Uso de Agentes Inteligentes na Educação

1. Uso de Agentes Inteligentes na Educação Orientando: Christiano Lima Santos Orientador: Henrique Nou Schneider

2. Qual o papel dos Agentes Inteligentes na Educação? • O que são Agentes Inteligentes? • O que significa Inteligência e Inteligência Artificial? • Como funcionam os processos de ensino-aprendizagem tradicional e de Educação a Distância? ? ? ?

3. Sumário • Inteligência; • A Educação; • Inteligência Artificial e Educação; • Casos de Sucesso IA-EaD; • Bibliografia;

4. Inteligência • Definição;

5. Definição de Inteligência • RABUSKE [1] descreve como “processo contínuo de aquisição, de triagem, de ordenação e de interpretação da informação”; • PIAGET: “Adaptação ao ambiente físico e social”; • Inteligências Múltiplas.

6. A Educação • Processo Ensino-Aprendizagem Tradicional; • Atual Modelo da Educação; • Processo Ensino-Aprendizagem Auxiliado pelo Computador; • Computador na Educação;

7. Processo Ensino-Aprendizagem Tradicional

8. Atual Modelo da Educação [Laurillard]

9. Processo Ensino-Aprendizagem Auxiliado pelo Computador

10. Computador na Educação • Vantagens: • Estende o processo de ensino-aprendizagem; • Maior qualidade no processo de Educação à Distância (EaD); • Uma boa ferramenta para o paradigma construcionista; • Desvantagem: • A ausência de contato presencial dificulta o acompanhamento e avaliações informais; • Solução: • O próprio sistema deve auxiliar o professor na tarefa de acompanhar e avaliar o aluno;

11. Inteligência Artificial e Educação • Definição de Inteligência Artificial; • Agentes Inteligentes • Definição de Agentes Inteligentes; • Papel dos Agentes Inteligentes; • Propriedades de um Agente; • Sistemas Tutores Inteligentes; • Raciocínio Baseado em Casos; • ChatterBots.

12. Definição de Inteligência Artificial • WINSTON (1987): “Estudo de conceitos que permitem aos computadores serem inteligentes”; • ARNOLD e BOWIE (1986): “Parte da ciência da computação concernente ao projeto de sistemas computacionais que exibem inteligência humana – aprender novas informações, entender linguagens, raciocinar e resolver problemas”.

13. Definição de Inteligência Artificial • FEIGENBAUM e McCORDUCK (1983): “Se podemos imaginar um dispositivo capaz de colecionar, de selecionar entre, de compreender, de distinguir e de saber, então temos IA”.

14. Definição de Agentes Inteligentes • Sistemas e/ou componentes capazes de organizar, selecionar, produzir informações e tomar decisões a partir de alguma fonte de dados; • A arquitetura de um agente pode variar muito: • Sistemas de Produção; • Reconhecimento Baseado em Casos; • Redes Neurais. • Um sistema pode utilizar-se da interação entre vários agentes (modelo multiagente).

15. Papel dos Agentes Inteligentes “A tecnologia de agentes permite que se repense a natureza da interação entre homem e computador, na qual esse último torna-se um parceiro do usuário, cooperando para o alcance dos objetivos traçados.” [2]

16. Papel dos Agentes Inteligentes “O computador se torna uma entidade ativa, dotada de certo grau de autonomia e capaz de realizar tarefas que auxiliem o usuário no desempenho de suas atividades, de acordo com seus interesses.” [2]

17. Propriedades de um Agente • Menezes, Fuks e Garcia [2] apontam as seguintes propriedades, citadas por [Wooldridge and Jennings]: • Autonomia; • Sociabilidade; • Reatividade; • Proatividade.

18. Sistemas Tutores Inteligentes (STI) • “Seu objetivo principal é a modelagem e representação do conhecimento especialista humano para auxiliar o estudante através de um processo interativo”. [3] • Seu funcionamento consiste em: • Aprender informações relevantes sobre o estudante; • Auxiliar de forma individualizada no aprendizado; • Tomar decisões pedagógicas sobre como transmitir o material.

19. Raciocínio Baseado em Casos (RBC) • Técnica empregada em STI na tomada de decisões; • Utilização de casos ou experiências passadas (armazenadas numa Base de Dados) na resolução de problemas atuais; • Relevam-se casos de sucesso; • Descartam-se casos de insucesso.

20. Raciocínio Baseado em Casos (RBC) • Vantagens de seu uso na EaD: • O domínio é construído ao longo do aprendizado, partindo de uma base de conhecimento inicial; • Incentiva o aluno a adotar soluções anteriores e aplicá-la em novas soluções, fornecendo ainda explicações sobre o motivo da escolha;

21. ChatterBots • Programa com objetivo de simular conversação; [4] • Sistemas de Produção; • Uso de ChatterBots na EaD;

22. ChatterBots • Alguns exemplos: • Eliza; • Psicóloga de estilo rogeriano; • http://www.toptown.com/hp/sjlaven/eliza.htm; • Cibelle; • http://www.cybelle.cjb.net; • Júnior; • Bot voltado para a EaD; • http://www.robojunior.cjb.net.

23. Casos de Sucesso IA-EaD • Projeto Tapejara; • Sistema de Avaliação Informal para AulaNET; • Tira-Dúvidas; • Júnior; • Multi Cooperative Environment.

