Desenvolvimento e Avaliação de uma Ferramenta Interativa Baseada em Exemplos para o Aprendizado de Modelagem de Sistemas Usando Redes de Petri

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5753/rbie.2021.2072

Palavras-chave:

Aprendizagem, Modelagem, Rede de Petri, Ferramenta

Resumo

Os sistemas computacionais têm se tornado cada vez mais complexos e isso tem demandado o desenvolvimento de técnicas que garantam certas características, como alta disponibilidade e baixo custo. Assim, o interesse pela utilização de modelos computacionais tem aumentado nos últimos anos, visto que eles podem ser usados em situações em que é muito caro e até mesmo impossível testar ou medir as diversas características dos sistemas computacionais (ex.: disponibilidade ou confiança). No entanto, um grande desafio no uso de tais modelos é o seu entendimento, visto que não são intuitivos e requerem um considerável esforço de aprendizado da notação utilizada. Muitas vezes, abordagem de ensino expositivo em sala de aula, nos cursos da área de computação, é insuficiente para garantir a aprendizagem de modelagem computacional. Ferramentas educativas interativas baseadas em exemplos podem auxiliar a aprendizagem por meio de exercício e prática. Este trabalho aborda o desenvolvimento e avaliação da TryRdP, uma ferramenta web gratuita, interativa e baseada em exemplos para auxiliar na aprendizagem de modelagem computacional usando Redes de Petri (RdP), um conteúdo que integra currículos de cursos de ciência da computação, engenharia da computação e afins. As RdP são formalismos matemáticos largamente usados para modelar, analisar e projetar sistemas diversos, entre eles, sistemas computacionais. Para avaliar a eficácia da ferramenta, foram realizados experimentos com alunos e professores de cursos superiores de computação, investigando a usabilidade e a utilidade da ferramenta no apoio ao aprendizado de modelagem computacional. De forma geral, os resultados indicam que a ferramenta atende aos principais requisitos de usabilidade e foi bem avaliada em termos de sua aplicação didático-pedagógica.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Andrade, E., Nogueira, B., Matos, R., Callou, G., & Maciel, P. (2017). Availability modeling and analysis of a disaster-recovery as-a-service solution. J Grid Computing, 17, 603–621. DOI: 10.1007/s10723-018-9446-2 [GS Search]

Andrade, E. C., Alves, M., Nogueira, B., & Maciel, P. (2012). Calau: An environment for modeling and analyzing embedded real-time systems. In: Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2012 IEEE International Conference, pages 3135–3140. DOI: 10.1109/ICSMC.2012.6378273 [GS Search]

Arteiro, R. D., Souza, F. N., Rosa, N. S., & Maciel, P. R. M. (2007). Utilizando redes de Petri para modelagem de desempenho de middleware orientado a mensagem. In: XXVII Congresso da SBC. [GS Search]

Bennetts, R. (1975). On the analysis of fault trees. IEEE Transactions on reliability, 24(3):175–185. DOI: 10.1109/TR.1975.5215143 [GS Search]

Bucci, G., Carnevali, L., Ridi, L., & Vicario, E. (2010). Oris: a tool for modeling, verification and evaluation of real-time systems. Int J Softw Tools Technol Transfer, 12, 391–403. DOI: 10.1007/s10009-010-0156-8 [GS Search]

Cavalcanti, T. C., Kim S., Lee K., Lee S-Y., Park M. K., & Hwang J. Y. (2020). Smartphone-based spectral imaging otoscope: System development and preliminary study for evaluation of its potential as a mobile diagnostic tool. J. Biophotonics, 13:e201960213. DOI: 10.1002/jbio.201960213 [GS Search]

Cerqueira, R. G., & Silva, V. C. (2009). Aprendendo conceitos de computação gráfica através de um ambiente multimídia e interativo com OpenGL. Anais do Workshop de Informática na Escola, pp. 1733-1742. ISSN 2316-6541. [GS Search]

Chiola, G., Marsan, M. A., Balbo, G., & Conte, G. (1993). Generalized Stochastic Petri Nets: A Definition at the Net Level and Its Implications. IEEE Trans. Software Eng., 19, 89-107. DOI: 10.1109/32.214828 [GS Search]

Costa, D., Teixeira, D., Grisotto, R., & Rocha, B. (2017). Lpt: ferramenta educacional para auxiliar o ensino/aprendizagem de traduções de diferentes níveis de linguagens de programação. In: Anais do Workshop de Informática na Escola, 23, page 695. DOI: 10.5753/cbie.wie.2017.695 [GS Search]

Dietz, J., Chompalov, I., Bozeman, B., Lane, E., & Park, J. (2000). Using the Curriculum Vita to Study the Career Paths of Scientists and Engineers: An Exploratory Assessment. Scientometrics, 49(3), 419-442. DOI: 10.1023/a:1010537606969 [GS Search]

