PMK-VICTOR-Dissertation.PDF

I

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO CENTRO DE INFORMTICA PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO

Project Management Knowledge Learning Environment: Ambiente Inteligente de Aprendizado para Educao em

Gerenciamento de Projetos por

Paula Geralda Barbosa Coelho Torreo

Dissertao de Mestrado

Universidade Federal de Pernambuco

[email protected]

www.cin.ufpe.br/~posgraduacao

RECIFE, MARO DE 2005

II

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO

CENTRO DE INFORMTICA

PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO

Project Management Knowledge Learning Environment: Ambiente Inteligente de Aprendizado para Educao em

Gerenciamento de Projetos

por

PAULA GERALDA BARBOSA COELHO TORREO

Este trabalho foi apresentado Ps-Graduao em Cincia da Computao do Centro de Informtica da Universidade Federal de Pernambuco como requisito parcial para obteno do grau de Mestre em Cincia da Computao.

ORIENTADORA: Patrcia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco CO-ORIENTADOR: Hermano Perrelli de Moura

Recife, 11 de maro de 2005.

III

Maria Fernanda, pela vontade de comear. Ao Ricardo, pelo incentivo para concluir.

Famlia Barbosa Coelho, pela inspirao para vencer.

IV

AGRADECIMENTOS Agradeo especialmente a Deus por todos frutos e bnos colhidas durante esta longa jornada e por me mostrar a importncia desta instruo na minha vida. Quero agradecer em particular, a querida amiga, Irm Josefina, in memoriam, que me mostrou a luz para eu no desistir desta jornada, quando tudo parecia estar perdido, e ainda, agradecer aos anjos colocados no meu caminho neste momento: professores Francisco Carvalho e Aluzio Arajo. Com muito carinho, eu agradeo minha orientadora, Patrcia Tedesco, pela forma doce de educar e pelo incentivo de sempre (No esquenta, vai dar certo!) e ao meu co-orientador, Hermano Perrelli, pela forma empreendedora de ser e pelas frases constantes de motivao (Fala grande gerente!). E aos dois, pela amizade, pela dedicao, pelo profissionalismo, pelo aprendizado, pelo exemplo, pela oportunidade dada de mostrar os meus lados pesquisador e profissional, e principalmente, por me ouvirem e me fazerem acreditar no meu talento. Aos stakeholders mais importantes deste projeto: meu marido, Ricardo Torreo, grande amigo e companheiro, pela pacincia, apoio, amor, compreenso, por acreditar em mim, por permitir a minha ausncia e por patrocinar a minha dedicao exclusiva UFPE, e ainda, por dormir, vrias vezes de luz acesa, para que eu pudesse trabalhar durante inmeras madrugadas; minha filhinha e grande amiga, Maria Fernanda, de quem eu roubei as horas de brincadeira com a mame, pelo amor que recarregou minhas energias, por ir aos fins de semana universidade comigo esboar vrios desenhos com o objetivo de me ajudar neste trabalho; e minha famlia Trolol, meus pais, irmos(s), sobrinhos(as), cunhados(as) e agregados(as), pelo apoio, amor, carinho e incentivo de sempre. No posso deixar de citar, o meu agradecimento especial: Thiago Costa, Marcus Aquino, Juliana S, Rafael Arajo e Felipe Santos, que me ajudaram no primeiro prottipo do projeto. A todos que trabalharam no projeto PMBOK-CVA, de corao, como voluntrios ou no: Alex Gomes, Anderson Correia, Jeane Mendes, Paulo Santos, Marcus Machado, Daniel Leito, Tairone Csar, Aline Medeiros, Henrique Coelho, Eudes Canuto, Edson Manfred, Josemando Sobral e Juliana S pela enorme contribuio dada, e principalmente, aos que colaboraram at o final do projeto. psicloga Marisa de Freitas, pela receptividade e contribuies tcnicas. Aos colegas da rua, especialmente a Mrcio Dahia, pela amizade e contribuies, e a todos alunos, funcionrios e professores do CIn que contriburam direta ou indiretamente com este trabalho. Aos participantes das pesquisas e experimentos. Qualiti, pelo curso sobre o PMBOK e outras contribuies. Ao Centro de Informtica, por fornecer toda a infra-estrutura necessria realizao deste trabalho, e ao CNPq pelos auxlios financeiros que permitiram o projeto PMBOK-CVA acontecer e a minha participao em eventos importantes. minha sograsta e minha sogra, Fbia Torreo e Yone Queiroz, por cuidarem de minha filha, para que eu pudesse trabalhar e estudar e pela amizade de sempre. famlia de Recife. Finalmente, impossvel citar, sem correr o risco de omisso, todos (as) amigos (as) e pessoas, que me apoiaram ou que, de alguma forma, contriburam para este trabalho, mas mesmo assim, quero registrar um agradecimento muito especial e carinhoso a todos aqueles que compartilharam desta trajetria e torceram pelo meu sucesso!

V

Aferra-te instruo, no a soltes, guarda-a, porque ela a tua vida.

Provrbios 4,13

Perder o medo de perder, condio fundamental para ganhar. Autor desconhecido

A persistncia o caminho do xito.

Charles Chaplin

VI

RESUMO

Atualmente, a Educao a Distncia (EAD) pode ser vista como uma resposta para

vrias demandas: disseminao rpida do conhecimento, com baixo custo e acessibilidade;

capacitao e qualificao, tanto acadmica quanto corporativa; e Educao Continuada. No

entanto, muitas vezes os sistemas de EAD no tm atingido seu potencial, porque somente

apresentam seus contedos de maneira muito impessoal, sem levar em considerao a

motivao e necessidades particulares de cada estudante.

Esta impessoalidade prejudica o desempenho dos alunos, tornando-os desmotivados e

provocando evaso dos cursos a distncia. De fato, a tarefa de ensinar implica no

acompanhamento constante do aprendiz, na tentativa de se entender quem ele e do que

capaz. S assim se consegue propor desafios, tornar o aprendizado uma experincia atrativa,

e ajud-lo a atribuir significado ao conhecimento. Em vista disto, a utilizao de um

Companheiro Virtual de Aprendizado (CVA) pode influenciar positivamente no desempenho

do aluno. O acoplamento de CVA aos sistemas de EAD caracteriza o i-learning (do ingls,

aprendizado inteligente). O objetivo dos ambientes de i-learning prover solues adaptadas

s particularidades de cada estudante.

Com esta motivao, foi construdo o Project Management Knowledge Learning

Environment (PMK), um ambiente de i-learning que roda na Web. O domnio do PMK

Gerenciamento de Projetos, para o qual existe uma grande demanda de educao e

treinamento, tanto no setor pblico quanto no privado. O PMK dispe de recursos

pedaggicos como: exerccios, material de estudo, dicas, links relacionados ao tpico

estudado, modelos relevantes para o Gerente de Projeto. Para aumentar a capacidade do PMK

em tratar as necessidades individuais de seus estudantes, um CVA, VICTOR (Virtual

Intelligent Companion for TutOring and Reflection), foi acoplado. Ele interage com o

estudante durante seu aprendizado, colaborando para o sucesso das tarefas realizadas.

VICTOR prov feedback imediato para as aes do estudante, dando dicas e tentando manter

o estudante motivado.

Os resultados do experimento realizado com o PMK demonstraram que ele fcil de

usar, uma boa ferramenta para a Educao em Gerenciamento de Projetos, e que a presena

de VICTOR motiva e auxilia o aprendizado do estudante durante o seu estudo.

PalavrasChave: Ambiente Inteligente de Aprendizado, Companheiros Virtuais

de Aprendizado, Educao a Distncia, Gerenciamento de Projetos.

VII

ABSTRACT

Currently, Distance Education (DE) can be seen as a reply to some ever-increasing

demands: fast dissemination of knowledge, with low cost and accessibility; qualification,

both academic as well as corporative; and life-long learning. However, DE environments

have often not reached their potential, because they only present their contents in a very

impersonal way, without taking into consideration the motivation and particular necessities of

each student.

This lack of personalisation may hinder the students performance, causing them to

become unmotivated and consequently abandon their distance courses. In fact, the learning

task to learn entails continuously monitoring the learner, in the attempt of understanding who

he/she is and of what he/she is capable. Only thus, one can propose challenges, make learning

an attractive experience, and help the learner attribute meaning to recently acquired

knowledge. In this light, the use of a Learning Companion (LC) can, to the extent of its

ability to help mitigate the aforementioned problems influence positively in the performance

of the student. The coupling of LC to the systems of DE characterizes i-learning (intelligent

learning). The objective of i-learning environments is to adequately cater for the particular

needs of each student.

Thus, we have developed an i-learning environment; the Project Management

Knowledge Learning Environment (PMK). The PMK run in the web. PMKs domain is

Project Management, for which exists a great training and education demand in both the

public and the private sectors. The PMK counts on pedagogical resources such as: exercises,

study materials, tips, links related to the studied topic, and templates for the Project Manager.

To increase the capacity of the PMK in dealing with the learners individual necessities, a

LC, VICTOR (Virtual Intelligent Companion for TutOring and Reflection), was integrated to

the environment. VICTOR interacts with the students during their learning, collaborating for

the success of the learning tasks. VICTOR provides immediate feedback for the learners

actions, offering tips and trying to keep the student motivated.

The results of experiments we carried out with PMK out showed that PMK

is easy to use, an adequate tool for Education in Project Management and that the presence of

VICTOR motivates and helps students during their learning process.

Keywords: Intelligent Learning Environment, Learning Companions, Distance Education,

Project Management.

