=Paper=
{{Paper
|id=Vol-3346/wtdo5
|storemode=property
|title=Modelagem de Contexto para Lições Aprendidas e o Uso de Ontologia para Registro do Conhecimento Gerado em Projetos
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-3346/wtdo5.pdf
|volume=Vol-3346
|authors=Cláudia Hofart Guzzo,Carlos Henrique Marcondes
|dblpUrl=https://dblp.org/rec/conf/ontobras/GuzzoM22
}}
==Modelagem de Contexto para Lições Aprendidas e o Uso de Ontologia para Registro do Conhecimento Gerado em Projetos==
Modelagem de Contexto para Lições Aprendidas e o Uso de
Ontologia para Registro do Conhecimento Gerado em Projetos
Cláudia Hofart Guzzo 1,2 and Carlos Henrique Marcondes1,2
1
Universidade de São Paulo, Av. Prof. Lúcio Martins Rodrigues, 443, São Paulo, 05508-020, Brasil
2
Universidade Federal Fluminense, R. Prof. Lara Vilela, 126, Niterói, 24210-590, Brasil
Abstract
Lições aprendidas em projetos servem para promover a aprendizagem a partir de experiências-
chave que podem ser relevantes para projetos futuros. Como as lições devem ser sempre
precedidas de uma análise detalhada do contexto em que foram produzidas e levar em
consideração seu usuário final, este trabalho endereça a proposição de um modelo conceitual
para lições aprendidas em projetos com enriquecimento de informações de contexto para
subsidiar a construção uma ontologia de domínio para o tema.
Keywords 1
Lições aprendidas em projetos, contexto, modelo conceitual, ontologia de domínio
1. Introdução
É grande a dificuldade encontrada pelas organizações para localizar e tornar explícita a experiência
sabidamente existente em suas equipes e tão necessária para o seu desenvolvimento. Por conta das
características de singularidade e temporalidade estes desafios tornam-se ainda maiores quando se trata
da sistematização do conhecimento adquirido por meio da execução de projetos [1, 2]. Para que seja
possível aprender a partir das experiências e melhores práticas de outras pessoas, toda e qualquer ação
de registro de conhecimento precisa ser feita considerando o contexto desta aprendizagem, envolvendo
assim aspectos organizacionais, sociais, geográficos e temporais, entre outros [3]. Informações
contextuais são importantes para a compreensão e interpretação de qualquer situação [4, 5], mas apesar
de sua relevância a literatura aponta a ausência dos mesmos no registro, compartilhamento e reutilização
de lições aprendidas em projetos (LAs), i.e., das experiências-chave que revelam o conhecimento
gerado no processo de execução de um projeto e que podem ser relevantes para projetos futuros [6, 7,
8].
A partir da necessidade existente de que LAs cheguem aos usuários de forma adequada para
promover a aprendizagem dentro das empresas e da importância das informações de contexto para
alcançar este resultado, este trabalho endereça o seguinte problema de pesquisa: “Como modelar o
contexto de produção das lições aprendidas em projetos?” Seu objetivo é criar um modelo conceitual
do contexto de LAs para subsidiar a construção uma ontologia de domínio para o tema, contribuindo
com outras pesquisas e projetos [9] que buscam formas de atualizar a pesquisa baseada em palavras-
chave para a pesquisa semântica, permitindo o uso de informações de contexto e alavancando o
aprendizado organizacional.
2. Revisão da Literatura
LAs são experiências-chave que revelam a aprendizagem obtida no processo de execução de um
projeto e que podem ser relevantes para projetos futuros [6, 7]. Mas apesar de empreender esforços
15th Seminar on Ontology Research in Brazil (ONTOBRAS) and 6th Doctoral and Master’s Consortium on Ontologies (WTDO), November
22-25, 2022.
EMAIL: claudiaguzzo@hotmail.com (C.H. Guzzo); ch_marcondes@id.uff.br (C.H. Marcondes)
ORCID: 0000-0002-0161-4501 (C.H. Guzzo); 0000-0003-0929-8475 (C.H. Marcondes)
©️ 2022 Copyright for this paper by its authors.
Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
permanentes em bem gerenciar seus projetos muitas organizações não fazem um uso adequado de suas
LAs [10, 11]. O registro destas experiências deve ser sempre e levar em consideração seu usuário final
e ser precedidas de uma análise detalhada do contexto em que foram produzidas [1].
Esta pesquisa considera contexto qualquer informação usada para caracterizar a situação de
uma entidade (ex.: pessoa, lugar, objeto, aplicação) [5], que revela um conjunto de circunstâncias
relevantes para a construção do conhecimento [12, 13]. O contexto reflete diferentes modos de leitura
da situação, como as estruturas de interpretação e os esquemas cognitivos que cada pessoa possui e
utiliza para compreender os acontecimentos [12, 13], tendo a função essencial de mostrar o sentido em
um determinado conteúdo.
