UNIVERSIDADE COMUNITÁRIA REGIONAL DE CHAPECÓCurso de Graduação

Fabio Aiub Sperotto

PROTÓTIPO DE UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO NO AUXÍLIO DA GESTÃO

DE COMPETÊNCIAS EM DISCIPLINAS NA ÁREA ACADÊMICA

Chapecó – SC, 2010

FABIO AIUB SPEROTTO

PROTÓTIPO DE UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO NO AUXÍLIO DA GESTÃO

DE COMPETÊNCIAS EM DISCIPLINAS NA ÁREA ACADÊMICA

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado

à Unochapecó como parte dos requisitos para

obtenção do grau de Bacharel em Sistemas de

Informação.

Orientador: José Alexandre de Toni

Chapecó – SC, jul. 2010

FABIO AIUB SPEROTTO

PROTÓTIPO DE UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO NO AUXÍLIO DA GESTÃO

DE COMPETÊNCIAS EM DISCIPLINAS NA ÁREA ACADÊMICA

Esta Monografia foi julgada para obtenção do título de Bacharel em Sistemas de In-formação, no Curso de Graduação em Sistemas de Informação da Universidade Co-munitária Regional de Chapecó - UNOCHAPECÓ – Campus Chapecó, com a se-guinte Banca Examinadora:

________________________________________________Prof. José Alexandre de Toni

Professor Orientador

________________________________________________Prof. Elton Luís Minetto - Membro

________________________________________________Profª. Magda Bianchi Migliori - Membro

Chapecó (SC), jul. 2010

DEDICATÓRIA

Dedico este trabalho principalmente a minha família, que, com apoio

incondicional, sendo o meu alicerce e o meu sustentáculo, propiciaram os

ensinamentos da dedicação, do comprometimento e, sobretudo, da persistência, nos

momentos difíceis.

Às pessoas que contribuíram de forma direta ou indireta, no período de

graduação e tornaram-no possível.

AGRADECIMENTOS

Agradeço aos meus pais pelo carinho, ajuda e aconselhamento fornecidos

durante toda a graduação.

Ao meu orientador, José Alexandre de Toni por ter aceitado o convite para

este projeto. Também as suas discussões, dicas, conselhos que ajudaram na

concepção inicial deste estudo (assim como na significativa compreensão me

fornecida nas primeiras semanas de projeto).

Ao professor Elton Minetto, por ter aceito o convite para a banca e pelos

grandes aconselhamentos e observações.

À professora Magda B. Migliori, por aceitar o convite para a banca, pelos

conselhos e esclarecimentos valiosos.

À professora Andrea B. Zambarda pelo tempo disponibilizado nas

discussões, observações e validações sobre a aplicação deste projeto.

Aos colegas de graduação, que contribuíram de alguma forma com o

trabalho, especialmente a Cynthia Refosco pelo carinho e auxílio na correção do

abstract.

RESUMO

Desenvolvimento de sistemas informacionais exigem questionamentos de

como podem ajudar as pessoas no seu dia a dia e como a automatização das

atividades podem ajuda-las na tomada de decisão. Os sistemas também podem

auxiliar ou tornar-se obstáculo das operações principalmente daqueles profissionais

que precisam se munir de informação para a tomada de decisão. Os sistemas de

recomendação surgem como mecanismo que pode auxiliar tanto na gestão quanto

na tomada de decisão de gestores. Este estudo fornece a proposta de um sistema

de recomendação no auxílio de gestão de competências para a Área de Ciências

Exatas e Ambientais da Unochapecó. Abrange estudos sobre a gestão acadêmica,

por meio de conceitos sobre gestão organizacional, gestão universitária: a estrutura

de uma instituição acadêmica (estratégias, plano pedagógico e definições sobre o

meio da qual a universidade está inserida). Também aborda estudos referentes à

gestão de pessoas e do conhecimento, compreendendo como é definida a sua

competência. Em seguida são descritos os conceitos sobre ontologia e mecanismos

da inteligência artificial, elaborando, assim, o fechamento de quais tópicos que

podem ser aplicados no desenvolvimento de um protótipo que possa ser usado

pelos gestores ou diretores do centro acadêmico e como ele foi desenvolvido

utilizando ferramentas livres e a linguagem de programação PHP.

Palavras-chave: sistemas de recomendação, gestão, competências, ontologia, fuzzy,

PHP.

ABSTRACT

The development of information systems requires questioning of how they

can help the people in their day by day and how the automatization of the activities

can help them in the decision making. The systems also can help or they can

become obstacle of the operations especially of those professionals who need to

provide of information for the decision making. The recommendation systems appear

as mechanism that can help as in the management as in the decision making of the

managers. This study supplies the proposal of a recommendation’s system in

management’s helping of competences for the area of exact sciences and

environmental of UNOCHAPECÓ. It includes studies about the academic

management, through concepts about organizational management, university

management: the structure of an academic institution (strategies, pedagogical plans

and definitions about the context which the university is inserted). It also deals

studies related to people and knowledge’s management, including how is defined its

competence. Then, it is described the concepts of ontology and mechanisms of

artificial intelligence. Elaborating thus the closing of which topics can be applied in

the developing of a prototype which can be by the managers or principals of the

Academic Center and how it was developed, using free tools and the language’s

programming PHP.

Keywords: systems of recommendation, management, competences, ontology, fuzzy,

PHP.

Lista de ilustraçõesIlustração 1: Mapeamento ontológico.......................................................................................42

Ilustração 2: Tela inicial do protótipo.......................................................................................45

Ilustração 3: Importação de currículo LATTES........................................................................46

Ilustração 4: Visualização de dados importados do currículo LATTES...................................47

Ilustração 5: Localização de professores..................................................................................48

Ilustração 6: Marcação de disciplinas.......................................................................................48

Ilustração 7: Cadastro de habilidades pessoais.........................................................................49

Ilustração 8: Cadastro de Disciplinas........................................................................................50

Ilustração 9: Painel de configuração da Inferência...................................................................51

Ilustração 10: Sugestão fornecida em forma de ranking...........................................................52

Ilustração 11: Modelagem entidade-relacionamento do sistema..............................................53

Ilustração 12: Funções usadas para filtro textual, PHP.............................................................56

Ilustração 13: Codificação de fórmulas para competências profissionais e habilidades

pessoais.....................................................................................................................................57

Ilustração 14: Codificação de fórmulas para os níveis de formação.........................................58

Lista de tabelasTabela 1: Síntese das funções gerenciais (Coelho, 2008, pág. 37).............................................8

Tabela 2: As categorias de papéis de Mintzberg (Coelho, 2008, pág. 39)..................................9

Tabela 3: Dimensões organizacionais da competência (Flink et al. apud RUAS, 2001)..........25

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Sumário1. Introdução.........................................................................................................................................2

2. Revisão bibliográfica........................................................................................................................5

2.1 Aspectos gerais do ambiente a ser estudado.............................................................52.1.1 Histórico Unochapecó........................................................................................................5

2.2. Gestão........................................................................................................................72.2.1 Gestão organizacional........................................................................................................7

2.2.2 Gestão universitária..........................................................................................................10

2.2.3 Estratégias para Instituições de Ensino............................................................................11

2.2.3.1 Planejamento estratégico..........................................................................................12

2.2.3.2 Projeto pedagógico...................................................................................................15

2.2.3.2.1 Aspectos Pedagógicos da Unochapecó.............................................................17

2.3 Gestão de recursos humanos...................................................................................182.3.1 Competências...................................................................................................................19

2.3.2 Técnicas de visualização de competências......................................................................24

2.4 Aspectos relacionados...............................................................................................282.4.1 Gestão do conhecimento..................................................................................................29

2.4.2 Ontologia..........................................................................................................................30

2.4.3 Inteligência artificial........................................................................................................31

2.4.4 Sistemas de recomendação...............................................................................................34

2.4.4.1 Recomendação colaborativa................................................................................36

2.4.4.2 Recomendação baseada em conteúdo..................................................................36

2.4.4.3 Recomendação demográfica................................................................................37

2.4.4.4 Análise e projetação ............................................................................................37

2.4.5 Desenvolvimento web......................................................................................................38

2.4.5.1 PHP...........................................................................................................................39

2.4.5.2 Framework CodeIgniter...........................................................................................40

2.4.5.3 MYSQL....................................................................................................................41

3. Desenvolvimento do protótipo.......................................................................................................41

3.1 Ontologia....................................................................................................................423.2 Interfaces do sistema.................................................................................................443.3 Estrutura lógica do sistema.......................................................................................52

3.3.1 Modelagem do banco de dados........................................................................................53

3.3.2 Interpretação e Pontuação Fuzzy.....................................................................................54

4. Conclusão.......................................................................................................................................59

4.1 Trabalhos futuros.......................................................................................................605. Referências bibliográficas..............................................................................................................62

6. Anexos............................................................................................................................................67

6.1 Debates sobre a proposta.........................................................................................676.2 Funções PHP na mineração textual .........................................................................686.3 Ontologia no formato OWL/RDF...............................................................................686.4 Ontologia no formato OWL puro................................................................................72

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1. Introdução

Contemporaneamente, cada vez mais o sistema de informação se faz presente

no dia a dia das pessoas. O que se pode observar é que muitas vezes são sistemas que

demandam muita análise por parte do usuário e muita informação que este precisa inserir

para obter as devidas respostas pelo software. Pretende-se com isso exibir como os

sistemas de informações podem ajudar de forma mais sofisticada a decisão das pessoas.

Aplicando ciência tecnológica no cotidiano de administração ou gestão de pessoas.

Aumentando com a automação, a qualidade pertinente aos instrumentos de gestão de

pessoas. Diminuindo a atividade manual e o dispendioso tempo na catalogação e

organização, além do cruzamento, das características dos professores e das disciplinas

ministradas na área do estudo de caso (Unochapecó).

Alguns questionamentos podem ser feitos a respeito do assunto. Como um

sistema informacional pode ajudar na sugestão de que professores possuem um melhor

perfil para determinadas disciplinas? Que meios são necessários para discutir os

requisitos na proposta de um sistema que contemplará características para que os

diretores dos centros acadêmicos possam usufruir do sistema proposto? O presente

projeto por meio destes questionamentos, têm por finalidade desenvolver uma ferramenta

para a gestão de competências na área acadêmica. Essa ferramenta visa a ser um

sistema de recomendação no auxílio na gestão de competências em disciplinas da área

acadêmica. A ideia é propor para os gestores uma ferramenta que possa se especializar

em uma área na qual inexiste qualquer ferramenta de apoio à operação de

gerenciamento entre professores e a sugestão do seu perfil para as disciplinas dos mais

variados cursos.

O protótipo será desenvolvido focado na Área de Ciências Exatas e Ambientais.

Conforme já apresentado, a temática central é que seja um sistema de recomendação de

professores para a disciplina. Sugerindo professores, em formato de ranking, baseado em

várias configurações, ajudando a tomada de decisão com relação à alocação do melhor

professor para uma específica disciplina. Não têm por ambição ou pretensão substituir a

avaliação do diretor ou gestor de centro acadêmico, mas fornecer uma proposta que

contribua neste processo de decisão.

A ideia do protótipo se desenvolve por meio de alguns outros questionamentos

referente a própria área de sistemas. Como um software pode ajudar na sugestão de

professores para determinadas disciplinas, baseando-se em características do próprio

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professor? Também serão discutidos os meios necessários para os requisitos desta

proposta, de um sistema neste nível, englobando as necessidades dos diretores ou

gestores na tomada de suas decisões.

Também são estudados os tópicos relacionados à gestão e que conceitos devem

ser conhecidos para fundamentar o estudo proposto. Serão desenvolvidos estudos nos

conceitos de gestão: instrumento base, seguindo na gestão organizacional para a gestão

universitária. Por meio desta gestão serão conhecidas as estratégias que delimitam a

infraestrutura de uma universidade e como ela relaciona estrutura e operações para a

gestão acadêmica, focado sempre nos planos pedagógicos ou mais próximos das

atividades nos setores de tomadas de decisões com relação aos professores.

Para os estudos relacionados ao indivíduo, neste caso como foco será o

professor, o recurso humano faz parte também deste estudo. O objetivo maior é o estudo

sobre as competências destes profissionais, o que pode ser levado em consideração para

o tema proposto. Será definido com tudo isso quais são as melhores estratégias para a

elaboração de um sistema informacional para o objetivo fim.

Além da gestão, é realizado um estudo referente na parte tecnológica. Serão

discutidos três visões tecnológicas e as suas abordagens para a infraestrutura lógica da

aplicação (todos discutidos na seção de aspectos relacionados). Inicialmente tratando

sobre a gestão do conhecimento que é um dos instrumentos-chave do software proposto

e o que deverá ser levando em consideração no seu estudo, criando uma introdução para

a ontologia. Sobre a ontologia, serão discutidos quais são suas características mais

predominantes e como poderá ser aplicada na modelagem das características ou

atributos dos professores e das disciplinas.

Em seguida é discutida a abordagem de inteligência artificial. Quais são os

conceitos referente a ela e quais podem ser aplicados no desenvolvimento de algoritmos

do protótipo a ser construído. Colocando em comparação qual a melhor maneira a ser

aplicado levando em consideração a lógica fuzzy, algoritmos genéticos ou redes neurais.

Possui uma certa relação com sistemas de recomendação e ,desta forma, será descrito

na sua sequência.

O principal foco deste trabalho concentra-se no que significa um sistema de

recomendação. Foram analisados, além de sua conceituação os principais tipos de

sistemas de sugestão, nos mesmos moldes que a comparação realizada na seção de

Inteligência Artificial, focando quais atribuições seriam interessantes para esta aplicação.

Também será analisado como se pode inserir os conceitos de inteligência dentro dos

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mecanismos de sistemas de recomendação.

O universo da pesquisa será, portanto, o sistema de recomendação para a gestão

de competências e a pesquisa será realizada em oito meses. Como instrumento de coleta

de dados será utilizada a pesquisa descritiva. Por meio da pesquisa bibliográfica serão

coletados dados acerca da gestão de competências para o embasamento assim como

tópicos em inteligência artificial, ontologias, sistemas de recomendação, gestão

organizacional (estratégica, de recursos humanos). Também serão utilizados livros,

artigos científicos da Internet, entre outros para a resolução.

Na primeira parte será feita a coleta de informações para a elaboração do

projeto, referente a toda fundamentação. A análise será feita e os dados serão compostos

após a implementação da aplicação. O resultado será apresentado na forma de um

protótipo, nas seções finais, referente à própria aplicação.

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2. Revisão bibliográfica

2.1 Aspectos gerais do ambiente a ser estudado

O ambiente escolhido é um dos centros acadêmicos situados na instituição

Unochapecó Campus de Chapecó. Faz-se necessário analisar a história e a sua

formação pois faz parte de todo o desenvolvimento do que hoje é conhecido como

Universidade. Esta seção aborda desde os primeiros passos da formação da Unochapecó

até a formação das diretrizes de missão política e social da universidade. Um resultado de

sucesso de discussões, debates e a procura de uma universidade concreta na região de

Chapecó.

Nas seções seguintes serão analisados e estudados os tópicos referentes às

práticas organizacionais, a gestão de instituição de ensino, os conceitos de

gerenciamento que compõem o estudo global sobre a área de atuação do sistema

proposto.

2.1.1 Histórico Unochapecó

As universidades brasileiras formam um grande conglomerado de conhecimento e

formadores técnicos, seja qual área de atuação profissional for tratar. Toda uma estrutura

que promove a educação e a especialização focada na atuação profissional plena,

principalmente focado na região onde a universidade está estruturada. Porém a história

da universidade como um todo foi preconizada por resistências políticas e pela busca de

um modelo que caracteriza o sentido pleno da formação culta dos acadêmicos com

liberdade e políticas mais evolucionárias para a devida formação (Sguissardi, 2004).

A Unochapecó vem de um esforço acumulado. Desde os esforços das instalações

das universidades no Brasil, como a primeira no Rio de Janeiro (Decreto 19.852 de 1931),

até as formações de ensino e a busca da estruturação acadêmica regionalista no oeste de

Santa Catarina. A Unochapecó é, portanto, resultado dos anseios e esforços no

agrupamento entre as necessidades acadêmicas dos municípios e as suas decisões com

relação a instituição acadêmica em si.

A história da universidade em Chapecó passou por vários momentos antes da real

estruturação da qual hoje se presencia. Fatos que não mostram resistência política, mas

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união de grupos e ideias para prontamente conceber a Unochapecó. Sua criação deu-se

por três grande etapas em referências históricas. A primeira ocorreu entre 1971 e 1991

com a criação da FUNDESTE para amparar as necessidades educacionais regionais. No

segundo grande momento entre 1992 e 2002, refere-se à consolidação da Universidade

do Oeste de Santa Catarina, UNOESC, com a fusão da então FUNDESTE com outras

entidades educacionais: FUOC - Fundação Universitária do Oeste Catarinense de

Joaçaba, a FEMARP - Fundação de Educacional e Empresarial do Alto Vale do Rio do

Peixe de Videira, a FUNESC - Fundação Educacional do Extremo Oeste de São Miguel

do Oeste e a FEMAI - Fundação Educacional dos Municípios do Alto Irani da cidade de

Xanxerê.

