Estas preferncias surgem das caractersticas conhecidas
como estilo cognitivo as quais esto associadas ao tipo de personalidade. A disponibilidade
de tempo do estudante tambm deve ser levada em conta para o aprendizado.
Vrios mtodos de ensino podem ser usados como estratgia pedaggica e serem
aplicados a diferentes estilos de aprendizado. A seguir so apresentados alguns destes
mtodos.
2.4.3 Mtodos de Ensino
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A escolha correta do mtodo de ensino tambm de fundamental importncia no
processo de aprendizagem. Vrios mtodos so utilizados em ambientes tradicionais de
ensino assim como em ambientes virtuais de aprendizado (e.g. [Bercht 1997]; [Giraffa 1997];
[Brightman 1998]; [Schimitt 1998]; [Oliveira 2002]), tais como:
o A-T-A (Application-Theory-Application): consiste em apresentar uma aplicao fictcia ou problema (estudo de caso) sobre o assunto, em seguida, a
teoria (conceitos relevantes) e depois de vrias tentativas, para solucionar o
problema, vrias aplicaes reais sobre o assunto para fixar a teoria aprendida.
o Dogmtico: consiste em alertar ao aluno questes importantes. Preocupa-se com a memorizao do que ensinado.
o NGM (Nominal Group Method): consiste em enfatizar a discusso sobre um assunto em grupos de estudantes. Cada grupo deve expor sua concluso sobre
a discusso.
o Psicolgico: consiste em apresentar um assunto levando em considerao o conhecimento, interesses e necessidades do estudante.
o TAPPS (Thinking Aloud Paired Problem Solving): consiste em apresentar questes sobre o assunto ao estudante, avaliar suas respostas criticando
(discordando) e sugerindo (dando dicas) a resposta correta.
o T-A-T (Theory-Application-Theory): consiste em apresentar a teoria (conceitos relevantes) sobre o assunto, em seguida, uma aplicao real ou
exerccios sobre o assunto para fixar a teoria e depois a partir que as dvidas
surgem, os estudantes podem retomar o estudo da parte terica.
o Sinttico: consiste em apresentar tpico a tpico o assunto at se entender o assunto todo. Geralmente, usado em ambientes que propem hipteses para a
busca de evidncias, significados e confiabilidade destas evidncias (e.g.
ensino de astronomia).
o Mtodo WMBK (What Must Be Know): consiste em apresentar tpicos e sub-tpicos ao estudante para que ele saiba como atingir o objetivo do
aprendizado. Perguntas freqentes podem estar explicitadas no material de
estudo para despertar um maior interesse ao estudante sobre o assunto.
Estudos feitos na Universidade da Gergia constataram que as pessoas aprendem
melhor quando o estilo de aprendizado est voltado para as caractersticas e preferncias
pessoais do estudante [Brigthman 1998]. Durante estes estudos as estratgias de ensino
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foram associadas a diferentes mtodos de ensino (e.g WMBK associado a estratgia guia, A-
T-A associado a estratgia baseada em casos), onde cada mtodo composto por tticas de
ensino, aplicados a diferentes tipos de personalidade (definidos pelo MBTI). A tabela 2.1
mostra os mtodos indicados por Brightman [1998] nos estudos feitos para cada tipo de
personalidade do estudante.
Tipo de Personalidade MBTI
Mtodos de Ensino
ENFJ A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS ENFP A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS ENRJ A-T-A, NGM, TAPPS ENRP A-T-A, NGM, TAPPS ESFJ A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS, WMBK ESFP A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS, WMBK ESRJ A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS, WMBK ESRP A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS, WMBK INFJ A-T-A, NGM, TAPPS INFP A-T-A, NGM, TAPPS INRJ A-T-A, Sinttico, T-A-T INRP A-T-A, Sinttico, T-A-T ISFJ A-T-A, Sinttico, NGM, TAPPS, WMBK ISFP A-T-A, Sinttico, NGM, TAPPS, WMBK ISRJ A-T-A, Sinttico, T-A-T, WMBK ISRP A-T-A, Sinttico, T-A-T, WMBK
Tabela 2.1 Mtodos de Ensino Indicados para os Tipos de Personalidade MBTI
Atravs do trabalho de Brigthman [1998] podemos perceber um avano na forma
como ensinar onde estratgias/mtodos e tticas de ensino so aplicadas com o objetivo de
permitir cada vez mais uma maior participao do aprendiz no processo de aquisio de
conhecimento.
