No futuro, espera-se que residências se tornem Ambientes Inteligentes capazes de assistir as pessoas que nelas habitam. Sistemas desenvolvidos para esses Ambientes de Vivência Assistida poderiam manipular o dinamismo existente dentro das residências. Estas normalmente são organizadas de acordo com o perfil do usuário, sendo que objetos, ao longo do tempo, são atualizados ou alterados em relação à localização, principalmente equipamentos eletrônicos. O perfil do usuário também pode se alterar ao longo do tempo. Por exemplo, diferentes doenças podem envolver o usuário e fazer com que a relação dele com os objetos da residência se alterem, sendo que, quando esta relação é alterada devido a problemas cognitivos (como esquecimentos), às vezes, o próprio usuário pode se colocar em situações indesejadas. Este trabalho propõe uma abordagem para apoiar sistemas para Ambientes de Vivência Assistida (casas inteligentes) a identificar e prever situações que coloquem em risco a saúde dos usuários, tornando esses sistemas capazes de reagir frente a uma situação em curso, bem como se antecipar a uma situação de uma forma proativa, tentando eliminar ou suavizar seu impacto. Tal abordagem considera que, ao longo do tempo, o perfil do usuário pode mudar, sendo que diferentes situações podem surgir, as quais podem não terem sido previstas inicialmente na concepção do sistema. Nesse sentido, uma capacidade para a extensibilidade dos sistemas é inserida para identificação, predição e tomada de decisão para agir frente a essas novas situações. A abordagem é verificada através de experimentos empíricos, em um estudo de caso desenvolvido. As situações são simuladas e, posteriormente, detectadas pelo sistema para a escolha das ações mais apropriadas a serem executadas, resultando na utilização de funcionalidades dos dispositivos da residência, assim buscando agir frente à situação de interesse (i.e., indesejada). Nesse estudo de caso, novas situações indesejadas são injetadas no ambiente de vivência do usuário e a característica extensível são aplicadas, fazendo com que o sistema evolua para atuar frente a essas novas situações. / In the future, it is expected that the houses become intelligence environment able of assist the people who inhabit it. Systems developed for theses environments of assisted living could manipulate the dynamism existent inside of houses. These are usually organized according to the user profile, and over the time objects are updated or changed of location, mainly appliances. The user profile may change over time, for instance different diseases can involve the user and making the user’s relationship with household objects change over the time, and when that relation is changed due to cognitive impairments (forgetfulness), sometimes the user can place himself in unwanted situations. To this end, this thesis developed an approach to aid the systems for Ambient Assisted Living (smart houses) to identify and predict situations that endanger the user’s health in their living environment, thus becomes these systems able of react to a current situation, as well as to anticipate a situation in a proactive way, thus trying to eliminate or manipulate its impact. This approach takes into account that over the time the user’s profile can change, and different situations can arise, which maybe not have been initially planned in a first phase of development of the systems, therefore an extensible capability is applied to identify, predict and make decision for act against these new situations. This approach is verified by the developed case study, and situations are simulated for the system detect and choose the most appropriated actions. This approach is verified by the developed case study, and situations are simulated and subsequently detected by the system for choosing the most appropriate actions to be performed, resulting in the consumer of functionalities of the house devices, thus seeking to act against the unwanted situation.