24. Projeto Tapejara[5] • Ambiente Multiagentes; • Agente para auxílio a avaliação de aprendizagem em ambientes de ensino na Web; • Desenvolvido pelo programa ProTeM-CC do CNPq; • Desenvolvimento transdisciplinar: • Sistemas de Informação; • Inteligência Artificial; • Psicologia;

25. Projeto Tapejara

26. Projeto Tapejara • Agente Operacional:repassar as mensagens de requisições do aluno aos demais agentes e gravar as requisições deste no LOG;

27. Projeto Tapejara • Agente Domínio: recuperar o material instrucional e enviá-lo ao aluno que o requisitou e avaliar as respostas nos exercícios e revisões avaliativas;

28. Projeto Tapejara • Agente Tutor: recuperar a trajetória do aluno e a partir desta gerar um plano de ensino individualizado;

29. Projeto Tapejara • Agente Notificador: auxiliar os demais agentes, assim como os professores ou coordenadores do curso na descoberta de comportamentos fora do previsto;

30. Projeto Tapejara • Interação entre os diversos agentes componentes do sistema (multiagentes); • O Agente Tutor trata-se de um STI; • Um estudo sobre o Agente Notificador aponta-o como um sistema de alerta inteligente; • Base de Dados (informações em geral); • Base de Conhecimentos (regras do sistema);

31. Sistema de Avaliação Informal para AulaNET [2] • Auxilia no processo de acompanhamento das atividades do aprendiz, bem como busca avaliar possíveis entraves no aprendizado do mesmo; • Modelo baseado em agentes assistentes de tarefa (multiagentes);

33. Tira-Dúvidas [3] • Tutor Inteligente que utiliza raciocínio baseado em casos; • Utiliza-se de três grupos de estudantes: • Iniciante; • Moderado; • Avançado.

34. Tira-Dúvidas

35. Júnior [4] • V: Você conhece alguma coisa sobre astronomia • Júnior: Astronomia é a ciência que estuda os astros (sim, por isso ela se chama astronomia). Na astronomia, estuda-se o comportamento de planetas, estrelas, meteoros, o sol, cometas e outros corpos celestes. Você quer que eu explique alguma dessas coisas para você? • V: Me fale sobre um planeta • Júnior: Planeta são astros que não possuem luz própria e que giram em torno de uma estrela. No nosso sistema, o Sistema Solar, a estrela é o Sol, e os planetas são: Mercúrio, Vênus, Terra, Marte, Júpiter, Saturno, Urano, Netuno e Plutão. Eu ainda posso falar sobre asteróides e meteoros. O que você prefere ouvir primeiro?

36. Júnior • D: qual o calor máximo da temperatura do sol? • Júnior: O Sol, com uma temperatura de 5500 graus celsius é uma estrela amarela, de temperatura baixa. • D: e a lua? • Júnior: A Lua é o satélite natural da Terra. • D: como o satélite natural não entendi • Júnior: Ah, o que você não entendeu? Talvez eu possa te explicar melhor... • D: como satélite? • Júnior: Há dois tipos de satélite: os construídos pelo homem, que servem, geralmente para transmitir informações, e os satélites que são astros. [...]

37. Júnior • J: Ets • Júnior: Eu nunca vi um ET pessoalmente. Muitos humanos dizem que é impossível que existam ETs. Mas eu não sei... com tantos planetas nesse Universo... Será que não existe vida em outros lugares? • J: eu acho que existem mas vamos mudar de assunto vamos falar sobre a lua • Júnior: A Lua é o satélite natural da Terra.

38. Multi Cooperative Environment (MCOE) [6] • Jogo Educacional; • Baseado em multiagentes que controlam todo o ambiente; • Busca a maior interação do aprendiz no processo: • Tutor – Aprendiz; • Aprendiz – Aprendiz; • Sistema – Aprendiz;

41. Bibliografia • Referências Bibliográficas; • Outras Referências.

42. Referências Bibliográficas [1] RABUSKE, Renato A., Inteligência Artificial, da UFSC,1995; [2] MENEZES, Ronald A., FUKS, Hugo, GARCIA, Ana Cristina B., Utilizando Agentes no Suporte à Avaliação Informal no Ambiente de Instrução Baseada na Web – AulaNet, SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, Fortaleza-CE, Brasil, 1998; [3] LIMA, Demetrius R., ROSATELLI, Marta C., Um Sistema Tutor Inteligente para um Ambiente Virtual de Ensino Aprendizagem, SBC2003 – WIE;

43. Referências Bibliográficas [4] PRIMO, Alex Fernando T., COELHO, Luciano R., PAIM, Marcos Flávio R., REICHEL, Dagmar, Júnior, um chatterbot para educação a distância; [5] MUSA, Daniela L., BICA, Francine, OLIVEIRA, José Palazzo M., VICARI, Rosa M., Agente para auxílio a avaliação de aprendizagem em ambientes de ensino na Web, XII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, Vitória-ES, Brasil, 2001; [6] GIRAFFA, Lúcia Maria M., Uma arquitetura de tutor utilizando estados mentais.

44. Outras Referências • POZZEBON, Eliane, FRIGO, Luciana B., BITTENCOURT, Guilherme, Inteligência Artificial na Educação Universitária: Quais as Contribuições? • SGANDERLA, Rachele B., FERRARI, Débora N., GEYER, Cláudio F. R., BonoBot: Um ChatterBot para Interação com Usuários em um Sistema Tutor Inteligente • SILVEIRA, Ricardo, VICARI, Rosa, Projeto Eletrotutor: Desenvolvimento e Avaliaçãode Ambientes Inteligentesde Ensino-Aprendizagem