Distefano, S., Paci, D., Puliafito, A., Scarpa, M., Papardo, C., & Sperone, S. (2005). Design and implementation of a performance plug-in for the argouml tool. In IASTED Conf. on Software Engineering, pages 337–342. [GS Search]

Falani, L., Aguiar, C., & Forno, A. (2020). Mapeamento da literatura sobre as tecnologias da indústria 4.0 no segmento têxtil brasileiro. Brazilian Journal of Development, 6, 42437-42452. DOI: 10.34117/bjdv6n7-019 [GS Search]

Farahani, B., Firouzi, F., Chang, V., Badaroglu, M., Constant, N., & Mankodiya, K. (2017). Towards fog-driven IoT eHealth: Promises and challenges of IoT in medicine and healthcare. Future Generation Computer Systems, 78. 10.1016/j.future.2017.04.036. DOI: 10.1016/j.future.2017.04.036 [GS Search]

Gómez-Martínez, E., & Merseguer, J. (2006). ArgoSPE: Model-based software performance engineering. In: Petri Nets and Other Models of Concurrency-ICATPN 2006, pages 401–410. DOI: 10.1007/11767589_23 [GS Search]

Hirel, C., Sahner, R., Zang, X., & Trivedi, K. (2000a). Reliability and performability modeling using sharpe. In: International Conference on Modelling Techniques and Tools for Computer Performance Evaluation, pages 345–349. Springer. DOI: 10.1007/3-540-46429-8_28 [GS Search]

Hirel, C., Tuffin, B., & Trivedi, K. (2000b). SPNP: Stochastic petri nets. Version 6.0. Lecture Notes in Computer Science, 1786, 354-357. [GS Search]

Ihaka, R., & Gentleman, R. (1996). R: A Language for Data Analysis and Graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 5:3, 299-314. DOI: 10.1080/10618600.1996.10474713 [GS Search]

Joshi, A., Kale, S., Chandel, S., & Pal, D. K. (2015). Likert Scale: Explored and Explained. Current Journal of Applied Science and Technology, 7(4), 396-403. DOI: 10.9734/BJAST/2015/14975 [GS Search]

Junior, O., & Aguiar, Y. P. C. (2018). Taxonomia de critérios para avaliaçao de software educativo-tacase. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 29(1), pp. 298-307. DOI: 10.5753/cbie.sbie.2018.298 [GS Search]

Kormann, H., & Suberg, B. (2021). Innovation Strategy for Renewal and Growth. In: Kormann H., Suberg B. (eds) Topics of Family Business Governance. Management for Professionals. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-58019-3_15 [GS Search]

KPMG. (2020). COVID-19 forces one of the biggest surges in tech investment in history, finds world’s largest tech leadership survey. Retrieved March 20, 2021, from [link].

Lima, J. W. S., Callou, G. R. A., & Andrade, E. C. (2021a). Teoria de Filas e Rede de Petri Estocástica: Um tutorial. Research, Society and Development, 10, p. e2810312826. DOI: 10.33448/rsd-v10i3.12826 [GS Search]

Lima, J. W. S., Falcão, T. P., & Andrade, E. C. (2021b). TryRdP: uma Ferramenta para o Aprendizado de Modelagem de Sistemas usando Redes de Petri. In: Anais do Simpósio Brasileiro de Educação em Computação, pp. 362-370. SBC. DOI: 10.5753/educomp.2021.14504 [GS Search]

Maciel, P., Lins, R., & Cunha, P. (1996). Uma Introdução às Redes de Petri e Aplicações. Campinas, SP: Sociedade Brasileira de Computacão, v. 1. 213 p. [GS Search]

Marcolino, M., Oliveira, J., D'Agostino, M., Ribeiro, A. L., Alkmim, M., & Novillo-Ortiz, D. (2018). The Impact of mHealth Interventions: Systematic Review of Systematic Reviews. JMIR mHealth and uHealth, 6, e23. DOI: 10.2196/mhealth.8873 [GS Search]

Marsan, M. A., Conte, G., & Balbo, G. (1984). A Class of Generalized Stochastic Petri Nets for the Performance Evaluation of Multiprocessor Systems. ACM Trans. Comput. Syst., 2, 93-122. DOI: 10.1145/190.191 [GS Search]

Mei, H., Dong, X., Wang, Y., Tang, L., & Hu, Y. (2020). Managing patients with cancer during the COVID-19 pandemic: frontline experience from Wuhan. The Lancet. Oncology, 21(5), 634–636. DOI: 10.1016/S1470-2045(20)30238-2 [GS Search]

Mo, P. et al. (2020). Clinical Characteristics of Refractory COVID-19 Pneumonia in Wuhan, China. Clinical Infectious Diseases, ciaa270. DOI: 10.1093/cid/ciaa270 [GS Search]