Atualmente existem muitos estudos sendo conduzidos na área de Home Care, onde casas providas com sensores e atuadores podem ajudar o paciente em suas tarefas diárias, mesmo aqueles portadores de doenças crônicas ou limitações cognitivas e físicas. No contexto de Home Care, dispositivos domésticos controláveis podem agir como atuadores. Um importante desafio nessa área é a coordenação desses atuadores, para que os mesmos possam ser utilizados na prestação de cuidados ao paciente em sua casa. Para prestar auxílio em tarefas, deve ser levado em consideração o contexto do paciente e dos dispositivos presentes na casa. Este trabalho apresenta uma nova abordagem, sensível ao contexto, para selecionar a funcionalidade, de um dispositivo, mais adequada para a execução de uma atuação em um ambiente de Home Care. Nessa abordagem, as funcionalidades dos dispositivos são representadas por serviços Web, e modelos de processos de negócio são utilizados como roteiros das atividades que devem ser realizadas para gerir uma determinada situação. Desta forma, o problema de selecionar dispositivos e funcionalidades adequadas para executar uma determinada atividade de atuação de um modelo de processo de negócio é tratado através da seleção de serviços Web com base em aspectos sintáticos, semânticos e contextuais. A abordagem é avaliada através da simulação de cenários de aplicação extraídos da literatura, de forma a verificar a sua viabilidade. / There are many studies currently being conducted within the field of Home Care, where houses fulfilled with actuators and sensors can help patients in their daily lives, even the ones who suffer from chronicle diseases or cognitive and physical disabilities. In the Home Care context, controllable domestic devices can perform as actuators. An important challenge to this area refers to the coordination of such actuators so they can be used to assist patients in their home. In order to assist the patient daily live we need to take into consideration the patient and the context of household devices. This work presents a novel context-aware approach for selecting the most appropriate device functionality to execute the actuation needed in a Home Care environment. In this approach, device functionalities are described and represented by Web services, and business process models are used as guidelines for the activities that should be realized to manage a determined situation. Therefore, the issue of selecting devices and adequate functionalities to execute determined activity in a business process model is treated as an approach to select Web services based on their syntactic and semantic aspects in a context-aware manner. The approach is evaluated by simulation of application scenarios extracted from the literature in order to check its viability.

Il y a près de 20 ans, Marc Weiser a imaginé l'ordinateur du 21ème siècle et a proposé le concept de l’informatique ubiquitaire. Une des idées principales de Weiser a récemment évolué vers un paradigme plus général connu comme la sensibilité au contexte qui est devenu un thème très important en informatique ubiquitaire. Depuis Active Badge considéré comme la première application sensible au contexte, de nombreuses tentatives pour construire des systèmes sensibles au contexte efficaces ont vu le jour. Cependant la problématique comment acquérir contexte, comment le traiter et comment créer des applications sensibles au contexte est encore aujourd’hui un défi suscitant de nombreuses recherches. Cette thèse étudie en profondeur certaines questions clés liées à la sensibilité au contexte et au développement d’intergiciels sensibles au contexte. Les principales contributions de notre recherche concernent la prise en compte du contexte spatiotemporel et sa modélisation, la conception et l’implémentation d’un intergiciel sensible au contexte et d’un moteur intelligent d'inférence de contexte. Le modèle de représentation du contexte spatiotemporel proposé vise à organiser le contexte et ses relations pour un système sensible au contexte. La méthode basée sur les ontologies est adoptée pour construire notre modèle, supportant à la fois le partage des connaissances et leur réutilisation ainsi que la déduction logique. Ce modèle adopte une structure hiérarchique à deux couches pour modéliser les situations à prendre en compte. La couche supérieure s’occupe du contexte commun générique, tandis que la couche inférieure se concentre sur les caractéristiques plus spécifiques. A la différence des modèles existants, en plus de prendre en compte l’aspect localisation, notre modèle prend également en charge la gestion d’historique des de contextes en s’appuyant sur différentes ressources. Ces historiques de contexte peuvent être utilisés pour prévoir et inférer le contexte. Un middleware sensible au contexte a été conçu comme une plateforme permettant la récupération et le traitement du contexte. Elle est organisée en deux couches : La couche basse apporte une solution à l’intégration des capteurs et actionneurs avec une représentation de données normalisée ; la couche haute propose un interpréteur de contexte polyvalent qui s’appuie