Sistemas Tutores Sistemas Tutores InteligentesInteligentes

Carina Frota AlvesCarina Frota Alves

RoteiroRoteiro Introdução Ambientes de aprendizagem

Softwares CAI Sistemas Tutores Inteligentes

Características Histórico Arquitetura básica

Considerações finais Referências bibliográficas

Softwares EducacionaisSoftwares Educacionais

Ambientes de aprendizagem interativa– LOGO– Jogos educacionais (WEST e WUSOR)

Softwares CAI (Instrução assistida por computador)

STI (Sistemas Tutores Inteligentes)

Ambientes de AprendizagemAmbientes de Aprendizagem

Idéia geral: Promover o aprendizado enquanto o aluno se diverte

Filosofia Piagetiana

Aprendizagem não é autocontida

LOGOLOGO Seymour Papert, MIT

Programa da “Tartaruga”

Uso de Micromundos

Estudo de geometria

Jogos EducacionaisJogos Educacionais

Ferramenta de ensino eficaz Motiva os alunos

Facilita a comunicação

Exige diversos tipos de conhecimento

WESTWEST Laboratórios da Bolt Beranek & Newman

– John Seely e Richard Burton Filosofia aprendizado por descobertas

orientadas Habilidades aritméticas Estratégias de diagnóstico

Técnicas de IA

O jogo “How the West was won”O jogo “How the West was won”

WUSORWUSORCarr e Goldstein, MIT

Influências do LOGO e WEST

Mundo do Wumpus

Habilidades lógicas e probabilísticas

O jogo do WumpusO jogo do Wumpus

CAI CAI Instrução assistida por computadorInstrução assistida por computador

Filosofia comportamental (behaviourista)

“Livros eletrônicos”

Conhecimento de especialistas

Estratégias pedagógicas

Simplicidade para representar conhecimentos pedagógicos

CAI CAI Instrução assistida por computadorInstrução assistida por computador

Representação estática

Decisões tomadas antes de implementar

Estrutura rígida

Modelo é rejeitado atualmente

Tipos de CAITipos de CAI Softwares de exercício e prática

– estudante adquire habilidades específicas– criticados por especialistas– desenvolvem memorização– permitem estudo no próprio ritmo

Softwares tutoriais– disponibilizam caminhos alternativos– possuem níveis de complexidade– úteis na revisão de um tópico

Softwares baseados em simulação– oferecem maior interatividade– auxiliam o professor– estudantes constróem seu próprio conhecimento

STI STI Sistemas Tutores InteligentesSistemas Tutores Inteligentes

Proporcionam ensino individualizado

Permitem interação ativa

Utilizam técnicas de IA

Abordagem cooperativa

Diferenças entreDiferenças entre CAI x STICAI x STI

CAI STIOrigem Educação ComputaçãoFundamentação teórica Behaviourista Psicologia CognitivistaEstruturação e funções Única estrutura algoritmica

pré-definida, onde o alunonão influi na sequencia deapresentação do conteúdo

Estrutura dividida emmódulos, cuja sequencia édeterminada pelas respostasdo aluno

Estruturação doconhecimento

Algorítmica Heurística

Modelagem do aluno Avaliam a última resposta doaluno, sem considerar suasdúvidas

Tentam avaliar toda ainteração com o aluno

Modalidades encontradas Tutorial, exercício e prática,simulação e jogos interativos

Socrático, ambiente,interativo, diálogobidirecional e guia

Características desejáveis numCaracterísticas desejáveis num STI STI

Ser flexível em todos os níveis

Favorecer exploração de domínios diversos

Possuir inúmeros planos de ensino

Dominar o assunto ensinado

Solucionar situações não previstas

Ter capacidade de reconstruir estados passados

1ª Geração de STI1ª Geração de STI Anos 70 a meados de 80

Objetivo - Explorar técnicas de IA

Enfoque - Representação do conhecimento e granularidade

Características - Sistemas ilustrativos do funcionamento de técnicas de IA

Exemplos - SCHOLAR, WHY, GUIDON

2ª Geração de STI2ª Geração de STI Final dos anos 80 a início dos 90

Objetivo - Aplicação e teste dos STI

Enfoque - Aspectos pedagógicos

Características - Maior escopo do domínio

Exemplos - Geometry tutor e Lisp tutor

3ª Geração de STI3ª Geração de STIInício dos anos 90 ate hoje

Objetivo - Representação, comunicação e conhecimento do aluno

Enfoque - Tecnologias hipermídia

Características - Equipes multidisciplinares

Exemplos - STEAMER, Smithtown economics tutor

SCHOLARSCHOLARConsiderado pioneiro Conteúdo: Geografia sul-americana‘Diálogo misto’ Interface em linguagem naturalDomínio representado por Rede Semântica Método Socrático Não foi muito utilizado

