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por: Eduardo Kenji Agena
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Ano: 2021
Instituições de ensino: USP - Universidade de São Paulo
Páginas: 2
Idioma: Portugues
Notas:
Perguntas:
1)"Qual a principal mensagem do trabalho?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo qual o problema que os autores procuram resolver
2)"Qual a principal contribuição do trabalho?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo qual a solução reportada pelos autores
3)"Como o trabalho foi avaliado?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo como os autores avaliaram o impacto da solução proposta no problema identificado originariamente
4)"Qual a principal limitação do trabalho?" Para a responder esta pergunta, *analise criticamente* o trabalho apresentado no artigo e identifique uma limitação na solução reportada relativamente ao problema tratado.
Respostas:
1) Projetos e programações em linhas de códigos muito extensos e complexos utilizando-se como aplicativo móvel o Google Awareness API;
2) Utilização do aplicativo móvel EasyContext em substituição do aplicativo móvel Google Awareness API, e a utilização do aplicativo atual Context-Aware Mobile (CAM), que usam esses dados para melhorar a experiência do usuário final, filtrando dados, serviços e, até mesmo, mudando e adaptando seu comportamento;
3) Os resultados preliminares mostram que é possível construir aplicativos com menos linhas de código em comparação com a API do Google Awareness. De acordo com os desenvolvedores e analistas, a abordagem proposta tem melhor legibilidade e facilita o projeto e programação de regras contextuais dos aplicativos;
4) As principais limitações do trabalho são as constantes atualizações de sistemas, softwares de aplicativos e plataformas utilizadas nos dispositivos móveis ou smartphones que também são constantemente modificados e atualizados com acréscimos de componentes, dispositivos, etc... com conseqüente acréscimo de custos nos softwares, hardwares, materiais, manutenções e custos de mão-de-obra especializada.
Resumo
Com o aumento da popularidade dos smartphones, os dispositivos móveis se tornaram um elemento tecnológico crucial de nosso tempo. Além da plataforma do usuário final, os smartphones possuem vários sensores para capturar e caracterizar o contexto do usuário. Os aplicativos atuais Context-Aware Mobile (CAM) usam esses dados para melhorar a experiência do usuário, filtrando dados, serviços e, até mesmo, adaptando seu comportamento. O desenvolvimento de aplicativos CAM pode ser desafiador para desenvolvedores móveis, devido à diversidade do ecossistema de hardware móvel e à complexidade das APIs de sensor. Este artigo apresenta EasyContext, uma ferramenta visual para projetar e gerar regras contextuais para dispositivos móveis, usando a API Google Awareness como seu provedor de informações contextuais. Os desenvolvedores móveis especificam o que capturar e quando reagir às mudanças de contexto na ferramenta visual e essas regras contextuais são exportadas para projetos Android. Avaliamos nossa abordagem com desenvolvedores, que foram selecionados para participar de um quase-experimento. O experimento envolve o desenvolvimento de dois aplicativos móveis usando EasyContext e Google Awareness API. Os resultados preliminares mostram que é possível construir aplicativos com menos linhas de código em comparação com a API do Google Awareness. De acordo com os desenvolvedores, a abordagem proposta tem melhor legibilidade e facilita o projeto de regras contextuais.
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