Sendo assim, os CVAs podem contribuir na forma de ensino fornecendo um melhor
entendimento ao ambiente sobre as necessidades, o estilo de aprendizado e as caractersticas
de cada estudante. Em resumo, escolher uma estratgia pedaggica adequada depende dos
seguintes critrios: tamanho e tipo do domnio que se quer ensinar; dos objetivos de
aprendizado; do tipo psicolgico, caractersticas, preferncias e disponibilidade do estudante;
e de questes econmicas e de segurana (ex. no treinamento de policiais do corpo de
bombeiro, o domnio pode no ser seguro).
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2.5 Concluses
Muitos pesquisadores esto engajados em trabalhos com CVAs por estes serem
capazes de usar processos motivacionais (e.g. [Chou et al.. 2003]) e que adaptam o estilo de
aprendizado ao tipo de personalidade do estudante [Durling et.al 1996] para estimular o
aprendizado. O aprendiz encontra no CVA um companheiro capaz de auxili-lo, de
compartilhar expectativas e desafios.
CVAs podem minorar o sentimento de isolamento dos estudantes, bem como os
problemas de evaso e falta de motivao, que por sua vez acarretam em problemas de
desempenho dos estudantes nos ambientes virtuais de aprendizado atuais. Os CVAs so
capazes de assumir diferentes papis e acompanhar o usurio do sistema em sua atividade,
tornando assim o uso de sistemas de aprendizado mais prazeroso e frutfero. Os CVAs podem
encorajar, guiar, prover feedback imediato s aes do estudante e dar dicas ao estudante
como aprender a aprender de forma inteligente.
Trabalhos de pesquisa sobre CVAs continuam sendo feitos e buscam melhores
solues para proporcionar aos estudantes um aprendizado mais efetivo. Os resultados destes
trabalhos podem contribuir diretamente para o sucesso do Ensino a Distancia, que atualmente
carece de recursos para promover um melhor aprendizado aos estudantes.
Segundo uma pesquisa feita [e-Learning Brasil 2003] com 180 organizaes, a
principal preocupao de 39% dos entrevistados ao buscar o Ensino a Distancia , em
primeiro lugar, aprender tcnicas de desenvolvimento de contedos. E em segundo lugar,
participar de cursos online para aprender como gerenciar projetos.
Sendo assim, como existe esta demanda de cursos online para o aprendizado de como
gerenciar projetos, o prximo captulo apresenta uma viso geral sobre o domnio
Gerenciamento de Projetos.
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Captulo 3
Gerenciamento de Projetos
__________________________________ Atualmente, mudanas em diversos aspectos da vida humana (culturais, tecnolgicos,
polticos, econmicos, sociais, etc) esto ocorrendo em velocidade cada vez maior. De uma
maneira geral, comum associarmos as mudanas significativas ao resultado de projetos
[Vieira 2002]. Como conseqncia, gerenciar projetos de forma eficiente nessa era de
grandes mudanas um dos grandes desafios do executivo dos tempos modernos [Kerzner
2001]. Superar este desafio estar preparado para gerenciar projetos de forma planejada e
profissional.
Sendo assim, o Gerenciamento de Projetos citado por alguns autores como uma
profisso emergente. Isto se deve ao fato de vrias organizaes, pblicas e privadas,
instituies de pesquisa e ensino, entre outras, estarem buscando cada vez mais estudar,
conhecer, difundir, capacitar, implementar e evoluir o conhecimento, as metodologias, as
prticas e as ferramentas empregadas nesta rea e profisso [PMI 2000; Sandeep 2002;
Martins 2003; Neto e Bocoli 2003].
Desempenhar uma profisso requer do profissional conhecimento especial e uma
preparao longa e intensiva [Michaellis 1998] oferecida, geralmente, por formao
acadmica em cursos de graduao e ps-graduao. Desenvolver habilidades e alcanar o
nvel de profissionalismo compatvel com a funo de gerente de projetos necessita de
aprendizado de conceitos bsicos, tcnicas e ferramentas de gerenciamento bem como sua
prtica.
Cursos de ps-graduao no Brasil e no exterior esto sendo formatados para buscar o
aperfeioamento dos profissionais nos requisitos tericos e prticos necessrios gesto de
projetos. No entanto, a maioria dos cursos de graduao em Gerenciamento de Projetos
existentes hoje nas universidades est nos Estados Unidos (EUA). O Brasil ainda no oferece
um curso especfico de Gerenciamento de Projetos no nvel de graduao, somente em ps-
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graduao, sendo mais reconhecido o curso MBA Pleno em Gesto de Projetos, oferecido
pela Fundao Getlio Vargas5 [PMI 2004].
