Uma Arquitetura de tutor utilizando estados mentais / A tutor architecture using mental states

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

Esta tese situa-se na área de IA (Inteligência Artificial) aplicada à educação incluindo características interdisciplinares tanto da própria IA como de IE (informática na Educação). Faz-se também necessário constarem, aspectos referentes à Ciência da Computação e Educação a fim de melhor situar a complexidade e a dimensão do trabalho desenvolvido. A utilização de técnicas de IA na elaboração e no desenvolvimento de ambientes de ensino-aprendizagem computadorizados tem se constituído em objeto de investigação por parte dos pesquisadores da área de Informática aplicada à Educação, devido as suas potencialidades. A utilização de agentes na modelagem e no projeto de STI permite-nos resgatar antigos problemas em aberto, como por exemplo a melhoria da interação entre tutor e aluno e a possibilidade de investigação dos processos mentais em nível mais estratificado. A arquitetura descrita nesta tese utiliza a metodologia que vem sendo aplicada ao projeto de STI, onde são contempladas diferentes formas de se trabalhar com um determinado conhecimento (estratégias de ensino e táticas associadas), levando-se em consideração o tipo de usuário que está interagindo com o sistema. A arquitetura, elaborada segundo uma abordagem construtivista, prevê que o tutor seja menos diretivo e menos controlador das ações do aluno. O controle é feito na forma de monitoração para que o tutor funcione como um parceiro, ou seja, como facilitador do trabalho do aluno. Contudo, devido às características da modalidade escolhida para construção do protótipo (jogo educacional), precisamos ter algumas atitudes no tutor que garantam que o sistema não entre em colapso. O que inviabilizaria o trabalho do aluno. Nestas situações críticas, o tutor vai se comportar de maneira mais diretiva. Cabe salientar que a abordagem construtivista não significa dar liberdade total ao aluno nem privá-lo de qualquer tipo de assistência. Portanto, o que deve ser destacado é o grau de interferência do tutor, i.e., o quanto ele interfere no trabalho do aluno e se ele permite ou não que o aluno siga um caminho alternativo àquele que ele tem como o ideal para resolver o problema (heurísticas do tutor sobre o problema e forma de solução). Além destes aspectos educacionais inerentes a todo o projeto de software educacional (necessários num trabalho desta natureza), esta tese está inserida no contexto da pesquisa em agentes cognitivos modelados através de seus estados mentais. É importante salientar que os estados mentais utilizados neste trabalho (crenças, desejos, intenções e expectativas) funcionam como uma metáfora dos estudos mentais humanos. Por exemplo, quando se coloca a crença de um aluno a respeito de "lago", na realidade está se colocando a crença que temos a respeito da crença que o aluno possui a respeito de "lago". O mesmo acontece com os outros estados mentais aqui utilizados. Os diálogos reais foram registrados através de observação direta e posteriormente analisados a fim de se identificar os estados mentais relacionados. Perguntas adicionais foram feitas no sentido de obterem-se mais elementos para auxiliar na inferência do conjunto de estados mentais que o aluno possui naquele momento em que estava jogando. Após a observação de vários alunos jogando, identificou-se um certo padrão nas suas atitudes quando executavam uma ação. Observações sucessivas permitiram delinear o conjunto de estados mentais associados à ação do aluno. Tal conjunto foi utilizado como base para elaboração da coreografia. Estes dados servem de entrada para a construção do modelo do aluno mediante a interação com o tutor. No presente trabalho, nós apresentamos a modelagem de um STI através do uso da tecnologia de agentes utilizando a arquitetura de SMA (Sistemas Multiagentes). O STI é concebido como um SMA híbrido composto por um ambiente reativo (SMAR - Sistema Multiagente Reativo) e um "kernel" cognitivo (SMAC - Sistema Multiagente Cognitivo). O SMAR e o SMAC interagem entre si de para ampliar as informações quantitativas e qualitativas oferecidas aos alunos que utilizam o sistema. Estas informações disponíveis é que irão permitir ao tutor selecionar estratégias de ensino mais adequadas a um determinado tipo de aluno. A principal contribuição desta tese está centrada no "kernel" cognitivo. Nós propomos uma arquitetura para o tutor que permitirá a monitoração de dois alunos trabalhando conjuntamente. Além disso, propomos uma forma de selecionar o comportamento do tutor para oferecer auxílio personalizado aos alunos considerando o perfil de cada um. Esta arquitetura pretende ser uma alternativa de solução para uma questão importante na área de STI: Como o tutor pode selecionar, entre várias estratégias de ensino, a mais adequada para cada perfil de aluno? O grupo de pesquisa no qual este trabalho está inserido (GIA/UFRGS, sob orientação da Prof.a. Rosa Maria Viccari) tem realizado algumas avaliações experimentais, usando STI tradicionais e STI projetados e modelados através de sistemas multiagentes As contribuições científicas listadas no texto deste trabalho possibilitaram que o grupo avançasse sua pesquisa na abordagem mentalística através da criação de uma arquitetura para o tutor e favorecesse a integração do trabalho desenvolvido por Móra et al. [MOR97; MOR98]. A utilização do modelo computacional de agentes criado por Móra et al. gerou a implementação do "kernel" cognitivo. Os desafios inerentes a implementação da arquitetura proposta para o tutor ampliaram as características do ambiente criado por Móra et al. e favorecem a junção de dois trabalhos de tese supervisionados pela mesma orientadora [MOR99]. Portanto, a nova arquitetura proporcionou ganhos tanto para tais pesquisas, como para o avanço das pesquisas desenvolvidas pelo nosso grupo.

ASSUNTO(S)

intelligent tutoring systems inteligência artificial multi-agent systems sistemas multiagentes tutores inteligentes bdi architectures software educacional teaching strategies student modelling

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