VIII

SUMRIO

1 Introduo _____________________________________________________________________________ 1 1.1 Objetivos___________________________________________________________________________ 2 1.2 Organizao do Trabalho _____________________________________________________________ 3

2 Companheiros Virtuais de Aprendizado______________________________________________________ 4 2.1 Agentes Pedaggicos ______________________________________________________________ 5

2.1.1 Histria dos Agentes Pedaggicos ____________________________________________________ 7 2.2 Papis dos Agentes Pedaggicos____________________________________________________ 10 2.3 Importncia dos CVAs nos Ambientes Virtuais de Aprendizado _________________________ 12 2.4 Aspectos Pedaggicos Relevantes para o Aprendizado _________________________________ 14

2.4.1 Estratgias Pedaggicas mais Comumente Empregadas __________________________________ 17 2.4.2 Estratgias Pedaggicas para Diferentes Tipos de Personalidade ___________________________ 19 2.4.3 Mtodos de Ensino _______________________________________________________________ 21

2.5 Concluses ________________________________________________________________________ 24 3 Gerenciamento de Projetos _______________________________________________________________ 25

3.1 Definies Bsicas __________________________________________________________________ 27 3.2 Evoluo do Gerenciamento de Projetos________________________________________________ 29 3.3 O PMI____________________________________________________________________________ 31 3.4 Gerenciamento de Projetos na Viso do PMI ____________________________________________ 35 3.5 Profisso Gerente de Projetos_________________________________________________________ 40 3.6 Relevncia do Gerenciamento de Projetos ______________________________________________ 42 3.7 Concluses ________________________________________________________________________ 45

4 O PMK _______________________________________________________________________________ 47 4.1 Projeto ___________________________________________________________________________ 48

4.1.1 Anlise de Requisitos _____________________________________________________________ 48 4.1.2 Arquitetura e Tecnologias Utilizadas na Implementao __________________________________ 53 4.1.3 Interface Grfica_________________________________________________________________ 56

4.2 Implementao_____________________________________________________________________ 64 4.3 Concluses ________________________________________________________________________ 65

5 VICTOR e PMK________________________________________________________________________ 66 5.1 Metodologia de Construo __________________________________________________________ 67

5.1.1 Identificao do Problema _________________________________________________________ 67 5.1.2 Elicitao de Conceitos Relevantes do Domnio ________________________________________ 68 5.1.3 Conceituao das Tarefas Pedaggicas _______________________________________________ 70 5.1.4 Construo da Arquitetura do CVA __________________________________________________ 72 5.1.5 Implementao do CVA ___________________________________________________________ 76 5.1.6 Avaliao e Refinamento do CVA ___________________________________________________ 77

5.2 Victor no PMK_____________________________________________________________________ 77 5.2.1 Arquitetura do PMK com VICTOR __________________________________________________ 77 5.2.2 Interface Grfica do PMK com VICTOR______________________________________________ 78

5.3 Experimento_______________________________________________________________________ 79 5.3.1 Objetivos_______________________________________________________________________ 80 5.3.2 Organizao ____________________________________________________________________ 80 5.3.3 Experimentao Preliminar ________________________________________________________ 81 5.3.4 Resultados______________________________________________________________________ 81 5.3.5 Crticas dos Participantes __________________________________________________________ 84

IX

5.3.6 Discusso dos Resultados__________________________________________________________ 86 5.3.7 Outras Consideraes _____________________________________________________________ 89

5.4 Concluses ________________________________________________________________________ 90 6 Concluses e Trabalhos Futuros __________________________________________________________ 91

6.1 Resultados Obtidos _________________________________________________________________ 91 6.2 Contribuies ______________________________________________________________________ 93 6.3 Limitaes ________________________________________________________________________ 93 6.4 Trabalhos Futuros __________________________________________________________________ 94

6.4.1 Extenses do PMK _______________________________________________________________ 94 6.4.2 Na Inteligncia Artificial __________________________________________________________ 95 6.4.3 Na Psicologia ___________________________________________________________________ 97 6.4.4 Na Educao a Distncia __________________________________________________________ 97 6.4.5 No Gerenciamento de Projetos ______________________________________________________ 97 6.4.6 Na Interface Homem-Mquina ______________________________________________________ 98 6.4.7 Na Engenharia de Software ________________________________________________________ 98 6.4.8 Outros Experimentos _____________________________________________________________ 98

6.5 Consideraes Finais________________________________________________________________ 99 Referncias Bibliogrficas ________________________________________________________________ 100 APNDICE A Roteiro do experimento do PMK sem o Victor ________________________________ 112 APNDICE B Roteiro do experimento do PMK com o Victor ________________________________ 118 APNDICE C Questionrio de avaliao do experimento do PMK sem o Victor _________________ 125 APNDICE D Questionrio de avaliao do experimento do PMK com o Victor_________________ 127 APNDICE E Questionrio da Pesquisa PMP _____________________________________________ 129 APNDICE F Tticas usadas por VICTOR no PMK________________________________________ 133 APNDICE G Entidades usadas por VICTOR do Modelo Entidade Relacionamento _____________ 139 APNDICE H Pontos Importantes para o Experimento _____________________________________ 142 APNDICE I Algumas Telas do PMK ____________________________________________________ 143 ANEXO 1 Questes que Definem a Personalidade do Estudante no PMK _______________________ 144

X

LISTA DE ABREVIATURAS AP Agente Pedaggico AVA Ambiente Virtual de Aprendizado CAI Computer Assisted Instruction CSS Cascading Sheets Style CVA Companheiro Virtual de Aprendizado CVS Concurrent Version System EAD Ensino a Distncia e-learning eletronic-learning GNU General Public License GP Gerenciamento de Projetos HTML Hypertext Markup Language HTTP Hypertext Transfer Protocol IA Inteligncia Artificial ICAI Intelligent Computer Assisted Instruction ILE Intelligent Learning Environment i-learning intelligent-learning ITS Intelligent Tutorial System JEOPS Java Embedded Object Production System JSP Java Server Pages PMBOK1 Project Management Body of Knowledge PMI2 Project Management Institute PMK Project Management Knowledge PMP3 Project Management Professional SCA Sistemas de Companheiros de Aprendizado SQL Structured Query Language STI Sistema Tutor Inteligente URL Uniform Resource Locators VICTOR Virtual Intelligent Companion for Tutoring and Reflection WWW World Wide Web XML EXtensible Markup Language

1 PMBOK marca registrada do Project Management Institute, Inc., nos Estados Unidos e em outros pases. 2 PMI marca registrada do Project Management Institute, Inc., nos Estados Unidos e em outros pases. 3 PMP marca registradas do Project Management Institute, Inc., nos Estados Unidos e em outros pases.

XI

LISTA DE FIGURAS

Figura 2.1 - Arquitetura de um Agente Pedaggico _______________________________________________ 6 Figura 2.2 - Agente Adele Interagindo com o Estudante [Johnson et al. 1999] __________________________ 9 Figura 2.3 - Agente Lucy Fornecendo Feedback para o Estudante [Goodman et al. 1998] _______________ 10 Figura 2.4 - O Processo de Reflexo no Contexto [Boud et al. 1985] ________________________________ 15 Figura 2.5 - Diagrama de Emoes no Ciclo de Aprendizado ______________________________________ 16 Figura 2.6 Quatro Dimenses que Formam a Personalidade [Negreiros 2003]_______________________ 20 Figura 3.1 - Evoluo dos Membros do PMI Segundo o PMI Journal de Maro de 2003 [PMI 2004]. ______ 43 Figura 3.2 - Evoluo dos PMPs no Brasil Segundo Chapters do PMI [PMI 2004]. ____________________ 44 Figura 4.1 Mdulo Cadastro ______________________________________________________________ 49 Figura 4.2 Mdulo Contedo______________________________________________________________ 50 Figura 4.3 Mdulo Exerccio ______________________________________________________________ 51 Figura 4.4 Modelo Entidade Relacionamento do Sistema ________________________________________ 52 Figura 4.5 - Viso Lgica de Camadas e Pacotes da Arquitetura Inicial do PMK ______________________ 54 Figura 4.6 Arquitetura e Seus Componentes Tecnolgicos _______________________________________ 56 Figura 4.7 Tela Principal do Sistema ________________________________________________________ 58 Figura 4.8 Tela do Sistema Aps o Login do Usurio ___________________________________________ 60 Figura 4.9 Tela de Exerccios de Mltipla Escolha no Modo Estudo _______________________________ 62 Figura 4.10 Tela de Estudo do Contedo de Gerenciamento de Projetos ____________________________ 64 Figura 5.1 - Aprendizado nas reas de Conhecimento do PMBOK __________________________________ 68 Figura 5.2 Ontologia do Domnio do PMBOK ________________________________________________ 70 Figura 5.3 Quadros de Quatro Animaes de VICTOR__________________________________________ 74 Figura 5.4 Arquitetura do CVA VICTOR_____________________________________________________ 75 Figura 5.5 - Viso Lgica de Camadas e Pacotes da Arquitetura Final do PMK _______________________ 78 Figura 5.6 Tela do PMK, Aps o Login do Usurio, com VICTOR. ________________________________ 79 Figura 6.1 - Processo Educao em Gerenciamento de Projetos____________________________________ 92

XII

LISTA DE TABELAS

Tabela 2.1 Mtodos de Ensino Indicados para os Tipos de Personalidade MBTI........................................23 Tabela 5.1 Perfil dos Participantes do Grupo SV ........................................................................................82 Tabela 5.2 Avaliao das Afirmativas pelos Participantes do Grupo SV .....................................................82 Tabela 5.3 Perfil dos Participantes do Grupo CV........................................................................................83 Tabela 5.4 Avaliao das Afirmativas pelos Participantes do Grupo CV.....................................................83

Copyright 2005 by Paula Geralda Barbosa Coelho Torreo, UFPE

1

Captulo 1

Introduo

__________________________________ As empresas esto amadurecendo e tentam alinhar pessoas, processos, prtica e

conhecimento para o sucesso de seus negcios. O conhecimento dos profissionais e a

aplicao prtica deste conhecimento agregam valor aos negcios das empresas e promovem

a valorizao destes profissionais. Com a idia de capacitar seus profissionais, fornecedores e

outros pblicos estratgicos, as empresas para alcanar seus objetivos, comeam a criar suas

prprias Universidades Corporativas. Por outro lado, as Universidades Acadmicas, um dos

principais veculos de disseminao do conhecimento, buscam diminuir a evaso dos

estudantes nos cursos oferecidos e promover uma melhoria no processo de aprendizagem dos

estudantes. Estas afirmaes retratam a tendncia mundial de criar condies de aprimorar as

competncias de estudantes, profissionais, universidades e empresas. Nesta linha, a demanda

por cursos online vem aumentando e sendo incentivada [Bispo 2004, e-Learning Brasil

2004].

