Resumo:
O aprendizado de Algoritmos é considerado desafiador pelos estudantes de cursos tecnológicos.
Os principais motivos para este fato são: o alto nível de abstração do conteúdo e a dificuldade
dos docentes em detectar e atender as dificuldades de aprendizado dos alunos. A taxonomia de
Bloom é uma prática pedagógica e metodológica de ensino que contribui para o
desenvolvimento e avaliação de conteúdos e tem sido utilizada em diversas áreas do
conhecimento como forma de avaliação da aprendizagem. Apesar disso, alguns autores têm
relatado dificuldades em utilizá-la na elaboração de avaliações no contexto da programação
introdutória. Com isso, modelos semânticos, como as ontologias, podem ser utilizados, pois,
visam desenvolver um conjunto de regras que possibilitam a inferência de forma que a máquina
possa, através do acesso a essas regras, abstrair um significado semântico das informações
disponibilizadas. Dessa forma, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver uma
ontologia para a representação de questões de algoritmos, de acordo com o domínio Cognitivo
da Taxonomia Revisada de Bloom. O procedimento metodológico adotado para construção da
ontologia foi a metodologia proposta no guia 101 e a ferramenta utilizada para o
desenvolvimento da mesma foi a Protégé. A validação foi feita de forma analítica por meio do
motor de inferência HermiT, regras SWRL, consultas SPARQL e um protótipo no qual pôde-se
demonstrar um cenário hipotético de uso. Como resultado obteve-se: automatizar o processo de
inferência de conhecimento dentro do domínio da Taxonomia Revisada de Bloom; determinar
o nível de aprendizagem de um estudante, considerando a taxonomia, e o nível de uma questão
de algoritmos; trabalhar os conteúdos de Algoritmos de forma hierárquica. Considerou-se ao
final da pesquisa que a ontologia cumpriu o propósito para o qual foi criada, além de oferecer
um potencial a ser explorado para a melhoria do processo de ensino e aprendizagem em
ambientes virtuais, utilizando a taxonomia de Bloom.
Descrição:
FERREIRA, Y. C. Uma ontologia para representação da taxonomia revisada de Bloom em questões de algoritmos. 2019. 65 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Computação) - Universidade Estadual da Paraíba, Centro de Ciências Exatas e Sociais Aplicadas, 2019.
