Modelo de adaptação de ensino utilizando agentes pedagógicos

A Inteligência Artificial é uma área da computação onde se está constantemente desenvolvendo pesquisas em software educacionais, principalmente os Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Esses sistemas têm a capacidade de se adaptarem às particularidades de cada aluno, proporcionando assim, ambientes que facilitam a aprendizagem do usuário. Recentemente foi incorporada a tecnologia de agentes na modelagem do STI e nos ambientes educacionais na Internet. Estes agentes são denominados pedagógicos quando estão ligados a um ambiente onde existe uma sociedade de agentes que compõem um sistema de ensino-aprendizagem. Este texto apresenta um modelo de adaptação para ambientes genéricos de ensino, composto por agentes pedagógicos. A proposta é baseada em estudos relacionados com sistemas hipermídia adaptativos, sistemas tutores inteligentes, sistemas multiagentes e agentes pedagógicos. Inicialmente, o texto descreve o modelo. Logo após, é apresentada a implementação dos agentes os quais tem como tarefa prover a adaptação do ensino, sendo responsáveis em fornecer o caminho mais efetivo para a aprendizagem do aluno. Os agentes do modelo são denominados Agente Tutor, Agente Perfil e Agente de Comunicação. A realização da adaptação da instrução às características individuais do aprendiz implica o sistema conhecer: os padrões cognitivos de aprendizagem do aluno, traduzidos como estilos de aprendizagem e as suas implicações pedagógicas; e a modelagem das características do aprendiz: nível de conhecimento, metas, experiência e preferências do aprendiz. Finalmente, o texto descreve um estudo de caso, onde o modelo proposto foi integrado num ambiente de aprendizagem, e validado numa disciplina virtual a fim de avaliação de seus objetivos.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

Alocação de carteiras de ações através da utilização de modelos de lógica Fuzzy

Este trabalho tem por objetivo propor uma carteira composta por posições compradas e vendidas de ações que supere os principais Índices de mercado. O resultado é obtido através de um modelo de Lógica Fuzzy, que é um modelo de inteligência artificial que trata os dados de maneira lógica, ou seja, sem relacionar as variáveis através de modelos matemáticos convencionais. Para esse estudo utilizamos como variáveis de entrada os múltiplos Preço/Lucro Esperado e Preço/Valor Patrimonial da Empresa de cada ação considerada. Foram estudadas as ações do mercado americano pertencentes ao índice S&P 500, do ano de 2000 até 2007. Com o intuito de comparar a eficiência do Modelo de Lógica Fuzzy, utilizamos o modelo de Regressão Linear Multivariada e os índices de mercado S&P 500 e o S&P 500 com uma modificação para se adequar aos dados escolhidos para o estudo. O modelo proposto produziu resultados satisfatórios. Para quase todos os anos estudados o retorno da carteira obtida foi muito superior ao dos Índices de mercado e do modelo linear convencional. Através de testes adequados comprovamos estatisticamente a eficiência do modelo em comparação aos Índices de mercado e ao modelo linear convencional.

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.

Formalização da comunicação de conhecimentos probabilísticos em sistemas multiagentes : uma abordagem baseada em lógica probabilística