A Educao a Distncia (EAD), atravs de sistemas educacionais na Web (cursos

online), pode ser utilizada para capacitar profissionais e estudantes, lapidar habilidades,

disseminando o conhecimento e reciclando informaes de forma mais accessvel, interativa,

rpida e econmica. No entanto, importante observar que os atuais sistemas e ambientes

que promovem cursos online ainda possuem altas taxas de evaso. Isto se deve ao fato deles

no tratarem adequadamente os problema da motivao e do sentimento de isolamento de

seus estudantes, e por no terem capacidade de se adaptar s particularidades de cada usurio

[Hara e Kling 2000]. Este problema ainda mais acentuado quando os estudantes entram em

dificuldades e no tm a quem recorrer para ultrapassar barreiras muitas vezes bastante

simples [Abrahamson 1998]. Neste contexto, os Companheiros Virtuais de Aprendizado

(CVAs) [Chou et al. 2003] podem auxiliar a remediar esta situao, influenciando

positivamente no desempenho dos aprendizes.


2

O projeto de pesquisa aqui apresentado est inserido no contexto da Inteligncia

Artificial (IA) aplicada Educao, mais especificamente aborda a construo de um

ambiente inteligente de aprendizado (do portugus, Intelligent Learning Environment - ILEs)

contendo um CVA para o Ensino a Distncia o que caracteriza o i-learning (do ingls,

aprendizado inteligente).

Neste trabalho discutida a construo do Project Management Knowledge Learning

Environment (PMK), um ambiente inteligente de aprendizado para Educao em

Gerenciamento de Projetos (GP), que roda na Web, e que conta com a ajuda de VICTOR

(Virtual Intelligent Companion for TutOring and Reflection), um Companherio Virtual de

Aprendizado. O PMK resultado de um projeto de pesquisa multidisciplinar (Inteligncia

Artificial aplicada Educao, Gerenciamento de Projetos, Educao a Distncia, Psicologia,

Interface Homem-Mquina e Engenharia de Software) que ajuda na investigao de tcnicas

para o desenvolvimento de ILEs.

1.1 Objetivos

O objetivo principal deste trabalho investigar tcnicas que permitam a construo de

solues de i-learning, e conseqentemente, ajudem a promover uma experincia de

aprendizado mais atrativa para o estudante. Neste sentido, as seguintes metas foram atingidas

e problemas foram tratados/pesquisados durante a construo do PMK e do VICTOR:

o Investigao dos problemas dos ambientes virtuais de aprendizado [Hara e Kling 2000; Lins 2003; Abrahamson 1998];

o Formalizao dos conceitos abordados no domnio de Gerenciamento de Projetos [PMI 2004];

o Anlise de competidores de softwares e de ambientes virtuais de aprendizado sobre o domnio [Aware 1995; UsabilityNet 2003; Santos 2004];

o Identificao e anlise dos problemas do domnio Gerenciamento de Projetos [Torreo 2004];

o Investigao de formas de diagnstico do estado cognitivo do estudante atravs do modelo do estudante [Self 1988; Kort e Reilly 2002];

o Levantamento das principais estratgias pedaggicas para ensinar o domnio [Brightman 1998; Johnson et al. 2000 e 2004; Mulcahy 2002; Self et al. 2000];

o Criao de uma metodologia para construir um CVA [Torreo et al. 2004].


3

1.2 Organizao do Trabalho

Este trabalho est organizado da seguinte maneira:

o Captulo 2 Neste captulo so apresentados alguns problemas de ambientes virtuais de aprendizado; os conceitos e exemplos fundamentais para o entendimento sobre

Companheiros Virtuais de Aprendizado; e como eles podem minimizar os problemas

destes ambientes. So discutidos alguns aspectos pedaggicos relevantes para o

aprendizado e construo dos CVAs. Tambm so mostrados alguns sistemas de

aprendizado que utilizam CVAs e as suas aplicaes.

o Captulo 3 No Captulo 3 so abordados os conceitos, a evoluo histrica e a relevncia do domnio Gerenciamento de Projetos. Tambm so apresentados o

Project Management Institute (PMI), a viso do PMI sobre Gerenciamento de

Projetos, o contedo do PMBOK e a polmica sobre Gerenciamento de Projetos ser

uma profisso.

o Captulo 4 Neste captulo apresentado o ambiente de aprendizado PMK, com uma descrio detalhada de seu projeto e implementao.

o Captulo 5 Aqui apresentado o Companheiro Virtual de Aprendizado VICTOR integrado ao PMK resultando em um ambiente inteligente de aprendizado. A

metodologia para a construo de VICTOR discutida em detalhes. apresentado

tambm, um experimento feito com usurios usando o PMK com e sem a presena de

VICTOR e os resultados obtidos deste experimento so discutidos.

o Captulo 6 Finalmente, o Captulo 6 apresenta as concluses e limitaes deste trabalho seguido das sugestes de trabalhos futuros.


4

Captulo 2

Companheiros Virtuais de Aprendizado

__________________________________ Nos dias atuais, com o crescimento da troca de informaes e da busca rpida do

conhecimento, os Ambientes Virtuais de Aprendizado (AVAs) vm se tornando cada vez

mais comuns. Os AVAs trazem maior facilidade de acesso ao conhecimento e permitem aos

educadores e aprendizes ter uma opo de auto-instruo que muda a natureza percepo e do

aprendizado do aluno promovendo mudanas na forma do estudo. O estudo se torna mais

individualizado sem a participao direta do professor.

Neste contexto, os AVAs devem ser uma ferramenta de apoio aquisio do

conhecimento e o ideal que estimulem o aprendizado do estudante e que interajam com ele.

No entanto, a maioria destes ambientes no consegue atingir seu potencial, porque somente

apresentam seus contedos de maneira muito impessoal, sem levar em considerao a

motivao e necessidades particulares de cada estudante. Esta impessoalidade prejudica o

desempenho dos alunos, tornando-os desmotivados e aumentando o sentimento de

isolamento, que provoca a evaso dos cursos a distncia [Hara e Kling 2000].

A Inteligncia Artificial (IA) pode ser aplicada para tornar estes ambientes mais

prximos dos ambientes presenciais, levando em conta as habilidades de cada estudante,

respeitando sua individualidade e suas caractersticas, contribuindo para que haja um melhor

aprendizado. A abordagem de agentes inteligentes [Russell e Norvig 2003] em IA,

juntamente com o emprego da Psicologia Cognitiva [Wenger 1987] possibilita interaes

entre aprendizes e ambientes virtuais de aprendizado mais naturais e mais prximas dos

ambientes presenciais, alm de tratar de forma personalizada as diferenas individuais de

cada estudante.

A utilizao destes agentes inteligentes em ambientes educacionais vem crescendo

ultimamente [Johnson et al. 2000]. Quando eles esto inseridos em ambientes educacionais,

com a finalidade de aprendizado, so mais comumente chamados de agentes pedaggicos.


5

Estes so componentes de um software educativo com caractersticas do comportamento

humano (e.g. inteligncia, emoes, crenas, objetivos), que tem como funo principal

promover o aprendizado efetivo do estudante [Chou et al. 2003]. Segundo Johnson, Rickel e

Lester [2000], estas caractersticas podem ser exibidas em forma de textos, grficos, cones,

voz, animao, multimdia ou realidade virtual.

Neste contexto, os agentes pedaggicos so tambm conhecidos como companheiros

virtuais de aprendizado (do ingls Learning Companions), co-aprendizes, estudantes

simulados, estudantes artificiais ou guias virtuais animados para aprendizes (do ingls,

Guidebots) [Johnson et al. 2000; Johnson 2001; Devedzic e Harrer 2002]. Neste trabalho, foi

adotado o termo Companheiro Virtual de Aprendizado (CVA). CVAs podem estimular e

direcionar o aprendizado, transmitir conhecimento, observar, acompanhar e dar dicas ao

estudante, [Johnson et al. 2000; Santos et al. 2002] e ainda simular o estudo em pares de

estudantes [Goodman et al. 1998].

Neste captulo, sero discutidos: na Seo 2.1, o conceito e o histrico dos agentes

pedaggicos e na Seo 2.2, seus papis; na Seo 2.3, a importncia de Companheiros

Virtuais de Aprendizado nos ambientes virtuais de aprendizado; na Seo 2.4, os aspectos

relevantes para o sucesso do aprendizado, as estratgias pedaggicas e mtodos de ensino que

podem ser aplicados/usados por CVAs; e finalmente, na Seo 2.5, as nossas concluses.

2.1 Agentes Pedaggicos

Segundo Russell e Norvig [2003], um agente uma entidade capaz de perceber atravs de

seus sensores as informaes do ambiente onde est inserido e agir neste ambiente atravs de

seus atuadores. Se considerarmos um ser humano como um agente inteligente, seus sensores

seriam olhos, ouvidos, tato e olfato, e os seus atuadores seriam boca, mos e pernas, entre

outros. De acordo com Weiss [1999], h na literatura um consenso, que diz que um agente

uma entidade que deve ter no mnimo as propriedades de autonomia, habilidade social e

reatividade.

Um agente autnomo quando escolhe a ao a tomar, exerce um controle sobre suas

aes, e seus estados internos baseado tanto na prpria experincia quanto no conhecimento

previamente definido [Franklin e Graesser 1996]. Ele se adapta a situaes novas, para as

quais no foi fornecido todo o conhecimento necessrio com antecedncia. Um agente tem

habilidade social quando ele se comunica ou interage com outros agentes do ambiente. Um


6

agente reativo somente reage s condies do mundo em um determinado instante [Franklin e

Graesser 1996; Russell e Norvig 2003], sem guardar memria de situaes passadas.

Um agente pode tambm ser cognitivo, quer dizer, baseado em objetivos que adapta suas

escolhas a situaes resumidas em objetivos dinmicos [Russell e Norvig 2003]. Este agente

baseia suas aes no modelo atual (ou passado) do ambiente. Ele no tenta prever modelos

futuros do ambiente, diferente do deliberativo, que considerado um agente planejador.

Um agente pode ainda ser deliberativo, possuindo objetivo explcito e capacidade de

escolher a melhor forma de atingi-lo [Russell e Norvig 2003]. Ele faz a previso de estados

futuros do ambiente resultando das seqncias de aes. A capacidade de tomada de deciso

dos agentes deliberativos advm da correta representao interna do ambiente sobre o qual o

agente interage e do seu mecanismo de deciso.