sur quatre éléments : un agrégateur de contexte, un moteur d'inférence, une base de connaissance de contextes et un moteur de recherche en charge de la déduction de contexte, de l’interrogation et du stockage persistant. Ce middleware fournit un environnement pour le prototypage rapide de services sensibles au contexte pour l’intelligente ambiante. Le moteur intelligent d’inférence est le composant central de notre middleware. Pour le concevoir nous avons d’abord étudié toutes les méthodes publiées pendant les dix dernières années dans les trois conférences de premier plan du domaine. Nous en avons retiré que la reconnaissance du contexte d’activité peut être obtenue par trois catégories de traitements : par l’activité de l’inférence de base, par l’analyse dynamique de l’activité et par la recommandation d’activités futures. Nous proposons alors un moteur d'inférence intelligent basé sur notre middleware sensible au contexte. Outre les exigences liées à la vérification de la cohérence du contexte, notre moteur d'inférence intègre les trois méthodes les plus populaires concernant la reconnaissance de contexte : des règles, des arbres de décision, et les Modèles de Markov Cachés. Ceci constitue une solution intéressante couvrant toutes les facettes de l'activité de reconnaissance de contexte dans notre middleware sensible au contexte. Les informations collectées à partir des réseaux sociaux sont utilisées pour éduquer le moteur d'inférence intelligent. […] / Almost 20 years ago, Marc Weiser envisioned the prospect of computer in 21st century, and proposed the pioneering notion of ubiquitous computing. One of Weiser’s primary ideas has recently evolved to a more general paradigm known as context awareness, becoming a central research theme in many other ubiquitous computing programs. From Active Badge considered as the first context-aware application, there are numerous attempts to build effective context-aware systems. However, how to acquire context, how to process context and how to create context-aware applications is still faced with enormous challenges in the both of research and practice. This dissertation investigates deeply some chosen key issues in context awareness and develops a context-aware middleware. The main research contributions are presented in three categories: a spatialtemporal context represent model, a context-aware middleware and an intelligence context inference engine. The spatial-temporal context representation model is proposed to organize context and relations for context-aware system. Ontology-based method is adopted to construct our model, supporting both knowledge sharing and reuse as well as logic inference. This model adopts two-layer hierarchy structure for different situation. The higher layer comes up with the generic common context, while the lower layer focuses on various specific situations. Differing from existing models, besides taking locational factors into account, it supports different historical context service depending on different context resource. These context histories may be used to predict and infer the context. A context-aware middleware is designed as a platform associated with context retrieval and context processing. It is organized in two layers: the low layer provides a solution to integrate sensors and actuators with a standardized data representation; the high layer: versatile context interpreter focuses on context processing, which is made up of four parts: Context Aggregator, Inference Engine, Context Knowledge Base, and Query Engine in charge of context inferences, expressive query, and persistent storage. This middleware provides an environment for rapid prototyping of context aware services in ambient intelligent. The intelligent inference engine is the central and intellectual component of context-aware middleware. We review all the methods on activity context recognition published in three premier conferences in past decade and conclude that activity context recognition is divided into three facets: basic activity inference, dynamic activity analysis and future activity recommendation. Then we propose an intelligent inference engine based on our context-aware middleware. Beside satisfying requirements of checking the context consistency, our inference engine integrates the three most popular methods on activity context recognition: Rules, Decision Tree, and Hide Markov Model. It provides a solution for all facets of activity context recognition based on our context-aware middleware. The individuals’ information collecting from their social networks under permission are leveraged to train intelligent inference engine. We finally use two scenarios (applications) to explain the generic process to develop application via our middleware, and compare and analyze the main aspects of our middleware with other five representative context-aware applications. Our middleware profits good features from existing context-aware systems and improve intelligence via supporting activity context recognition. It provides an efficient platform for a rapid developing of new context-aware applications in ambient intelligence.