Durante os últimos anos as áreas de pesquisa sobre Agentes Inteligentes, Sistemas Multiagentes e Comunicação entre Agentes têm contribuído com uma revolução na forma como sistemas inteligentes podem ser concebidos, fundamentados e construídos. Sendo assim, parece razoável supor que sistemas inteligentes que trabalhem com domínios probabilísticos de conhecimento possam compartilhar do mesmo tipo de benefícios que os sistemas mais tradicionais da Inteligência Artificial receberam quando adotaram as concepções de agência, de sistemas compostos de múltiplos agentes e de linguagens de comunicação entre estes agentes. Porém, existem dúvidas não só sobre como se poderia escalar efetivamente um sistema probabilístico para uma arquitetura multiagente, mas como se poderia lidar com as questões relativas à comunicação e à representação de conhecimentos probabilísticos neste tipo de sistema, principalmente tendo em vista as limitações das linguagens de comunicação entre agentes atuais, que não permitem comunicar ou representar este tipo de conhecimento. Este trabalho parte destas considerações e propõe uma generalização do modelo teórico puramente lógico que atualmente fundamenta a comunicação nos sistemas multiagentes, que será capaz de representar conhecimentos probabilísticos. Também é proposta neste trabalho uma extensão das linguagens de comunicação atuais, que será capaz de suportar as necessidades de comunicação de conhecimentos de natureza probabilísticas. São demonstradas as propriedades de compatibilidade do novo modelo lógico-probabilístico com o modelo puramente lógico atual, sendo demonstrado que teoremas válidos no modelo atual continuam válidos no novo modelo. O novo modelo é definido como uma lógica probabilística que estende a lógica modal dos modelos atuais. Para esta lógica probabilística é definido um sistema axiomático e são demonstradas sua correção e completude. A completude é demonstrada de forma relativa: se o sistema axiomático da lógica modal original for completo, então o sistema axiomático da lógica probabilística proposta como extensão também será completo. A linguagem de comunicação proposta neste trabalho é definida formalmente pela generalização das teorias axiomáticas de agência e comunicação atuais para lidar com a comunicação de conhecimentos probabilísticos e pela definição de novos atos comunicativos específicos para este tipo de comunicação. Demonstra-se que esta linguagem é compatível com as linguagens atuais no caso não-probabilístico. Também é definida uma nova linguagem para representação de conteúdos de atos de comunicação, baseada na lógica probabilística usada como modelo semântico, que será capaz de expressar conhecimentos probabilísticos e não probabilísticos de uma maneira uniforme. O grau de expressibilidade destas linguagens é verificado por meio de duas aplicações. Na primeira aplicação demonstra-se como a nova linguagem de conteúdos pode ser utilizada para representar conhecimentos probabilísticos expressos através da forma de representação de conhecimentos probabilísticos mais aceita atualmente, que são as Redes Bayesianas ou Redes de Crenças Probabilísticas. Na outra aplicação, são propostos protocolos de interação, baseados nos novos atos comunicativos, que são capazes de atender as necessidades de comunicação das operações de consistência de Redes Bayesianas secionadas (MSBNs, Multiple Sectioned Bayesian Networks) para o caso de sistemas multiagentes.

Geração da parâmetros de busca baseada em perfis de usuário

O mundo moderno vem exigindo cada vez mais das pessoas no aspecto profissional. A exigência de capacitação profissional é uma realidade que obriga as pessoas a uma constante atualização. Neste contexto, a educação a distancia se mostra uma importante via de disseminação de conhecimento. Este trabalho apresenta um agente de Perfil do Usuário inserido no contexto do projeto PortEdu – Portal de Educação, projeto que visa abrigar ambientes de ensino na Web. Um dos objetivos do projeto PortEdu é fornecer um serviço de recuperação de informação aos ambientes ancorados, guiado pelo Agente Perfil do Usuário, tendo como finalidade oferecer informações contextualizadas a um problema específico do usuário (aluno), com a intenção de auxiliá-lo em seu aprendizado. Durante a utilização de ambientes de educação a distância, os alunos utilizam ferramentas de recuperação de informação na busca de soluções para as suas dúvidas. Mas, a busca de informação na Internet, utilizando as ferramentas existentes, nem sempre é uma tarefa simples, pois exige esforço na construção de termos de busca eficientes ou mantém o usuário percorrendo longas listas de resultados. No desenvolvimento deste serviço, no PortEdu, procuramos minimizar este tipo de esforço. Neste trabalho são descritas, primeiramente, as áreas envolvidas na pesquisa, mostrando como elas foram utilizadas na construção do Agente de Perfil do Usuário. Também é realizada uma descrição da área de inteligência artificial, dos conceitos de agente e Educação a Distancia. Pretende-se mostrar aqui as propriedades que o Agente de Perfil do Usuário possui Na seqüência, são apresentadas as soluções tecnológicas utilizadas no projeto, tais como: AMPLIA (ambiente de ensino ancorado no PortEdu), PMA3, FIPA e a API Fácil. É descrito o modo como estas tecnologias interagem no âmbito do PortEdu. O problema da recuperação de informação na Web é discutido nesta pesquisa e são apresentados três trabalhos relacionados que abordam este problema. Também é realizada uma comparação entre estes trabalhos e o PortEdu. Por fim, este trabalho apresenta uma solução encontrada para resolver o problema de recuperação de informação na Web utilizando um protótipo do PortEdu. Esta pesquisa está inserida na área de Informática na Educação.

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.