O terceiro e último momento refere-se a data mais atual, que partiu do

desmembramento do Campus Chapecó da Unoesc para o projeto Unochapecó. Que fora

formalizado e amparado pelo decreto Decreto Estadual no. 5.571 do Governo de Santa

Catarina, - publicado no Diário Oficial -, em 27 de agosto de 2002 e pelos pareceres nº.

347/2002/CEE/SC, Resolução nº, 158/2002, CEE/SC. Desde então a real estruturação do

que se conhece hoje como Unochapecó, vem sendo realizada mediante significativas

discussões de todos os envolvidos, do próprio campus e das entidades educacionais que

permeiam toda essa rede acadêmica regional. O projeto de formação optou pelo caráter

comunitário da nova, universidade comprometida com a sociedade, em fornecer

qualidade de ensino e o devido aprofundamento em pesquisas. Fazendo com que a

“nova” universidade pudesse formar acadêmicos bastante orientados para suprir as

necessidades regionais, assim como a sua referência na participação do desenvolvimento

cultural e socioeconômico.

A Unochapecó em meados de 2002 já contava com 24 cursos de graduação e 27

cursos de pós-graduação. Conforme o passar dos anos, novos projetos de formalização

de novos cursos foram sendo desenvolvidos e aprovados aumentando esses números e a

oferta de conhecimento. Projetos estes que também mantêm em constante atualização os

cursos existentes e o fomento da pesquisa. A inovação e o pensar científico estão sempre

em conformidade com a definição e a história da universidade brasileira, que passa pelo

ensino, pela própria pesquisa e a extensão do conhecimento.

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2.2. Gestão

Hoje, o termo gestão faz parte de qualquer instituição, de qualquer tamanho e

ordem. As seções seguintes respondem as dúvidas acerca das práticas da gestão

organizacional, universitária e as estratégias que forma a plena gestão universitária. Uma

abordagem conceitual que traz à tona o conhecimentos sobre conceitos necessários a

saber para o desenvolvimento da proposta (como ferramenta de gestão). Também

procura enfatizar os pontos mais cruciais como planejamento e os conceitos básicos do

padrão de gestão reconhecidos na literatura.

2.2.1 Gestão organizacional

Faz-se necessário saber como se estrutura a gestão organizacional, que

conceitos definem esse tipo de gestão e como ela se aplica no ambiente do estudo de

caso. O objetivo não é detalhar todos os aspectos da organização, mas sim conceituar

como é o ambiente organizacional e ilustrar com exemplos acadêmicos como é o

desenvolvimento desses ambientes. Existem três panoramas do ambiente organizacional:

o macroambiente, o ambiente de tarefas e o ambiente interno da organização (Coelho,

2008). Esses panoramas são gerais independente da organização.

Segundo o autor o macroambiente é constituído de forças externas que agem

sobre a organização e que a empresa não têm controle sobre elas. Mas reconhece que

qualquer entidade precisa constantemente monitorá-las. São as forças tecnológicas que

impactam a própria forma de trabalho. As econômicas que podem ser as taxas de

inflação, desemprego, taxas de juros, entre outros. As político-legais, em que as

empresas recebem forte influência das leis. As socioculturais, que relacionam os fatores

culturais da sociedade no uso ou requerimento de produtos e serviços. E as

internacionais, que são forças mais incidentes em empresas que possuem concorrência

ou fornecedores de fora do país.

O ambiente de tarefas, segundo Coelho (2008), é o ambiente mais imediato para

as organizações, ou seja, são todos os aspectos que a organização precisa se relacionar

na atribuição de suas atividades. Se resumem em clientes, que vão adquirir produtos e

serviços desta organização, no caso aqui seriam, em primeira instância, os alunos e, por

seguinte, as empresas da região. Os competidores, que trilham caminhos diferentes mas

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competem pelos mesmos clientes e matérias-primas (professores, equipamentos, por

exemplo). Os fornecedores, que hoje em dia são mais parceiros do que simples

distribuidores, podem ser pessoas ou outras organizações que possuem recursos para

ajudar na sustentação da organização. Órgãos reguladores, que regram e limitam as

operações, no caso dos órgãos de fiscalização contábil e universitário. E os parceiros

estratégicos que, diferente dos fornecedores, enfatizam o trabalho em equipe em uma

ajuda mútua, são duas organizações, ou mais, que resolvem se unir para explorar melhor

o mercado, buscando recursos das redes uma da outra em benefício mútuo. Essa parte,

como ganha a especifidade da universidade, ganhou uma seção a parte que detalha

melhor a estrutura da gestão definindo inclusive os aspectos de clientes e contribuidores

de uma universidade e o conceito do professor inserido nela (seção sobre Gestão

Universitária).

Os proprietários, empregados, administradores e o próprio ambiente físico forma o

último ambiente, que é o interno à organização. Os empregados formam o aspecto mais

importante da organização (não somente acadêmica), pois é a única estrutura que pode

ser ampliada devidamente, seja na quantidade ou qualidade (Coelho, 2008 pág. 19). Na

universidade isso pode ser crucial na sua sobrevivência ou melhoramento contínuo se for

levando em conta tanto perfil do ingresso quanto seu quadro de professores (novamente

será melhor detalhada nas seções seguintes).

Outro aspecto importante de como a gestão organizacional procede é na forma de

trabalho e nos papéis que as pessoas recebem dentro das atividades do ambiente

interno. O gestor, como peça importante do estudo de caso, deve estar inserido em um

ciclo de funções dentro dessa modalidade. Papel gerencial de ciclo em looping que é o de

controlar, planejar, liderar e organizar (Coelho, 2008, pág. 38). Um resumo pode ser visto

na tabela a seguir:

Função O que é Questionamentos

Planejar Estabelecer alvos. Aonde queremos chegar?

Organizar Providenciar os recursos necessários. O que é necessário para chegarmos lá?

LiderarEnvolver as pessoas necessárias para a

realização do plano.

Quem deve ir conosco para atingirmos

nosso alvo e qual deve ser a motivação

principal?

ControleVerificar se o desempenho real está de

acordo com o esperado no plano.

O que estamos fazendo está de acordo com

o que planejamos fazer?

Tabela 1: Síntese das funções gerenciais (Coelho, 2008, pág. 37).

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De acordo com a tabela acima, pode-se inferir um exemplo relacionativo à

universidade. O gestor de área ou gestor de curso pode planejar alguns objetivos que se

quer alcançar como a elaboração de novas disciplinas para um novo curso (ou optativas

para um já em funcionamento). Em seguida, ele se organiza em busca dos recursos

necessários que poderiam ser os professores. Com liderança ele coordena o grupo e leva

essas pessoas a atingirem os objetivos do planejamento e, por fim, controla todos os

aspectos validando se as atividades estão atingindo os objetivos planejados.

Como o estudo de caso é voltado ao gestor de área, existem nos conceitos de

papéis organizacionais, alguns papéis gerais e outros papéis específicos (exibidos a

seguir) relacionados com o gestor, conhecidos como papéis gerenciais de Mintzberg

(Coelho apud Robbins, 2000):

Papel geral Papel específico

Interpessoal

Chefe nominal

Líder

Ligação

Informacional

Monitor

Disseminador

Porta-voz

Decisorial

Empreendedor

Controlador de distúrbios

Alocador de recursos

Negociador

Tabela 2: As categorias de papéis de Mintzberg (Coelho, 2008, pág. 39).

O gestor de área, como exemplificado anteriormente, permeia sua gestão pelos

papéis gerais, pois desenvolve suas atividades em várias situações dos papéis

específicos, como alocador de recursos, chefe nominal representando todo o centro

acadêmico, líder, grande porta-voz, ligação (entre grupos, departamentos e sub-chefias

da área) e até mesmo sendo controlador de distúrbios (na correção de eventuais

problemas nas operações ou com professores).

Assim foi feito um panorama geral de como é formada a gestão organizacional,

procurando expor de forma resumida e clara sobre os pontos importantes a saber com

relação ao ambiente de estudo, estratégias organizacionais. Detalhes a respeito da

10

gestão universitária terão melhor enfoque nas seções seguintes.

2.2.2 Gestão universitária

As questões que envolvem um sistema voltado para uma instituição vão além dos

parâmetros normais da tecnologia empregada e dos requisitos puramente técnicos. Faz-

se necessário, na abordagem de um sistema voltado aos gestores de áreas da

universidade, compreender como funciona a estrutura da organização educacional. Que

conceitos se fazem necessários para esclarecer o funcionamento e a filosofia vigente

dentro da organização. Para que se possa compreender certos atributos e elevar a

qualidade do projeto, por conseguinte, cabe nesta seção, a apresentação de alguns

conceitos sobre as instituições de ensino, sua estrutura e forma de organização. Logo em

seguida são apresentados as estratégias de gestão e os planos metodológicos

As instituições de ensino (IES) são caracterizadas, segundo o artigo 1 do decreto

nº 3.860 em públicas e privadas. As públicas são mantidas pelo poder público enquanto

as privadas são mantidas e administradas por pessoas físicas ou jurídicas de direito

privado. A escola pode ser uma empresa prestadora de serviços que oferece produtos

(Tachizawa et al. apud Fernandes, 1999, pág. 39). Por meio desses conceitos pode-se

compreender que o ensino superior ou de terceiro grau pode ser uma organização de

sentido público ou privado que têm como objetivo prestar serviço que possa resultar em

um produto para a sociedade da qual está inserida. Entende-se por produtos os

profissionais que serão formandos para atuar no ambiente de mercado ou na sua própria

instituição.

Mediante isso pode-se perceber uma comparação com as organizações comuns,

privadas, externas atuantes no mercado. Toda organização, indiferente de ramo possui

um cliente específico. Dentro das universidades o serviço é a produção de conhecimento

que resulta no produto já comentado que são os profissionais e também podem ser

citados a manifestação e desenvolvimento tecnológico na sociedade (lei nº 9.394,

Diretrizes e Bases da Educação Nacional, Capítulo 4, artigo 43, inciso 4).

Toda organização acadêmica não é feita somente de jurisprudência e sim de um

coletivo de pessoas. Desta forma visualiza-se que:

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Uma organização, ou uma instituição de ensino, como um organismo vivo,

é um agrupamento humano em interação, que, ao se relacionar entre si, e

com o meio externo, por meio de sua estruturação interna de poder, faz

uma construção social na realidade, que lhe propicia a sobrevivência como

unidade, segundos os mesmos princípios pelos quais mutações são

preservadas dentro de cadeias ecológicas do mundo vivo (Tachizawa et al.

1999, pág. 44).

A partir dessa reflexão, percebe-se da forma conceitual que as IES são um

agrupamento focado no desenvolvimento de ensino para a sociedade, formando o seu

próprio ciclo de sobrevivência. Desse ciclo surge um fluxo de informação e conhecimento

que se desenvolve dentro das instituições e, com isso, temos os gestores que se

preocupam em trazer profissionais e políticas que formam o ensino. Que então possa

fornecer os subsídios que os alunos necessitam. Produzindo os produtos que são os

futuros profissionais. Nisso existem certos delineamentos que precisam ser observados,

justamente no tocante à formalização da gestão e aplicação de instrumentos de qualidade

a ela. Para isso, a seguir, são detalhados alguns conceitos importantes a saber na gestão

acadêmica.

2.2.3 Estratégias para Instituições de Ensino

Para o desenvolvimento desta organização acadêmica, alguns tópicos são

construídos para a sua manifestação. Podem ser por meio da jurisprudência como citado

anteriormente (diretrizes e políticas), mas principalmente tópicos sobre a sua organização

interna. A derivação disso resulta nas estratégias genéricas agregadas às específicas

(Tachizawa et al. 1999, pág. 51).

As estratégias genéricas são aquelas que reúnem características de ações

comuns a todos as instituições de ensino. Essas ações têm relação da forma que tratam

as variáveis de organização interna comum a qualquer Instituição de Ensino (IE), seja

privada ou não (principalmente privada). Segundo Tachizawa, essas estratégias são

descritas em dezenas de tópicos, mas as mais necessárias, a saber, citadas pelo autor,

são:

• Melhoria da qualidade das IES como um todo, aumentado o rigor com

relação ao corpo docente e quanto aos cursos oferecidos aos clientes.

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• Utilização das tecnologias da informação para o gerenciamento do

conhecimento e um melhor suporte administrativo.

• Criação e manutenção de um banco de dados de talentos, dos professores,

devido a exigência de mão-de-obra altamente qualificada.

• Implementação de cursos de especialização, cursos sequenciais e outras

formas de ensino complementares aos cursos de graduação, com estreita

interação teoria-prática.

Como pode se visualizar, essas estratégias fazem parte de qualquer instituição,

que irão ser agregadas às estratégias específicas que realizarão o perfil de gestão de

cada organização de ensino viabilizando a criação das estratégias próprias da IES. É

necessário que uma ferramenta se faça presente no tocante a resolver alguns desses

tópicos, e de tantos outros não abordados, como facilitador da administração e do seu

suporte, tão requerido por alguns gestores.

A ideia, neste trabalho, não é aprofundar as estratégias específicas, uma vez que

isso envolve uma complexidade fora do comum e já necessita de um maior envolvimento

nas organizações, resultando em estudo de caso específico. Contudo, nesta questão de

gestão, faz-se necessário detalhar alguns conceitos dessas estratégias (no próximo

capítulo) que permeiam as instituições de ensino. Como planejamento estratégico ou

gestão estratégica, projeto pedagógico, e os processos que configuram a IE.

2.2.3.1 Planejamento estratégico

O planejamento, essencialmente, é um pilar dentro de qualquer organização.

Visualiza-se como resultado de um produto ou empresa de qualidade um bom

planejamento feito no primórdio da organização. O planejamento estratégico1 em uma

instituição de ensino pode ser entendido como o conjunto de decisões programadas

previamente, relativas ao que deve ser feito na IEs a longo prazo (Tachizawa et al. 1999,

pág. 71).

Esta seção apresentará os conceitos referentes ao planejamento, que variáveis

existem ao redor do ambiente institucional, que ambientes existem na perspectiva

institucional e quais mecanismos se tornam produtos ou fornecem suporte às estratégias

dos gestores educacionais.1 Planejamento estratégico, gestão estratégica e plano estratégico são considerados sinônimos para o

presente estudo, devido as várias formas que os autores intitulam o assunto.

13

Para a construção do planejamento estratégico, uma ação planejadora precisa

coexistir em qualquer setor da sociedade. Essa ação está em toda atividade no cotidiano,

desde as mais simples e pessoal como na vida doméstica até as mais complexas no caso

das instituições, de forma política, econômica ou macrossocial (Tachizawa et al. apud

Ribeiro, 1999, pág. 80). Essa ação será diferente de acordo com a tipologia da instituição,

mas segue os mesmos pressupostos que a organização geral administrativa. Essa

organização, no caso das instituições de ensino, podem iniciar com o modelo de gestão já

pré-determinado. Em seguida, com delineamento estratégico que pode ser formado por

meio da coleta de dados do mercado, dos clientes (necessidades de cursos, de perfis de

profissionais, entre outros), para que então se possa desenvolver uma gestão que por

meio dos fornecedores2 e insumos (produto entregue pelo professor) possa criar produtos

(indivíduos instruídos) novamente para o mercado.

As estratégias, assim, permeiam a ação planejadora da instituição, tal qual, a

busca e incessante qualificação dos seu quadro de professores, quais cursos devem ser

oferecidos de acordo com o mercado e que tipo de perfil profissional, os alunos, deverão

receber nas instruções educacionais que aprendem. Apesar de considerar que o

planejamento coexiste em todos os setores da sociedade é necessário que se garanta a

legitimidade e eficiência no planejamento. Para isso é essencial que a organização

universitária dependa crucialmente do envolvimento dos seus membros e do bom preparo

profissional dos seus gestores.

Entende-se por gestão estratégica um processo contínuo e adaptativo, por

meio do qual uma organização (IEs) define e redefine a sua missão,

objetivos e metas, bem como seleciona as estratégias e meios para atingir

tais objetivos em determinado período de tempo, por meio da constante

interação com o meio ambiente externo (Tachizawa et al. apud Gama Filho

& Carvalho, 1999, pág. 84).

