Using an animated pedagogical agent to interact affectively with the student

This work proposes an animated pedagogical agent that has the role of providing emotional support to the student: motivating and encouraging him, making him believe in his self-ability, and promoting a positive mood in him, which fosters learning. This careful support of the agent, its affective tactics, is expressed through emotional behaviour and encouragement messages of the lifelike character. Due to human social tendency of anthropomorphising software, we believe that a software agent can accomplish this affective role. In order to choose the adequate affective tactics, the agent should also know the student���s emotions. The proposed agent recognises the student���s emotions: joy/distress, satisfaction/disappointment, anger/gratitude, and shame, from the student���s observable behaviour, i. e. his actions in the interface of the educational system. The inference of emotions is psychologically grounded on the cognitive theory of emotions. More specifically, we use the OCC model which is based on the cognitive approach of emotion and can be computationally implemented. Due to the dynamic nature of the student���s affective information, we adopted a BDI approach to implement the affective user model and the affective diagnosis. Besides, in our work we profit from the reasoning capacity of the BDI approach in order for the agent to deduce the student���s appraisal, which allows it to infer the student���s emotions. As a case study, the proposed agent is implemented as the Mediating Agent of MACES: an educational collaborative environment modelled as a multi-agent system and pedagogically based on the sociocultural theory of Vygotsky.

A utiliza����o de racioc��nio baseado em casos para a an��lise de cr��dito e cobran��a

Data Warehouse (DW) �� um processo que aglutina dados de fontes heterog��neas, incluindo dados hist��ricos e dados externos para atender �� necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relat��rios anal��ticos e de suporte de decis��o. J�� um Case-Based Reasoning (CBR) �� uma t��cnica de Intelig��ncia Artificial (AI ��� Artificial Intelligence) para a representa����o de conhecimento e infer��ncia, que prop��e a solu����o de novos problemas adaptando solu����es que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descri����o de um problema existente, ou um caso �� utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usu��rio de poss��veis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situa����o atual. Esta disserta����o tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verifica����o de ���risco��� de inadimpl��ncia no setor de telecomunica����es. Setor este que devido as grandes mudan��as que ocorreram no mercado, que passam desde a privatiza����o do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorr��ncia, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou at�� mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai at�� ao fato da estabiliza����o econ��mica e as novas pr��ticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplica����es ou pagar juros banc��rios para quitar a sua d��vida, visto que a empresa telef��nica s�� pode aplicar as san����es com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplica����o na ��rea de Cr��dito e Cobran��a, onde s��o detalhados os v��rios passos, a utiliza����o do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a compara����o com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferen��as (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.