nÃo hà / O principal desafio de um Sistema de RecomendaÃÃo à conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuÃrios que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogÃnea. à importante, entÃo, que os Sistemas de RecomendaÃÃo possam recomendar itens personalizados a partir da identificaÃÃo do perfil de cada usuÃrio. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuÃrio nÃo à suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilizaÃÃo do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatÃrio para a recomendaÃÃo, sendo necessÃria sua adaptaÃÃo ao novo contexto. Este trabalho propÃe uma abordagem para inserÃÃo de sensibilidade ao contexto em Sistemas de RecomendaÃÃo, a qual utiliza, alÃm do contexto do usuÃrio, o prÃprio contexto dos itens recomendados. Para tal, tÃcnicas de recomendaÃÃo baseadas em conhecimento sÃo adaptadas para incluir regras de domÃnio com carÃter contextual. A abordagem proposta à utilizada na concepÃÃo de um sistema de recomendaÃÃo de fotos sensÃvel ao contexto que explora o contexto do usuÃrio e o contexto de geraÃÃo das fotos para a realizaÃÃo da recomendaÃÃo. AtravÃs do sistema desenvolvido, a abordagem à validada a partir de experimentos com usuÃrios, nos quais sÃo avaliados a qualidade da recomendaÃÃo e os ganhos obtidos com a utilizaÃÃo das informaÃÃes contextuais.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Dispositivos mÃveis, tais como smartphones e tablets, dotados de uma sÃrie de sen-sores se tornaram comuns no nosso dia a dia. Esse cenÃrio propiciou que aplicaÃÃes dessas plataformas acessassem cada vez mais informaÃÃes contextuais do ambiente, do sistema e do usuÃrio para se adaptar de acordo ou oferecer serviÃos relevantes. AplicaÃÃes dotadas desse comportamento sÃo conhecidas como sensÃveis ao contexto. VÃrias infraestruturas jà foram criadas para auxiliar no desenvolvimento de aplicaÃÃes desse tipo. Essas infraestruturas faci-litam a aquisiÃÃo e o gerenciamento de informaÃÃes contextuais. Todavia, muitas delas nÃo sÃo apropriadas para o ambiente de execuÃÃo heterogÃneo e peculiar dos dispositivos mÃveis. Esse trabalho de dissertaÃÃo de mestrado apresenta uma infraestrutura para aquisiÃÃo de con-texto chamada CAM (Context Acquisition Manager). CAM à um framework projetado para utilizaÃÃo em dispositivos mÃveis dotados de sensores embarcados. Entre suas principais ca-racterÃsticas estÃo o fraco acoplamento entre ele e as aplicaÃÃes que o utilizam e a possibilidade de adaptaÃÃo no momento de implantaÃÃo ou de execuÃÃo. A adaptaÃÃo na implantaÃÃo permite ao desenvolvedor personalizar quais caracterÃsticas serÃo incluÃdas na instalaÃÃo do framework. Jà a adaptaÃÃo em tempo de execuÃÃo permite desabilitar ou habilitar partes do framework con-forme a demanda. Para avaliaÃÃo desse trabalho foi desenvolvida uma aplicaÃÃo sensÃvel ao contexto como prova de conceito que utiliza o framework CAM. AtravÃs do desenvolvimento dela, foi possÃvel perceber a clara separaÃÃo entre o cÃdigo de aquisiÃÃo de contexto, encapsu-lado no framework, do cÃdigo de uma aplicaÃÃo que o utiliza. TambÃm foi desenvolvido um protÃtipo de uma outra aplicaÃÃo, no qual foram realizados testes do mecanismo de adaptaÃÃo dinÃmica do framework. No experimento foi analisado o impacto da adaptaÃÃo na utilizaÃÃo do processador e da memÃria primÃria do dispositivo, que mostrou um aumento na economia de ambos. / Mobile devices, such as smartphones and tablets, with a number of sensors have become commonplace in our daily lives. This scenario promotes applications from these platforms to increasingly access contextual information of the environment, the user and the system, which adapt accordingly or offer relevant services. This behavior is known as context-awareness. Several infrastructures have been created to help in the development of context-aware applications. These infrastructures facilitate the acquisition and management of contextual information. However, many of them are not appropriated to the heterogeneous and particular environment of mobile devices. This work presents an infrastructure for context acquisition called CAM (Context Acquisition Manager). CAM is a framework designed for use in sensor rich mobile devices. Among its main features are the loosely coupling with the applications that use it and the possibility of adapting in deployment time or execution time. The deployment adaptation allows a developer to customize what features will be included in the installation of the framework. The adaptation in execution time allow the framework to enable or disable its features according to applications requirements. To evaluate this work we developed a context-sensitive application as a proof of concept that uses the framework CAM. Through the development of this application, it was possible to notice a clear separation between the context acquisition code, wrapped by the framework, and the application code. A prototype of another application in which tests were performed on the dynamic adaptation mechanism of the framework was also developed. In this experiment, the impact of the adaptation on the resources of the device was investigated, which showed an increased economy in memory and CPU.

