Estratégias pedagógicas para um Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem - AMPLIA

Este trabalho pretende avaliar se é possível elaborar estratégias pedagógicas com base em modelos de níveis de tomada de consciência e utilizá-las, por meio de agentes inteligentes, em um ambiente de aprendizagem. O ambiente utilizado foi o AMPLIA - Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem, desenvolvido inicialmente como um recurso auxiliar para a educação médica: neste ambiente, o aluno constrói uma representação gráfica de sua hipótese diagnóstica, por meio de uma rede bayesiana. O AMPLIA é formado por três agentes inteligentes, o primeiro é o Agente de Domínio, responsável pela avaliação da rede bayesiana do aluno. Os projetos dos outros dois agentes inteligentes do AMPLIA são apresentados nesta tese: o Agente Aprendiz, que faz inferências probabilísticas sobre as ações do aluno, a fim de construir um modelo do aluno baseado em seu nível de tomada de consciência, e o Agente Mediador, que utiliza um Diagrama de influência, para selecionar a estratégia pedagógica com maior probabilidade de utilidade. Por meio de uma revisão dos estudos de Piaget sobre a equilibração das estruturas cognitivas e sobre a tomada de consciência, foi construída a base teórica para a definição e organização das estratégias. Essas foram organizadas em classes, de acordo com o principal problema detectado na rede do aluno e com a confiança declarada pelo aluno, e em táticas, de acordo com o nível de autonomia, inferido pelo Agente Aprendiz. Foram realizados experimentos práticos acompanhados por instrumentos de avaliação e por observações virtuais on line, com o objetivo de detectar variações nos estados de confiança, de autonomia e de competência. Também foram pesquisados indícios de estados de desequilibração e de condutas de regulação e equilibração durante os ciclos de interação do aluno com o AMPLIA. Os resultados obtidos permitiram concluir que há evidências de que, ao longo do processo, há ciclos em que o aluno realiza ações sem uma tomada de consciência. Estes estados são identificados, probabilisticamente, pelo agente inteligente, que então seleciona uma estratégia mais voltada para um feedback negativo, isto é, uma correção. Quando o agente infere uma mudança neste estado, seleciona outra estratégia, com um feedback positivo e com maior utilidade para dar início a um processo de negociação pedagógica, isto é, uma tentativa de maximizar a confiança do aluno em si mesmo e no AMPLIA, assim como maximizar a confiança do AMPLIA no aluno. Os trabalhos futuros apontam para a ampliação do modelo do aluno, por meio da incorporação de um maior número de variáveis, e para a necessidade de aprofundamento dos estudos sobre a declaração de confiança, do ponto de vista psicológico. As principais contribuições relatadas são na definição e construção de um modelo de aluno, com utilização de redes bayesianas, no projeto de um agente pedagógico como mediador num processo de negociação pedagógica, e na definição e seleção de estratégias pedagógicas para o AMPLIA.

Negociação pedagógica aplicada a um ambiente multiagente de aprendizagem colaborativa

Diferentes correntes da psicopedagogia apontam que a negociação é fundamental em interações de ensino-aprendizagem. No entanto, pouca pesquisa tem sido baseada em uma noção precisa do que é negociação e de como esta se relaciona com a aprendizagem. Este trabalho descreve um modelo para negociação pedagógica, aplicado a um ambiente multiagente de aprendizagem. Após discussão de exemplos ilustrativos e revisão bibliográfica de áreas de pesquisa relacionadas, a negociação é definida utilizando quatro características: o que está sendo negociado, os estados iniciais e finais de negociação e o processo de negociação em si. A tese concentra-se nos processos de negociação, para que um modelo seja desenvolvido baseado na interação argumentativa entre o sistema e o aluno, a partir da construção de redes bayesianas. É proposto que a atitude proposicional mais relevante para interações de negociação pedagógica está relacionada a um processo de equalização mútua de graus de confiança entre o professor e o aluno. Como conclusão, são apresentados os resultados alcançados, resumidos na implementação do Ambiente Multiagente ProbabiLístico Inteligente de Aprendizagem – AMPLIA. Os primeiros resultados da implementação do ambiente e o modelo geral da negociação pedagógica implantada puderam ser vistos durante um curso piloto realizado no Hospital de Clínicas de Porto Alegre.

Formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na internet : um estudo de caso utilizando sistemas multiagentes e algoritmos genéticos

Este texto apresenta a tese de doutorado em Ciência da Computação na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, dentro da área de IAD – Inteligência Artificial Distribuída (mais especificamente os Sistemas Multiagentes – SMA). O trabalho aborda a formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na web, através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial. O trabalho apresenta a definição e implementação de uma arquitetura de agentes modelados com algoritmos genéticos, integrada a um ambiente colaborativo de aprendizagem, o TelEduc. Inicialmente faz-se um breve estudo sobre as áreas envolvidas na tese: Informática na Educação, Educação a Distância, Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Distribuída e Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Abordam-se, também, as áreas de pesquisa que abrangem os Sistemas Multiagentes e os Algoritmos Genéticos. Após este estudo, apresenta-se um estudo comparativo entre ambientes de ensino e aprendizagem que utilizam a abordagem de agentes e a arquitetura proposta neste trabalho. Apresenta-se, também, a arquitetura de agentes proposta, integrada ao ambiente TelEduc, descrevendo-se o funcionamento de cada um dos agentes e a plataforma de desenvolvimento. Finalizando o trabalho, apresenta-se o foco principal do mesmo, a formação de grupos colaborativos, através da implementação e validação do agente forma grupo colaborativo. Este agente, implementado através de um algoritmo genético, permite a formação de grupos colaborativos seguindo os critérios estabelecidos pelo professor. A validação do trabalho foi realizada através de um estudo de caso, utilizando o agente implementado na formação de grupos colaborativos em quatro turmas de cursos superiores de Informática, na Região Metropolitana de Porto Alegre, em disciplinas que envolvem o ensino de programação de computadores.

Diagnóstico on-line do estilo cognitivo de aprendizagem do aluno em um ambiente adaptativo de ensino e aprendizagem na web: uma abordagem empírica baseada na sua trajetória de aprendizagem

Uma das questões críticas relacionadas com um Ambiente Adaptativo de Ensino e Aprendizagem baseado na Web diz respeito à eficácia da aprendizagem do aluno remoto. Assim como diversos trabalhos de pesquisa na literatura, nosso estudo preocupou-se com a modelagem do Estilo Cognitivo de Aprendizagem (ECA) do aluno visando, em um futuro próximo, a adaptação dos conteúdos pedagógicos a esta importante característica individual do aluno. Esta tese descreve a metodologia utilizada para investigar como modelar o ECA do aluno remoto, baseado na observação e análise de seu comportamento em um ambiente de ensino e aprendizagem na Web. Em nosso estudo, o ECA representa o estágio de desenvolvimento cognitivo do aluno, de acordo com a taxonomia de Bloom. Nós acreditamos que os principais benefícios de adaptar a instrução ao ECA do aluno estão relacionados com a possibilidade de oportunizar a ampliação de suas habilidades cognitivas, assim como oportunizar a aprendizagem em profundidade sobre os conteúdos em estudo. A metodologia quase-experimental usada para a modelagem do ECA do aluno compreendeu duas fases distintas: (i) geração das classes de ECA a partir da aplicação de um teste psicológico em uma amostra da população-alvo; e (ii) desenvolvimento do módulo de ensino experimental e o estudo das Trajetórias de Aprendizagem (TA) padrão das classes de ECA, a partir da observação de seus comportamentos durante a execução de uma sessão de estudo na Web. Como resultado deste estudo, identificamos os principais indicadores, que melhor discriminaram as classes de ECA consideradas. Os resultados foram obtidos a partir da observação e análise das TAs na Web. Todo o conhecimento obtido a partir desta investigação deverá nos permitir automatizar o diagnóstico do ECA do aluno remoto. Este conhecimento também será utilizado como base para o desenvolvimento dos conteúdos a serem oferecidos ao aluno pelo Ambiente Adaptativo de Ensino e Aprendizagem baseado na Web.

Tecnologia educacional no contexto do ensino de histologia: pesquisa e desenvolvimento de um ambiente virtual de ensino e aprendizagem

Discutem-se as mudanças constatadas no ensino da Histologia, como a tecnologia tem sido empregada nos contextos de aprendizagem, os aspectos pedagógicos inerentes à utilização de recursos, tais como atlas digitais e microscópios virtuais, e apresenta-se pesquisa sobre o desenvolvimento de um ambiente virtual de ensino-aprendizagem de Histologia, que contou com a participação de alunos e professores em sua construção. Verificou-se que os ambientes virtuais e outros recursos didáticos baseados nas Tecnologias da Informação e da Comunicação (TICs) procuram atender à atual tendência de complementar a educação presencial com ferramentas de educação a distância, que podem ser utilizadas facultativamente no estudo extraclasse continuado. Concluiu-se que, embora as novas tecnologias possam contribuir para o ensino de Histologia, os materiais didáticos baseados em TICs devem se adequar às expectativas docentes e discentes e aos aspectos pedagógicos e ergonômicos, e precisam ser adotados pelos professores não como ferramentas isoladas, mas integrados às estratégias de ensino- -aprendizagem

Elaboração e avaliação de um ambiente virtual para o ensino/aprendizagem de embriologia

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Uma abordagem evolucionária para o planejamento online de rotas para múltiplos robôs móveis em ambiente multiagente