Esse processo contínuo descrito pelos autores é necessário devido à definição e

redefinição de estratégias. O fato é que a instituição educacional, de terceiro grau, têm

seu foco diretamente no ambiente que está inserido (neste caso o mercado) e é nele que

por meio das interações consegue definir, portanto, os objetivos, as estratégias, a sua

missão. O documento que contém o plano pode ser estático, mas somente para um

2 Todos aqueles que fornecem algo, desde bens, para o funcionamento interno da instituição até o conhecimento. Neste caso, figura principalmente o professor como maior fornecedor das IEs.

14

determinado período de tempo, ajustando-se aos seus clientes do ambiente externo.

Inclusive, o ambiente pode definir a missão da organização, que basicamente

reflete a intenção que é a manifestação dos interesses, da formação dos alunos, da

servidão em lecionar e promover a profissionalização. Com isso faz-se necessária uma

rápida abordagem sobre o ambiente onde a universidade está inserida e que ajuda a

caracterizar a sua ação planejadora.

A classificação dos ambientes podem ser definidas como o macroambiente clima,

o macroambiente solo, o ambiente operacional e o ambiente interno (Tachizawa et al.

1999, pág. 90). O macroambiente clima possui itens, variáveis, que se relacionam de

forma direta ou não, com a política, economia (PIB, inflação) entre outros fatores legais e

econômicos que possam interferir na gestão acadêmica. A nível governamental um setor

que pode ser considerado direto neste nível de ambiente é o Conselho Estadual de

Ensino Catarinense3.

Os atributos do macroambiente solo tratam da influência que o macroambiente

clima pode ocasionar às instituições. Um exemplo citado pelo autor que classificou os

ambientes e que é de fácil compreensão é a questão da inadimplência das mensalidades.

Algum grande impacto financeiro, como recessão, pode ocasionar na população local

alguns problemas financeiros que podem chegar, em uma amostra populacional, no

aumento nas dívidas de mensalidades com as IEs. Com relação à “amostra populacional”,

percebe-se que dados estatísticos sobre a sociedade em que a IE está instalada pode

servir como fator de relevância na gestão estratégica. O sistema ACAFE4 de vestibular

pode ser um exemplo de fator influente nesta organização de ensino.

O ambiente operacional é o que está mais próximo da instituição. Neste ambiente

são englobados todos que influenciam diretamente na organização. Desde fornecedores

de bens, outras instituições de ensino concorrentes, instituições financeiras entre outros. A

complexidade aumenta em compreender, analisar e filtrar dados da correlação de todos

os itens existentes no ambiente operacional. O que é necessário é compreender

globalmente, um exemplo é: entender as mudanças (evolução) na tecnologia e os hábitos

dos consumidores já podem conceber um posicionamento melhor neste ambiente. Aqui os

setores da Unochapecó que mantêm contato direto com o público, tais como secretarias e

núcleos de cursos se mantêm ativos na evolução de seus trabalhos.

No ambiente interno por sua vez é formado pelos gestores, técnicos, funcionários

3 http://www.cee.sc.gov.br/4 http://www.acafe.org.br

15

(professores ou não). Esse ambiente reúne as características e os valores de todas estas

pessoas. É o ambiente mais particular das pessoas e não têm como ser mudado somente

com a decisão de um único indivíduo. Neste ambiente os gestores devem possuir ótima

análise identificadora para aproveitar o máximo das aspirações das pessoas e prevenir

que obstáculos possam ameaçar a organização ou seus pontos críticos. Aqui a referência

maior são os diretores de área de cursos e os coordenadores de cada curso. O principal

ambiente onde o projeto se enquadra é este: o interno, uma vez que trata da organização

de atributos pessoais, sendo estes profissionais ou intrinsecamente pessoais.

Mediante toda essa explanação e análise dos ambientes que envolvem uma

instituição de ensino, de forma geral consegue-se conceber quais são os pontos fortes e

fracos existentes, assim como as ameaças e oportunidades das interações com o

mercado e a sociedade. Nesse momento é que a Universidade direciona o seu foco e

começa a finalizar as estratégias gerais e por meio das estratégias vigentes, começa a

definir as estratégias específicas de cada organização. As ações para a definição podem

ser grandes estratégias políticas e econômicas. Assim como das diretrizes e metas para

os trabalhos dos próximos períodos de tempo, da execução do plano estratégico.

Baseado nisso, segundo os estudos sobre o tema, a união de estratégias gerais

com as específicas resultam nas estratégias da própria instituição de ensino. No início

desta seção, foi comentado sobre algumas estratégias genéricas de qualquer IE. Havia

um item acerca da necessidade das Universidades possuírem a promoção de cursos de

especialização ou sequencial, a fim de aliar a teoria com a prática do mercado. Analisando

o mercado da região onde a IE pertence, pode-se ter como exemplo, a viabilização de um

curso de pós-graduação devido as necessidades que os gestores da instituição

encontram por meio de análise com empresários do ambiente específico. Isto exemplifica

a necessidade da análise de ambiente e estratégias específicas em conjuntura com as

estratégias gerais das instituições, promovendo como fim, uma estratégia de ensino

específica a esta instituição.

2.2.3.2 Projeto pedagógico

Em seguida ao planejamento estratégico, outro ponto importante é o projeto

pedagógico. A partir deste, todas as premissas abordadas nas estratégias específicas

anteriores resultam na elaboração de um projeto que, por sua vez, é considerado um

subconjunto do planejamento estratégico. Alia as atividades acadêmicas da graduação,

16

pós-graduação e extensão (Tachizawa et al. 1999, pág. 110).

Esse plano formula questões e princípios para o desenvolvimento de um currículo

(Tachizawa et al. apud Ribeiro, 1999, pág. 110) da universidade que viabilizará todos os

“esquemas”5 de ensino. Esses “esquemas” devem ser voltados para cada curso, uma vez

que o currículo de cada instituição de ensino deve entrar em consonância com as

necessidades do mercado específicos para aquela área (ou pelo menos deveria) já que,

como abordado no início desta seção, foi compreendido que o mercado torna-se a

principal entidade fim a qual as IEs “servem”.

De início, para formular este plano (pedagógico), o principal embasamento está

na lei vigente, tal qual em conformidade com os dispositivos legais que subsidiam as

estratégias gerais de toda instituição. A lei que organiza e propõe as premissas é a Lei de

Diretrizes e Bases da Educação Nacional nº 9.394, de 20 de dezembro de 1996, que

descreve alguns itens pertinentes (de maior relevância, no título IV da Organização da

Educação Nacional) tais como:

• Art. 12º. Os estabelecimentos de ensino, respeitadas as normas comuns e as do

seu sistema de ensino, terão a incumbência de:

◦ I - elaborar e executar sua proposta pedagógica;

◦ IV - velar pelo cumprimento do plano de trabalho de cada docente;

• Art. 13º. Os docentes incumbir-se-ão de:

◦ I - participar da elaboração da proposta pedagógica do estabelecimento de

ensino;

◦ II - elaborar e cumprir plano de trabalho, segundo a proposta pedagógica do

estabelecimento de ensino.

A lei assegura, portanto, o desenvolvimento do ensino aos alunos em

conformidade com as características da instituição e do meio a qual ela está inserida.

Existem outros artigos e parágrafos que retratam melhor que princípios devem ser

seguidos. Mas já fica explicito como o projeto pedagógico se torna um plano de ação, por

meio do planejamento estratégico, para efetivar as disciplinas dos cursos e a própria

interação entre elas.

Assim, segundo estudos, autores e leis, temos uma fórmula que entra em

conformidade que é o planejamento estratégico mais planejamento curricular resulta em

5 Neste caso, esquemas são os itens presentes no projeto pedagógico que formulam a base do ensino.

17

projeto pedagógico de sucesso. Lembrando que precisa ser um projeto flexível, uma vez

que leva em conta as tendências do mercado. Como houve dificuldades em encontrar

trabalhos específicos nesta área, um maior detalhamento não foi desenvolvido e o que foi

apresentando determina-se como relevante para a questão das disciplinas que serão

abordadas no projeto do sistema (será discutido melhor na seção da proposta do

software).

2.2.3.2.1 Aspectos Pedagógicos da Unochapecó

Através do planejamento da gestão e do entendimento do conjunto formador do

plano pedagógico, se faz saber de alguns pontos existentes a respeito das diretrizes que

forma a base dos planos formados na Unochapecó. Desenvolver um plano, como bem

explanado nas seções anteriores, leva o desafio de compor um curso formado por

disciplinas que atenderão com qualidade os egressos dos cursos na instituição. O desafio

hoje, devido a constante atualização e mudanças no mercado de trabalho é proporcionar

essa qualidade aos alunos.

No plano político pedagógico da Unochapecó, há na sua composição alguns itens

relacionadores ético-políticos na formalização de cursos. São estes:

• Indissociabilidade do Ensino, Pesquisa e Extensão.

• Formação cidadã.

• Compromisso com o desenvolvimento regional sustentável.

• Garantia de meios de acesso e permanência de acadêmicos na Universidade.

• Pluralidade.

• Autonomia.

• Gestão participativa, democrática e transparente.

• Integração do conhecimento.

• Avaliação institucional permanente.

Dessa forma, esses itens podem contemplar aspectos epistemológicos6 de base

dos cursos frente a uma educação que realmente forme profissional de qualidade.

Indivíduo que se depara com a realidade e que precisa estar preparado para o novo. O

plano enfatiza aos professores que precisam romper o ensino tradicional e teórico e se 6 Estudo das ciências cujo fim é apreciar o seu valor pelo espírito humano.

18

aliar as práticas de ensino que são missão da universidade (vide a indissociabilidade do

ensino e as estratégias inseridas no planejamento comentadas nas seções anteriores).

A instituição educacional têm como estratégia a capacidade de sistematizar e

produzir conhecimento que respondam às exigências de seu entorno, desafiada pela

função de preparar cidadãos competentes para intervirem no desenvolvimento social

(PPP, Unochapecó, 2006). Então o plano não somente entra em conformidade com as

estratégias de mercado da instituição de ensino como também propicia a ação dos seus

valores sociais para com o indivíduo cliente dessa educação. Mostrando como é

importante a formalização curricular e como ela precisa se manter adequada à região

onde os aspectos serão aplicados. Na próxima seção serão apresentados os estudos

referente a outro delineamento, não nos instrumentos mas mais focados nas pessoas da

instituição acadêmica.

2.3 Gestão de recursos humanos

Por meio de toda a abordagem conceitual referente à gestão das instituições de

ensino superior a parte mais importante e movedora de toda a administração, são os

recursos humanos da sua estrutura. Uma instituição de ensino existe para promover o

atendimento das expectativas dos clientes com um retorno financeiro justo pelos seus

serviços prestados (Tachizawa et al. 1999, pág. 188).

Desta forma pode-se visualizar a importância que a organização desse setor

precisa alcançar, a fim de proporcionar nos seus produtos uma maior qualidade,

considerando ainda que os produtos são os profissionais formados para o cliente

chamado mercado e também o ensino de qualidade para os clientes na instância alunos.

Esse é o ponto vital de sobrevivência da instituição: garantir e zelar esta qualidade.

Gestão de Pessoas é a função gerencial que visa à cooperação das pessoas que

atuam nas organizações para o alcance dos objetivos tanto organizacionais quanto

individuais (Migliori 2006, pág. 25). Os objetivos específicos da organização, neste caso,

remetem-se as estratégias específicas de cada instituição de ensino. Mesmo que não

faça parte do planejamento estratégico abordado na seção 2.2, há uma significativa

interligação entre essas administrações, justamente pelo fato dessa conjuntura entre

19

estratégias e a ação dos funcionários. Pois todos estão reunidos em prol do

desenvolvimento da organização e em busca da efetivação da missão da instituição.

Apesar da gestão ser abrangente a todos os envolvidos na instituição, nesta

trabalha o ator principal é o professor. Para que a qualidade comentada anteriormente se

perpetue, uma melhor organização por parte dos docentes pode ser de grande valia,

especialmente para as disciplinas, cursos e alunos de qualquer instituição.

Os cargos devem ser projetados para apoiar as etapas do processo, bem

como os ambientes do cargo devem ser estruturados para permitir que as

pessoas dêem sua contribuição máxima à eficácia e à eficiência

organizacionais. Há a necessidade de analisar os postos de trabalho, ou

cargos, e os executores que desenvolvem suas atividades,

independentemente do nível que ocupam na hierarquia da organização

(Tachizawa et al. 1999. pág. 189).

Essa análise comentada pelo autor, não necessariamente seria, portanto,

somente com os professores. Mas sim com todos os envolvidos, na busca incessante de

melhorias do ambiente de trabalho e dos profissionais nos seus postos de trabalho. Para

o professor isso é ainda mais interessante, pois além da sua capacidade profissional

descrita no seu currículo, outras variáveis dependem do sucesso da eficiência do seu

ensino. Ter um gestor com a capacidade de definir por meio de ementa e planos

pedagógicos quais, entre professores aptos, aqueles que poderiam entregar o melhor

ensino, entre as exigências quem imperam na instituição. O presente projeto têm a

pretensão de ajudar na interação dessas exigências. Estas que vêm desde as

modelagens nas estratégias gerais, das específicas e das questões referentes aos

recursos humanos. Desta forma, nos próximos dois subcapítulos é formalizado o que é

competência e quais são qualificados academicamente aos professores.

2.3.1 Competências

Para desenvolver uma abordagem sobre um sistema de gestão de competências,

um estudo deve ser remetido aos conceitos das competências de pessoas. O

entendimento acerca dos fatores envolventes aos indivíduos dentro de uma organização

se faz necessário para criar pilares do projeto. Segundo Dutra (2002), cada vez mais as

20

pessoas são reconhecidas como um insumo ou um recurso de administração pela

organização, principalmente as empresas. É esperado que esse recurso possa fornecer à

instituição resultados que contribuam no seu desenvolvimento. Desenvolvimento

tecnológico e de negócios acaba tendo em suas raízes de partida, indivíduos que possam

ter características qualificáveis para responder aos trabalhos empreendidos.

As pessoas esperam mais de suas organizações, ao contrário do que

antigamente se prevalecia: trabalhar conforme as necessidades unicamente da

organização. Hoje em dia as pessoas estão mais focadas em si mesmas. Buscando

inovações e aprendizado, fazendo com que as suas habilidades sejam vistas e

entendidas, aumentando seu leque de oportunidades e buscando novos desafios.

O desenvolvimento da organização está diretamente relacionado com a

sua capacidade em desenvolver pessoas e ser desenvolvida por pessoas,

originando dessa premissa uma série de reflexões teóricas e conceituais

acerca da aprendizagem da organização e das pessoas e como elas estão

inter-relacionadas[...][Dutra 2002, pág. 16].

É possível verificar que este inter-relacionamento traz benefícios para todos os

atores da organização. Considerando maior valia ao individualismo das pessoas, faz com

que se tenha uma troca de parte do conhecimento institucional para a pessoa e o

resultado desta para os negócios internos. A gestão deve integrar também as expectativas

dos indivíduos que pertencem ao seu meio. Dutra ainda afirma que, para isso, deve existir

um conjunto de políticas que ampare as expectativas tanto da organização quanto aos

indivíduos dela, para que possam se desenvolver ao longo do tempo, dividindo

responsabilidades.

Através desse pensamento, existe uma visão humana (Dutra, 2002) a respeito de

três pilares que se relacionam ao conceito do relacionamento entre pessoas e

organização. A primeira é sobre a aprendizagem: é uma cultura que impera

principalmente dentro de uma universidade. Para um ambiente dinâmico que possa

requerer maiores respostas por parte de seus funcionários (um exemplo seriam os

professores) a capacitação se torna um instrumento contínuo, que deve ser registrado

como pauta da gestão. Não como um modelo antigo de capacitação somente para o

comprometimento da pessoas com o seu cargo, mas a visualização humana do

aperfeiçoamento das suas características.

21

Com isso, o segundo pilar fornece a continuação da visão, que é sobre a

dimensão da pessoa. O desafio aqui é encarar as pessoas por meio de sua

individualidade e não somente, como já mencionado, seu papel unicamente no seu

próprio cargo. Fazendo com que “[...]o papel e o equilíbrio dessas pessoas sejam

considerados e compreendidos dentro da particularidade de cada contexto” (Dutra 2002

apud Chanlat 1992, pág. 21). Talvez não somente os registros de habilidades deveriam

ser usados para o determinado cargo, mas a formação completa do indivíduo.

O último pilar de uma visão humana trataria da competência do indivíduo. Este é

o foco desse trabalho, avaliando e conceituando as necessidades referentes as

competências dos indivíduos para um sistema informacional de gerenciar pessoas, o

conceito em si poderia ser dito como:

[...]um cluster de conhecimentos, habilidades e atitudes relacionados que

afetam a maior parte de um papel profissional ou responsabilidade, que se

correlaciona com a performance desse papel ou responsabilidade, que

possa ser medido contra parâmetros ¨bem aceitos¨ e que pode ser

melhorado por meio de treinamento.(Dutra 2002 apud Parry 1996, pág.