Um agente no precisa possuir todas estas propriedades, e isto explica a variedade de

tipos de agentes encontrados atualmente. Entre estes tipos destacamos os agentes

pedaggicos que so agentes hbridos. Eles so deliberativos ou cognitivos e devem ter

habilidade social, autonomia e reatividade. Eles tambm podem ser adaptativos (que

aprendem e mudam seu comportamento baseado em experincias anteriores). A Figura 2.1,

baseada em Russell e Norvig [2003], descreve a arquitetura mnima de um agente

pedaggico.

Figura 2.1 - Arquitetura de um Agente Pedaggico

Segundo Johnson e Hayes-Roth [1998], os Agentes Pedaggicos (APs) so agentes

autnomos que auxiliam o aprendizado humano, pela interao com estudantes no contexto

dos ambientes de aprendizado interativos. Eles vm evoluindo a partir de pesquisas anteriores


7

sobre Sistemas Tutores Inteligentes (STIs). Os APs ganham novas funcionalidades e papis,

que sero discutidos em detalhe na Seo 2.2.

Os APs adaptam o seu comportamento dinamicamente para o estado do ambiente de

aprendizado [Chou et al. 2003] . Eles podem auxiliar o aprendizado individualizado, assim

como o colaborativo, onde mltiplos estudantes e agentes podem interagir em um ambiente

compartilhado [Johnson 1998].

Segundo Elliott, Rickel, e Lester [1997], os agentes pedaggicos so professores mais

efetivos se demonstrarem e compreenderem emoes. O agente pode demonstrar

preocupao a respeito do estudante e seu progresso, ser sensvel s emoes do estudante,

estimular o estudante a estudar, ter personalidade rica e interessante para tornar o processo de

aprendizado mais simples e divertido.

Durante uma interao do agente pedaggico com o estudante, os sentimentos do

agente (e.g. alegria, surpresa, desapontamento) podem ser expressos em resposta s aes do

estudante (por exemplo, dvidas, erros e acertos) [Santos et al. 2002]. Estes sentimentos

(estados emocionais) podem ser demonstrados ao estudante atravs de mensagens de texto,

apresentadas na interface do sistema, ou pela combinao de mensagens de texto com um

personagem animado (agente de interface) [Johnson et al. 2000].

Os agentes pedaggicos que possuem personagens animados so considerados

personagens vivos que coabitam o ambiente de ensino criando uma interao rica no

aprendizado virtual com o aluno [Johnson et al. 2000]. Essa interao explora a comunicao

entre agente e aluno, criando um ambiente capaz de prover feedback adaptativo [Chou et al.

2003] ao estudante de forma mais interativa e dinmica.

O agente pedaggico pode influenciar o estudante fornecendo feedbacks do tipo

verbal ou no verbal. O feedback no verbal ocorre atravs de movimentos e expresses

faciais, como gestos, locomoo e olhar, enquanto que o verbal se d atravs de mensagens.

Ambos podem ser combinados para prover mais motivao ao estudante.

2.1.1 Histria dos Agentes Pedaggicos

Na dcada de 70 surgiram, com o auxlio da Inteligncia Artificial e das Cincias

Cognitivas, os primeiros sistemas de Instruo Inteligente Assistida por Computador (do

ingls, Intelligent Computer Aided Instruction - ICAI) [Wenger 1987]. Os sistemas ICAI

podem utilizar diferentes estratgias de ensino e tratam o estudante de forma individualizada.


8

Estes sistemas tm como base a suposio de que o processo do pensamento do

estudante pode ser modelado, organizado, compreendido e corrigido pelo sistema.

Como destaque para os ICAIs temos os Sistemas Tutores Inteligentes (STIs) [Beck et

al. 1996; Self 1999], que surgiram na dcada de 70 e os ILEs que surgiram na dcada de 90

[Giraffa et al. 1998]. O principal objetivo de um STI reproduzir o comportamento de um

tutor humano e poder adaptar sua maneira de ensinar ao ritmo de aprendizado do aluno. Uma

diferena entre ILE e STI que este centrado no professor enquanto que o primeiro

centrado no estudante [Johnson et al. 2004].

Embora a histria dos agentes pedaggicos tenha iniciado juntamente com a dos STIs,

onde os agentes atuam como tutores inteligentes, ao longo do tempo, vrios trabalhos de

pesquisa atriburam diferentes papis a estes agentes [Chou et al. 2003]. Na dcada de 90,

surgem sistemas que podem simular no somente o tutor, mas tambm o companheiro de

aprendizado ou ambos, conhecidos como Sistemas de Companheiros de Aprendizado (SCAs)

[Chou et al. 2003].

Inicialmente, o agente pedaggico deveria saber todas as respostas para conduzir o

estudante soluo do problema. Porm, Chan [1995] apresentou outras trs possibilidades

de participao do agente para auxiliar as atividades de aprendizado do estudante, caso o

agente no pudesse conduzir o estudante sempre soluo do problema: primeiramente,

atravs de Sistemas de Companheiro de Aprendizado [Chan e Baskin 1988]; posteriormente,

Aprendendo Ensinando [Chan e Baskin 1988] e finalmente, um Computador como Co-

aprendiz [Dillenbourg e Self 1992].

Nos SCAs, tem-se o agente pedaggico e o agente humano, aprendendo

(possivelmente de maneira colaborativa) sob a orientao de um professor. Tanto aprendiz

humano quanto aprendiz agente podem resolver em paralelo os problemas colocados pelo

agente professor e desta forma ambos aprendizes se beneficiam dos comentrios do

professor. No caso de Aprendendo Ensinando, o AP inicia suas atividades com um nvel de

conhecimento inferior ao do aprendiz humano e desta forma este aprendiz tem a oportunidade

de aprender enquanto ensina ao agente.

E finalmente, no caso do Computador atuar como Co-aprendiz, o agente tem um

nvel de conhecimento aproximadamente igual ao do aprendiz humano, e ambos trabalham

cooperativamente para solucionar o mesmo problema. Como no h a presena do professor

neste cenrio, o objetivo que os dois aprendizes (agente e humano) ajudem um ao outro a

aprender.


9

Em meados dos anos 90, foram construdos Companheiros Virtuais de Aprendizado

(CVAs) com personagens animados acoplados, que passaram a ser conhecidos como agentes

pedaggicos animados (um exemplo a Adele, mostrada na Figura 2.2) [Johnson et al. 2000].

Apesar de existirem ainda hoje vrios CVAs sem personagem animado (como o caso de

Lucy, mostrada na Figura 2.3), acredita-se que a personificao pode melhorar a

comunicao com o estudante, tornar o aprendizado mais divertido, encorajar mais o

estudante a se preocupar com o seu progresso, e aumentar a motivao do estudante em

aprender [Lester et al. 1997].

Figura 2.2 - Agente Adele Interagindo com o Estudante [Johnson et al. 1999]

Para Johnson, Rickel, e Lester [2000], a insero de um agente pedaggico animado

em um ambiente educacional de fundamental importncia e um caminho natural para

futuras pesquisas. Primeiro, devido ao fato do agente ser responsvel pelo feedback entre o

ambiente e o aluno durante a interao. Segundo, por tornar a comunicao mais eficaz,

acompanhar o desempenho e exercer uma funo que lhe peculiar, guiar o usurio.

Finalmente, porque pode proporcionar uma interao com o estudante mais agradvel,

divertida e estimulante, permitindo assim um ganho de qualidade sob o ponto de vista

pedaggico (e.g. reduzindo o sentimento de isolamento no ambiente durante o aprendizado e

a falta de motivao).


10

Figura 2.3 - Agente Lucy Fornecendo Feedback para o Estudante [Goodman et al. 1998]

Os agentes pedaggicos foram evoluindo ao longo do tempo e desempenhando papis

cada vez mais diversificados. Na prxima seo alguns destes papis sero apresentados e

exemplificados.

2.2 Papis dos Agentes Pedaggicos

Os Agentes Pedaggicos desempenham papis diferentes. Eles podem atuar como, por

exemplo:

o par tutor, desempenhando alguns papis do professor (para maiores detalhes sobre este tipo de implementao consulte [Chan e Chou 1997; Mitrovic 2000]);

o mediador, intervindo nas aes de um ou mais estudantes (e.g. [Lpez 2002]); competidor, competindo com outro estudante para obter um melhor desempenho (e.g.

[Rasseneur et al. 2002]);

o co-aprendiz (e.g. [Uresti 2000; Lpez 2002]), aprendendo junto com o estudante; o companheiro de aprendizado, atuando como o amigo que d dicas ao estudante (e.g.

[Johnson et al.1999; Santos et al. 2002]);

o perturbador (trouble maker), provendo informaes incorretas ao estudante para verificar sua autoconfiana (e.g. [Frasson et al. 1996; Goodman et al. 1998]);

o colaborador, colaborando com o aprendizado do estudante em algum momento ou com outros agentes e podendo auxiliar o estudante a refletir sobre as aes passadas e


11

futuras e a articular seu raciocnio (exemplos deste tipo de implementao so

[Goodman et al. 1998; Lester et al. 1999]).

A seguir, com maiores detalhes, so descritos alguns exemplos de agentes pedaggicos

encontrados na literatura e seus papis.

O agente pedaggico SmartEgg [Mitrovic 2000] atua como tutor e utilizado para

auxiliar e ampliar as capacidades de interao do sistema SQLT-Web, cuja aplicao o

ensino de SQL (Structure Query Language). Ele est personificado na interface por meio de

um desenho animado. O SmartEgg fornece feedback sobre as aes do aluno e expe outras

formas de obter ajuda e informaes, auxiliando o aluno no uso do sistema SQL-Web.

SmartEgg apresenta 3 tipos diferentes de comportamento : introdutrio, explicativo e de

congratulaes.

Cada comportamento de SmartEgg descrito por um conjunto predefinido de regras,

selecionadas por meio da observao das interaes do aluno com o SQL-Web. A avaliao

do sistema identificou um aumento significante da motivao com o uso do SmartEgg,

resultando em perodos de interao mais prolongados, assim como, um aumento da

qualidade do aprendizado do estudante.

No ITS What [Lpez 2002], que fornece um ambiente de programao amigvel para a

linguagem Haskell, o agente pedaggico atua como co-aprendiz e mediador. Como o

objetivo deste sistema verificar as habilidades dos estudantes em detectar erros no somente

em seu prprio cdigo Haskell, mas tambm no cdigo gerado por outros membros da equipe

e ainda, assegurar que o estudante aprenda bons hbitos de programao, o agente

pedaggico inserido como um membro participante da equipe tendo o papel de um

aprendiz. Os estudantes no tm o conhecimento de que existe no ambiente um membro que

um agente pedaggico.