Exemplo de diálogoExemplo de diálogoSCHOLAR: Approx what is the the area of Brazil?Student: 2,500,000 square miles.SCHOLAR: Wrong. Please indicate if the following statement is correct:

the area of Paraguai is approx 47,432 square miles.Student: What is the area of Brazil?SCHOLAR: 3,600,000 square miles. Now answer the question you didn’t

answer before.Student: False.SCHOLAR: Rephase your statement. I can’t understand it.Student: Incorrect.SCHOLAR: Very good! ...

WHYWHYSucessor do SCHOLAR

Conteúdo: Conjunto de processos que ocasionam as chuvas

Tutor trabalha com hierarquias de scripts

Não trata erros dos alunos

Arquitetura BásicaArquitetura Básica

Modelo do estudanteModelo do estudante

Modelo do domínioModelo do domínio

Modelo da interfaceModelo da interface

Modelo do tutorModelo do tutor

Modelo do domínioModelo do domínio Manipula o conteúdo que vai ser ensinado

Provê mecanismos de geração de exemplos

Conhecimento deve ser compatível com raciocínio do estudante

Domínio é modelado segundo uma taxonomia

Usa formalismos de IA para modelar o conhecimento Ex. redes semânticas, frames, scripts, regras de produção

Modelo do estudanteModelo do estudante Representa aspectos do comportamento e

conhecimento do aluno

Deve ser capaz de detectar erros cometidos pelos estudantes

Verifica mudanças no perfil do estudante

Gera processo de diagnóstico

Relações entre os modelos do Relações entre os modelos do estudante e do domínioestudante e do domínio

Modelagem por sobreposição

Modelagem diferencial

Modelagem por perturbação

Modelagem por sobreposiçãoModelagem por sobreposição Técnica bastante simples Conhecimento do estudante é subconjunto do

modelo do domínio Não trata informações fora do modelo do

domínio

Conhecimento do domínio

Modelo do estudante

Modelagem diferencialModelagem diferencial Refinamento do anterior Divide o conhecimento em 2 categorias

– o que o estudante deveria saber– o que não se pode esperar que ele conheça

Modelo do estudante muito restrito

Conhecimento do domínio

Conhecimento esperado do estudante

Modelo do estudante

Modelagem por perturbaçãoModelagem por perturbação Avanço em relação aos outros Conhecimento do estudante vai além do

modelo do domínio Inclui possíveis erros ou falsas concepções do

aluno (biblioteca de erros)

Conhecimento do domínio

Modelo do estudante

Modelo do tutorModelo do tutor Conhecimento pedagógico do sistema

Possui um conjunto de regras

Seleciona conteúdo a ser apresentado

Monitora e critica o desempenho do aluno

Fornece assistência quando solicitado

Estratégias de ensinoEstratégias de ensino Treinamento

– simulação do domínio, muitas vezes em forma de jogos

Socrático– tutor questiona o aluno

Orientador– aluno requisita explicitamente auxílio

Cooperativo– estudante e sistema são agentes que interagem visando trocar conhecimentos

Estratégias de diálogoEstratégias de diálogo Motiva o aluno

Fornece sugestões, questões ou contra-exemplos

Comenta as respostas do estudante

Muda a abordagem usada

Modelo da InterfaceModelo da Interface Único componente que interage diretamente com o estudante

Papel crucial em sistemas interativos

Tempo de resposta razoável

Visual interessante

Representação clara

Fácil de usar

Considerações finaisConsiderações finaisSTI são uma poderosa ferramenta no processo de

ensino-aprendizagem

Existem dificuldades de difusão dos STI Interdisciplinaridade

Inexistência de uma teoria geral

Sistemas caros e complexos

Referências BibliográficasReferências Bibliográficas Wenger, E Artificial Intelligence and Tutoring Systems, Morgan

Kaufmann Publishers,inc. 1987

Tedesco, P.C.A.R SEI - Sistema de Ensino Inteligente, Tese de Mestrado, DI - UFPE, junho/1997

Nunes, M.G.V Takehara, R.S Mendes,M.D.C A Network-Based Model for Intelligent Tutoring Systems, X SBIA, Porto Alegre, 1993

Viccari, R.M Giraffa, L.M.M Sistemas Tutores Inteligentes: abordagem tradicional x abordagem de agentes, Tutorial apresentado no XIII SBIA, Curitiba, 1996