Para colherem os benefcios esperados, as organizaes devem se conscientizar que
preciso adotar o Gerenciamento de Projetos no somente como uma profisso, mas tambm
como uma metodologia na qual os seus gerentes devam ser devidamente treinados, de forma
a agregar valor s experincias individuais de cada um deles. O Gerenciamento de Projetos
deve ser conduzido por pessoal qualificado. Desta forma, a cultura de projetos nas
organizaes deve ser criada, a sua implantao deve ser realizada de forma sistemtica e
profissional e os seus princpios colocados em prtica da maneira mais adequada s
necessidades das organizaes.
Segundo Senge [1990], as organizaes s aprendem atravs de indivduos que
aprendem. O aprendizado individual no garante o aprendizado organizacional, mas sem o
primeiro, este ltimo no tem como acontecer. A competncia fundamental para assegurar a
continuidade e prosperidade das empresas, a longo prazo, a capacidade de aprender. A
educao dos profissionais influencia no sucesso da organizao!
Niskier e Blois [2003] citam ainda que o profissional de hoje, para ter sucesso no
trabalho, precisa estar apto para reciclar e acrescentar conceitos, posturas e atitudes. Eles
ressaltam que a educao continuada vem obtendo destaque, como indicativo de que o
aprendizado precisa ser um processo de carter dinmico e permanente na vida dos
profissionais de qualquer setor produtivo.
As organizaes inseridas em um ambiente globalizado, crescentemente competitivo,
sujeito a rpidas e grandes mudanas precisam cada vez mais inovar seus produtos e servios.
Desta forma, a demanda por preparao de profissionais em um curto espao de tempo, com
competncia, qualidade e a custos reduzidos para gerenciar com sucesso os projetos surge
como conseqncia das necessidades do cenrio atual.
Os gerentes de projetos devem ser profissionais preparados para poder praticar e
desempenhar bem o seu papel trazendo os benefcios que as organizaes desejam. Segundo
Prado [2000], a boa prtica de Gerenciamento de Projetos produz resultados expressivos para
as organizaes como: (1) reduo no custo e prazo de desenvolvimento de novos produtos;
(2) aumento no tempo de vida dos novos produtos; (3) aumento de vendas e receita; (4)
aumento do nmero de clientes e de sua satisfao e (5) aumento da chance de sucesso nos
projetos. 5 Fundao Getlio Vargas na Web: www.fgv.br.
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A seguir descreveremos, na Seo 3.1, algumas definies importantes relacionadas
ao Gerenciamento de Projetos; na Seo 3.2, a sua evoluo, um breve histrico; na Seo
3.3, o Project Management Institute (PMI); na Seo 3.4, o Gerenciamento de Projetos na
viso do PMI; na Seo 3.5, a profisso de Gerenciamento de Projetos; na Seo 3.6, a
relevncia de Gerenciamento de Projetos e na Seo 3.7, as concluses deste captulo.
3.1 Definies Bsicas
Projeto um instrumento fundamental para qualquer atividade de mudana e gerao
de produtos e servios. Eles podem envolver desde uma nica pessoa a milhares de pessoas
organizadas em times e ter a durao de alguns dias ou vrios anos [Dinsmore e Cavalieri
2003].
Um projeto um empreendimento nico, com incio e fim definidos, que utiliza
recursos limitados e conduzido por pessoas, visando atingir metas e objetivos pr-definidos
estabelecidos dentro de parmetros de prazo, custo e qualidade [PMI 2000].
O projeto pode ser definido por caractersticas distintas como temporrio, nico e
progressivo. A caracterstica de ser temporrio muito importante, pois todo projeto tem um
incio e um fim definidos. O projeto termina quando os objetivos para os quais foi criado so
atingidos ou quando se torna claro que os objetivos do projeto no sero ou no podero mais
ser atingidos ou a necessidade do projeto no existe mais [PMI 2000].
Ser nico significa que todo produto ou servio gerado por um projeto diferente de
outros produtos e servios. Os projetos envolvem a realizao de algo jamais realizado
anteriormente e logo nico. Um projeto progressivo porque medida que mais bem
compreendido maior o detalhamento das caractersticas peculiares que o distinguem como
nico [Dinsmore e Cavalieri 2003; PMI 2000].