AMICO [Rasseneur et al. 2002] usa APs co-aprendizes com nveis de conhecimento

superior, igual ou inferior ao do estudante para proporcionar competio e cooperao entre

estudantes (e.g. vrias justificativas e modos diferentes para resolver o problema). O objetivo

do AMICO encorajar estudantes a dar explanaes de diferentes formas sobre mtodos de

resoluo de problemas matemticos e desenvolver conexes entre diferentes modos de

representaes matemticas.

Dois agentes com o papel de co-aprendizes (possuindo conhecimentos diferentes) so

usados no sistema LECOBA (LEarning COmpanion system for binary Boolean Algebra)

[Uresti 2000]. Um agente tem mais conhecimento que o estudante e o outro menos. LECOBA


12

permite que os estudantes ensinem os agentes pedaggicos. O estudante pode dar sugestes

ao agente e pedir justificativas, sendo abordado o princpio de que mais fcil aprender

ensinando. Os resultados de uma avaliao emprica do LECOBA sugeriram que os

estudantes que interagem com um companheiro menos capaz tm uma tendncia de melhoria

no aprendizado do que os estudantes que interagem com um companheiro mais capaz.

Adele (Agent For Distributed Learning Environments) [Johnson et al. 1999] um agente

pedaggico animado que atua como um companheiro de aprendizado monitorando o

estudante, registrando as suas aes, e auxiliando os estudantes a resolver casos do domnio

Cincias da Sade. Este agente compara as aes do estudante com um modelo de como a

tarefa deveria ser feita e d dicas, explica o raciocnio das aes recomendadas, indica

referncias relevantes ao estudante e interfere se o estudante comete algum erro grave. O uso

deste tipo de agente para o aprendizado, neste tipo de domnio, tem mostrado resultados

bastante positivos [Johnson et al. 2003].

O agente troublemaker (pertubador) confunde o estudante, provoca um distrbio, a fim de

testar sistematicamente a confiana e o conhecimento deste [Frasson et al. 1996]. Este agente

pode, algumas vezes, fornecer recomendaes errneas, fornecer dicas no muito claras. Essa

atitude pode tambm provocar os aprendizes a utilizar e demonstrar a conexo de seus

conhecimentos e autoconfiana na defesa das suas opinies [Johnson et al. 2000].

Lucy [Goodman et al.1998] um agente pedaggico que tem como papel principal ser

colaborador. Lucy pretende ensinar como explicar fatos do domnio da atividade de satlite

simulando o estudo em pares de estudantes (par simulado). Este agente guia, crtica e motiva

o estudante em seu aprendizado. s vezes, faz crticas resposta incorreta ou mesmo correta

do estudante para verificar sua autoconfiana e provocar a sua reflexo sobre o problema em

questo (papel de troublemaker), e a articulao de seu processo de raciocnio.

Por fim, vale ressaltar que os agentes pedaggicos podem exercer um ou mais papis

durante a interao com o estudante dependendo dos objetivos de aprendizado do domnio

em que eles esto inseridos. A seguir apresentada a importncia dos CVAs nos AVAS.

2.3 Importncia dos CVAs nos Ambientes Virtuais de Aprendizado

Atualmente, vrios sistemas de EAD no tm atingido seu potencial por no tratarem

adequadamente o problema da motivao de seus usurios e por apresentarem uma instruo

muito impessoal [Hara e Kling 2000; Johnson et al. 2000; Rasseneur et al., 2002]. Na maioria


13

destes sistemas, no existe o contato presencial constante com colegas e professores, como

acontece em uma sala de aula tradicional e assim como em um curso presencial, o professor

no consegue atender a um grande nmero de alunos e de forma personalizada [Valente

2003]. Neste contexto, o estudante internaliza um sentimento de isolamento, o que leva a um

grande nmero de desistncias do estudo em sistemas educacionais na Web.

Frasson [2003] considera que o maior erro da EAD tradicional (e-learning) no ver

o aluno. Ele acredita que vrias instituies esto usando o e-learning como um conjunto

de ferramentas onde todos podem falar com todos, como em um e-mail generalizado.

Valente [2003] cita que a construo do conhecimento (aprendizado) envolve o

acompanhamento e o assessoramento constante do aprendiz no sentido de poder se entender

quem ele e o que ele faz, para ser capaz de propor desafios e auxili-lo a atribuir significado

ao que est realizando. Somente assim o aprendiz consegue processar as informaes,

aplicando-as, transformando-as, e assim construir novos conhecimentos.

Os CVAs podem auxiliar a remediar os problemas citados anteriormente

influenciando positivamente no desempenho dos estudantes [Johnson et al. 2000; Chou et al.

2003]. O uso de CVAs em sistemas de EAD caracteriza o i-learning que procura corrigir os

problemas do e-learning e prover ao estudante solues individuais que levam em conta a sua

personalidade [Frasson 2003].

Pesquisas mostram que estudantes que experimentaram ambientes virtuais de

aprendizado, situados na Web ou no (e.g. [Rasseneur et al. 2002; Johnson et al. 2003]), com

a presena de CVAs, se sentiram mais motivados e tiveram maior persistncia em aprender,

tendo um melhor desempenho em comparao aos estudantes que utilizaram ambientes

virtuais sem CVAs. O uso de CVAs uma grande tendncia atual e busca tornar os

ambientes virtuais de aprendizado mais motivantes, agradveis e eficazes [Johnson et al.

2000].

interessante observar que os CVAs em ambientes de aprendizado devem ser

construdos para conseguir responder a um fluxo contnuo de aes do estudante (e.g. prestar

ateno ao que o estudante est fazendo; interromper, sem distrair, quando ele estiver

executando uma ao imprpria; responder s questes do estudante) levando em

considerao tempos de respostas adequados (rpidos) principalmente em ambientes que

usam protocolos HTTP [Johnson et al. 2000].

O uso de CVAs possibilita que os ambientes virtuais de aprendizado proporcionem

oportunidades de i-learning [Frasson 2003] para seus estudantes. A idia subjacente a este


14

conceito prover ao estudante solues de aprendizagem e treinamento individuais, mas para

isto, alguns aspectos pedaggicos devem ser levados em considerao na aplicao do i-

learning. Estes aspectos so discutidos na prxima seo.

2.4 Aspectos Pedaggicos Relevantes para o Aprendizado

As caractersticas e aspiraes do aprendiz so aspectos muito importantes no

processo de aprendizado. A resposta do aprendiz a novas experincias influenciada

significativamente por experincias passadas (que contribuem para as maneiras como o

aprendiz percebe o mundo). A forma de reao dos aprendizes no processo de aprendizado

pode ser diferente uns dos outros para uma mesma situao [Boud et al. 1985].

Aprender requer grande esforo por parte do estudante. Quem estuda deve capturar o

seu conhecimento sobre o assunto em questo, revisitar suas experincias anteriores (se

necessrio), pensar sobre elas, analisando e avaliando para inferir novo conhecimento [Boud

et al. 1985]. O estudo s desperta interesse ao estudante quando faz sentido e traz conceitos

que tm relao com aquilo que j se conhece [Freire 1970].

Sendo assim, alguns aspectos pedaggicos relevantes devem ser levados em

considerao para o sucesso do processo de aprendizado: o dilogo importante para a troca

de informaes e ativao do conhecimento [Alarco 2002; Bencini 2003]; a indagao

importante para elicitar mais informaes sobre o fato em questo [Bencini 2003]; a meta

importante para ter bem claro o que se deseja fazer [Bencini 2003]; as regras so importantes

para saber o caminho a ser seguido [Santos 2002]; a auto-estima importante para ajudar na

persistncia, perseverar em aprender [Santos 2002]; a habilidade de inferncia importante

para tirar concluses a partir de dados avulsos e incompletos e melhorar a compreenso

[Alarco 2002]; e as hipteses (previses) e teses so importantes para construir o raciocnio

[Alarco 2002].

Durante o aprendizado do ser humano deve ainda ocorrer uma atividade

indispensvel: a Reflexo [Boud et al. 1985]. Refletir significa pensar sobre o que se pensa,

sobre algum fato, para atingir algum objetivo [Tedesco 2001]. O processo de reflexo

estimula o ser humano a se sentir capaz de analisar, ser autnomo, ser capaz de tomar

decises e ter opinies prprias [Alarco 2002].

A articulao, que verbaliza o processo do pensamento (raciocnio), estabelece

relaes entre as partes para formar o todo, para alcanar a coerncia do entendimento atual.


15

Ela leva reflexo que ajuda a se ter certeza do que realmente se sabe e a obter novos

conhecimentos. Refletir e articular levam certeza do conhecimento adquirido e ajudam a

adquirir novos conhecimentos. Assim, fica fcil aprender e melhorar a auto-imagem [Matos

2003]. O estudante assimila melhor um conceito novo quando percebe que ele se baseia em

aprendizagens anteriores, que ele j domina [Bencini 2003].

Pesquisas mostram que a aprendizagem em grupo ou em pares de estudantes melhora

significativamente o aprendizado para alguns domnios especficos (e.g. Matemtica

[Rasseneur et al. 2002]), Satlites [Goodman et al. 1998]. O estudante em par encoraja o

outro a refletir no que eles esto aprendendo e a articular o pensamento. Geralmente,

estudantes que ensinam a outros estudantes aprendem mais [Rosenshine e Meister 1994]. A

interao se torna um importante fator para estimular a reflexo a prpria interao uma

instncia de situao reflexiva [Self et al. 2000].

Um dos efeitos do processo de reflexo a validao do conhecimento. Atividades de

reflexo encorajam o estudante a analisar seu desempenho, aprender com seus erros, dando a

ele a oportunidade de revisitar suas aes, reconsiderar decises anteriores e reconstruir o

conhecimento antes de executar a prxima ao e tomar outra deciso [Goodman et al. 1998].

Boud, Keogh e Walker [1985] criaram um modelo para o entendimento do processo

da reflexo onde so destacados que as experincias no aprendizado combinam

comportamentos, idias e sentimentos e todos estes aspectos necessitam ser examinados no

processo de reflexo. Este modelo composto por trs estgios (experincia, reflexo e

sada), e mostrado na Figura 2.4.