No futuro, espera-se que residências se tornem Ambientes Inteligentes capazes de assistir as pessoas que nelas habitam. Sistemas desenvolvidos para esses Ambientes de Vivência Assistida poderiam manipular o dinamismo existente dentro das residências. Estas normalmente são organizadas de acordo com o perfil do usuário, sendo que objetos, ao longo do tempo, são atualizados ou alterados em relação à localização, principalmente equipamentos eletrônicos. O perfil do usuário também pode se alterar ao longo do tempo. Por exemplo, diferentes doenças podem envolver o usuário e fazer com que a relação dele com os objetos da residência se alterem, sendo que, quando esta relação é alterada devido a problemas cognitivos (como esquecimentos), às vezes, o próprio usuário pode se colocar em situações indesejadas. Este trabalho propõe uma abordagem para apoiar sistemas para Ambientes de Vivência Assistida (casas inteligentes) a identificar e prever situações que coloquem em risco a saúde dos usuários, tornando esses sistemas capazes de reagir frente a uma situação em curso, bem como se antecipar a uma situação de uma forma proativa, tentando eliminar ou suavizar seu impacto. Tal abordagem considera que, ao longo do tempo, o perfil do usuário pode mudar, sendo que diferentes situações podem surgir, as quais podem não terem sido previstas inicialmente na concepção do sistema. Nesse sentido, uma capacidade para a extensibilidade dos sistemas é inserida para identificação, predição e tomada de decisão para agir frente a essas novas situações. A abordagem é verificada através de experimentos empíricos, em um estudo de caso desenvolvido. As situações são simuladas e, posteriormente, detectadas pelo sistema para a escolha das ações mais apropriadas a serem executadas, resultando na utilização de funcionalidades dos dispositivos da residência, assim buscando agir frente à situação de interesse (i.e., indesejada). Nesse estudo de caso, novas situações indesejadas são injetadas no ambiente de vivência do usuário e a característica extensível são aplicadas, fazendo com que o sistema evolua para atuar frente a essas novas situações. / In the future, it is expected that the houses become intelligence environment able of assist the people who inhabit it. Systems developed for theses environments of assisted living could manipulate the dynamism existent inside of houses. These are usually organized according to the user profile, and over the time objects are updated or changed of location, mainly appliances. The user profile may change over time, for instance different diseases can involve the user and making the user’s relationship with household objects change over the time, and when that relation is changed due to cognitive impairments (forgetfulness), sometimes the user can place himself in unwanted situations. To this end, this thesis developed an approach to aid the systems for Ambient Assisted Living (smart houses) to identify and predict situations that endanger the user’s health in their living environment, thus becomes these systems able of react to a current situation, as well as to anticipate a situation in a proactive way, thus trying to eliminate or manipulate its impact. This approach takes into account that over the time the user’s profile can change, and different situations can arise, which maybe not have been initially planned in a first phase of development of the systems, therefore an extensible capability is applied to identify, predict and make decision for act against these new situations. This approach is verified by the developed case study, and situations are simulated for the system detect and choose the most appropriated actions. This approach is verified by the developed case study, and situations are simulated and subsequently detected by the system for choosing the most appropriate actions to be performed, resulting in the consumer of functionalities of the house devices, thus seeking to act against the unwanted situation.