O problema de planejamento de rotas de robôs móveis consiste em determinar a melhor rota para um robô, em um ambiente estático e/ou dinâmico, que seja capaz de deslocá-lo de um ponto inicial até e um ponto final, também em conhecido como estado objetivo. O presente trabalho emprega o uso de uma abordagem baseada em Algoritmos Genéticos para o planejamento de rotas de múltiplos robôs em um ambiente complexo composto por obstáculos fixos e obstáculos moveis. Através da implementação do modelo no software do NetLogo, uma ferramenta utilizada em simulações de aplicações multiagentes, possibilitou-se a modelagem de robôs e obstáculos presentes no ambiente como agentes interativos, viabilizando assim o desenvolvimento de processos de detecção e desvio de obstáculos. A abordagem empregada busca pela melhor rota para robôs e apresenta um modelo composto pelos operadores básicos de reprodução e mutação, acrescido de um novo operador duplo de refinamento capaz de aperfeiçoar as melhores soluções encontradas através da eliminação de movimentos inúteis. Além disso, o calculo da rota de cada robô adota um método de geração de subtrechos, ou seja, não calcula apenas uma unica rota que conecta os pontos inicial e final do cenário, mas sim várias pequenas subrotas que conectadas formam um caminho único capaz de levar o robô ao estado objetivo. Neste trabalho foram desenvolvidos dois cenários, para avaliação da sua escalabilidade: o primeiro consiste em um cenário simples composto apenas por um robô, um obstáculo movel e alguns obstáculos fixos; já o segundo, apresenta um cenário mais robusto, mais amplo, composto por múltiplos robôs e diversos obstáculos fixos e moveis. Ao final, testes de desempenho comparativos foram efetuados entre a abordagem baseada em Algoritmos Genéticos e o Algoritmo A*. Como critério de comparação foi utilizado o tamanho das rotas obtidas nas vinte simulações executadas em cada abordagem. A analise dos resultados foi especificada através do Teste t de Student.

Objetos inteligentes de aprendizagem : uma abordagem baseada em agentes para objetos de aprendizagem

Esta pesquisa propõe uma abordagem na qual objetos de aprendizagem são construídos com base no paradigma de agentes. A fundamentação tecnológica desta abordagem é constituída por uma integração entre tecnologias desenvolvidas para Objetos de Aprendizagem e para Sistemas Multiagentes. O conceito central apresentado é o de Objeto Inteligente de Aprendizagem, entidade que corresponde a um agente que é capaz de gerar experiências de aprendizagem reutilizáveis, no mesmo sentido que os objetos de aprendizagem. É apresentada uma sociedade multiagente concebida com a finalidade de dar suporte a abordagem proposta, bem como a modelagem do processo de comunicação entre os agentes desta sociedade. Como forma de validar as propostas feitas, são apresentados uma arquitetura de agentes que implementa os conceitos definidos e um conjunto de recursos para a construção de agentes compatíveis com esta arquitetura. Através destes recursos é possível a implementação das entidades propostas neste trabalho.

Uma Ferramenta para auxiliar na avaliação de textos construídos colaborativamente em ambientes de ensino-aprendizagem

Este trabalho está relacionado ao Ambiente Multiagente de Ensino-Aprendizagem (AME-A), no qual os agentes que o compõem preocupam-se em ensinar e/ou aprender. A ferramenta descrita neste trabalho baseia-se, em parte, na idéia do agente Promove_Interação, que tem por objetivo possibilitar que diversos aprendizes e professores se comuniquem, através da Internet e discutam assuntos determinados por um professor. Procurando auxiliar a tarefa do professor em determinar se os aprendizes estão realmente adquirindo conhecimento, desenvolveu-se uma ferramenta para analisar as interações dos aprendizes. O algoritmo desenvolvido utiliza um dicionário de palavras/frases-chaves relacionadas ao assunto em questão, referentes a tópicos que deveriam ser discutidos e/ou fazer parte das conclusões dos alunos. Ao ser ativado, o software identifica os aprendizes e suas respectivas interações e as armazena em uma base de dados; em seguida, avalia as interações de cada aprendiz, verificando a freqüência com que este utiliza as palavras-chave através de dois métodos de avaliação, baseados em algumas técnicas de KDT. O software permite também a classificação de todas as palavras/frases empregadas durante a reunião.