O desafio no registro de contexto encontra-se na dificuldade de identificar as informações
implícitas para a interpretação do fato ao qual está relacionado. Informações de contexto podem conter,
por exemplo, a identificação do perfil e preferências do usuário, sua localização ou mesmo as
características dos dispositivos que estes indivíduos utilizam para interagir com um sistema (ou um
conjunto de sistemas) [14, 4, 3]. Segundo Vieira et al., [3] e Baclawski et al. [12] é difícil identificar
quais os dados de contexto são relevantes e como podem ser coletados, mas sua descrição deve
responder ao menos seis questões básicas: quem, o quê, quando, onde, como e por quê. Há, porém,
situações que requerem mais que apenas as respostas as estas seis questões básicas, e o desafio é
transformar os símbolos e termos usados na comunicação de forma suficientemente explícita e usável
por máquinas e humanos, para garantir consistência de interpretação. Assim modelar o contexto envolve
a definição de quais informações devem ser consideradas e como elas se relacionam com o
comportamento de um sistema.
3. Estratégias e Procedimentos de Pesquisa
Esta pesquisa é eminentemente qualitativa [15] e utiliza o método hipotético-dedutivo com caráter
descritivo e exploratório [16]. A partir do referencial teórico foram mapeados os metadados de contexto
básicos para registro de LAs, obtidos a partir da fórmula 5W+1H defendida por Morse et al. 2000 e
Truong et al. (2001) apud Vieira et al. [17], Santos [18] e Baclawski et al. [12] para identificação de
contexto, que foram desdobradas em questões de competência (Tabela 1).
Tabela 1
Elementos de contexto para registro de LAs e questões de competência
Aspecto Aplicação Questões
Who Identificação de quem esteve Quem foram os stakeholders do projeto?
envolvido na(s) tarefa(s) que originou Quem estava na equipe?
a aprendizagem validada como lição Quem eram os clientes?
aprendida Quem foi o responsável por originar a lição
aprendida?
Where Condicionantes espaciais e geográficos Em qual projeto/programa ocorreu a
aprendizagem?
Características ambientais e geográficas do
local onde foi realizado?
Cidade, estado, país, geolocalização?
What Fatos relacionados com a lição Qual fato ocorrido gerou a aprendizagem?
Quais foram suas causas?
Quais foram as consequências?
When Condicionantes temporais da lição Quando (contexto temporal) ocorreu a
aprendida tarefa/projeto que gerou a lição aprendida?
Em qual fase do projeto foi detectada a
oportunidade de melhoria?
Why Motivações da aprendizagem (causa Porque este evento foi validado como uma
e/ou consequência) lição aprendida (ou seja, por que é
necessário explicitar este conhecimento
adquirido e perspectivas de seu potencial
reuso?
Qual a relevância desta aprendizagem?
Quais os riscos relacionados?
Que recomendações foram feitas a partir
desta experiência?
How Circunstâncias em que o projeto foi Como ocorreram os fatos desencadeantes
implementado e/ou houve e/ou aprendizagem (background / resumo)?
aprendizagem, de que tipo, natureza,
objetivo, dimensão ou características.
Para validar a hipótese preliminar que tudo aquilo não constituir a essência de uma LA pode ser
considerada seu contexto, e que em um modelo conceitual qualquer relacionamento entre a classe lição
e qualquer outra classe constitui um metadado de contexto (ou seja, as informações de contexto se
revelariam nos relacionamentos entre a entidade lição e as demais entidades identificadas) tomou-se
como ponto de partida o Modelo conceitual para Lições Aprendidas em Projetos proposto por Ramos
Jr [19] (Figura 1).
Figura 1: Modelo conceitual para Lições Aprendidas em Projetos. Fonte: Ramos Jr (2022, p. 132).
Neste modelo a modelagem da classe LIÇÃO foi realizada como uma entidade associativa, sem
diferenciar o que seriam atributos básicos da lição e o que seriam metadados de contexto. O
relacionamento LIÇÃO e PROJETO sugere que PROJETO faz parte do contexto de uma LIÇÃO, mas
é independente existencialmente desta. Ainda segundo a Figura 1, por PROJETO estar relacionado com
outra entidade, CLIENTE, sugere que CLIENTE também faz parte do contexto de uma lição, embora
seja um contexto mais distante.
