Sistemas Tutores Inteligentes

1. Sistemas Tutores Inteligentes Carina Frota Alves

2. Roteiro • Introdução • Ambientes de aprendizagem • Softwares CAI • Sistemas Tutores Inteligentes • Características • Histórico • Arquitetura básica • Considerações finais • Referências bibliográficas

3. Softwares Educacionais • Ambientes de aprendizagem interativa • LOGO • Jogos educacionais (WEST e WUSOR) • Softwares CAI (Instrução assistida por computador) • STI (Sistemas Tutores Inteligentes)

4. Ambientes de Aprendizagem • Idéia geral: Promover o aprendizado enquanto o aluno se diverte • Filosofia Piagetiana • Aprendizagem não é autocontida

5. LOGO • Seymour Papert, MIT • Programa da “Tartaruga” • Uso de Micromundos • Estudo de geometria

6. Jogos Educacionais • Ferramenta de ensino eficaz • Motiva os alunos • Facilita a comunicação • Exige diversos tipos de conhecimento

7. WEST • Laboratórios da Bolt Beranek & Newman • John Seely e Richard Burton • Filosofia aprendizado por descobertas orientadas • Habilidades aritméticas • Estratégias de diagnóstico • Técnicas de IA

8. O jogo “How the West was won”

9. WUSOR • Carr e Goldstein, MIT • Influências do LOGO e WEST • Mundo do Wumpus • Habilidades lógicas e probabilísticas

10. O jogo do Wumpus

11. CAI Instrução assistida por computador • Filosofia comportamental (behaviourista) • “Livros eletrônicos” • Conhecimento de especialistas • Estratégias pedagógicas • Simplicidade para representar conhecimentos pedagógicos

12. CAI Instrução assistida por computador • Representação estática • Decisões tomadas antes de implementar • Estrutura rígida • Modelo é rejeitado atualmente

13. Tipos 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

14. STI Sistemas Tutores Inteligentes • Proporcionam ensino individualizado • Permitem interação ativa • Utilizam técnicas de IA • Abordagem cooperativa

15. Diferenças entreCAI x STI

16. Características desejáveis num 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

17. 1ª 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

18. 2ª 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

19. 3ª Geração de STI • Início dos anos 90 ate hoje • Objetivo - Representação, comunicação e conhecimento do aluno • Enfoque - Tecnologias hipermídia • Características - Equipes multidisciplinares • Exemplos - STEAMER, Smithtown economics tutor

20. SCHOLAR • Considerado pioneiro • Conteúdo: Geografia sul-americana • ‘Diálogo misto’ • Interface em linguagem natural • Domínio representado por Rede Semântica • Método Socrático • Não foi muito utilizado

21. Exemplo de diálogo SCHOLAR: 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! ...

22. WHY • Sucessor do SCHOLAR • Conteúdo: Conjunto de processos que ocasionam as chuvas • Tutor trabalha com hierarquias de scripts • Não trata erros dos alunos

23. Arquitetura Básica Modelo do estudante Modelo do domínio Modelo do tutor Modelo da interface

24. Modelo 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

25. Modelo 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

26. Relações entre os modelos do estudante e do domínio • Modelagem por sobreposição • Modelagem diferencial • Modelagem por perturbação

27. Modelagem 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

28. Modelagem 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

29. Modelagem 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

30. Modelo 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

31. Estratégias 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

32. Estratégias de diálogo • Motiva o aluno • Fornece sugestões, questões ou contra-exemplos • Comenta as respostas do estudante • Muda a abordagem usada

33. Modelo 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

34. Considerações finais • STI 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

35. Referências 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