21).

Esses parâmetros são individuais de cada organização mas se referem ao fato de

medir as características de um profissional e verificar o seu enquadramento nos papéis

distribuídos internamente. Um cluster é como se fosse um conjunto e segundo esse

resumo estão inseridos não somente o conhecimento formal do indivíduo mas também

suas habilidades e atitudes, ou seja, não é somente um diploma que possa definir a

competência de uma pessoa. Porém, não se pode ir contra a uma política interna em que

pós-graduações são requisitadas, como em um corpo docente de uma universidade. Mas

vale ressaltar que outras características podem agregar mais fatores em um conjunto

(cluster) completo.

Seguindo esses pressupostos da política interna da organização, uma pesquisa

em campo foi realizada (pelo autor) para aplicar conceitos e mensurar as práticas dos

mesmo. Em conjunto de gestores que contribuíram na construção dos instrumentos da

prática realizada, foi possível levantar tópicos importantes dessa discussão (Dutra et al.,

2000):

• Entrega exigida pela organização: elaboração e conceituação de uma metodologia

22

sobre como a organização resolve em relação ao que quer que os indivíduos

entreguem para ela. Diferentes pessoas podem resolver trabalhos e entregar

subsídios de diferentes formas.

• Caracterização da entrega: descrição objetiva e facilmente identificável, do que a

organização precisa do indivíduo. Essa descrição exata pode influenciar até

mesmo nos aspectos remuneratórios devido à fácil identificação de necessidades e

o como a pessoa deve estar predisposta para a entrega (a realização do trabalho,

entregar aquilo que a organização necessita) .

• Forma de mensurar a entrega: meios de como medir essa entrega e correlacioná-la

a caracterização do indivíduo. Criar uma escala de mensuração em ajuda às

descrições do trabalho.

Por meio dessa discussão é possível avaliar pontos estratégicos para tornar a

competência como instrumento de gestão, vide a elaboração metodológica do assunto

dentro da organização. Pode ser considerada essa gestão como formulação estratégica

para a completar as colunas de competências em resolução dentro da instituição. Saber

mensurar e gerenciar esses aspectos, poderia contemplar uma maior facilidade de

agregação de conhecimento aos funcionários da organização. O mesmo autor que definiu

os tópicos de instrumentação acima também define essa agregação como uma

contribuição ao patrimônio da organização, inclusive, aumentando a sua competitividade

no campo de sua atuação.

Existem ainda alguns tipos de competências que devem ser considerados e

conceituados. Segundo bibliografias estudadas, algumas categorias viabilizam uma

observação com relação aquilo que é recurso e também é competência, fazendo parte em

praticamente toda organização. Também caracterizam a relação direta com o indivíduo,

aumentando a classificação de simples humano na organização, e classificando o

conhecimento da parte humana (Dutra et al. 2000, pág. 25):

• Competências essenciais: fundamentais para a sobrevivência da organização e

centrais em sua estratégia.

• Competências distintivas: reconhecidas pelo cliente como diferenciais em relação

aos competidores (no caso aqui se refere o sentido de competição comentado

anteriormente, a diferenciação).

• Competências de unidade de negócios: pequeno número de atividades-chave

23

esperadas pela organização das unidades de negócio.

• Competências de suporte: atividades que servem de alicerce para outras

atividades da organização. Por exemplo: a construção e o trabalho eficientes em

equipes podem ter grande influência na velocidade e qualidade de muitas

atividades dentro da organização;

• Capacidade dinâmica: categoria que define a condição da organização de adaptar

continuamente suas competências às exigências do ambiente.

Para este projeto as categorias mais interessantes e de maior relevância para as

definições da construção da ferramenta são as: essenciais, devido ao fato de que existem

competências cruciais para o ministério de disciplinas. As distintivas também poderiam ser

adequadas com relação às diferenças entre um professor e outro (competitividade inter-

características). E as de unidades de negócios, no caso, dentro de uma instituição de

ensino, a relação é com unidades de ensino (ou melhor, micro unidades, já agrupando

disciplinas com o seu curso). Fazendo com que o desenvolvimento de uma disciplina

tenha suas regras, propostas como regras de negócio e que competências devem ser

buscadas para o deu desenvolvimento.

A capacidade dinâmica poderia refletir na necessidade de atualização das

disciplinas, assim como as competências necessárias que são exigidas de tempos em

tempos. Consequentemente uma ferramenta disponibilizaria uma fácil edição,

catalogação e melhoramento das características dessas disciplinas.

Essa catalogação também haveria de fornecer meios para a questão do

conhecimento. As pessoas estão presentes em todos os tipos de recursos como:

tangíveis, conhecimento, experiência, habilidades, sistemas, procedimentos,valores,

cultura e rede de relacionamentos (Dutra apud Mills et al. 2000 pág. 25). Por conseguinte,

existe uma dinâmica para definição de como abordar as características dos professores

dentro de um sistema de informação. Não podendo ser de forma genérica a catalogação

pois também deve levar em conta o individualismo dos mestres. Para o reconhecimento

visual pelos gestores destas competências, são analisadas a seguir algumas técnicas que

podem ser levados em consideração pelas instituições de ensino na sua gestão e

descrição de competências.

24

2.3.2 Técnicas de visualização de competências

Cada organização pode entender de uma forma diferente as questões sobre a

competência. Enquanto alguns autores conceituam que a gestão de competências deve

se relacionar com a capacidade do indivíduo em realizar algum trabalho sem levar em

conta sua personalidade (Dutra et al. apud Parry 1996, pág. 127), outros autores

defendem a ideia de que traços pessoais também precisem ser inseridos na avaliação de

competências, independente da área onde esse indivíduo for atuar, já que as pessoas,

nas suas diferenças, podem entregar de várias formas o que é esperado delas pela

organização, características difíceis de se conseguir de forma genérica (Dutra et al. apud

Woodruffe 1991, pág. 128).

Dessa forma as organizações tendem a procurar um modelo específico, concreto,

para atender esses itens específicos das pessoas, a identificação e análise pessoal. A

tabela a seguir reflete esse modelo:

Dimensões Organizacionais

da Competência

Noções Abrangência

Essenciais

São as competências que diferenciam a empresa perante concorrentes clientes e constituem a razão de sua sobrevivência.

Devem estar presentes em todas as áreas, grupos e pessoas da organização, embora em níveis diferenciados.

Funcionais

São as competências específicas de cada uma das áreas vitais na empresa (vendas, produção, por exemplo).

Estão presentes entre os grupos e pessoas de cada área.

Individuais

São as competências individuais e compreendem as competências gerenciais.

Apesar da dimensão individual, podem exercer importante influência no desenvolvimento das competências dos grupos e até mesmo da organização. É o caso das competências gerenciais.

Tabela 3: Dimensões organizacionais da competência (Flink et al. apud RUAS, 2001).

Essas dimensões podem ser comparadas com algumas das dimensões humanas,

definidas na seção anterior (Dutra et al. 2000, pág. 25). Na essencial pode ser

correlacionada com as partes essenciais e distintivas sob o ponto de vista de diferencial a

25

organização. As funcionais se relacionam bastante com aparte de unidades de negócio,

diretamente com a função que o indivíduo recebe na organização, assim também podem

ser distintivas. E as individuais englobam as partes distintivas (diferencial competitivo), de

suporte (trabalho em equipe e intergrupos), e da dinâmica (capacidade de se adequar às

exigências do ambiente).

Mediante essa análise, visualiza-se o desafio de quais aspectos as organizações

precisam estudar e de que forma elas podem generalizar um processo de definição de

competência, para que consiga atingir um sistema de avaliação plena e confiável de

indivíduos.

Existem algumas técnicas formuladas há alguns anos, da experiência de

estudiosos e gestores, para a avaliação de competências. Essas técnicas ou métodos

podem ser encontrados como: jogos de empresas, “assessment centers”, testes

psicológicos, métodos comportamentais, dinâmicas de grupo, análise curricular, avaliação

de competências de equipes, observação direta do trabalho (FLINK, 2006, pág. 2). Assim

como a técnica desenvolvida pelo estudioso da área, McClelland intitulada Entrevista de

eventos comportamentais (Flink et al. apud McClelland, 1973). A seguir, são apresentadas

essas técnicas, ou modelos, baseados em conceitos disponíveis na literatura.

Os jogos de empresas simulam uma empresa fictícia em que o grupo de

indivíduos são inseridos, todas as suas atitudes refletem o andamento interno e externo

dessa organização falsa e que pode dramatizar que postos são mais interessantes para

uma determinada pessoa (LACRUZ, 2004).

Os “assessment centers” é uma espécie de uma prova de competências, em que

o indivíduo é posto em confronto com situações reais e é avaliado para cada competência

que a organização exige (Pereira et al., 2007).

Os testes psicológicos são viabilizados por meio de questionários para a

visualização de traços da personalidade do indivíduo, os métodos comportamentais

também são avaliados por questionários mas para a visualização de comportamentos

observáveis (Flink et al. 2006, pág. 3). As dinâmicas de grupo têm como proposta a

apresentação de um tema para um grupo de indivíduos e a consequente visualização da

inteligência e capacidade de interação e resolução deles com o tema (FLINK, apud

Galleno, 2000).

Análise curricular é, talvez, a forma mais usada de avaliação da captação de

26

pessoas, têm por objetivo visualizar eventos que comprovem as competências do

indivíduo (Flink et al. apud Silva, 2003; Goodstein, 1998). A avaliação de competências de

equipe segue a mesma lógica que a análise comportamental e curricular, porém avalia-se

uma equipe inteira no sucesso de uma determinada atividade (Flink et al. 2006, pág. 4). A

observação direta do trabalho nada mais é que a observação do indivíduo no seu local de

trabalho e o registro de como ela desenvolve as atividades requeridas, e

consequentemente, são anotado os melhores resultados.

A entrevista de eventos comportamentais visualiza também competências por

grupos, onde um grupo é considerado excepcional e o outro na comparação é

considerado menos capacitado (em teoria). As competências são levantadas por

entrevistas com os participantes dos grupos. Estas competências são definidas e então

redefinidas para melhorar o grau no qual elas se diferenciam entre os dois grupos em um

trabalho particular. Com isso pode-se chegar a uma maturação de quais competências

determinado trabalho realmente requer e padronizando essa competência, se pode criar

um dicionário das competências requeridas (Flink et al. apud McClelland, 1998; Spencer,

1993; Daniels 2001).

Ainda teria outras técnicas mais modernas como a entrevista por competência,

em que o indivíduo é avaliado a respeito de situações reais a qual ele passou (Flink et al.

apud THOMPSON, 1996; PARRY, 1996; REIS, 2003). Aqui ainda pode-se desenvolver

uma alternativa que seria uma entrevista também, mas com relação a qual postura o

indivíduo teria em determinadas situações e as suas respostas seriam, portanto,

avaliados nas dependências da competência.

A análise curricular, entrevistas por competência e até mesmo “assessment

centers” e entrevista de eventos comportamentais podem ser úteis em um ambiente

acadêmico. Para que os gestores de área possam, por meio de análises de grupos de

professores, ou individuais, sob uma forma concreta de modelo de observação,

padronizar e detalhar de forma mais segura as competências. O sistema pode, por meio

do conhecimento das técnicas usados na Unochapecó, determinar como pode dar suporte

no registro e organização desta gestão (objetivo até então primário) e, em uma instância

maior, na incumbência de desenvolver a própria técnica usada.

As técnicas tendem a viabilizar os aspectos de seleção. Os conceitos de captação

de pessoas, segundo alguns autores, na verdade relacionam duas ações distintas: a

captação do recrutamento e a seleção. Geralmente o que se encontra são as duas ações

27

juntas (Dutra, 2002 pág. 82). Todavia, segundo o mesmo autor, a visão estratégica das

empresas (pelo menos de grande parte delas) não visualiza corretamente esses

processos divididos, ou ainda, os desenvolve de forma que o processos como um todo de

recrutamento possam não atender às necessidades da própria organização.

O motivo dessa falta de visualização é a forma como as empresas encaram esse

processo, distinto ou não. Dutra em sua pesquisa (2002) destacou que as empresas

geralmente não encaram a captação na forma das pessoas para a empresa e sim no

sentido de empresa pessoa. Considera o mercado como fonte de recursos humanos e

não como espaço de trocas, como comentado na seção anterior e também como as

empresas privilegiam apenas o presente sem pensar no futuro das suas próprias

necessidades.

Necessidades estas que nem sempre se consegue definir se determinado

indivíduo irá suprir, já no processo de captação ou, até mesmo, na seleção, mesmo

usando das técnicas mais sofisticadas e padronizadas comentadas no início desta seção.

De uma forma geral, partindo das necessidades da organização e visualizando os

conceitos da devida troca entre empresa-indivíduo (promovido na cultura organizacional)

alguns aspectos podem ser definidos para adequar um processo bem definido de

captação (Dutra, 2002):

• perfil profissional: definição do espaço de trabalho da pessoa assim como que

conhecimento, habilidade e experiência será requerida do indivíduo.

• Perfil comportamental: se baseia no contexto político, social e cultural em que a

pessoa irá atuar (o motivo pelo qual de existir mais de uma técnica voltada para a

visualização e registro comportamental).

• Entregas desejadas: análise do que é esperado pela pessoa para entregar no

presente e também no futuro as devidas entregas esperadas.

• Condições de trabalho: qual o ambiente e que recursos o indivíduo têm à

disposição para efetuar o trabalho.

• Condições de desenvolvimento: investimentos previstos para a capacitação da

pessoa a ser captada7.

7 Aqui entra uma necessidade específica que as organizações precisam gerenciar: a questão de necessitar de trabalhadores, mas não encontrar pessoal no padrão técnico exigido, alguns autores aqui se referenciam que não pode haver muito pessoal não especializado já que isso pode frear a produção da empresa. A empresa precisaria estar preparada para estas questões.

28

• Condições contratuais: vínculos contratuais possíveis para que a pessoa possa

realizar seu trabalho.

Apesar de o autor levantar esses aspectos para empresas, estes itens fazem

parte também da visão de gestão de pessoas dentro de uma universidade. As técnicas de

seleção podem distinguir aqueles que são mais aptos para um determinado trabalho, mas

o processo como um todo de captação também precisa estar bem formado. Na

universidade podemos encontrar facilmente investimentos em atualização de professores,

a definição daqueles que têm perfil para integrar núcleos de pesquisa ou coordenar

cursos de graduação e obviamente toda a questão do perfil profissional. Isso denota a

importância dos aspectos distintos entre captação e seleção. Uma, forma a primeira parte

do processo e formula toda a política de recrutamento, enquanto a segunda define, entre

um grupo de pessoas, quais indivíduos que estão mais aptos à organização.

Assim, encerram-se as seções referentes à fundamentação teórica de toda uma

gestão focada na academia (instituição de ensino), como ela se desenvolve e quais

práticas podem fazer parte das operações dos gestores. A seguir serão descritos os

estudos aos aspectos relacionados que complementarão a proposta deste trabalho.

2.4 Aspectos relacionados

Neste capítulo, o foco dos estudos começa a ser direcionado a conceitos que

permeiam todo o caminho do desenvolvimento de sistemas. Gestão do conhecimento

será abordado conceitualmente, pois seu estudo pode ser inserido em composição de

aplicações técnicas computacionais. Na seção seguinte, é abordada a ontologia,o que é e

como pode ser usada em algumas definições dentro do sistema de informação. Logo

depois, são apresentados brevemente os aspectos que envolvem inteligência artificial e

quais componentes podem fazer parte do sistema de recomendação, logo a seguir, são

descritos todas as questões referentes a sistemas de recomendação e as suas

arquiteturas (foco principal nesse projeto).

Descrições sobre ferramentas e tecnologias que serão usadas fazem parte deste

capítulo (na seção de desenvolvimento para a web). Serão descritos a linguagem de

programação, a arquitetura de desenvolvimento e a base de dados que será usado para a

implementação de um sistema referente a todo o estudo deste capítulo e de toda a

fundamentação deste trabalho.

29

2.4.1 Gestão do conhecimento

O conceito referente ao conhecimento difere bastante entre autores. Pode ser

definido como “uma crença justificadamente verdadeira” (Fleury et al. apud Nonaka, 1994

pág. 15) ou como “o conjunto de crenças mantidas por um indivíduo acerca de relações

causais entre fenômenos” (Fleury et al. apud Sanchez; Heene; Thomas, 1996 pág. 9).

Ainda o conhecimento pode ser determinado como público e pessoal e que é construído

por seres humanos, contendo emoções, ou paixão (Migliori apud Polanyi, 1997 ).