Figura 2.4 - O Processo de Reflexo no Contexto [Boud et al. 1985]


16

Trs elementos mostrados na Figura 2.4 so importantes para promover a reflexo:

retornar para a experincia, que um detalhamento da recolocao dos eventos

(comportamentos, idias, sentimentos); atentar para os sentimentos, utilizando os

sentimentos positivos (experincias boas, aspectos agradveis do ambiente, considerao de

benefcios futuros do aprendizado) e removendo sentimentos de obstruo (que impedem,

bloqueiam o aprendizado); e reavaliar a experincia, que envolve reexaminar a experincia

na inteno clara do aprendiz, associando o novo conhecimento com aquele j possudo, e

integrando este novo conhecimento no ambiente conceitual do aprendiz.

A compreenso do processo de aprendizado um fator crtico para a construo dos

ambientes virtuais de aprendizado. Os computadores podem ter habilidades similares ao do

ser humano e devem reconhecer alguns aspectos do estado emocional/cognitivo do estudante,

mesmo que em domnios altamente restritos, para poderem colaborar com o processo de

aprendizado. Para isto, a gama de emoes ou expresses afetivas [Goleman 1995] (e.g.

desnimo, satisfao) existentes envolvidas no processo de aprendizagem [Piaget 1981]

devem ser consideradas. Educadores reconhecem a importncia dos estados

emocionais/cognitivos dos estudantes no processo de aprendizagem [Kort e Reilly 2002].

Kort, Reilly e Picard [2001] apresentaram um diagrama de emoes (Figura 2.5) com

quatro etapas do ciclo do aprendizado. As emoes no so estticas e podem aparecer ou

no em mais de uma etapa do ciclo. Ao longo do processo de aprendizado estas emoes vo

variando tendendo a se estabilizar na etapa das afeies positivas (e.g. esperana,

determinao).

Figura 2.5 - Diagrama de Emoes no Ciclo de Aprendizado

Outro aspecto importante a ser considerado o elogio. O elogio deve ser feito na

medida certa, de acordo com os esforos do estudante, para estimular a imagem sua auto-


17

estima e vontade de seguir adiante na busca do conhecimento. importante que este elogio

seja personalizado. Tarefas que so fceis para uns estudantes podem ser complicadas para

outros e estes elogios no devem parecer exagerados ou falsos. Os erros dos estudantes

devem ser encarados como um fato comum no processo de aprendizado. O estudante no

deve se sentir envergonhado ou ridculo em errar [Matos 2003].

Os aspectos aqui citados devem ser analisados e levados em considerao na definio

das estratgias pedaggicas utilizadas por CVAs para que eles auxiliem de fato a construo

do conhecimento do estudante e possam garantir uma maior chance de sucesso do

aprendizado. As estratgias pedaggicas mais comumente empregadas em trabalhos de CVAs

so descritas na prxima seo.

2.4.1 Estratgias Pedaggicas mais Comumente Empregadas

Companheiros Virtuais de Aprendizado interagem com aprendizes para promover o

processo de aprendizado e prometem ser um meio de auxlio para o computador ser mais

engajado e efetivo neste processo. Desta forma, para alcanar isto, o CVA deve interagir com

o aprendiz de maneira confivel alinhando os seus objetivos aos objetivos pedaggicos do

ambiente de aprendizado em que est inserido [Johnson et al. 2003].

Conseqentemente, ao tentar definir a estratgia pedaggica adequada, o CVA, o

projetista e o sistema precisam responder s seguintes perguntas: Qual o objetivo do

aprendizado no domnio especfico? O que o estudante precisa? Como o CVA poder ajudar

no aprendizado do estudante? O que o CVA vai fazer? Quando deve interagir? Como

interagir? Qual ser o impacto das aes do CVA no aprendizado? [Johnson et al. 2000;

Johnson et al. 2003; Qu et al. 2004].

Um agente bem projetado traz bons resultados para o desenvolvimento cognitivo do

aprendiz. Agentes mais expressivos, com capacidade para empregar recursos visuais verbais

e auxiliar em diversos nveis de soluo do problema tambm conduzem a um melhor

aproveitamento no processo de aprendizagem. Quanto maior a complexidade das tarefas

maior os benefcios da utilizao de agentes pedaggicos [Johnson et al. 2000].

A estratgia pedaggica (e.g. Socrtica, Reativa, Coaching) est associada a como

ensinar e as tticas so as aes (e.g. estudar antes de fazer exerccios) empregadas para

efetivar a estratgia [Giraffa 1999]. Escolher a estratgia pedaggica adequada significa

definir tticas e objetivos para o aprendizado em um domnio especfico considerando


18

informaes sobre o estudante. A compreenso de aspectos pedaggicos relevantes para o

sucesso do processo de aprendizado, e do prprio processo facilita esta especificao. Vale

salientar que esta escolha no uma tarefa fcil. Uma escolha errada pode dificultar

sobremaneira o aprendizado.

Existem vrias formas de selecionar a estratgia pedaggica dependendo do domnio e

do objetivo do aprendizado (e.g. treinamento de profissionais da NASA em simuladores de

vo, aprendizagem de conceitos de uma metodologia de software para construir um sistema)

[Giraffa 1999]. Alm disso, a escolha da estratgia determina que tticas devem ser

escolhidas. Por exemplo, para uma estratgia com o objetivo de treinamento, uma ttica

possvel deveria ser: fazer com que o aprendiz repita o procedimento correto vrias vezes.

Alguns agentes encontrados na literatura usam estratgias pedaggicas distintas.

Como exemplo, o agente pedaggico STEVE [Johnson et al. 2000], um tutor, que treina

estudantes na operao e manuteno de equipamentos complexos de navios da Marinha

Americana, utiliza estratgia de treinamento (Coaching), que baseada na filosofia learning

by doing (do ingls, aprender fazendo). Esta filosofia apoiada pelos adeptos do

construtivismo onde o aprendiz um participante ativo e constri seu conhecimento

baseando-se em experincias individuais [Piaget 1981]. Nesta estratgia, STEVE monitora as

atividades do aluno, reconhece o comportamento no timo e interrompe para dar conselhos.

STEVE interrompe o estudante aps a segunda tentativa mal sucedida para lhe dar uma dica

sobre a soluo do problema. STEVE e o aluno resolvem o problema em conjunto.

A agente ADELE [Johnson et al. 2000], que ensina Medicina, usa a estratgia baseada

em Casos (Case-based teaching). Em domnios abertos, o uso de regras para representar o

conhecimento problemtico, devido enorme quantidade de regras necessrias para

descrever toda a rea. Neste cenrio, uma alternativa representar o domnio atravs de

estudos de caso que incorporam, explcita ou implicitamente, as frmulas e os princpios

relevantes do domnio. Os problemas so colocados e resolvidos pela adaptao de solues

de problemas similares (analogia) mais prximos para permitir que os alunos entendam seus

erros atravs da anlise de outras solues. Aqui, o objetivo ajudar os estudantes a refletir

sobre diferentes aspectos do domnio.

Um outro exemplo o agente LUCY [Goodman et al. 1998], que usa a estratgia

baseada em explanao [Conati 2000] para ensinar aos estudantes fenmenos fsicos sobre

satlites atravs de simulaes. Esta estratgia muito usada para a compreenso dos

fenmenos em aplicaes de custo elevado (neste caso particular, mandar o aprendiz lua


19

seria extremamente caro) e/ou com risco de vida (ex. simuladores de tratamento de pacientes

em Unidades de Tratamento Intensivo, simuladores de vo) para o desenvolvimento de

habilidades necessrias. As atividades de simulao esto entre as formas mais criativas e

benficas de aplicaes computacionais na Educao.

A estratgia Learning by disturbing (do ingls, aprendizado por perturbao) tenta

confundir o estudante para verificar a sua autoconfiana e testar o seu conhecimento (e.g.

[Frasson et al. 1996]). Nesta estratgia, o agente pedaggico uma fonte de perturbao

(trouble maker), que algumas vezes d bons conselhos ou recomendaes erradas ao

aprendiz. O objetivo desta estratgia provocar a reao do aprendiz quanto sua

autoconfiana.

Outro critrio que pode ser levado em considerao para definir a estratgia

pedaggica o estilo de aprendizado de cada indivduo. Na prxima seo descrito este

critrio.

2.4.2 Estratgias Pedaggicas para Diferentes Tipos de Personalidade

O estilo de aprendizado so atitudes e preferncias especficas para o aprendizado,

que variam de acordo com o tipo de personalidade (tipo psicolgico) do estudante [Durling et

al. 1996; Felder e Silverman 1988; Felder e Brent 2005]. As pessoas aprendem de forma

diferente uma das outras [Felder e Brent 2005]. Umas estudam sozinhas, outras em pares, ou

ainda em grupo. Algumas necessitam da superviso de um adulto enquanto outras so

autodidatas. Uma das formas de definir o tipo de personalidade atravs do teste Myers

Briggs Type Indicator (MBTI4).

O MBTI baseado na teoria de tipos psicolgicos de Carl Jung, fundador da prtica e

teoria da psicanlise moderna e foi criado pelas psiclogas Briggs e Myers [Myers & Briggs

Foundation 2002], que expandiram o trabalho de Jung e o dotaram de uma aplicao prtica.

Enquanto Jung afirmava que havia trs escalas de preferncias e oito tipos de personalidade;

elas determinaram, baseadas em seus muitos anos de estudos, que havia quatro escalas de

preferncias (1- Extroverso ou Introverso; 2 - Sensao ou Intuio; 3 - Pensamento ou

Sentimento; e 4- Julgamento ou Percepo) e dezesseis tipos distintos de personalidade

[Negreiros 2003].

4 MBTI uma marca registrada.


20

O MBTI tem sido proposto como uma ferramenta robusta para avaliao de estilos de

aprendizado [Durling et al. 1996]. O teste MBTI mede as preferncias que refletem os tipos

de percepes e julgamentos individuais usados na interao com o ambiente. Ele um

instrumento confivel como indicador de personalidade por ter resultados publicados h mais

de 35 anos e que so validados cientificamente [Durling et al. 1996]. Na dcada de 80,

milhares de estudantes e centenas de professores de Engenharia usaram o teste em uma

pesquisa para o desenvolvimento de mtodos mais avanados de ensino, conduzida por um

consrcio de oitos escolas de engenharia e pelo CAPT (Center for Applied Pyschological

Type) [Felder e Silverman 1988]. Estudantes e professores tm usado o MBTI para tornar o

aprendizado mais interessante e eficiente [Sample 2004].