A autonomia no processo de ensino e aprendizagem de línguas em ambiente virtual (teletandem)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O papel dos consumidores residencias no ambiente das redes inteligentes: medidores eletrônicos de energia

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Objeto e ambiente virtual de aprendizagem: análise de conceito na perspectiva evolucionária de Rodgers

Introdução: No contexto dos avanços tecnológicos incorporados ao ensino, os objetos e os ambientes virtuais de aprendizagem constituem ferramentas de apoio ao ensino colaborativo e interativo cada vez mais desenvolvidas (Aguiar, 2011; Alencar, 2012). A fim de nortear o desenvolvimento e validação destes relevantes instrumentos educacionais, verifica-se a necessidade de conhecer os conceitos que nortearam o seu desenvolvimento e identificar suas origens e aplicações, o que pode favorecer a uniformização do uso e significado pelos pesquisadores nas diversas áreas do conhecimento. Objetivos: Analisar o conceito de objeto e de ambiente virtual de aprendizagem na perspetiva evolucionária de Rodgers. Metodologia: Estudo descritivo, de abordagem mista, realizado a partir das etapas propostas por Rodgers (2000) em seu modelo de análise conceitual. A coleta de dados ocorreu em agosto de 2015 com a busca de dissertações e teses no Banco de Teses e Dissertações da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), Brasil. Os dados quantitativos foram analisados a partir de estatística descritiva simples e os conceitos através de análise lexicográfica com suporte do software Interface de R pour Analyses Multidimensionnelles de Textes et de Questionneires (IRAMUTEQ). Resultados: A amostra é constituída por 161 estudos, onde predominaram os decorrentes de mestrado acadêmico (67,1%). O conceito "ambiente virtual de aprendizagem" (AVA) foi apresentado em 99 (61,5%) estudos, enquanto "objeto virtual de aprendizagem" (OVA) em apenas 15 (9,3%). Em relação aos atributos dos conceitos, destacaram-se o incentivo à participação, colaboração e interação de discentes (77; 47,8%) e a integração de diversas mídias nos processos de ensino e aprendizagem (74; 46,0%). Quanto aos antecedentes, o mais citado foi a popularização da internet (52; 32,3%). Como consequentes, destacam-se a exigência de uma aprendizagem colaborativa (30; 18,6%) e a necessidade de incorporação de tecnologias à luz de abordagens pedagógicas (28; 17,4%). O conceito AVA teve 12 termos substitutos, com destaque para ambiente virtual de ensino e aprendizagem (12; 7,5%). Já o termo OVA apresentou 5 substitutos, com predomínio de Objeto de Aprendizagem (11; 6,8%). Enquanto conceito relacionado, destacou-se Educação à Distância, discutido em todos os trabalhos analisados. Conclusões: Ambiente virtual de aprendizagem foi compreendido enquanto um sistema computacional que integra funcionalidades e ferramentas que possibilitam a construção de um processo de ensino aprendizagem interativo, online, acessado por navegadores na internet ou em redes locais. Em contrapartida, objeto virtual de aprendizagem foi conceituado enquanto um recurso digital de tamanho limitado que pode ser reutilizado dentro de várias atividades e estratégias pedagógicas. Em síntese, pode-se afirmar que um ambiente virtual de aprendizagem reúne vários e diferentes tipos de objetos virtuais de aprendizagem em um contexto pedagógico comum.

Critérios para avaliação de coordenação multiagente

A utilização da abordagem de agentes, nas mais diversas áreas de aplicações, mostra o interesse nas pesquisas sobre sistemas multiagentes. Este interesse surgiu da necessidade de aplicar novas técnicas e conceitos para a construção de sistemas e para auxiliar no seu desenvolvimento. Neste sentido, os agentes satisfazem às expectativas, não sendo apenas utilizados para a solução de problemas acadêmicos, mas também de sistemas reais. Na ciência da computação, a inteligência artificial distribuída está profundamente relacionada com o problema de coordenação. O objetivo é projetar mecanismos de coordenação para grupos de agentes artificiais. Várias características envolvem a atuação de agentes em um ambiente multiagente, como os mecanismos de cooperação, coordenação, comunicação, organização, entre outros. Este trabalho apresenta um estudo sobre coordenação multiagente, enfatizando a sua avaliação. O objetivo é apresentar uma proposta de avaliação, com um conjunto de critérios definidos para serem aplicados em modelos de coordenação. Inicialmente, é apresentado um estudo sobre coordenação de agentes. A seguir, são abordados vários modelos de coordenação encontrados na literatura da área. A parte principal do trabalho corresponde à definição de critérios para avaliação da coordenação, a serem utilizados em duas etapas: uma análise do problema, com vistas à escolha de um modelo de coordenação a ser empregado em uma determinada aplicação, e uma avaliação a posteriori, baseada nos critérios propostos para avaliar o comportamento de um sistema coordenado após o uso de um modelo de coordenação específico.Para exemplificar a aplicação dos critérios, dois estudos de caso são apresentados e foram utilizados para os experimentos: um referente ao domínio da Robocup, utilizando o Time UFRGS e, outro, referente ao gerenciamento de agendas distribuídas.