Dessa forma visualiza-se que o conhecimento possui implicações que nem todos

entram em consenso para a sua discussão. Para a organização o conhecimento pretende

ser entendido, segundo os autores, de que é relevante a estratégica de competitividade

mas também é de compreensão diferente pelos integrantes da organização. Que é

resultado do conjunto de crenças e do espírito humano.

Outra instância é a questão do tipo de conhecimento que faz parte dos processos

mentais da própria definição de conhecimento. O conhecimento tácito e o explícito. O

explícito, também conhecido como codificado, é um conhecimento que pode ser

comunicado em linguagem formal, sistematicamente, enquanto o tácito é enraizado ao

indivíduo, nas suas ações, no envolvimento deste em contextos específicos (Fleury et al.

apud Nonaka, 1994 pág. 16). Outro autor ainda defende que o tácito não

necessariamente não possa ser codificado, mas é um conhecimento “ainda não

explicado” (Fleury et al. apud Spender, 1996 pág. 58).

O conhecimento organizacional é definido como “o conjunto compartilhado de

crenças sobre relações causais mantidas por indivíduos dentro de um grupo” (Migliori

apud SANCHEZ; HEENE, 1997, p. 5). A organização pode viabilizar como estratégia

interna o mapeamento desse conjunto de ideias para o objetivo de contextualizar todo

esse capital humano dos funcionários. Pois pessoa qualificada e de experiência é

considerado de difícil transposição ou imitação. Fleury (2001) indica que na prática

gerencial a gestão do conhecimento pode ser compreendida em sete dimensões.

A primeira exibe como a alta administração deve definir os campos do

conhecimento no qual os funcionários vão focalizar seus esforços de aprendizado (Fleury

et al. apud Nonaka e Takeuchi, 1995). A segunda é como o desenvolvimento de uma

cultura organizacional, as estratégias e o comprometimento com a otimização das áreas

30

da empresa podem ser úteis em alavancar a ação das estratégias espiritualizadas pela

organização. Na terceira, trata da importância das novas estruturas organizacionais com

relação ao aprendizado de grupo, a inovação e geração de novos conhecimentos mesmo

em ambientes super burocráticos.

A quarta dimensão reflete bastante este objeto de estudo: trata das práticas

políticas da gestão de recursos humanos e como a organização deve se prontificar e

organizar a aquisição de conhecimentos externos e a melhoria do pessoal interno. Denota

a rigorosidade na estrutura de seleção, assim como na prática de treinamentos do

pessoal já contratado. A dimensão enfatiza também a prática de remuneração para

aqueles que buscam melhorias nas competências individuais. A quinta dimensão foca nos

aspectos de como os sistemas de informação afetam os processos de geração e difusão

do conhecimento. Assim como a tecnologia assume o papel de transparência,

colaboração e recebem um bom nível de confiança, pois a maioria dos sistemas recebem

entrada de dados individuais e pessoais.

A sexta dimensão trata da mensuração dos resultados das avaliações do capital

intelectual e as suas dimensões (Fleury et al. apud Edvinsson; Malone; Sveiby, 1997). E a

sétima refere-se ao constante aprendizado das empresas com o ambiente onde estão

inseridas e das alianças com outras empresas.

Através do panorama dessa dimensões e dos conceitos percebe-se a importância

do capital humano e de como o conhecimento pode refletir no sucesso das estratégias da

organização. É importante salientar que também faz parte da gestão do conhecimento os

aspectos de know-now8 dos grupos da organização. Pois apesar de ser conhecimento

acumulado, nem sempre é fácil explicar como fazer uma determinada tarefa (Fleury et al.

2001, pág. 134).

2.4.2 Ontologia

Ontologia pode ser uma maneira de se conceitualizar de forma explícita e formal

os conceitos e restrições relacionados a um domínio de interesse (Carneiro et al. apud

Guarino 1998). Gruber (1992) define a ontologia como um vocabulário de termos (com

funções, relacionamentos) em que seres humanos e máquinas possam ler e que sistemas

8 É a especialidade do indivíduo, também citado na literatura como expertise

31

baseados em conhecimento possam interoperar no nível de conhecimento. Para a ciência

da informação, ontologia é a representação da informação em meio digital, relacionando-

se com conteúdos da realidade (Gonçalves et al. 2008).

Ontologia é um conceito que permeia portanto um mecanismo que formaliza um

domínio de informação (um conhecimento específico). Define de forma clara e objetiva os

conceitos que fazem parte de determinado domínio e que precisam ser formalizados para

que tanto as pessoas possam compreender, mesmo com diferentes opiniões, quanto as

máquinas que possam reusar informação em seu nível abstrato. Forma um esquema

conceitual e bases de dados, que fornecem uma base para várias aplicações que possam

vir a compartilhar definições (Gruber, 1992). O domínio da informação aqui pode significar

o entendimento sobre um conceito ou sobre uma rede de conceitos que venha a formar

as informações sobre o ambiente do sistema e por fim a base de conhecimento.

Cada indivíduo possui suas próprias ideias, cultura, crenças. Cada um pode

compreender o mundo à sua volta de forma diferente, isso reflete quando pessoas

discutem um significado de uma palavra, conceito, informação. Em sistemas

computacionais isso pode provocar uma dificuldade na comunicação das informações

pertinentes no meio onde podem coexistir desenvolvedores, usuários do sistema e a

gestão da informação em que esses dois atores têm acesso.

Neste trabalho, o uso de ontologia servirá para a definição concreta do

entendimento de todo o conhecimento que envolva a seleção por meio de competências

de professores. Este entendimento concreto é aplicado na formação da base de dados,

este e demais detalhes serão apresentados na seção 3 sobre o desenvolvimento do

protótipo.

2.4.3 Inteligência artificial

Os conceitos que definem o que é inteligência artificial também divergem entre os

autores na literatura. Muitos preferem não conceituar esse termo e partir diretamente para

modelos computacionais que possam ilustrar essa inteligência (já que conceituar

aspectos de conhecimento não são tão fáceis como foi percebido no capítulo anterior

sobre gestão do conhecimento).

Basicamente, a inteligência artificial pode assim ser definida: o estudo de como

fazer os computadores realizarem tarefas que, no momento, as pessoas são melhores

32

(Rich, 1988, pág. 1). É o uso do computador para executar raciocínio, reconhecimento de

padrões, aprendizagem ou outras formas de inferência (Luger, 2004, pág. 48). O objetivo

central da IA (Inteligência Artificial) é simultaneamente teórico – a criação de teorias e

modelos para a capacidade cognitiva – e prático – a implementação de sistemas

computacionais baseados nestes modelos (Bittencourt, 2001, pág. 20). Dessa forma

visualizamos um novo campo de desenvolvimento de sistemas, cada vez mais

inteligentes e fornecedores de conhecimento, até mesmo na postulação de ações e de

novo conhecimento, podendo tornarem-se úteis a indivíduos tomadores de decisão.

Contemporaneamente, podemos encontrar sistemas especialistas que ajudam a

promover a intenção desses conceitos comentados no parágrafo anterior. Esses sistemas

são chamados de sistemas especialistas e possuem geralmente três arquiteturas: uma

base de regras, uma memória de trabalho e um motor de inferência (Bittencourt, 2001,

pág. 254). A base de regras constitui do “alimento” do funcionamento do sistema, é onde

perguntas serão feitas, condições arquitetadas serão promovidas para que o sistema

possa gerar um conhecimento. A memória de trabalho também participa dessa geração e

pode ser qualquer estrutura de dados. O motor de inferência é que usará os subsídios das

duas partes anteriores: que irá aplicar tanto as regras quanto as informações disponíveis

na memória, para fazer as devidas inferências que serão retornadas ao usuário.

O maior problema visualizado é a determinação da inferência sobre um

determinado conjunto de informações. O sistema receberia as ideias e iria inferir sobre

elas, determinando como resultado o que ele poderia “mensurar”, “quantificar” ou “pensar”

sobre aquele domínio de problema. Existem várias técnicas reconhecidas na literatura de

IA, contudo este trabalho define (seguindo os questionamentos de pesquisa) duas

técnicas: lógica fuzzy e algoritmos genéticos.

A lógica fuzzy faz parte do estudo sobre lógica nebulosa, que é o modelo mais

tradicional para o tratamento da informação imprecisa e vaga (Bittencourt, 2001, pág.

282). A lógica fuzzy foi introduzida no contexto científico em 1965 pelo professor Lotfi

Zadeh e se diferencia da lógica booleana, 0 e 1, precisão de resposta (JANÉ, 2004). Essa

lógica têm como ponto fundamental a representação da lógica e da racionalidade humana

na resolução de problemas complexos (Bittencourt apud Von Altrock, 2004, pág. 3).

Em sistemas comuns computacionais a lógica booleana é usada, o computador

processa uma informação e define se aquilo é correto ou não, precisamente. Entretanto,

no trato com sistemas mais inteligentes que operam com informações do tipo “hoje o

33

clima está mais ou menos quente”, ou “aquele indivíduo é mais ou menos competente em

uma tarefa”, o conjunto de dados dá-se de forma diferente. Um determinado valor têm um

determinado grau de pertinência em um conjunto, ainda usando o exemplo anterior,

podendo hoje estar 40% frio e 60% quente (então está mais ou menos quente,

dependendo do conjunto de regras estipulado para o entendimento pelo sistema).

Os algoritmos genéticos fazem parte da área de estudo sobre conexionismo9. Que

têm por objetivo investigar a possibilidade de simulação de comportamentos inteligentes

por meio de modelos baseados na estrutura e funcionamento do cérebro humano

(Bittencourt, 2001, pág. 301). Segundo Luger (2004, pág. 437) o algoritmo genético pode-

se basear em uma metáfora biológica, em que o algoritmo vê o aprendizado como uma

competição numa população de soluções evolutivas, candidatas para o problema. De

forma parecida com o funcionamento dos nossos neurônios.

Algoritmos genéticos produzem implementações de busca que utilizam

processos iterativos que simulam o desenvolvimento evolucionário baseado

nos conceitos de seleção das espécies, isto é, pelos indivíduos mais aptos.

Em computação, os indivíduos mais aptos são aqueles que produzem

resultados mais adequados, isto é, mais próximos da solução do problema

proposto (Souza, 2004, pág. 35).

Existem operadores genéticos que produzem novas soluções mediante de

combinações de componentes dos pais dos filhos em questão. Razão pelo qual se chama

computação evolutiva e as aplicações de algoritmos genéticos cabem muito bem em um

campo de soluções das quais não há um modelo de regras e, sim, um espaço finito de

soluções onde a população revela o indivíduo mais apto (que têm a melhor solução) para

um determinado problema.

Por meio do estudo na literatura a forma mais contemplada de resolver o

problema da ferramenta no enfoque de gestão de competências seria a lógica fuzzy

(lógica nebulosa). Pois a indução de regras no modelo de avaliação de competência se

faz necessário existir (como abordado nos capítulos anteriores). E os indivíduos

(professores) também seriam avaliados, conforme a arquitetura, na questão de serem

mais pontuados para uma determinado conjunto de valores (seriam mais propícios para

9 Segundo Bittecourt (2001) outros nomes podem ser sinônimos dessa área de estudo como redes neurais, processamento distribuído paralelo, redes adaptativas e computação coletiva.

34

uma determinada disciplina).

2.4.4 Sistemas de recomendação

Sistemas de recomendação (SR´s) surgiram como um conceito de aumentar o

nível de respostas dos sistemas comuns. Aplicativos estes que na maioria das vezes

fazem com que os usuários precisem vasculhar resultados estáticos a respeito dos dados

de entrada. O objetivo dos Sistemas de Recomendação é o de que os usuários não

apenas recebam o retorno de itens a partir da formulação de consultas, mas que o

possível interesse por um determinado item possa ser previsto (Lichtnow et al., 2006).

Burke ainda define que sistemas de recomendação modernos são sistemas que

produzem recomendações individualizadas como saída ou possuem efeito de mostrar um

caminho personalizado direto no objeto de interesse em meio a uma grande variedade de

opções.

Esses sistemas são amplamente usados em sites de comércio (e-commerce).

Segundo Schafer (et al. 1999), aplicativos são usados para sugerir produtos baseados

naqueles que estão sendo mais vendidos ou, ainda, baseados no passado de compras de

cada cliente. Alguns outros exemplos são o sistema de recomendação de livros da

Amazon10, anunciante de cd´s CD Now11 e também na sugestão de roupas, no caso de

um aplicativo apresentado pela marca de roupas Levis12.

Um modelo de desenvolvimento de sistemas desse tipo, considerado um dos

mais completos (e usados em alguns dos aplicativos citados acima) se define em quatro

processos: identificação do usuário, coleta de informações, estratégias de recomendação

e visualização das recomendações (Barcellos et al. apud Schafer, 2007). A identificação

do usuário não é obrigatória desses sistemas, se existir, é o primeiro passo a ser

executado. Características do usuário são reconhecidas e o sistema pode atender de

forma personalizada para cada tipo de usuário (efeito de caminho personalizado

comentado anteriormente).

Em seguida é feita a coleta de informações, nessa fase as informações são

retiradas na busca de dados. Essa busca de dados pode ser feita por meio de dados

inseridos pelos usuários, histórico de navegação, compras e demais ações passadas

(assim como bases de dados). Também pode ser por meio de inferências feitas pelas 10 http://www.amazon.com11 http://www.cdnow.com12 http://www.levis.com

35

características de um grupo de de usuários para um determinado usuário (comparação de

preferencias, gostos, atividades, entre outros). Essas informações podem ser reunidas em

um banco de dados em que podem ser aplicadas técnicas de mineração de dados a fim

de descobrir relações entre os dados obtidos e as informações desejadas.

A visualização das recomendações nada mais é como as sugestões são exibidas

aos usuários, estas devem ser apresentadas de forma que seja de fácil compreensão. A

sugestão pode ser visualizada normalmente por meio do navegador, ou por e-mail, em

uma lista de recomendação, ou de outras formas (Schafer, 1999, pág 160).

(…) existem três níveis de recomendação: não recomendação,

recomendação efêmera e recomendação persistente. Na não-

recomendação, as recomendações são iguais para todos os usuários.

Como, por exemplo, uma lista com os produtos mais vendidos para todos

os seus clientes. Na recomendação efêmera, as recomendações são

baseadas inteiramente na navegação de um único usuário e não utiliza

informações das navegações anteriores do mesmo. Na recomendação

persistente, as recomendações são baseadas no reconhecimento do

usuário, e sugere produtos que são do seu interesse, com base nas suas

navegações anteriores. (Barcellos et al. apud Schafer, 2007, pág. 5).

Mesmo que as definições acima descritas sejam voltadas para um sistemas de

recomendação de produtos, para o presente projeto, na questão da visualização, o

enfoque seria na recomendação efêmera. Devido ao fato de que a sugestão fornecida é

para um usuário (gestor) dentro daquele momento, sem inferências em navegações

anteriores pelo sistema. Para a estratégia de recomendação foi feito um estudo a parte,

pois, nas pesquisas, mostrou-se de grande importância a seleção da técnica de

desenvolvimento.

Existem várias técnicas elaboradas ou agregadas que foram usadas para se

desenvolver sistemas de recomendação. Algumas arquiteturas são catalogadas e

propostas na literatura, todas baseiam-se em propriedades distintas tendo como mesmo

objetivo o conceito de recomendação. As técnicas especificamente atendem a três

requisitos básicos: os dados existentes no plano de fundo, antes do sistema de

recomendação gerar novos dados; os dados de entrada, as informações que os usuários

podem comunicar ao sistema para gerar a recomendação; e em um terceiro nível, os

algoritmos que vão fazer as combinações entre os dados existentes e os dados de

36

entrada para obter sugestões. Estes são os processos básicos e por meio destas etapas

podem existir cinco grandes técnicas de desenvolvimento de SR: recomendação

colaborativa, recomendação baseada em conteúdo, recomendação demográfica,

recomendação baseada em utilização e recomendação baseada em conhecimento

(Burke, 2002, pag. 2). A seguir serão apresentados estas técnicas, com o objetivo de

elucidar e apresentar aquelas que são mais recomendas para o presente projeto.

2.4.4.1 Recomendação colaborativa

A recomendação colaborativa é a estrutura mais usada, segundos os autores, no

desenvolvimento de aplicações de recomendação. Esta estrutura é desenvolvida baseado

nas avaliações em determinados objetos, reconhecendo características comuns entre

usuários e as suas avaliações ou de outros indivíduos aos objetos (produtos) e propondo

recomendações por meio da comparação destas características entre usuários. Então,

pode-se visualizar que, dentro destes sistemas, poderia-se ter um perfil do usuário com

um vetor de produtos e as avaliações deste usuário sobre os produtos, por exemplo.

