Além destes trabalhos directamente relacionados com a utilização ou exploração dos conceitos ACM, é também importante referir outras aproximações que de alguma forma referem os trabalhos ACM, mas que não utilizem necessariamente os seus conceitos directamente. Exemplos concretos são os trabalhos desenvolvidos no Department of Computer Science da Swiss Federal
Institute of Technology de Zurique (ETH Zurich), em particular o trabalho
“Testable, Reusable Units of Cognition” (também referido como TRUC) [82] e o “A
No 1º trabalho é descrito um aspecto das abordagem ACM/IEEE e dos corpos de conhecimento dos Computing Curricula, que é o facto de que os tópicos referidos não estão claramente e suficientemente definidos para, por exemplo, garantir que determinado livro sobre determinado assunto cobre efectivamente e totalmente determinado tópico ACM. Sugere-se inclusive que os tópicos ACM sem um detalhe maior são apenas nomes, e como possível melhoria introduz-se o conceito de TRUC - “Testable, Reusable Units of Cognition”. Um TRUC representa- se essencialmente por um conjunto (ou unidade) de informação detalhada, conforme a descrição e representação da Figura 2.24 (mais detalhe pode ser verificado no trabalho).
Figura 2.24 – Definição do conceito TRUC
Este conceito de TRUC poderá ainda ser agrupado em conjuntos ou estruturas hierárquicas (com os TRUC nas folhas) para representação abrangente de assuntos com vários componentes.
O 2º trabalho estende este conceito de TRUC, fazendo-lhe um conjunto de melhorias e demonstra a sua possível utilização para a eventual representação de conhecimento e definições curriculares. Essencialmente são identificadas vantagens e problemas da modelação de um corpo de conhecimento com recurso aos TRUC. Ao nível das vantagens, identifica-se por exemplo, que estrutura dos TRUC poderá facilitar a criação do mapa de tópicos e relações do corpo de conhecimento (devido à sua descrição explícita e identificação de dependências), bem como facilmente evitar ambiguidades entre os mesmos (devido à identificação de exemplos e “confusões comuns”). A aplicação dos TRUC poderá ser feita a tópicos de alto nível, o que permite por exemplo efectuar comparações entre cursos, livros, etc., mas no entanto verificaram-se alguns problemas, particularmente ao nível do detalhe. Essencialmente, na tentativa de um eventual mapeamento do corpo de conhecimento identificaram-se várias dificuldades, como a definição do nível de granularidade aplicável, formas de estabelecer os vários tipos de relações necessárias, e como recolher outros aspectos particulares do domínio do conhecimento.
Como forma de resolução destas dificuldades, e para que se possa aplicar estes conceitos a este tipo de problemas, é proposto no trabalho um conjunto de extensões do conceito TRUC simples. Em concreto introduziu-se um outro nível abaixo de TRUC, referido como notion, a possibilidade de relações entre notions
(“is a” e “required”, que naturalmente se estendem também para os TRUC) e a possibilidade da definição de extras TRUC, notions e relações, que sejam específicos do domínio em questão. Apresenta-se na Figura 2.25 um exemplo da aplicação dos TRUC e respectivas extensões, na modelação de tópicos do corpo de conhecimento sobre linguagens de programação, com uma particularidade relativa ao domínio da linguagem Eiffel [84] [85].
Figura 2.25 – Grafo exemplo de notions e TRUC
Tendo a possibilidade de modelar o corpo de conhecimento, o trabalho refere que um curriculum deverá ser entendido como um conjunto de TRUC (que, relembra-se, são compostos de notions) e as disciplinas como um conjunto de
notions ensinadas em sequência uma após a outra. Assim, efectuar comparações
entre curriculum ou disciplinas é comparar as suas notions respectivas. Como um exemplo desta possível utilização, foi efectuado um caso de estudo da cobertura de 2 livros sobre programação (um exemplo similar a disciplinas), um específico da linguagem Eiffel e outro da linguagem Java [86]. De forma a comparar ambos os livros, primeiramente foram definidos os TRUC, notions e relações envolvidos (estabelecendo um grafo similar ao da Figura 2.25), seguido de um mapear do conteúdo dos livros nas notions e TRUC respectivos. Como resultado desta comparação, produziu-se o gráfico representado na Figura 2.26, onde se apresentam o conjunto de notions e TRUC (anteriormente referidos) para os primeiros 3 capítulos dos livros (por uma questão de brevidade).
Figura 2.26 – Comparação parcial da cobertura de 2 livros
Descrevendo o gráfico, os livros estão no eixo X superior (Eiffel) e inferior (Java) com indicação sequencial dos seus capítulos, enquanto que os notions com o respectivo agrupamento por TRUC (em sombreado) estão no eixo Y. Cada ponto do gráfico, identificado como uma cruz ou um quadrado, representa que o notion ao nível do eixo Y foi abordado, respectivamente, no livro de Eiffel ou Java, no capítulo identificado no eixo X superior ou inferior correspondente. Uma análise do gráfico (a qual não se apresenta aqui directamente) permitiu ao trabalho concluir que este tipo de abordagem à utilização de TRUC e notions, além de facilitar uma visualização da cobertura temática dos livros, facilita também o efectuar de uma comparação entre os mesmos, da qual é possível identificar tópicos comuns, tópicos distintos e também tópicos em falta.
Concluindo que o mesmo tipo de raciocínio se pode aplicar à definição temática de cursos e disciplinas, o trabalho propõe ainda uma ferramenta de nome
TrucStudio [83] [87] que permite a criação, manutenção e aplicação dos TRUC.
Esta ferramenta permite a definição de clusters de TRUC, de TRUC e respectivas
notions, bem como a definição de objectos que utilizem o corpo de conhecimento
representado pelo grafo de notions e TRUC (cursos, disciplinas, livros, etc.). A ferramenta permite a verificação das dependências dos notions desses objectos e também a exportação do grafo respectivo. De futuro prevê-se a introdução de um conjunto de novas características, entre as quais o suporte para tipos de ficheiros de ontologias, o que apesar de não ser detalhado, se entende como uma forma de facilitar a definição de TRUC e notions, utilizando os conceitos referidos na ontologia. Note-se que a ferramenta foi desenvolvida originalmente em 2007, tendo sido evoluída ocasionalmente, estando actualmente ainda beta (0.2.2) [87].
Por fim, o trabalho refere a possibilidade de utilização do corpo de conhecimento ACM para a definição de TRUC e respectivos notions, tendo por base o trabalho Ontology Project e respectiva ontologia ACM [80]. São
apresentadas também algumas críticas ao facto do trabalho ACM CC2201 não estabelecer formas de verificar a compatibilidade da definição de disciplinas com as definições curriculares do respectivo apêndice B. É indicado que dentro da ETH
Zurich se pretende evoluir para uma modelação de todas as disciplinas via TRUC,
estabelecendo de futuro um repositório livremente acessível desta informação. Refere-se também que esta Framework poderá ser do interesse futuro do ACM, e eventualmente necessária a sua consideração em trabalhos futuros.