Atualmente existem muitos estudos sendo conduzidos na área de Home Care, onde casas providas com sensores e atuadores podem ajudar o paciente em suas tarefas diárias, mesmo aqueles portadores de doenças crônicas ou limitações cognitivas e físicas. No contexto de Home Care, dispositivos domésticos controláveis podem agir como atuadores. Um importante desafio nessa área é a coordenação desses atuadores, para que os mesmos possam ser utilizados na prestação de cuidados ao paciente em sua casa. Para prestar auxílio em tarefas, deve ser levado em consideração o contexto do paciente e dos dispositivos presentes na casa. Este trabalho apresenta uma nova abordagem, sensível ao contexto, para selecionar a funcionalidade, de um dispositivo, mais adequada para a execução de uma atuação em um ambiente de Home Care. Nessa abordagem, as funcionalidades dos dispositivos são representadas por serviços Web, e modelos de processos de negócio são utilizados como roteiros das atividades que devem ser realizadas para gerir uma determinada situação. Desta forma, o problema de selecionar dispositivos e funcionalidades adequadas para executar uma determinada atividade de atuação de um modelo de processo de negócio é tratado através da seleção de serviços Web com base em aspectos sintáticos, semânticos e contextuais. A abordagem é avaliada através da simulação de cenários de aplicação extraídos da literatura, de forma a verificar a sua viabilidade. / There are many studies currently being conducted within the field of Home Care, where houses fulfilled with actuators and sensors can help patients in their daily lives, even the ones who suffer from chronicle diseases or cognitive and physical disabilities. In the Home Care context, controllable domestic devices can perform as actuators. An important challenge to this area refers to the coordination of such actuators so they can be used to assist patients in their home. In order to assist the patient daily live we need to take into consideration the patient and the context of household devices. This work presents a novel context-aware approach for selecting the most appropriate device functionality to execute the actuation needed in a Home Care environment. In this approach, device functionalities are described and represented by Web services, and business process models are used as guidelines for the activities that should be realized to manage a determined situation. Therefore, the issue of selecting devices and adequate functionalities to execute determined activity in a business process model is treated as an approach to select Web services based on their syntactic and semantic aspects in a context-aware manner. The approach is evaluated by simulation of application scenarios extracted from the literature in order to check its viability.

Embora os sistemas e-learning sejam utilizados por diferentes tipos de usuários, com diferentes perfis e culturas, geralmente ele é criado e mantido sem levar em conta essa diversidade. Em tempos em que os sistemas baseados na web precisam fornecer suporte para uma quantidade cada vez maior de material e torná-lo disponível para as diferentes populações em todo o mundo, a introdução do conceito de cultura nos sistemas baseados na web está se tornando uma necessidade, um desafio, e uma questão relevante e oportuna. De fato, considerar a cultura tanto em informática na educação quanto na interação humano-computador é uma questão importante, pois a cultura tem um forte impacto sobre muitos processos cognitivos e afetivos relacionados com a aprendizagem. Além disso, pessoas com diferentes origens culturais desenvolvem interpretações e estratégias alternativas, que consequentemente, são refletidas em suas interações com as tecnologias de aprendizagem. Esta tese apresenta uma nova abordagem para a modelagem de usuários em sistemas adaptativos educacionais, levando em consideração o contexto cultural complementar a 3 outros tipos de informação contextual: tecnológica (relacionada à plataforma e ao dispositivo), educacional (relacionada aos estilos de aprendizagem e a outros aspectos pedagógicos) e pessoal (relacionada com as preferências e informações pessoais dos alunos). Estas características contextuais visam melhorar as capacidades de personalização, fazendo uso de um conjunto de ontologias para representar as propriedades de contexto do usuário. De fato, o contexto cultural de um usuário molda sua percepção sobre características do sistema: um determinado contexto cultural possivelmente faz com que um usuário se concentre em um conjunto de informações e ignore outros. Assim, as características do sistema apropriadas para uma cultura podem não ser adequadas para outras; e o projeto do sistema precisa ser facilmente adaptado para diferentes culturas. Como um mecanismo de teste desta pesquisa, um sistema elearning open-source chamado AdaptWeb® foi ampliado para incorporar a nossa abordagem de adaptação baseada no contexto cultural. As principais características da nossa abordagem são descritas, representando explicitamente a rica noção de contexto como uma extensão da modelagem tradicional do usuário. Nossa abordagem detalha (i) como a adoção de ontologias é usada para a representação do modelo contextual e (ii) como as questões culturais