Murata, T. (1989). Petri nets: Properties, analysis and applications. In: Proceedings of the IEEE, 77(4), 541-580. DOI: 10.1109/5.24143 [GS Search]

Murata, T. (1984). Petri Nets and their Application an Introduction. In: Chang SK. (eds) Management and Office Information Systems. Springer, Boston, MA. [GS Search]

Nielsen, J. (1994). Enhancing the explanatory power of usability heuristics. In: Proceedings of the SIGCHI conference on Human Factors in Computing Systems, 152-158. DOI: 10.1007/978-1-4613-2677-9_20 [GS Search]

OECD/Eurostat (2005), Oslo Manual, Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data, Paris: OECD. DOI: 10.1787/19900414 [GS Search]

Oliveira, C. C., Costa, J. W., & Moreira, M. (2001). Ambientes Informatizados de Aprendizagem: Produção e Avaliação de software Educativo. Campinas, SP: Papirus. [GS Search]

Raabe, A. L. A., & Bombasar, J. R. (2020). Mensuração e testes em Informática na Educação. In: JAQUES, Patrícia Augustin; SIQUEIRA; Sean; BITTENCOURT, Ig; PIMENTEL, Mariano. (Org.) Metodologia de Pesquisa Científica em Informática na Educação: Abordagem Quantitativa. Porto Alegre: SBC. (Série Metodologia de Pesquisa em Informática na Educação, v. 2) Disponível em: . [GS Search]

Rho, S., Vasilakos, A., & Chen, W. (2016). Cyber physical systems technologies and applications. Future Generation Computer Systems, 56. DOI: 10.1016/j.future.2015.10.019 [GS Search]

Rossiter, D. (2018). Past, present & future of information technology in pedometrics. Geoderma. DOI: 10.1016/j.geoderma.2018.03.009 [GS Search]

Rugina, A. E., Kanoun, K., & Kaâniche, M. (2008). The adapt tool: From aadl architectural models to stochastic petri nets through model transformation. In: Dependable Computing Conference, 2008. EDCC 2008. Seventh European, pages 85–90. IEEE. DOI: 10.1109/EDCC-7.2008.14 [GS Search]

Silva, B., Matos, R., Callou, G., Figueiredo, J., Oliveira, D., Ferreira, J., Dantas, J., Junior, A., Alves, V., & Maciel, P. (2015). Mercury: An integrated environment for performance and dependability evaluation of general systems. In: Proceedings of Industrial Track at 45th Dependable Systems and Networks Conference (DSN). [GS Search]

Tech Monitor. (2020). CIOs Wielding More Influence in the Boardroom as IT Spending Surges by $15 Billion a Week. Retrieved March 20, 2021, from https://techmonitor.ai/techonology/data/cio-survey-2020-kpmg.

Triola, M. F. (2017). Introdução à Estatística. 12a Edição. Editora LTC. [GS Search]

Trivedi, K. S. (2008). Probability & Statistics with Reliability, Queuing and Computer Science Applications. John Wiley & Sons. [GS Search]

Trivedi, K., Andrade, E., & Machida, F. (2012). Combining performance and availability analysis in practice. Advances in Computers, 84. Elsevier. [GS Search]

U.S. Bureau of Labor Statistics. (2013). Economic News Releases: Employment Projections. Retrieved March 20, 2021, from https://www.bls.gov/opub/btn/volume-2/careers-in-growing-field-of-information-technology-services.htm#ednref4.

U.S. Bureau of Labor Statistics. (2020). Economic News Releases: Employment Projections. Retrieved March 20, 2021, from https://www.bls.gov/bls/newsrels.htm#OEP.

Valente, J. A. (2000). Informática na educação: instrucionismo x construcionismo. Revista Educação Pública. ISSN: 1984-6290. [GS Search]

Zhou, K., Liu, T., & Zhou, L. (2015). Industry 4.0: Towards future industrial opportunities and challenges. In: 2015 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD), pp. 2147-2152. [GS Search]

Zimmermann, A. (2017). Modelling and Performance Evaluation with TimeNET 4.4. In: Bertrand N., Bortolussi L. (eds) Quantitative Evaluation of Systems. QEST 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10503. Springer, Cham. [GS Search]

Arquivos adicionais

Publicado

2021-10-22

Como Citar

Lima, J. W. S. de, Pontual Falcão, T., & Andrade, E. (2021). Desenvolvimento e Avaliação de uma Ferramenta Interativa Baseada em Exemplos para o Aprendizado de Modelagem de Sistemas Usando Redes de Petri. Revista Brasileira De Informática Na Educação, 29, 1232–1261. https://doi.org/10.5753/rbie.2021.2072

Edição

Seção

Artigos

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)