A Figura 2.6 mostra as quatro dimenses do MBTI, como uma escala de preferncias

entre dois extremos opostos:

Figura 2.6 Quatro Dimenses que Formam a Personalidade [Negreiros 2003]

Na escala da Figura acima, podemos notar que usamos ambos os lados da escala no

cotidiano em diferentes circunstncias (e.g. vida afetiva, vida profissional), mas temos uma

preferncia inata por um lado ou outro. Uma preferncia determinada por vrias

caractersticas. Por exemplo, a preferncia pelo lado da Extroverso escolhida pela pessoa

que mais desinibida, aberta, impulsiva, social, que age e depois pensa, expressiva, fcil de

se conhecer e fala mais do que ouve.

Nas extremidades da Figura 2.6, existem oito preferncias representadas por uma letra

particular. Estas letras combinadas designam dezesseis tipos de personalidade (e.g. ESFP

Extrovertido-Sensitivo-Sentimental-Perceptivo). Cada tipo de personalidade possui um estilo


21

(preferncias) de aprendizado diferente. Por exemplo, um ESFP deve necessitar falar para

aliviar a ansiedade, quando o estudo se torna frustrante, preferncia do lado Extrovertido; ter

interesse na aplicao e gostar de problemas prticos, preferncia do lado Sensitivo; ser

avaliado e apreciado para aprender melhor, preferncia do lado Sentimental; e preferir as

matrias que divertem e inspiram criatividade para descobrir o novo, preferncia do lado

Perceptivo [Durling et al.1996; Ball State University 2004; Freshman Seminar 2004; Lessa

2003].

Felder e Silverman [1988] citam que estudantes podem exibir outros conjuntos de

preferncias tais como, sensao-intuio, visual-verbal, induo-deduo, ativo-reflexivo,

seqencial-global. Combinaes destas preferncias so possveis e determinam tambm

estilos de aprendizado diferentes. Alm disto, outras teorias como a de Mltiplas

Inteligncias (verbal-lingustica, lgica-matemtica, espacial, musical, cinestsica-corporal,

interpessoal, intrapessoal) pode determinar diferentes preferncias de aprendizado [Centro de

Formao Antnio Srgio 2004; Dorwick 2004].

Du Boulay [Johnson et al. 2004] cita que a personalidade deve ser explorada e que

devemos conhecer quais so os estados emocionais e cognitivos do estudante, para poder

avaliar os benefcios e os custos do aprendizado. Ele insiste que o sistema de aprendizado

deve levar em considerao a afetividade e observar algumas caractersticas do estudante

(e.g. desejo, curiosidade, capacidade, engajamento, esforo, confiana, frustrao e fadiga).

Para ele, as diferenas individuais de cada estudante, tais como inteligncia e preguia,

tambm devem ser levadas em conta.

Outro aspecto a ser considerado, para a escolha da estratgia pedaggica, o pblico-

alvo. Ensinar adultos diferente de ensinar crianas. Adultos, geralmente, demonstram

preferncias em relao forma como as informaes so apresentadas e como lhes so

ensinadas [Durling et al. 1996]. Estas preferncias surgem das caractersticas conhecidas

como estilo cognitivo as quais esto associadas ao tipo de personalidade. A disponibilidade

de tempo do estudante tambm deve ser levada em conta para o aprendizado.

Vrios mtodos de ensino podem ser usados como estratgia pedaggica e serem

aplicados a diferentes estilos de aprendizado. A seguir so apresentados alguns destes

mtodos.

2.4.3 Mtodos de Ensino


22

A escolha correta do mtodo de ensino tambm de fundamental importncia no

processo de aprendizagem. Vrios mtodos so utilizados em ambientes tradicionais de

ensino assim como em ambientes virtuais de aprendizado (e.g. [Bercht 1997]; [Giraffa 1997];

[Brightman 1998]; [Schimitt 1998]; [Oliveira 2002]), tais como:

o A-T-A (Application-Theory-Application): consiste em apresentar uma aplicao fictcia ou problema (estudo de caso) sobre o assunto, em seguida, a

teoria (conceitos relevantes) e depois de vrias tentativas, para solucionar o

problema, vrias aplicaes reais sobre o assunto para fixar a teoria aprendida.

o Dogmtico: consiste em alertar ao aluno questes importantes. Preocupa-se com a memorizao do que ensinado.

o NGM (Nominal Group Method): consiste em enfatizar a discusso sobre um assunto em grupos de estudantes. Cada grupo deve expor sua concluso sobre

a discusso.

o Psicolgico: consiste em apresentar um assunto levando em considerao o conhecimento, interesses e necessidades do estudante.

o TAPPS (Thinking Aloud Paired Problem Solving): consiste em apresentar questes sobre o assunto ao estudante, avaliar suas respostas criticando

(discordando) e sugerindo (dando dicas) a resposta correta.

o T-A-T (Theory-Application-Theory): consiste em apresentar a teoria (conceitos relevantes) sobre o assunto, em seguida, uma aplicao real ou

exerccios sobre o assunto para fixar a teoria e depois a partir que as dvidas

surgem, os estudantes podem retomar o estudo da parte terica.

o Sinttico: consiste em apresentar tpico a tpico o assunto at se entender o assunto todo. Geralmente, usado em ambientes que propem hipteses para a

busca de evidncias, significados e confiabilidade destas evidncias (e.g.

ensino de astronomia).

o Mtodo WMBK (What Must Be Know): consiste em apresentar tpicos e sub-tpicos ao estudante para que ele saiba como atingir o objetivo do

aprendizado. Perguntas freqentes podem estar explicitadas no material de

estudo para despertar um maior interesse ao estudante sobre o assunto.

Estudos feitos na Universidade da Gergia constataram que as pessoas aprendem

melhor quando o estilo de aprendizado est voltado para as caractersticas e preferncias

pessoais do estudante [Brigthman 1998]. Durante estes estudos as estratgias de ensino


23

foram associadas a diferentes mtodos de ensino (e.g WMBK associado a estratgia guia, A-

T-A associado a estratgia baseada em casos), onde cada mtodo composto por tticas de

ensino, aplicados a diferentes tipos de personalidade (definidos pelo MBTI). A tabela 2.1

mostra os mtodos indicados por Brightman [1998] nos estudos feitos para cada tipo de

personalidade do estudante.

Tipo de Personalidade MBTI

Mtodos de Ensino

ENFJ A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS ENFP A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS ENRJ A-T-A, NGM, TAPPS ENRP A-T-A, NGM, TAPPS ESFJ A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS, WMBK ESFP A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS, WMBK ESRJ A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS, WMBK ESRP A-T-A, NGM, Sinttico, TAPPS, WMBK INFJ A-T-A, NGM, TAPPS INFP A-T-A, NGM, TAPPS INRJ A-T-A, Sinttico, T-A-T INRP A-T-A, Sinttico, T-A-T ISFJ A-T-A, Sinttico, NGM, TAPPS, WMBK ISFP A-T-A, Sinttico, NGM, TAPPS, WMBK ISRJ A-T-A, Sinttico, T-A-T, WMBK ISRP A-T-A, Sinttico, T-A-T, WMBK

Tabela 2.1 Mtodos de Ensino Indicados para os Tipos de Personalidade MBTI

Atravs do trabalho de Brigthman [1998] podemos perceber um avano na forma

como ensinar onde estratgias/mtodos e tticas de ensino so aplicadas com o objetivo de

permitir cada vez mais uma maior participao do aprendiz no processo de aquisio de

conhecimento.

Sendo assim, os CVAs podem contribuir na forma de ensino fornecendo um melhor

entendimento ao ambiente sobre as necessidades, o estilo de aprendizado e as caractersticas

de cada estudante. Em resumo, escolher uma estratgia pedaggica adequada depende dos

seguintes critrios: tamanho e tipo do domnio que se quer ensinar; dos objetivos de

aprendizado; do tipo psicolgico, caractersticas, preferncias e disponibilidade do estudante;

e de questes econmicas e de segurana (ex. no treinamento de policiais do corpo de

bombeiro, o domnio pode no ser seguro).


24

2.5 Concluses

Muitos pesquisadores esto engajados em trabalhos com CVAs por estes serem

capazes de usar processos motivacionais (e.g. [Chou et al.. 2003]) e que adaptam o estilo de

aprendizado ao tipo de personalidade do estudante [Durling et.al 1996] para estimular o

aprendizado. O aprendiz encontra no CVA um companheiro capaz de auxili-lo, de

compartilhar expectativas e desafios.

CVAs podem minorar o sentimento de isolamento dos estudantes, bem como os

problemas de evaso e falta de motivao, que por sua vez acarretam em problemas de

desempenho dos estudantes nos ambientes virtuais de aprendizado atuais. Os CVAs so

capazes de assumir diferentes papis e acompanhar o usurio do sistema em sua atividade,

tornando assim o uso de sistemas de aprendizado mais prazeroso e frutfero. Os CVAs podem

encorajar, guiar, prover feedback imediato s aes do estudante e dar dicas ao estudante

como aprender a aprender de forma inteligente.

Trabalhos de pesquisa sobre CVAs continuam sendo feitos e buscam melhores

solues para proporcionar aos estudantes um aprendizado mais efetivo. Os resultados destes

trabalhos podem contribuir diretamente para o sucesso do Ensino a Distancia, que atualmente

carece de recursos para promover um melhor aprendizado aos estudantes.

Segundo uma pesquisa feita [e-Learning Brasil 2003] com 180 organizaes, a

principal preocupao de 39% dos entrevistados ao buscar o Ensino a Distancia , em

primeiro lugar, aprender tcnicas de desenvolvimento de contedos. E em segundo lugar,

participar de cursos online para aprender como gerenciar projetos.

Sendo assim, como existe esta demanda de cursos online para o aprendizado de como

gerenciar projetos, o prximo captulo apresenta uma viso geral sobre o domnio

Gerenciamento de Projetos.