são introduzidas na interface do usuário (apresentação, componentes de diálogo e conteúdo), melhorando a usabilidade e tornando a personalização mais adequada. Para avaliar nossa proposta, realizamos um experimento com um grupo de 65 estudantes de três países, com foco em alguns aspectos de usabilidade relacionados às extensões do AdaptWeb® e a satisfação do usuário sobre a adaptação cultural fornecida. / Although normally used by different types of users, with different profiles and cultures, an e-learning system (ELS) usually is created and maintained without taking into account a diversity-orientation. In times when web-based system needs to provide support for an ever increasing amount of material and make it available for locallanguage populations across the world, the introduction of the culture concept in webbased systems is becoming a necessity, a challenge, and a timely and relevant issue. In fact, considering culture in technology-enhanced learning and human computerinteraction is an important issue since culture has a strong impact on many cognitive and affective processes related to learning. Also, people with different cultural backgrounds develop alternative interpretations and strategies consequently reflecting in their interactions with learning technologies. This thesis presents a new approach to user modeling in adaptive e-learning, taking into account cultural context complementary to 3 other types of contextual information: technological (related to platform-oriented and device-specific characteristics), educational (related to learning styles and other pedagogical aspects) and personal (related mainly with students´ personal information and preferences). These contextual characteristics aim to improve personalization capabilities, making use of a set of ontologies for representing explicitly user’s context properties. Indeed, an user’s cultural context shapes his/her perception of system features: a given culture context will possibly cause an user to focus on a set of information and ignore others. Thus, system features appropriated for one culture may not be suitable for others; and system design needs to be easily adapted for different cultures as well. As the testbed of this research, an actual open-source e-learning system called AdaptWeb® was extended in order to incorporate our approach of cultural-aware context-based adaptation. The main features of our approach are described, representing explicitly the rich context as an extension of traditional student modeling. Our description also details (i) how the adoption of ontologies is used for context models representation and (ii) how cultural issues are introduced in the user interface (presentation, dialog components and contents), improving usability and making personalization more adequate. In an effort to evaluate our ideas, we conducted an experiment with a group of 65 students of three countries focusing on some usability aspects of AdaptWeb® extensions and the user´s satisfaction about the culture-oriented adaptation provided.

Campus universitários são ambientes compostos de recursos e pessoas que utilizam os tais. Um dos principais recursos utilizados pela comunidade de um campus são os objetos de aprendizagem. Tais objetos existem de maneira abundante, espalhados no ambiente ou concentrados em um único local. Entretanto, a abundancia desses objetos faz com que uma pessoa sinta-se cognitivamente cansada ao ter que analisar vários objetos e selecionar apenas alguns. Esse cansaço cognitivo acaba levando a pessoa a escolher um conjunto de objetos de aprendizagem que não satisfarão suas necessidades e interesses da melhor maneira possível. A computação evoluiu de grandes mainframes a pequenos computadores espalhados em um ambiente. Hoje é possível a existência de ambientes pervasivos, onde os recursos computacionais estão sempre presentes e agindo de forma invisível ao usuário. Tais ambientes tornam possível o acompanhamento das atividades do usuário, provendo informações contextuais que podem ser utilizadas para ajudar a seleção dos melhores recursos (ex. objetos de aprendizagem, restaurantes, salas de aula) à determinada pessoa. A localização é uma informação contextual de grande importância na seleção de tais recursos. Tal informação pode ser facilmente obtida através do sinal de GPS do dispositivo móvel de um usuário e utilizada em conjunto com os interesses do usuário para recomendar os recursos próximos que melhor atenderão ao mesmo. Neste contexto este trabalho descreve uma abordagem para recomendar objetos de aprendizagem físicos ou virtuais que estejam relacionados aos prédios próximos a atual localização do usuário. Para executar tal tarefa é descrito um sistema de recomendação que utiliza a informação de localização, obtida através do dispositivo móvel do usuário, combinada à informações do perfil do usuário, dos objetos de aprendizagem relacionados aos prédios e informações tecnológicas do dispositivo para instanciar um modelo ontológico de contexto. Após instanciado o modelo são utilizadas regras semânticas, escritas em forma de antecedente e consequente, que fazem uma correspondência entre os interesses do usuário e o domínio de conhecimento do objeto de aprendizagem para filtrar os objetos próximos ao