Buscando o enriquecimento do conjunto de metadados proposto por Ramos Jr (2022) foi também
analisada a estrutura de diferentes repositórios de LAs: 1) NASA Public Lessons Learned System; 2)
Base de Lições Aprendidas de Projetos do TRT 7ª Região; 3) Portal de Lições Aprendidas da OTAN;
4) Sistema de Lições Aprendidas do Intelligent Transportation Systems (ITS); e 5) Banco de dados de
Lições Aprendidas da Siemens Brasil.
4. Resultados Preliminares
Os metadados encontrados nos cinco repositórios analisados foram classificados a partir do conjunto
metadados de contexto básicos definidos a partir da fórmula 5W+H, e relacionados com o conjunto de
metadados proposto por Ramos Jr. [19]. Foram então mapeadas as divergências entre os dados dos
repositórios e os propostos por Ramos Jr. [19], originando o conjunto de entidades e atributos
apresentado na Tabela 2, a seguir.
Tabela 2
Entidades e atributos do novo modelo conceitual proposto
Tipo Entidade Definição Atributos
Contexto Fact Fato(s) ocorrido(s) que gerou a Occurred_Fact
(What / How) experiência Cause
Consequence
Impact
Domain
Domain_Item
LIÇÃO Lesson Aprendizagem gerada a partir da Lesson_Title
experiência durante um projeto Lesson_Description
Lesson_aplicability
Contexto (Why) Risk Risco(s) associado(s) aos fatos Related_Risks
e/ou não aplicabilidade das
lições
Contexto (Who) Stakeholders Pessoas, organizações e áreas Originator
relacionadas com o projeto que Client
originou a aprendizagem Team
Contexto Project Projeto que originou a Project_Identification
(Where/When) aprendizagem Start_date
Finish_date
Contexto Phase Fase(s) do projeto Project.phase
(Where/When)
Metadados Relations Documento(s) e/ou outra(s) Related_Documents
Estruturais lição(ões) que ajudem a Related_Lessons
compreensão dos fatos /
aprendizagens
Metadados Reviews Características da(s) revisão(ões) Approved_by
Administrativos realizadas na lição registrada Reviewer
Review_date
Review_Description
Review_Version
Metadados Categorization Classificações temáticas para às Category
Descritivos necessidades de gestão / Status
recuperação de acordo com o Keywords
público-alvo da fonte de Releasability
informação Visibility
A partir dos achados foi proposto um novo modelo conceitual para LAs (Figura 2). Neste novo
modelo lição aprendida deixa de ser considerada uma entidade associativa, uma vez que a essência da
LA pode ser representada basicamente por um título, uma descrição e sua aplicabilidade (modelados
como atributos da entidade Lesson). Sua compreensão é, todavia, facilitada a partir de dados
complementares: metadados de contexto (Fact, Risk, Project, Phase, Stakeholder) metadados
administrativos (Reviews), metadados descritivos (Categorization) e metadados estruturais
(Relations). Os metadados de contexto de produção das LAs compreendem os dados identificados
previamente a própria lição, ou que cuja análise geraram a aprendizagem. Neste grupo destaca-se a
entidade Fact. Como LAs são resultados de experiências obtidas a partir de fatos ocorridos durante a
execução de um projeto, a entidade Fact traz como atributos os elementos necessários para a
compreensão do fato ocorrido, suas causas, consequências, impacto e áreas e subáreas envolvidas, e se
revela como talvez uma das entidades mais representativas de contexto no modelo proposto.
Figura 2: Modelo conceitual para LAs com explicitação de contexto. Fonte: os autores.
Os outros tipos de metadados caracterizam dados atribuídos a posteriori para a atender às
necessidades dos usuários, em geral a partir de classificações temáticas e/ou opções pré-definidas, sem
prejuízo para o registro das LAs. Seguindo esta linha alguns elementos identificados como entidades
no modelo conceitual tomado como ponto de partida – como Categoria, Palavras-chave e Status - foram
agrupados na entidade Categorization. A esta entidade foram também adicionados atributos para
registro de informações sobre a visibilidade e política de distribuição, identificados na etapa de a análise
da amostra de repositórios de LAs e não existentes da modelagem de Ramos Jr (2022). De forma
análoga dados de status e revisão (armazenamento do histórico de revisões realizadas) foram agrupados
em uma entidade Reviews (juntamente com os dados do responsável pela aprovação da lição aprendida),
e a entidade Relations, por sua vez, foi criada para armazenamento tanto documentos relacionados
como relacionamento para outras lições aprendidas já armazenadas.