25

Captulo 3

Gerenciamento de Projetos

__________________________________ Atualmente, mudanas em diversos aspectos da vida humana (culturais, tecnolgicos,

polticos, econmicos, sociais, etc) esto ocorrendo em velocidade cada vez maior. De uma

maneira geral, comum associarmos as mudanas significativas ao resultado de projetos

[Vieira 2002]. Como conseqncia, gerenciar projetos de forma eficiente nessa era de

grandes mudanas um dos grandes desafios do executivo dos tempos modernos [Kerzner

2001]. Superar este desafio estar preparado para gerenciar projetos de forma planejada e

profissional.

Sendo assim, o Gerenciamento de Projetos citado por alguns autores como uma

profisso emergente. Isto se deve ao fato de vrias organizaes, pblicas e privadas,

instituies de pesquisa e ensino, entre outras, estarem buscando cada vez mais estudar,

conhecer, difundir, capacitar, implementar e evoluir o conhecimento, as metodologias, as

prticas e as ferramentas empregadas nesta rea e profisso [PMI 2000; Sandeep 2002;

Martins 2003; Neto e Bocoli 2003].

Desempenhar uma profisso requer do profissional conhecimento especial e uma

preparao longa e intensiva [Michaellis 1998] oferecida, geralmente, por formao

acadmica em cursos de graduao e ps-graduao. Desenvolver habilidades e alcanar o

nvel de profissionalismo compatvel com a funo de gerente de projetos necessita de

aprendizado de conceitos bsicos, tcnicas e ferramentas de gerenciamento bem como sua

prtica.

Cursos de ps-graduao no Brasil e no exterior esto sendo formatados para buscar o

aperfeioamento dos profissionais nos requisitos tericos e prticos necessrios gesto de

projetos. No entanto, a maioria dos cursos de graduao em Gerenciamento de Projetos

existentes hoje nas universidades est nos Estados Unidos (EUA). O Brasil ainda no oferece

um curso especfico de Gerenciamento de Projetos no nvel de graduao, somente em ps-


26

graduao, sendo mais reconhecido o curso MBA Pleno em Gesto de Projetos, oferecido

pela Fundao Getlio Vargas5 [PMI 2004].

Para colherem os benefcios esperados, as organizaes devem se conscientizar que

preciso adotar o Gerenciamento de Projetos no somente como uma profisso, mas tambm

como uma metodologia na qual os seus gerentes devam ser devidamente treinados, de forma

a agregar valor s experincias individuais de cada um deles. O Gerenciamento de Projetos

deve ser conduzido por pessoal qualificado. Desta forma, a cultura de projetos nas

organizaes deve ser criada, a sua implantao deve ser realizada de forma sistemtica e

profissional e os seus princpios colocados em prtica da maneira mais adequada s

necessidades das organizaes.

Segundo Senge [1990], as organizaes s aprendem atravs de indivduos que

aprendem. O aprendizado individual no garante o aprendizado organizacional, mas sem o

primeiro, este ltimo no tem como acontecer. A competncia fundamental para assegurar a

continuidade e prosperidade das empresas, a longo prazo, a capacidade de aprender. A

educao dos profissionais influencia no sucesso da organizao!

Niskier e Blois [2003] citam ainda que o profissional de hoje, para ter sucesso no

trabalho, precisa estar apto para reciclar e acrescentar conceitos, posturas e atitudes. Eles

ressaltam que a educao continuada vem obtendo destaque, como indicativo de que o

aprendizado precisa ser um processo de carter dinmico e permanente na vida dos

profissionais de qualquer setor produtivo.

As organizaes inseridas em um ambiente globalizado, crescentemente competitivo,

sujeito a rpidas e grandes mudanas precisam cada vez mais inovar seus produtos e servios.

Desta forma, a demanda por preparao de profissionais em um curto espao de tempo, com

competncia, qualidade e a custos reduzidos para gerenciar com sucesso os projetos surge

como conseqncia das necessidades do cenrio atual.

Os gerentes de projetos devem ser profissionais preparados para poder praticar e

desempenhar bem o seu papel trazendo os benefcios que as organizaes desejam. Segundo

Prado [2000], a boa prtica de Gerenciamento de Projetos produz resultados expressivos para

as organizaes como: (1) reduo no custo e prazo de desenvolvimento de novos produtos;

(2) aumento no tempo de vida dos novos produtos; (3) aumento de vendas e receita; (4)

aumento do nmero de clientes e de sua satisfao e (5) aumento da chance de sucesso nos

projetos. 5 Fundao Getlio Vargas na Web: www.fgv.br.


27

A seguir descreveremos, na Seo 3.1, algumas definies importantes relacionadas

ao Gerenciamento de Projetos; na Seo 3.2, a sua evoluo, um breve histrico; na Seo

3.3, o Project Management Institute (PMI); na Seo 3.4, o Gerenciamento de Projetos na

viso do PMI; na Seo 3.5, a profisso de Gerenciamento de Projetos; na Seo 3.6, a

relevncia de Gerenciamento de Projetos e na Seo 3.7, as concluses deste captulo.

3.1 Definies Bsicas

Projeto um instrumento fundamental para qualquer atividade de mudana e gerao

de produtos e servios. Eles podem envolver desde uma nica pessoa a milhares de pessoas

organizadas em times e ter a durao de alguns dias ou vrios anos [Dinsmore e Cavalieri

2003].

Um projeto um empreendimento nico, com incio e fim definidos, que utiliza

recursos limitados e conduzido por pessoas, visando atingir metas e objetivos pr-definidos

estabelecidos dentro de parmetros de prazo, custo e qualidade [PMI 2000].

O projeto pode ser definido por caractersticas distintas como temporrio, nico e

progressivo. A caracterstica de ser temporrio muito importante, pois todo projeto tem um

incio e um fim definidos. O projeto termina quando os objetivos para os quais foi criado so

atingidos ou quando se torna claro que os objetivos do projeto no sero ou no podero mais

ser atingidos ou a necessidade do projeto no existe mais [PMI 2000].

Ser nico significa que todo produto ou servio gerado por um projeto diferente de

outros produtos e servios. Os projetos envolvem a realizao de algo jamais realizado

anteriormente e logo nico. Um projeto progressivo porque medida que mais bem

compreendido maior o detalhamento das caractersticas peculiares que o distinguem como

nico [Dinsmore e Cavalieri 2003; PMI 2000].

Um projeto precisa ser gerenciado para que possa ser executado. Segundo Koontz e

ODonnel [1980], gerenciar consiste em executar atividades e tarefas que tm como propsito

planejar e controlar atividades de outras pessoas para atingir objetivos que no podem ser

alcanados caso as pessoas atuem por conta prpria, sem o esforo sincronizado dos

subordinados.

Segundo o PMI, o Gerenciamento de Projetos a aplicao de conhecimentos,

habilidades, ferramentas e tcnicas para projetar atividades que visem atingir os requisitos do


28

projeto. Para facilitar seu gerenciamento, um projeto deve ser dividido em fases que

constituem seu ciclo de vida [Dinsmore e Cavalieri 2003].

O ciclo de vida do projeto serve para definir o incio e o fim do projeto e define qual

trabalho (atividade) deve ser realizado em cada fase (ou etapa) e quem deve estar envolvido.

Ele descreve o conjunto de processos que devem ser seguidos para que o projeto seja bem

gerenciado [Dinsmore e Cavalieri 2003; PMI 2000].

A gesto de projetos envolve criar um equilbrio entre as demandas de escopo, tempo,

custo, qualidade e bom relacionamento com o cliente. O sucesso na gesto de um projeto est

relacionado ao alcance dos seguintes objetivos: entrega dentro do prazo previsto, dentro do

custo orado, com nvel de desempenho adequado, aceitao pelo cliente, atendimento de

forma controlada s mudanas de escopo e respeito cultura da organizao [PMI 2000].

A pessoa responsvel pelo gerenciamento do projeto o gerente de projetos, que

conseqentemente tambm responsvel pelo seu sucesso. O gerente deve ser designado

desde o incio do projeto e deve ter o apoio visvel da alta administrao (diretores,

presidente). Ele deve ter a sua competncia reconhecida pelos demais interessados no projeto,

embora no precise ter profundo conhecimento tcnico uma vez que sua competncia est

mais voltada para o entendimento geral e no para o especfico [Dinsmore e Cavalieri 2003;

PMI 2000].

Segundo o PMI [2004], um gerente de projeto dever estar atento a todo o contexto

que diz respeito sua gerncia, ao ciclo de vida (diviso por fases), aos stakeholders (os

envolvidos direta e indiretamente com o projeto), s influncias organizacionais e s

influncias scio-econmicas. Destacam-se como habilidades gerenciais: a liderana, a

comunicao, a negociao, a resoluo de problemas e a influncia na organizao.

O gerente do projeto possui vrias atividades e responsabilidades, como por exemplo:

definir e controlar os objetivos; definir e controlar os requisitos do produto; definir e

controlar os riscos; definir e avaliar os fatores crticos de sucesso; definir e avaliar os pontos

fortes e pontos fracos; definir e controlar o cronograma; verificar o esforo, avaliar o projeto

e a equipe com mtricas; alocar e gerenciar recursos (oramento, materiais, pessoas); definir

prioridades; coordenar interaes entre os envolvidos no projeto; assegurar que os prazos e

custos esto sendo mantidos dentro do planejado; assegurar que os produtos do projeto

atendam aos critrios de qualidade e que estejam de acordo com os padres estabelecidos;

formalizar a aceitao dos artefatos resultantes de cada fase do ciclo de vida do projeto;


29

elaborar relatrios de avaliao e de acompanhamento da situao do projeto; participar de

reunies de acompanhamento e de reviso do projeto.

O gerente de projetos atualmente ganha destaque dentro das organizaes pela

evoluo e relevncia do Gerenciamento de Projetos. A profisso de Gerenciamento de

Projetos emergente e bastante promissora [Martins 2003; PMI 2004].

3.2 Evoluo do Gerenciamento de Projetos

Projetos vm sendo realizados desde os primrdios da civilizao. A construo das

Pirmides do Egito, depois de 2780 a.C. [Vicentino 1997], por exemplo, foi um grande

projeto. Projetos tm sido planejados e executados pelas organizaes para criar novos

produtos/servios e introduzir mudanas e inovaes em seus processos. No entanto, para que

um projeto seja realizado de forma eficaz necessria a organizao do trabalho demandado

[Martins 2003].

Segundo Sisk [1998], na ltima metade do sculo XIX, houve um aumento na

complexidade dos novos negcios em escal

Documents

PMK-VICTOR-Dissertation.PDF