usuário. De posse desses objetos recomendados o sistema os apresenta em uma interface adaptativa que mostra a localização tanto dos objetos quanto do usuário. Para validar a abordagem apresentada é desenvolvido um estudo de caso onde as regras semânticas de recomendação são executadas sobre o modelo ontológico desenvolvido. O resultado gerado por tais regras é um conjunto de pares (usuário, objeto de aprendizagem recomendado) e prova a validade da abordagem. / University campus are environments composed of resources and people who use them. One of the main resources used by a campus community are learning objects. Such objects are abundantly even scattered in the environment or concentrated in one location. However the abundance of such objects makes a person feel cognitively tired when having to analyze various objects and select just a few of them. This cognitive fatigue eventually leads the person to choose a set of learning objects that do not meet their needs and interests in the best possible way. Computing has evolved from large mainframe to small computers scattered in an environment. Today it is possible the existence of pervasive environments where computational resources are always present and acting in a manner invisible to the user. Such environments make it possible to monitor user activities, providing contextual information that can be used to help select the best resources (e.g. learning objects, restaurants, classrooms) to a particular person. The location is a contextual information of great importance in the selection of such resources. Such information can be easily obtained through the GPS signal from a mobile device and used with the user’s interests to recommend the nearby resources that best attend his needs and interests. In this context, this work describes an approach to recommend physical or virtual learning objects that are related to buildings near the user’s current location. To accomplish such a task we described a recommender system that uses the location information, obtained through the user's mobile device, combined with information from the user’s profile, learning objects related to buildings and technological information from the device to instantiate an ontological context model. Once the model is instantiated we used semantic rules, written in the form of antecedent and consequent, to make a match between the user’s interests and the knowledge domain of the learning object in order filter the user’s nearby objects. With such recommended objects, the system presents them in an adaptive interface that shows both the object and the user location. To validate the presented approach we developed a case study where the recommendation semantic rules are executed on the developed ontological model. The income generated by such rules is a set of pairs (user, recommended learning object) and proves the validity of the approach.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:51:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2013_1.pdf: 7106085 bytes, checksum: 47ad31fd4b9b044b146cc59b0e2bc197 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Em uma época em que os usuários precisam processar uma quantidade cada vez maior de informação e executar tarefas cada vez mais complexas em um intervalo menor de tempo, a introdução do conceito de contexto em sistemas computacionais torna-se uma necessidade. Contexto é definido como as condições interelacionadas em que alguma coisa existe ou ocorre . Contexto é o que viabiliza a identificação do que é ou não relevante em uma dada situação. Sistemas sensíveis ao contexto são aqueles que utilizam contexto para prover informações ou serviços relevantes para a execução de uma tarefa. Projetar um sistema sensível ao contexto não é trivial, uma vez que é necessário lidar com questões relacionadas a que tipo de informação considerar como contexto, como representar essas informações, como podem ser adquiridas e processadas e como projetar o uso do contexto pelo sistema. Embora existam trabalhos que tratem desafios específicos envolvidos no desenvolvimento de sistemas sensíveis ao contexto, a maioria das soluções é proprietária ou restrita a um determinado tipo de aplicação e não são facilmente replicáveis em diferentes domínios de aplicação. Além disso, um outro problema é que projetistas de software têm dificuldade em especificar o que exatamente considerar como contexto e como projetar a sua representação, gerenciamento e uso. Esta tese propõe um framework de apoio ao projeto de sistemas sensíveis ao contexto em diferentes domínios, o qual é composto por quatro elementos principais: (i) uma arquitetura genérica para sistemas sensíveis ao contexto, (ii) um metamodelo de contexto independente de domínio, que guia a modelagem de contexto em diferentes aplicações; (iii) um conjunto de perfis UML que considera a estrutura do contexto e do comportamento sensível ao contexto; e (iv) um processo que direciona a execução de atividades relacionadas à especificação do contexto e ao projeto de sistemas sensíveis ao contexto. Para investigar a viabilidade da proposta, desenvolvemos o projeto de duas aplicações em diferentes domínios. Para uma destas aplicações, foi criado um protótipo funcional, o qual foi avaliado por usuários finais