Raciocínio baseado em casos aplicado a diversos domínios de problema

A procura por uma forma de, fácil e rapidamente, retirar conhecimento de um especialista e transmiti-lo a outros profissionais tem levado ao desenvolvimento de diversas pesquisas que unem metodologias de raciocínio com o atendimento a problemas. Os ambientes corporativos demonstram sua eficiência baseados na maneira como desenvolvem suas tarefas. Cada vez mais, buscam alternativas que os ajudem a responder por atividades e problemas ocorridos, as quais podem significar um processo de manutenção que pode decidir o nível de eficiência e competência da organização. Estas alternativas compreendem ferramentas ou profissionais, os quais transformaram-se em especialistas por adquirirem conhecimento e capacidade em prover soluções a problemas. As características de um problema podem ser alteradas sob alguns aspectos mas, mesmo em domínios mais complexos como a gerência de redes de computadores ou a medicina, algo que foi aprendido sempre tem utilidade em novas situações. Este é o tipo de conhecimento e raciocínio próprios de um especialista, ou seja, o uso de suas experiências. Raciocínio Baseado em Casos (case-based reasoning) é uma metodologia de inteligência artificial que apresenta a forma de raciocínio semelhante à de um especialista, onde o raciocínio é obtido por um processo de recordar um exemplo concreto. Porém, as pesquisas que a utilizam, geralmente, desenvolvem trabalhos para um específico tipo de domínio de problema, o que resulta em alterações de programação, caso estes desejem ser adaptados para outros domínios. Este procedimento, muitas vezes, é tido como difícil e trabalhoso Baseando-se neste contexto, o presente trabalho apresenta um mecanismo que fornece inclusões de conhecimento de especialistas, independente do tipo de domínio de problema, e raciocínio sobre este conhecimento, de forma a auxiliar usuários com problemas referentes ao domínio cadastrado. Para tanto, a implementação baseou-se na união de sistemas de registros de problemas (trouble ticket systems) com raciocínio baseado em casos, propondo uma forma auxiliar no conhecimento e busca de soluções em domínios de problema. O estudo, além de fazer uso das metodologias citadas acima, usa o domínio de gerenciamento de segurança em redes de computadores para exercitar suas funções, provar sua utilidade e dificuldades. Assim, um estudo mais detalhado sobre os problemas que cercam o domínio de segurança em redes TCP/IP foi desenvolvido.

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.

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.

Modelagem de motoristas e cenários de escolha de rota em simulações de tráfego veicular urbano

Este trabalho visa apresentar uma metodologia para modelagem de motoristas a serem utilizados em simulações de tráfego veicular discreto. Além da metodologia, será apresentada uma plataforma para implementação de motoristas, chamada DRIVER-DFW, baseada neste conceito. Inicialmente, serão apresentados alguns modelos de movimentação de veículos baseados no modelo de autômato celular Nagel–Schreckenberg. O modelo básico será apresentado juntamente com alguns de seus aperfeiçoamentos, que são os modelos utilizados no simulador ITSUMO, que por sua vez é utilizado como base para o trabalho. Além dos modelos de autômato celular, serão apresentados modelos de planejamento de rota, que se utilizam de várias heurísticas para a tomada de decisão dos motoristas. Destes, selecionou-se um para implementação e demonstração. Mostradas as etapas para composição do modelo completo de motorista, isto é, movimentação e planejamento, será apresentada a plataforma para implementação de motoristas desenvolvida neste trabalho. Esta separação é a base da plataforma DRIVER-DFW que é discutida com mais detalhes para auxiliar a compreensão do seu funcionamento. Além disso, é mostrado como a metodologia é aplicada na plataforma para implementação de motoristas DRIVER-DFW. Por fim, conclui-se que este trabalho apresenta uma alternativa bastante atraente para a implementação de modelos de motoristas, com uma metodologia e uma plataforma de desenvolvimento. Também são apresentadas as diretrizes para dar prosseguimento a este.

Análise cognitiva do estudo comparativo entre estratégias humanas de tradução e mecanismos de traduções automáticos

Embora os progressos na área de informática sejam bastante significativos e velozes, na tradução automática há muito ainda o que ser feito. Desde meados dos anos 40 já havia um interesse, em especial pelos americanos e ingleses, numa tradução mais rápida e eficiente de documentos russos, porém até hoje o que se vê em termos de tradução automática está aquém daquilo que se possa chamar de uma boa tradução. Para buscar uma tradução automática eficiente os cientistas têm usado como fonte principal meios estatísticos de solução para tal problema. Esse trabalho visa dar um novo enfoque a tal questão, buscando na ciência cognitiva sua principal fonte de inspiração. O resultado a que se chega com o presente trabalho é que a estatística deve continuar sendo sim uma fonte de auxílio em especial na definição de padrões. Porém, o trabalho trás consigo o propósito de levantar a sobreposição semântica como via de possível solução que possa vir auxiliar, ou, até mesmo trazer maior rapidez a questão da tradução automática. No campo organizacional levanta uma questão interessante, o valor da experiência como meio inteligente de buscar melhores resultados para as empresas.