Essas avaliações podem ser binárias (ruim/bom), ou com valores que denotam a nota

sobre o produto. O histórico de dados pode ser usado para fazer predições sobre um

determinado produto (Burke, 2002 apud Breese et al. 1998, pág. 2). Para essas

predições, várias técnicas podem ser usadas como uma rede neural focada em sugerir

um determinado objeto (Burke, 2002 apud Jennings & Higuchi, 1993, pág. 2). Essa

técnica possui um ponto forte, ainda segundo os autores, relacionado à independência de

como os dados referentes aos objetos estão representados virtualmente. Inclusive

podendo-se trabalhar com objetos complexos que possuem vários atributos internos

(como filmes, que têm atributos como atores, roteiro, trilha sonora, etc).

2.4.4.2 Recomendação baseada em conteúdo

A segunda técnica é a recomendação baseada em conteúdo. Essa técnica

baseia-se na associação entre os objetos (expressões, palavras, frases) para então

formular os novos objetos de interesse. Esses objetos de interesse são gerados por meio

de mecanismos que “aprendem” sobre o conteúdo e possam usar para recomendar algo

para as pessoas ou postular conhecimento sobre o que existe de registros. Um sistema

para exemplificar melhor o conceito é o sistema proposto LIBRA (Learning Intelligent Book

37

Recommending Agent13), para a recomendação de livros na web (Mooney et al. 1999,

pág. 1). O sistema é desenvolvido por meio do uso de bases de dados de livros como o

próprio website da Amazom.com (citado no início desta seção), da análise da avaliação

de uma determinada grade de livros e de um algoritmo de inteligência artificial que

“estuda” o usuário do sistema. Com isso, este sistema consegue gerar um ranking de

livros como sugestão para o usuário. Redes neurais também podem dar grande suporte

para a aplicação, assim como mineração de texto diretamente no conteúdo podem ser

usados para extrair e desenvolver conhecimento para a recomendação.

2.4.4.3 Recomendação demográfica

A terceira técnica é a recomendação demográfica. Os sistemas com essa técnica

têm como objetivo categorizar o usuário baseado em atributos pessoais e fazer

recomendações baseadas em classes demográficas. Essas recomendações podem ser

usadas para visualizar que produtos podem ser direcionados a uma determinada região,

direcionando a propaganda de um produto para um determinado segmento de mercado,

por exemplo (Barcellos et al. apud Schafer, 2007, pág. 4). A vantagem do uso dessa

técnica, com relação aos sistemas de recomendação baseada em conteúdo e

colaborativos, é a não necessidade de manter históricos de avaliações dos usuários sobre

produtos e serviços.

2.4.4.4 Análise e projetação

As técnicas de recomendação baseadas em utilização e conhecimento não são

focadas em generalizar ou avaliar os usuários, sua preferências e seus históricos a longo

prazo. A ideia central é sugerir um caminho entre a necessidade do usuário e um conjunto

de opções disponíveis. No caso do SR baseado em utilização, a arquitetura parte da

premissa de avaliar a utilidade de cada objeto para o usuário. Já o baseado em

conhecimento consiste na sugestão baseada na inferência do que o usuário necessita e

das suas preferências. Em outras palavras, para construir um sistema nesse modelo,

seria necessário uma representação mais detalhada das necessidades do usuário

(Bunker 2002 apud Towle & Quinn, 2000, pág. 3) para então suportar como um item em

particular encontra uma necessidade particular.

13 http://www.cs.utexas.edu/users/libra/

38

Para o projeto, a escolha mais considerável é o baseado em conhecimento, pois

de um lado existe a ementa das disciplinas, com toda a descrição e as necessidades do

desenvolvimento da matéria. De outro lado, têm-se as características dos professores

assim como a sua formação acadêmica. Há, por conseguinte, opções de um lado que

precisam ser corretamente conectadas nas opções do outro lado. Um exemplo é se a

ementa se refere à matéria que ensina tópicos de programação para a web, temos umas

opções que podem ser a linguagem em script14 e estilização de páginas. E temos alguns

professores que ensinam linguagem em script e outros que entendam o básico de

estilização. A necessidade do gestor seria de uma sugestão de que professor pudesse

preencher as opções da respectiva ementa. Essa técnica (baseada em conhecimento)

torna-se a mais próxima da arquitetura necessária a ser desenvolvida no protótipo. Já que

nas demais, são focadas nas inferências de desejos de vários usuários associados a

várias características e avaliações diretas sobre objetos e não sobre a necessidade de

definição de que “conhecimento poderá suprir conhecimento” (qual o professor ideal para

ministrar determinada disciplina). As características dos usuários, como descrito, não é

obrigatória, não fará parte do desenvolvimento pois não há uma necessidade de tratar os

atributos pessoais dos usuários do sistema. A coleta de dados será por meio de

informações inseridas pelo gestor, e banco de dados formado dos registros das ementas

de disciplinas e formações acadêmicas dos professores.

2.4.5 Desenvolvimento web

O desenvolvimento da proposta se dará como um sistema voltado para a web.

Dessa forma algumas tecnologias devem ser consideradas para o desenvolvimento pleno

do software. Questões como arquitetura, escalabilidade e boas práticas devem ser

observadas para desenvolvimento de qualidade de qualquer aplicativo para a web. Na

parte de programação foi escolhida a linguagem PHP, pois poderá atender perfeitamente

as questões anteriores de ótimo desenvolvimento para a web.

Conforme o desenvolvimento, alguns itens precisarão ser considerados como a

interação com usuário e, dessa forma, pode ou não surgir a necessidade do uso de API's

(classes de códigos automatizados feito por terceiros, como o Google Charts15 por

14 Linguagens de programação que são interpretadas. Um navegador web, pode interpretar a estilização de cores e estruturas que são programadas para uma determinada página, por exemplo.

15 http://www.code.google.com/apis/chart/

39

exemplo, com grande facilidade de criação de gráficos) ou de uso de Javascript (Jquery16

se torna interessante pois é uma biblioteca que automatiza o desenvolvimento de uma

melhor interação da interface). O uso do componente ajax17 do Jquery será usado para as

telas exibidas ao usuário final. XHTML e CSS também serão usados, pois o primeiro,

define a estrutura de qualquer página e o segundo define o estilo que ela conterá. Estas

tecnologias de desenvolvimento de páginas serão codificadas dentro de padrões

designados pela W3C (www.w3.org) que possui validadores que certificarão a página

onde o aplicativo funcionará. O banco de dados escolhido para a pertinência dos dados é

o MySQL.

2.4.5.1 PHP

A linguagem PHP como conhecemos hoje iniciou-se em 1997. Antes, Rasmus

Lerdoff em 1995 criou um projeto de um simples script18 somente para retornar alguns

dados do seu currículo online. Ele intitulou esse script como “Personal Home Page Tools”

e logo em seguida passou a se chamar PHP/FI: o mesmo script passaria a receber mais

funcionalidades (implementados em linguagem C que até conseguia já se comunicar com

banco de dados).

A linguagem de script funciona do lado do servidor (servidor de aplicações). É um

programa que pode acompanhar um documento HTML ou a ele ser incorporado, pode

proporcionar um maior dinamismo no conteúdo, maiores interações com o lado cliente

(navegador do usuário), gerenciar informações de usuários, entre outras infinidades de

atributos (W3C Recommendation, Introduction to scripts). Atributos estes que cada vez

mais ajudam na evolução de aplicativos para a Internet e hoje formam uma ponta de

tecnologia tão desenvolvida bem próximos (ou até mesmo mais práticos) aos softwares

para desktops19.

PHP, que significa "PHP: Hypertext Preprocessor", é uma linguagem de

programação de ampla utilização, interpretada, que é especialmente

16 http://www.jquery.com/17 http://api.jquery.com/category/ajax/18 Scripts nada mais são que arquivos que contém um código escrito por uma linguagem de programação.19 Que residem em computadores e não em servidores, conhecidos como software de prateleira. Sistemas

para a web hoje trazem praticamente tudo que os softwares para desktop trazem, inclusive já existe plataformas para criar interfaces gráficas em desktops para se usar sistemas web feitos em PHP sem o uso de navegadores como: Internet Explorer, Mozilla Firefox, entre outros no mercado.

40

interessante para desenvolvimento para a Web e pode ser mesclada

dentro do código HTML. A sintaxe da linguagem lembra C, Java e Perl, e é

fácil de aprender. O objetivo principal da linguagem é permitir a

desenvolvedores escreverem páginas que serão geradas dinamicamente

rapidamente, mas você pode fazer muito mais do que isso com PHP

(Manual do PHP, Prefácio).

Além de todos esses atributos, a linguagem interpretada é sinônimo de script e

nesta em especial é de fácil aprendizado e muito poderosa. A licença de desenvolvimento

é livre (possui algumas restrições com uso de nome por exemplo, entretanto não existe a

necessidade de adquirir licença para desenvolver aplicativos), podendo ser usados em

aplicativos comerciais ou não sem mudança jurídica nos termos de uso (inclusive

podendo receber colaboração de grupos de desenvolvedores em seu projeto de

codificação). A versão da linguagem em uso é a 5.2.6. Desse modo a escolha dessa

linguagem não advém somente de sua facilidade de desenvolvimento, mas também da

sua escalabilidade e da segurança apoiados por um desenvolvimento constante de vários

grupos espalhados pelo mundo.

2.4.5.2 Framework CodeIgniter

O framework para PHP utilizado neste projeto é o CodeIgniter que pode ser

encontrado em http://codeigniter.com/. O framework não foi escolhido somente para

aplicar as melhores práticas de desenvolvimento web. Sua preferência neste projeto foi

devido a algumas características, que retiradas do próprio sítio do framework, são

elencadas a seguir:

• Excepcional performance.

• Um framework que não necessita de configuração para usá-lo.

• Rápido aprendizado, não necessita usar a linha de comando.

• Foco em soluções simples.

• Possui boa e clara documentação.

Algumas classes da própria estrutura foram utilizadas, como Database Class,

Active Record Class, que facilitam as manipulações com o banco de dados. Há a criação

41

particular de uma library (biblioteca) de mensagens em javascript que foram

desenvolvidos e inseridos no próprio framework.

2.4.5.3 MYSQL

Dividindo a mesma linha de usar bons produtos livres, o banco de dados

selecionado é o MySQL (www.mysql.com), mantido pela Oracle20. Na sua página, se pode

visualizar os motivos concretos de escolha em usar MySQL. Os motivos mais fortes são

que: é o banco de dados open-source (código-fonte aberto) mais popular do mundo

(sendo inclusive usado por grupos na Antártida), possui performance rápida e consistente,

uma fácil usabilidade e é independente de plataforma de sistema operacional. A

linguagem de programação PHP possui total conexão e gerenciamento com vários

bancos, principalmente MySQL. Devido à facilidade, os dois garantem uma boa

produtividade.

MySQL possui alguns aplicativos interessantes que se tornam úteis para o

desenvolvimento, que fazem parte do grupo de ferramentas da própria MySQL. São eleso

o MySQL Query Browser para a elaboração, testes e manipulação de instruções SQL no

banco (de uma forma mais gráfica do que linha de comando); MySQL Administrator, que é

uma ferramenta gráfica para o gerenciamento de todo o servidor MySQL; e uma grande

ferramenta que se chama MySQL Workbench, onde um banco de dados pode ser

desenhado de forma gráfica e prontamente ser gerado no servidor onde aplicações

podem em seguida utiliza-lo, diminuindo assim a necessidade de escrever manualmente

scripts de criações de banco de dados aumentando a produtividade. A versão do MySQL

em uso é a 5 até o momento da escrita deste trabalho.

3. Desenvolvimento do protótipo

De acordo com toda a fundamentação e estudos desenvolvidos sobre aspectos que,

de forma direta ou indireta afetam o desenvolvimento de sistemas de recomendação, foi

elaborado um protótipo, levando os conceitos escolhidos neste estudo para um software.

Na seção 3.1 será descrito a aplicação da ontologia. Na seção 3.2 serão descritas todas

as telas do protótipo, suas funções ou operações e logo na seção 3.3 é explanado como

20 http://www.oracle.com

42

os itens apresentados na 3.1 atendem aos aspectos estudados que foram definidos nas

seções anteriores.

3.1 Ontologia

Para o desenvolvimento da modelagem ontológica, foi realizada uma pesquisa

frente às documentações que poderiam ser disponibilizadas pela direção do centro

acadêmico e com o setor de Recursos Humanos. Desta forma houve contato com alguns

profissionais (ver anexo 8.1) para a discussão a respeito da ideia deste projeto e quais as

definições que fazem parte do domínio do problema, ou seja, do domínio da qual

aplicação visa a atender as necessidades. Após algumas discussões, chegou-se a um

acordo conceitual comum entre as partes especializadas. Um conjunto de conceitos que

determinam todos os aspectos da aplicação ou parte da cultura organizacional frente a

seleção de professores. Abaixo segue a modelagem ontológica, realizada com a

ferramenta Protégé21:

A ilustração 1 mostra uma visualização da combinação de classes e subclasses.

21 http://protege.stanford.edu/

Ilustração 1: Mapeamento ontológico.

43

Geralmente a ontologia descreve classes como sendo os próprios conceitos.

Propriedades de dados são os tipos de dados que são inseridos para as classes. Assim,

foram classificados os seguintes conceitos:

• Thing: classe raiz, contém todas as classificações de projeto, faz parte tanto da

ferramenta ontológica quanto das documentações da w3c para a ontologia,

significa simplesmente “alguma coisa”;

• Dominio: o domínio de interesse da ontologia, neste caso refere-se à Unochapecó,

mais especificamente centro acadêmico. A escolha da palavra Domínio é apenas

uma referência ao domínio da qual o presente protótipo se refere ontológicamente,

englobando as disciplinas e os professores;

• Disciplina: no conceito de disciplina, existente normalmente, dois tipos de dados

foram classificados: título e ementa. Nesta visualização aparecem as classes ou

conceitos, sendo que tipos de dados e objetos somente aparecem no arquivo

gerado em OWL (ver anexo 8.2 e 8.3);

• Professor: maior conceito dentro do domínio. Define o professor e suas subclasses

(conceitos relacionados), sendo os conceitos relacionados às Competências e

Habilidades Pessoais. O único tipo de dado concedido a ele é um “XML Literal”,

pois todos os dados são importados de um arquivo XML que, por sua vez, é

exportado da plataforma Lattes;

• Competências: dividem-se em Didáticas e Profissionais. A didática se refere às

graduações do indivíduo (a aplicação trata desde graduação até pós-doutorado).

As Profissionais são referentes às atuações profissionais encontradas no currículo

do indivíduo, sendo que a norma existente verifica os anos de experiência

independente da origem do trabalho;

• Habilidades pessoais: divide-se em conceitos como projeto de vivência acadêmica,

aspectos profissionais, cultura geral, disponibilidade de tempo e observações.

Estes conceitos foram encontrados em uma relação entre entrevistado e

entrevistador. Descrições textuais definem cada grupo destes conceitos, sendo,

portanto definido interiormente um tipo de dado como texto.

A ontologia forneceu mecanismos com os quais foi viabilizada a modelagem do

conhecimento seguindo o modelo organizacional vigente. Forneceu não somente

entendimentos para a aplicação, mas também para toda a gestão organizacional, como

44

os profissionais definem o conhecimento e alguns dos seus relacionamentos,

formalizando aquilo que muitas vezes é crença ou se diz de forma textual sem a

centralização de registros (mapeamento do conhecimento existente, gestão do

conhecimento, seção 4.4.1) para um modelo formal.

O objetivo central era a possibilidade da modelagem do conhecimento, entretanto

isto é apenas uma forma de uso: a realização do mapeamento e consequente geração de

bases de dados. A web semântica pode por meio de documentos como os que estão em

anexo no final deste projeto, fornecer bases de conhecimento específicos, interligando

várias culturas em uma modelagem única e concreta, em que aplicações podem usufruir

destas bases aumentando a especialidade de suas operações ou respostas.

Podendo ser útil inclusive para instituições acadêmicas diferentes, onde cada

setor possui suas diferenças dentre as operações e conceitos. Depois de formalizado,

todas as partes envolvidas no desenvolvimento de sistemas (analistas, programadores,

usuários) conseguem obter conhecimento único entre os seus entendimentos. Isto torna-

se uma estratégia para a instituição (seção 4.2.3), pois é a utilização para o

gerenciamento de conhecimento interno. Desta forma, a seguir, também será mostrado a

documentação de interfaces e, logo na sequência, o desenvolvimento da lógica ou regras

de negócio da aplicação.

3.2 Interfaces do sistema

Esta seção disponibilizará a documentação de todas as telas do sistema, bem

como as operações que estão acessíveis e as suas explicações ou significados. Também

serão exibidos as descrições ou conceitos formados pelas classes ontológicas projetadas

anteriormente. Após as explanações, a seção seguinte, trata sobre os mecanismos

funcionais da aplicação.