Um projeto precisa ser gerenciado para que possa ser executado. Segundo Koontz e
ODonnel [1980], gerenciar consiste em executar atividades e tarefas que tm como propsito
planejar e controlar atividades de outras pessoas para atingir objetivos que no podem ser
alcanados caso as pessoas atuem por conta prpria, sem o esforo sincronizado dos
subordinados.
Segundo o PMI, o Gerenciamento de Projetos a aplicao de conhecimentos,
habilidades, ferramentas e tcnicas para projetar atividades que visem atingir os requisitos do
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projeto. Para facilitar seu gerenciamento, um projeto deve ser dividido em fases que
constituem seu ciclo de vida [Dinsmore e Cavalieri 2003].
O ciclo de vida do projeto serve para definir o incio e o fim do projeto e define qual
trabalho (atividade) deve ser realizado em cada fase (ou etapa) e quem deve estar envolvido.
Ele descreve o conjunto de processos que devem ser seguidos para que o projeto seja bem
gerenciado [Dinsmore e Cavalieri 2003; PMI 2000].
A gesto de projetos envolve criar um equilbrio entre as demandas de escopo, tempo,
custo, qualidade e bom relacionamento com o cliente. O sucesso na gesto de um projeto est
relacionado ao alcance dos seguintes objetivos: entrega dentro do prazo previsto, dentro do
custo orado, com nvel de desempenho adequado, aceitao pelo cliente, atendimento de
forma controlada s mudanas de escopo e respeito cultura da organizao [PMI 2000].
A pessoa responsvel pelo gerenciamento do projeto o gerente de projetos, que
conseqentemente tambm responsvel pelo seu sucesso. O gerente deve ser designado
desde o incio do projeto e deve ter o apoio visvel da alta administrao (diretores,
presidente). Ele deve ter a sua competncia reconhecida pelos demais interessados no projeto,
embora no precise ter profundo conhecimento tcnico uma vez que sua competncia est
mais voltada para o entendimento geral e no para o especfico [Dinsmore e Cavalieri 2003;
PMI 2000].
Segundo o PMI [2004], um gerente de projeto dever estar atento a todo o contexto
que diz respeito sua gerncia, ao ciclo de vida (diviso por fases), aos stakeholders (os
envolvidos direta e indiretamente com o projeto), s influncias organizacionais e s
influncias scio-econmicas. Destacam-se como habilidades gerenciais: a liderana, a
comunicao, a negociao, a resoluo de problemas e a influncia na organizao.
O gerente do projeto possui vrias atividades e responsabilidades, como por exemplo:
definir e controlar os objetivos; definir e controlar os requisitos do produto; definir e
controlar os riscos; definir e avaliar os fatores crticos de sucesso; definir e avaliar os pontos
fortes e pontos fracos; definir e controlar o cronograma; verificar o esforo, avaliar o projeto
e a equipe com mtricas; alocar e gerenciar recursos (oramento, materiais, pessoas); definir
prioridades; coordenar interaes entre os envolvidos no projeto; assegurar que os prazos e
custos esto sendo mantidos dentro do planejado; assegurar que os produtos do projeto
atendam aos critrios de qualidade e que estejam de acordo com os padres estabelecidos;
formalizar a aceitao dos artefatos resultantes de cada fase do ciclo de vida do projeto;
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elaborar relatrios de avaliao e de acompanhamento da situao do projeto; participar de
reunies de acompanhamento e de reviso do projeto.
O gerente de projetos atualmente ganha destaque dentro das organizaes pela
evoluo e relevncia do Gerenciamento de Projetos. A profisso de Gerenciamento de
Projetos emergente e bastante promissora [Martins 2003; PMI 2004].
3.2 Evoluo do Gerenciamento de Projetos
Projetos vm sendo realizados desde os primrdios da civilizao. A construo das
Pirmides do Egito, depois de 2780 a.C. [Vicentino 1997], por exemplo, foi um grande
projeto. Projetos tm sido planejados e executados pelas organizaes para criar novos
produtos/servios e introduzir mudanas e inovaes em seus processos. No entanto, para que
um projeto seja realizado de forma eficaz necessria a organizao do trabalho demandado
[Martins 2003].
Segundo Sisk [1998], na ltima metade do sculo XIX, houve um aumento na
complexidade dos novos negcios em escal