Uma ontologia para representação da taxonomia revisada de Bloom em questões de algoritmos

Abstract

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.