45

Conforme proposto, o sistema seria desenvolvido para a web. A ilustração 2

mostra a página inicial para o uso do protótipo. Para a sua construção, foram seguidos

poucos conceitos de usabilidade e projetos de interfaces web, pois o foco deste trabalho

está nos algoritmos22 internamente usados e esta interface é apenas um modelo de como

pode ser usado um sistema de recomendação. Possui a esquerda um menu de

navegação para o gestor. Cabeçalho e rodapé possuem o título e demais referências a

autor e instituição educacional de estudo. Na parte central, há breve introdução para o

usuário e as logomarcas das ferramentas livres usadas no desenvolvimento do protótipo.

Para facilitar a usabilidade do sistema, não há um cadastro com inúmeros campos

que demandem um esforço em digitação. Foi realizado um mecanismo de importação de

currículos (ilustração a seguir), do qual o gestor só precisa realmente do arquivo em um

tipo específico, exportado diretamente da plataforma LATTES23, para inserir no sistema.

Foi concebido desta forma devido ao fato de que a plataforma LATTES reúne, de forma

padronizada, um banco de dados de currículos de alunos, professores, pesquisadores,

sendo regido ou organizado pelo Ministério de Ciência e Tecnologia por meio do Conselho

Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Não precisando, por conseguinte, 22 Lógica, regrais de negócios e demais instruções do programa.23 http://lattes.cnpq.br/

Ilustração 2: Tela inicial do protótipo.

46

formular um cadastro específico para a Instituição de ensino, mas sim de uma forma que

o cadastro possa ser usado por qualquer instituição acadêmica em todo o território

brasileiro.

A ilustração 3 designa a facilidade em cadastrar um professor, precisando

somente escolher um arquivo e carregá-lo. Quando o arquivo for lido totalmente irá

aparecer uma tela com todos os dados minerados do currículo, o usuário poderá editar

alguma informação e efetuar o cadastro com um único botão. Podem ser cadastradas

quantas vezes for desejado o currículo do professor, principalmente se precisar de alguma

atualização: o sistema de recomendação responsabiliza-se em atualizar as informações

(atualizando o que foi modificado ou até mesmo apagando o que fora retirado). Após

executada a operação de importação, serão mostrados a seguir (ilustração 4) quais dados

foram interpretados com sucesso.

Ilustração 3: Importação de currículo LATTES

47

Existe uma opção no painel de usuário (da plataforma LATTES), da qual o

professor possa exportar seu currículo em formato XML, indispensável para a importação

dos dados do currículo para o sistema. Os dados que são importados24 referem-se a

dados pessoais (nome, documentos, endereços), graduações acadêmicas (desde a

graduação até doutorado, independente de quantidade entre os níveis) e as atuações

profissionais registradas (empresa, tipos de enquadramento e a quantidade em anos

permanecidos na empresa), como pode ser visualizado na ilustração 4 (devido à

quantidade de dados é somente exibida a parte superior da página, dos dados pessoais).

Os dados são exibidos para que o gestor ou outro usuário fique à vontade em editá-los,

como exemplo, nesta ilustração 3 foram apagados os números de documentos.

24 Para a importação de dados do XML, foi utilizado na codificação em PHP o SimpleXML e o seu manual de

referência pode ser acessado em http://www.php.net/manual/pt_BR/book.simplexml.php

Ilustração 4: Visualização de dados importados do currículo LATTES.

48

A ilustração 5 exibe a função de localização de professores (opção Professores

na esquerda). Podem ser pesquisados todos os professores cadastrados (como pode ser

visualizado na ilustração) ou por meio da inserção de nome completo ou parte do nome

do professor a ser encontrado. Existem duas opções de sub-cadastrados: Habilidades

pessoais e Disciplinas explanados a seguir.

Ilustração 5: Localização de professores.

Ilustração 6: Marcação de disciplinas.

49

Conforme pode ser visualizado na ilustração 6, existe uma marcação de

disciplinas. Podem ser marcados para um professor específico as suas disciplinas,

conforme o gestor de área desejar realizar esse cadastramento. Nesta listagem, são

exibidas todas as disciplinas cadastradas. O gestor poderá marcar, desmarcar e, logo

após, clicar em Cadastrar: o sistema encarrega-se em salvar as disciplinas cadastradas e/

ou apagar o vínculo com alguma.

Ilustração 7: Cadastro de habilidades pessoais.

50

É disponibilizado o cadastro de habilidades pessoais (ilustração 7), em que

atualmente, é feito de forma digitalizada em documento de texto. Neste caso, o cadastro

será registrado em banco de dados e os dados contidos serão usados para a

recomendação.

O cadastro de disciplinas (ilustração 8) é composto dos campos de inserção

definidos em título e ementa. A ementa da forma como o gestor puder cadastrar, seja por

palavras-chave (separadas de qualquer forma) ou inserção de texto completo. Na parte

inferior já são visualizadas todas as disciplinas previamente cadastradas. Em cada

disciplina, na coluna da direita, existe um pequeno local de seleção e logo abaixo um

botão com o título de Inferência. Caso alguma disciplina seja selecionada e em seguida

executada a ação de inferência, aparecerá uma tela visualizada na ilustração 9, a seguir.

Ilustração 8: Cadastro de Disciplinas.

51

Com este painel de controle, são fornecidos ao gestor alguns itens que podem ser

configurados. O objetivo é que o próprio usuário possa parametrizar o tipo de sugestão

mediante pesos. Os três conjuntos de características definidas na ontologia

(competências didáticas, profissionais e habilidades pessoais) possuem um peso padrão

considerado baixo. Entretanto podem ser configurados entre as opções “Nenhum” a “Alto”

(0 a 3 respectivamente), fazendo com que se mude a pontuação da relevância na

sugestão. Outra opção é com relação a disciplina escolhida: caso a resposta descrita na

tela a respeito da marcação de disciplina for positiva, a sugestão será fornecida baseada

somente nos professores que foram previamente cadastrados para esta disciplina

(realizado na ilustração 6). Após clicar no botão Enviar, o gestor receberá uma resposta,

logo abaixo do painel, parecida com o que se pode observar na próxima ilustração.

Ilustração 9: Painel de configuração da Inferência.

52

Nesta ilustração 10, levando em consideração dois professores previamente

cadastrados, é dito que o Professor1 têm mais aptidão para ministrar a disciplina que a

Professora1. Desta forma, independente da quantidade de professoras que o sistema

possa sugerir, sempre mostrará no topo da lista o mais apto para a disciplina escolhida.

Estas são as telas existentes no protótipo. Buscou-se o desenvolvimento de

mecanismos simples e rápidos ao usuário final (gestor) para alcançar a informação de

forma mais rápida e ampla possível. O funcionamento de toda a inferência por trás destas

interfaces e os mecanismos que retornam esses resultados obtidos serão descritos nas

próximas seções.

3.3 Estrutura lógica do sistema

A codificação foi desenvolvida em paralelo com as interfaces apresentadas

anteriormente. Não houve um levantamento de requisitos realizado de forma mais

apurada pelo fato da reunião de conceitos diferenciados que foram trazidos para este

projeto. Como visto no anexo 8.1, a maior parte do tempo entre desenvolvedor e cliente

foi para o entendimento da inovação que o sistema poderia trazer. Após a ontologia

formada, o primeiro passo foi a realização da modelagem entidade-relacionamento

podendo ser visualizada na seção 3.3.1 e os demais algoritmos descritos na seção

posterior (3.3.2).

Ilustração 10: Sugestão fornecida em forma de ranking.

53

3.3.1 Modelagem do banco de dados

Segue a disposição da modelagem (realizada por meio das ferramentas descritas

na seção 2.4.5.2) na ilustração 11. O cadastro de professores seguem com as

informações obtidas por mediante a importação de currículo e desta forma permanecem

registradas na tabela PROFESSOR (algumas estruturas seguem a risca a nomenclatura

que a plataforma LATTES usa nas nomeações de dados).

Os níveis de formação (que fazem parte também das competências didáticas)

ficam à parte na estrutura FORMACAO e as atuações profissionais, como definidos na

ontologia (seção 3.1) em COMPETENCIAS_PROFISSIONAIS. Na

HABILIDADES_PESSOAIS permanecem os dados provenientes das entrevistas feitas

hoje de forma digitada em documentos de textos, mas que agora possam ser registradas

em banco de dados.

A existência da estrutura COMPETENCIAS_DIDATICAS é disponibilizada para

Ilustração 11: Modelagem entidade-relacionamento do sistema

54

reservar um local apropriado para futuros registros sobre estes aspectos relacionados ao

perfil do professor. Na próxima seção, é discutida a codificação referente aos aspectos

existentes no processo seletivo e o que o protótipo acolhe.

3.3.2 Interpretação e Pontuação Fuzzy

Nesta fase, levou-se em consideração o desenvolvimento contínuo da modelagem

no banco de dados assim como os debates e acesso a materiais de seleção. A

interpretação fuzzy foi desenvolvida levando em consideração o questionamento de como

um algoritmo poderia ser desenvolvido que pudesse realizar a sugestão dos professores

baseados em características qualitativas e quantitativas. Desta forma como estudado na

seção 2.4.3 a ideia é de usar a interpretação fuzzy para determinar um professor mais ou

menos apto para ministrar uma disciplina e quanto mais apto é com relação aos demais

professores.

As características reconhecidas quantitativas são as pontuações existentes no

processo seletivo, para os níveis de formação (graduação até pós-doutorado) e a atuação

profissional. Outros itens foram observados, mas somente estes foram agrupados para o

presente protótipo. Nas características qualitativas, houve esforço maior no

desenvolvimento lógico, pois exige um cuidado diferenciado devido aos dados serem em

formato textual.

Um material usado como suporte na modelagem do algoritmo é de título “Controle

e Modelagem Fuzzy”25. Especificamente por meio de análise da modelagem com

variáveis linguísticas (página 24), possuindo relação com as propriedades fundamentais

de conjunto (página 35 possui conexão conceitual sobre conjuntos disjuntos interpretados

na ontologia, seção 3.1) e algumas relações fuzzy como base de conhecimento (a partir

da página 42).

Na terminologia de sistemas inteligentes, a relação fuzzy é uma base de

conhecimento, ou seja, o depósito de toda a inteligência relacionada a um

dado sistema. Assim como a função de transferência na teoria de controle

linear, a relação fuzzy, se conhecida, nos permite computar a resposta do

sistema a uma dada excitação. A diferença entre as duas é que relações

fuzzy não exige requisitos de linearidade ou de invariância temporal [...]

25 Autor Ian Shaw e tradução de Marcelo Godoy Simões.

55

(Shaw 1999, pág. 43-44).

Assim, pelo fato de o sistema não possuir requisitos mais rígidos o autor ainda

comenta que dois itens devem ser levados em consideração pelo projetista: como a

identificação e estimação dos conjuntos relacionados ao domínio do problema. Sendo

assim, reunindo o conhecimento alcançado nos estudos e pesquisas, definiu-se o

desenvolvimento por meio de pontuações ou ranking a respeito do condicionamento do

professor para a disciplina.

Os conjuntos foram definidos por meio de equações e pesos para formalizar os

grupos de excitação (que respondem por meio da mudança dos seus pesos, pelo usuário,

como mostrado na ilustração 9). Os pesos definidos pelo usuário são considerados na

anotação Pu. Estes pesos vão de nenhum até alto, ou 0 até 3. Se for escolhido zero, já é

definido a não execução da regra matemática.

O universo de discurso é definido por U sendo U = ƩRp. Rp é o ranking de um

professor específico, portanto universo de discurso é interpretado como a somatória dos

rankings dos professores, e R (recomendação) é meu próprio universo mais filtros de

interpretação ao usuário final: R = U. Rp é dfinindo por Rp = Cd + Cp + Hp. Sendo oƩ Ʃ Ʃ

total das somas entre os cálculos de competências didáticas (Cd), competências

profissionais (Cp) e habilidades pessoais (Hp). Estas formam o escopo matemático do

algoritmo. Os detalhes ligados diretamente ao perfil do professor são discutidos a seguir.

As habilidades pessoais são informações cadastradas em formato texto. Para que

se possam viabilizar as pontuações referentes a estas descrições, foram concebidos

mecanismos de mineração e contagem textual. Estes mecanismos realizam o confronto

entre as descrições das habilidades pessoais, com o título e a ementa da disciplina alvo.

Nesta forma, é feita uma combinação entre as palavras de cada lado da descrição e, em

cada retorno positivo, soma-se um valor matemático, tornando-se assim uma forma

quantitativa para a resolução matemática.

Os mecanismos que realizam a mineração textual foram codificados usando

funções existentes da própria linguagem PHP. Estas funções podem ser encontradas no

guia de referência da linguagem26 e são melhores descritas no anexo 6.2. Foi considerado

o problema de combinações de palavras, verbos, artigos, preposições, pontuações,

inúteis ou que não fazem parte do objetivo da aplicação e podem retornar falsas

26 http://www.php.net/manual/pt_BR/book.strings.php

56

combinações positivas. A seguir, é visualizado na ilustração 12, a primeira função

codificada que realiza um suporte inicial, para que se possa realizar na sequencia a

mineração textual.

Como pode ser visualizado na ilustração 12, foram também usados mecanismos

da própria linguagem PHP, concebido um inicio de estrutura de dicionário, em que são

guardadas os termos que precisam ser ignorados para as combinações27. Serve como

uma espécie de filtro aplicado em todos os textos ou palavras-chave, aumentando a

confiança na resposta do sistema, entretanto ainda existem lacunas que podem ser

melhorados com um estudo mais aprofundado sobre mineração textual e

desenvolvimento de algoritmos de interpretações da linguagem humana. A fórmula

concebida para Hp é definida como:Ʃ

• (total de combinações textuais positivas x Pu).Ʃ

As competências profissionais destinam-se a pontuação por meio da experiência

profissional. Esta pontuação também já ocorre nos processos organizacionais de seleção

27 Para as combinações, todos os textos precisam receber um tratamento, já que as funções do PHP para strings,

realizam combinações de palavra por palavra, pontuação a pontuação. Com isso, pode gerar falsos positivos e, o

dicionário foi concebido para no mínimo evitar grandes erros de combinações e elevar a confiança no projeto.

Ilustração 12: Funções usadas para filtro textual, PHP

57

atualmente. Por meio da fórmula:

• Cp = ((anos de atuações profissionais x valor padrão) + Pu).Ʃ Ʃ

Na ilustração 13 é visualizado a codificação para as competências profissionais e

as habilidades pessoais (além das equações, há o emprego da contabilização oriunda da

mineração textual).

Os anos de experiência são calculados já na importação do currículo do

professor, baseado no tempo de permanência nas atividades profissionais (somente

considera as atividades profissionais após a sua data da primeira graduação). O valor

padrão é uma pontuação básica existente no processo seletivo.

Para as competências didáticas foram definidos dois atributos: os níveis de

formação e a mineração textual entre os cursos das quais os professores têm em suas

formações e as descrições da disciplina alvo. No primeiro atributo foi usado como

referência o próprio processo seletivo discutido com os gestores (seção 8.1) formalizado

como Cd = Ng + Mtd. Ng os níveis de graduação e Mtd é a mineração textual com aƩ Ʃ

disciplina. Desta forma, a equação é disposta da seguinte forma:

• Ng = (pontuação normativa para o nível de graduação + Pu);Ʃ Ʃ

• Mtd = (total de combinações textuais positivas).Ʃ Ʃ

A mineração textual ocorre de forma parecida na quantificação de habilidades

pessoais descritos anteriormente. A diferença é que o mecanismo realiza um confronto

entre as descrições existentes no título e ementa da disciplina com o título do professor (o

Ilustração 13: Codificação de fórmulas para competências profissionais e habilidades pessoais.

58

nome do curso da formação, desde a graduação até pós-doutorado).

Nesta ilustração 14 é visualizado toda a codificação das equações empregadas

nos cálculos de recomendação, em conjunto com a contabilização oriunda da mineração

textual. É aceito uma pontuação somente de acordo com o nível de formação que o

candidato a professor possui.

Após todos os cálculos, é finalizada a equação global (Rp = Cd + Cp + Hp)Ʃ Ʃ Ʃ

para um professor específico e assim é realizado para todos os professores existentes na

base de dados ou previamente cadastrados para a disciplina alvo (ver ilustração 9). O

escopo de uma forma geral não é fechado e o sistema é condicionado ao título de “beta

eterno”, pois os conjuntos aqui interpretados podem ser melhorados e inclusive criadas

outras equações para outras informações, qualitativas ou quantitativas, a fim de melhorar

continuamente e adaptar-se à gestão organizacional.