Definição inicial de um sistema de provas rotulado para lógicas do conhecimento

Lógicas modais têm sido amplamente utilizadas em Ciência da Computação e inteligência artificial. Além disso, aplicações de lógicas modais na representação do conhecimento em sistemas distribuídos e, mais recentemente, em sistemas multiagentes, têm apresentado resultados promissores. No entanto, outros sistemas de prova para estas lógicas que não os sistemas axiomáticos à la Hilbert são raros na literatura. Este trabalho tem como objetivo principal preencher esta lacuna existente na literatura, ao propor um sistema de prova por dedução natural rotulada para lógicas do conhecimento.

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.

Processo decisório em contabilidade sob efeito da vaguidade.

O modelo racional de decisão tem sido objeto de estudo constante na academia de vários países, contribuindo para evolução do ser racional como importante tomador de decisão. A evolução destes estudos tem aberto questionamentos quanto à capacidade de racionalidade que temos como tomadores de decisão, deleitando assim em várias teorias novas que pesquisam estas limitações no decidir. Especialmente aplicadas a teorias econômicas, estudos como Inteligência Artificial, Contabilidade Mental, Teoria dos Prospectos, Teoria dos Jogos entre outras se destacam neste cenário de estudo das finanças comportamentais. A contabilidade como ferramenta de apoio as decisões financeiras ocupa posição de destaque. Esta tem em seu escopo de trabalho normas (aquilo que deveria ser feito) que regulam sua atuação, em alguns casos esta regulamentação não é precisa em suas especificações, deixando janelas que levam seus profissionais a erros de interpretação. A imprecisão contábil pode causar viés em suas classificações. Os profissionais, deparados com este legado podem se utilizar de heurísticas para interpretar da melhor maneira possível os acontecimentos que são registrados na contabilidade. Este trabalho tem a intenção de análise de alguns pontos que consideramos importantes quando temos imprecisão contábil, respondendo as seguintes perguntas: a imprecisão de normas contábeis causa viés na decisão? O profissional que se depara com imprecisão contábil se utiliza de Heurística para decidir? Quais os erros mais comuns de interpretação sob incerteza contábil? Para que o assunto fosse abordado com imparcialidade de maneira a absorver retamente quais são as experiências dos profissionais que atuam na área contábil, foi elaborado um questionário composto por uma situação possível que leva o respondente a um ambiente de tomada de decisões que envolva a prática contábil. O questionário era dividido em duas partes principais, com a preocupação de identificar através das respostas se existe imprecisão contábil (sob a luz do princípio da prudência) e quais heurísticas que os respondentes se utilizam com mais freqüência, sendo o mesmo aplicado em profissionais que atuam na área contábil e que detenham experiências profissionais relacionadas à elaboração, auditoria ou análise de demonstrações contábeis. O questionário aplicado na massa respondente determinou, através das respostas, que existe, segundo os profissionais, interpretações diferentes para os mesmos dados, caracterizando assim zona cinzenta, segundo Penno (2008), ou seja, interpretações que podem ser mais agressivas ou mais conservadoras conforme a interpretação do profissional. Já quanto às estratégias simplificadoras, ou heurísticas, que causam algum tipo de enviesamento no processo decisório, alguns foram identificadas como: associações pressupostas, interpretação errada da chance, regressão a media e eventos disjuntivos e eventos conjuntivos, que reforçam a pesquisa dando indícios de que os respondentes podem estar tomando decisões enviesadas. Porém, não se identificou no estudo tomada de decisões com enviesamentos como recuperabilidade e insensibilidades ao tamanho da amostra. Ao final do estudo concluímos que os respondentes têm interpretações diferenciadas sobre o mesmo assunto, mesmo sob a luz do princípio contábil da prudência, e ainda se utilizam de estratégias simplificadoras para resolverem assuntos quotidianos.