5. Próximos passos
Os resultados alcançados até o momento validaram parcialmente a hipótese inicial, uma vez que foi
possível a criação do modelo conceitual com uma entidade forte Lesson e atributos básicos, porém os
relacionamentos revelaram, além de metadados de contexto (dados de produção da própria lição e/ou
que cuja análise geraram a aprendizagem) também metadados administrativos, descritivos e estruturais
atribuídos a posteriori (em geral a partir de classificações temática e/ou opções pré-definidas como
palavras-chave, revisões, etc.).
Uma vez que não foi identificada no decorrer deste estudo a publicação de uma ontologia específica
para tratamento de contexto de LAs estes resultados subsidiarão a próxima fase da pesquisa, que
envolve classificar as entidades então definidas de acordo com as categorias de uma ontologia de
fundamentação para construção de uma ontologia de domínio para o tema. Por entender-se LAs como
um tipo de entidades de conteúdo de informação vislumbra-se então a proposição de um novo artefato,
compatível com a Information Artifact Ontology (IAO) e validado por meio das questões de
competência previamente definidas.
6. Referências
[1] C. H. Guzzo, Lições aprendidas: contribuições à gestão de projetos de uma organização
projetizada. Dissertação de Mestrado, Universidade Nove de Julho, São Paulo, Brasil, 2014.
[2] A. T. de Moraes, L. F. da Silva, P. R. da Costa, I. C. Scafuto, P. S. G. Oliveira. Identificação do
conhecimento como fase antecedente dos modelos de gestão do conhecimento. Revista
Administração em Diálogo, 23(2021-2), pp.7–26.
[3] V. Vieira, P. Tedesco, A. C. Salgado, (2009). Modelos e Processos para o desenvolvimento de
Sistemas Sensíveis ao Contexto. in A. P. de L. Carvalho & T. Kowaltowski (Eds.), Jornadas de
Atualização em Informática, Porto Alegre, RS, BR, 2009, Vol. 20, pp. 381–431.
[4] C. W. Choo. A organização do conhecimento: como as organizações usam a informação para criar
significado, construir conhecimento e tomar decisões. São Paulo: Senac, 2006.
[5] A. K. Dey. Providing Architectural Support for Building Context-Aware Applications. Georgia
Institute of Technology, 2000.
[6] T. Kotnour. A learning framework for project management. Project Management Journal, 30
(1999-2), pp.32–38.
[7] PMI. A guide to the project management body of knowledge (PMBOK® Guide Sixth Edition) (6th
ed.). Project Management Institute, Inc. 2017.
[8] G. S. Veronese. Métodos para Captura de Lições Aprendidas: Em Direção a Melhoria Contínua na
Gestão de Projetos. Revista de Gestão e Projetos, 5(2014-1), pp. 71–83.
[9] M. Zocholl, A. L. Jousselme, J. Eaton. Towards a NATO Lessons Learned Ontology. 2021
International Conference on Military Communication and Information Systems, ICMCIS 2021.
[10] H. Kerzner. Gerenciamento de projetos: uma abordagem sistêmica para planejamento,
programação e controle. São Paulo: Edgar Blucher, 2011.
[11] M. Paver, S. Duffield. Project management lessons learned: “The elephant in the room.” Journal
of Modern Project Management, 6 (2019-3), pp.104–125.
[12] K. Baclawski, M. Bennett, G. Berg-Cross, et. all. Ontology Summit 2018 Communiqué: Contexts
in Context. 23. online: Ontolog Forum, 2018.
[13] A. D. de Figueiredo, A. P. Afonso (Eds.). Managing learning in virtual settings: the role of context.
London: Information Science Publishing, Idea Group Inc, 2005.
[14] N. K. Agarwal. Exploring Context in Information Behavior. In: Synthesis Lectures on Information
Concepts, Retrieval, and Services, 2018-9.
[15] T. E. Gerhardt, D. T. Silveira, (Eds.). Métodos de pesquisa. Porto Alegre: Editora da UFRGS,
2009.
[16] M. de A. Marconi, E. M. Lakatos. Fundamentos de Metodologia Científica. São Paulo: Atlas2003.
[17] V. Vieira, D. Souza, A. C. Salgado, & P. Tedesco. Uso e Representação de Contexto em Sistemas
Computacionais. in: C. A. Leite, C. R. Teixeira, & F. Jair (Eds.), Minicurso SBSC, 2006. pp. 127–
166.
[18] V. V. dos Santos. CEManTIKA: A Domain-Independent Framework for Designing Context-
Sensitive System. Tese de Doutorado, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Pernambuco,
Brasil, 2008.
[19] M. A. C. Ramos Jr. Registro de lições aprendidas em projetos: uma proposta de modelagem. Tese
de Doutorado, Universidade Federal Fluminense, Niterói, Rio de Janeiro, Brasil, 2022.