Essa denominação equivale também ao planejamento estratégico da instituição

(seção 2.2.3.1), pois precisa constantemente estar em adaptação conforme a

ambientação onde se insira o software. Para a ação planejadora do gestor esta

ferramenta fornecerá o auxilio ao planejamento de alocação de professores e o protótipo

já disponibiliza mecanismos que ajudem a acelerar a tomada de decisão do gestor.

A classe que possui estas atividades recebeu o nome de “motorfuzzy” somente

Ilustração 14: Codificação de fórmulas para os níveis de formação.

59

para identificar o pilar central do sistema de recomendação, usando conceitos estudados

em capítulos anteriores, finalizando, assim, todo o desenvolvimento da aplicação em nível

de protótipo.

4. Conclusão

Por meio dos estudos realizados para este trabalho verificou-se o nível de

capacidade que os sistemas informacionais possam alcançar, sejam estes voltados a

atividades em setores humanos ou em exatas. Os conceitos de gestão podem fornecer

um roteiro de ação para que o desenvolvedor de software saiba conceber sistemas mais

especialistas ao objetivo fim da aplicação. Não somente desenvolver sistemas que

automatizam atividades diárias, contudo, podendo ser úteis também para a tomada de

decisão humana.

Nesta decisão humana implica não na pretensão do software resolver problemas

automaticamente para as pessoas já que as soluções nem sempre são lineares ou

exatas. Mas sim de modelos computacionais que visam atender modelos organizacionais

e constantemente adaptar-se as mudanças temporais sem perder sua capacidade de

auxílio de gerenciamento ou de valores em suas respostas.

O sistema de recomendação é focado neste auxílio, baseado no que o indivíduo

precisa, consegue fornecer sugestões para dar origem a uma decisão pelo usuário. A

gestão do conhecimento não deve ser encarada como obstáculo. Deve ser visto como

aliada na contextualização entre software e pessoa, entre sistema e estratégia ou, ainda,

entre gestor e ferramenta. De um lado uma consciência e, de outro, um sistema que

possa acompanhar e valorizar o capital humano.

A inteligência artificial mostrou-se ser um universo à parte para a concepção de

sistemas cada vez menos manipuláveis pelo usuário, mas retornando cada vez mais

informação especializada para o próprio usuário. Isso pode ser observado no painel de

controle da inferência e até onde determinam-se as pontuações e minerações de

informações para a sugestão. Outros estudos, mais focados e aprofundados podem ser

gerados a partir deste projeto (seção de Trabalhos Futuros). Em que se possa conceber

uma plataforma geradora de conhecimento para a instituição acadêmica. Desde já os

conceitos básicos mostraram-se fazer parte do dia a dia na tomada de decisão dos

diretores de área e precisam serem inerentes aos processos de codificação de software

60

mais especialistas.

Ainda há muito o que estudar sobre a ontologia. Entretanto, já disponibiliza

mecanismos novos para o gerenciamento da compreensão e definição do conhecimento.

Estes mecanismos podem ser úteis na gestão organizacional no objetivo de separar

aquilo que faz parte da cultura do indivíduo, para o conceito que verdadeiramente faz

parte da gestão acadêmica. Também mostrou-se como pode ser útil no desenvolvimento

de aplicação voltada para o conhecimento especializado, e a comunicação, mesmo que

em vias de software, entre todos os indivíduos, não importando se estes estão em

culturas, setores, operações ou profissões diferentes.

Assim, houve uma compreensão maior sobre o desenvolvimento de software e

até onde os Sistemas de Informação podem chegar, ultrapassando até mesmo outros

softwares menos especialistas em determinadas ações estratégicas. É importante

ressaltar que os sistemas de informação também nunca estarão concluídos, sempre

haverá a necessidade de adaptar-se as culturas organizacionais, às infraestruturas, e com

elas continuamente manter-se o seu desenvolvimento e atualização, seja em codificação

ou em conceito. Aumenta também a confiança que um gestor possa ter no software

viabilizando uma tomada de decisão segura e em conjunta com modelos algoritmos.

4.1 Trabalhos futuros

O protótipo, como bem seu nome confere, possui algumas limitações e a própria

forma de desenvolvimento pressupõe infinita necessidade de aperfeiçoamento. Sistemas

para a web são muitas vezes considerados “beta eternos”, pois muitas vezes existe

crescimento na demanda por modificações, fazendo com que facilmente esses softwares

sejam abertos a mudanças.

Para este protótipo, algumas mudanças podem ser ainda realizadas: a melhoria

nas questões de usabilidade, ergonomia, que não foram inseridas no escopo deste

trabalho. A disposição do desenho de página (layout) também não foi concebido pelos

usuários gestores e consequentemente, pode ser alterada. Outra contínua modificação

seria a questão dos pesos e pontuações na recomendação. Todos estão de acordo com a

própria legislação da universidade e com relação às fórmulas propostas. Estes valores

precisam de cuidados contínuos, seguindo as mudanças na gestão que use este sistema.

Um painel de configurações para um administrador do sistema poderá ser útil, inclusive

61

na calibragem do sistema (uma recomendação nunca poderá ser 100% ou passar disto

nos cálculos).

Aperfeiçoamento contínuo da mineração textual também é importante devido ao

fato da confiança nas próprias funções que interpretam e filtram textos na linguagem

humana. Para a resolução deste problema, podem surgir outros trabalhos na área de

Engenharia do Conhecimento, pois um estudo focado poderá ir profundamente nesta

questão complexa entre a linguagem de programação e a linguagem humana, usando,

talvez, conhecimento de programação de outros estudos, tecnologias ou, até mesmo,

viabilizando novos, complexos e mais eficientes algoritmos.

A lógica fuzzy teve apenas sua base inserida neste trabalho e pode, com um

projeto melhorado, focar mais na questão de sistemas especialistas. Uma evolução que

seria interessante neste aspecto é que o sistema consiga se aprofundar nos aspectos de

inteligência artificial. Sistemas de recomendação podem facilmente abrigar algoritmos

mais complexos em suas recomendações, inclusive, redes neurais artificiais.

Expandir a abordagem da ontologia é um dos últimos aperfeiçoamentos

discutidos neste capítulo. Apesar de o sistema ter sido desenvolvido para uso

possivelmente interno, é uma solução que discute a ontologia focada na chamada web

semântica. A ontologia pode ser útil na troca de informações entre seres humanos e

máquinas, em nível de conhecimento. Assim pode ter objetivo de criação ou operação

entre sistemas, agrupando conhecimento, seja ele para repassar informações aos

usuários quanto para formalizar regras de negócio ou, ainda, desenvolver os próprios

componentes no desenvolvimento de software.

Tanto a ontologia como os demais tópicos fazem parte de uma área que, de um

lado está amadurecendo seus próprios conceitos e, de outro, já aplicando a ciência no

cotidiano. Sendo assim, estas são algumas modificações que ficam como pensamento

futuro. Propostas que podem resultar em trabalhos derivados não desta obra, mas

trabalhos derivados da inovação.

62

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67

6. Anexos

6.1 Debates sobre a proposta

Durante alguns encontros para a elaboração deste projeto, alguns professores e

diretores da área foram consultados a respeito dos aspectos relevantes para a fabricação

e a validação do software. Informações acerca do problema foram debatidas com os

professores José Alexandre de Toni (Diretor da Área de Ciências Exatas e Ambientais),

Roberta Pasquali (ex-professora do centro acadêmico) e Andrea Bencke Zambarda

(Diretora de Desenvolvimento Humano). Os pontos elencados foram:

• Fornecido acesso a planilhas e documentos dos processos de seleção de

professores.

• Correção sobre a interpretação de Competências Pessoais. Conceito modelado na

ontologia fica correto como Habilidades Pessoais, denotando o objetivo inserido no

projeto.

• O cadastro de Habilidades Pessoais no sistema é o usado na entrevista entre

diretor e professor, atualmente feito de forma manual em documento de texto

(Word/Writer). Foi requerido sua permanência tal qual usado no dia a dia.

• Professora Andrea apontou falha na mineração textual com relação de negação

das características (palavras como não ou sem, antes de uma característica, por

exemplo), registrou-se a limitação da leitura de textos, foi exibido a modelagem

ontológica e julgou interessante a definição em comum da forma como todos

precisam inserir informações textuais em formato padronizado.

• A expressão níveis de graduação deve ser corrigida sempre para níveis de

formação, denotando a graduação até pós-doutorado, conceito inserido e corrigido

na ontologia final.

• O sistema não estava interpretando a experiência profissional a partir da data de

conclusão da primeira graduação: foi solicitada a alteração e corrigido os cálculos

na importação dos currículos.

• Visualizada e fornecida a necessidade de duas formas da realização da inferência

no banco de dados, por meio de todos os professores e mediante somente dos

68

professores cadastrados na disciplina escolhida.

6.2 Funções PHP na mineração textual

Segue uma relação de funções da linguagem de programação PHP usadas na

mineração textual, com a descrição da função e como foi inserida no projeto:

• str_replace (www.php.net/manual/pt_BR/function.str-replace.php): é usada para

substituir palavras ou expressões que não podem ser consideradas para a

comparação de textos (evita falsos positivos).

• explode (http://www.php.net/manual/pt_BR/function.explode.php): da forma como

foi realizada a aplicação de filtro por meio de str_replace, explode é usado para

que transforme o texto em um array de palavras, com objetivo de correção e

otimização do texto filtrado.

• trim (http://www.php.net/manual/pt_BR/function.trim.php): retira espaços em branco

desnecessários.

• substr_count (http://www.php.net/manual/pt_BR/function.substr-count.php): é a

principal função na mineração textual, é usada para contabilizar as comparações

entre textos ou fragmentos de textos. Conta o número de ocorrências de alguma

expressão no texto. Como essa contagem não tem controle, pode retornar um

resultado não confiável caso o texto não tenha sido filtrado anteriormente (esta

função, em conjunto com a estrutura do algoritmo, pode retornar os chamados

falsos positivos).

6.3 Ontologia no formato OWL/RDF

<?xml version="1.0"?>

<!DOCTYPE Ontology [

<!ENTITY xsd "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#" >

<!ENTITY xml "http://www.w3.org/XML/1998/namespace" >

<!ENTITY rdfs "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" >

<!ENTITY rdf "http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" >

]>

<Ontology xmlns="http://www.w3.org/2002/07/owl#"

xml:base="http://www.semanticweb.org/ontologies/professor.owl"

69

xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"

xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#"

xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"

xmlns:xml="http://www.w3.org/XML/1998/namespace"

ontologyIRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/professor.owl"

versionIRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/professor.owl">

<Prefix name="xsd" IRI="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#"/>

<Prefix name="owl" IRI="http://www.w3.org/2002/07/owl#"/>

<Prefix name="" IRI="http://www.w3.org/2002/07/owl#"/>

<Prefix name="rdf" IRI="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"/>

<Prefix name="rdfs" IRI="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"/>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#aspectos_profissionais"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#cultura_geral"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#didatica"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#dominio"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disponibilidade"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#dominio"/>

<Class abbreviatedIRI=":Thing"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#experiencia"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#profissional"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#niveis_formacao"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#didatica"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#observacoes"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais"/>

</SubClassOf>

70

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#dominio"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#profissional"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias"/>

</SubClassOf>

<SubClassOf>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#proj_vida_academica"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais"/>

</SubClassOf>

<DisjointClasses>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais"/>

</DisjointClasses>

<DisjointClasses>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#didatica"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#profissional"/>

</DisjointClasses>

<DisjointClasses>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor"/>

</DisjointClasses>

<EquivalentObjectProperties>

<ObjectProperty

IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#possui_disciplina"/>

</EquivalentObjectProperties>

<EquivalentObjectProperties>

<ObjectProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#relacional"/>

</EquivalentObjectProperties>

<EquivalentObjectProperties>

<ObjectProperty abbreviatedIRI=":topObjectProperty"/>

</EquivalentObjectProperties>

<SubObjectPropertyOf>

<ObjectProperty

IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#possui_disciplina"/>

<ObjectProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#relacional"/>

</SubObjectPropertyOf>

<SubObjectPropertyOf>

<ObjectProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#relacional"/>

<ObjectProperty abbreviatedIRI=":topObjectProperty"/>

</SubObjectPropertyOf>

<ObjectPropertyDomain>

<ObjectProperty

IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#possui_disciplina"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor"/>

</ObjectPropertyDomain>

<ObjectPropertyRange>

<ObjectProperty

IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#possui_disciplina"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina"/>

</ObjectPropertyRange>

<EquivalentDataProperties>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#curriculo"/>

71

</EquivalentDataProperties>

<EquivalentDataProperties>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#descricao_textual"/

>

</EquivalentDataProperties>

<EquivalentDataProperties>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#ementa"/>

</EquivalentDataProperties>

<EquivalentDataProperties>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#texto"/>

</EquivalentDataProperties>

<EquivalentDataProperties>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#titulo"/>

</EquivalentDataProperties>

<EquivalentDataProperties>

<DataProperty abbreviatedIRI=":topDataProperty"/>

</EquivalentDataProperties>

<SubDataPropertyOf>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#curriculo"/>

<DataProperty abbreviatedIRI=":topDataProperty"/>

</SubDataPropertyOf>

<SubDataPropertyOf>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#descricao_textual"/

>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#texto"/>

</SubDataPropertyOf>

<SubDataPropertyOf>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#ementa"/>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#texto"/>

</SubDataPropertyOf>

<SubDataPropertyOf>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#texto"/>

<DataProperty abbreviatedIRI=":topDataProperty"/>

</SubDataPropertyOf>

<SubDataPropertyOf>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#titulo"/>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#texto"/>

</SubDataPropertyOf>

<DataPropertyDomain>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#curriculo"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor"/>

</DataPropertyDomain>

<DataPropertyDomain>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#curriculo"/>

<DataAllValuesFrom>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#curriculo"/>

<Datatype abbreviatedIRI="rdf:XMLLiteral"/>

</DataAllValuesFrom>

</DataPropertyDomain>

<DataPropertyDomain>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#descricao_textual"/

>

<DataSomeValuesFrom>

<DataProperty

IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#descricao_textual"/>

72

<Datatype abbreviatedIRI="xsd:string"/>

</DataSomeValuesFrom>

</DataPropertyDomain>

<DataPropertyDomain>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#ementa"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina"/>

</DataPropertyDomain>

<DataPropertyDomain>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#ementa"/>

<DataSomeValuesFrom>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#ementa"/>

<Datatype abbreviatedIRI="xsd:string"/>

</DataSomeValuesFrom>

</DataPropertyDomain>

<DataPropertyDomain>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#titulo"/>

<Class IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina"/>

</DataPropertyDomain>

<DataPropertyDomain>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#titulo"/>

<DataSomeValuesFrom>

<DataProperty IRI="http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#titulo"/>

<Datatype abbreviatedIRI="xsd:string"/>

</DataSomeValuesFrom>

</DataPropertyDomain>

</Ontology>

<!-- Generated by the OWL API (version 3.0.0.1451) http://owlapi.sourceforge.net →

6.4 Ontologia no formato OWL puro

Prefix(xsd:=<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>)

Prefix(owl:=<http://www.w3.org/2002/07/owl#>)

Prefix(:=<http://www.semanticweb.org/ontologies/professor.owl#>)

Prefix(xml:=<http://www.w3.org/XML/1998/namespace>)

Prefix(rdf:=<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>)

Prefix(rdfs:=<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>)

Prefix(skos:=<http://www.w3.org/2004/02/skos/core#>)

Ontology(<http://www.semanticweb.org/ontologies/professor.owl>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/professor.owl>

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#aspectos_profissionais> <http://

www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor>)

DisjointClasses(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#cultura_geral>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#didatica>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias>)

DisjointClasses(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#didatica>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#profissional>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#dominio>)

73

DisjointClasses(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disponibilidade>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#dominio> owl:Thing)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#experiencia>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#profissional>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor>)

DisjointClasses(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#niveis_formacao>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#didatica>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#observacoes>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#dominio>)

DisjointClasses(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#profissional>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#competencias>)

DisjointClasses(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#profissional>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#didatica>)

SubClassOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#proj_vida_academica> <http://

www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#habilidades_pessoais>)

EquivalentObjectProperties(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#possui_disciplin

a>)

SubObjectPropertyOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#possui_disciplina>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#relacional>)

ObjectPropertyDomain(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#possui_disciplina>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#professor>)

ObjectPropertyRange(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#possui_disciplina>

<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#disciplina>)

EquivalentObjectProperties(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#relacional>)

SubObjectPropertyOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#relacional>

owl:topObjectProperty)

EquivalentObjectProperties(owl:topObjectProperty)

EquivalentDataProperties(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#curriculo>)

SubDataPropertyOf(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#curriculo>

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DataPropertyDomain(<http://www.semanticweb.org/ontologies/2010/5/professor.owl#curriculo>

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