Sistemas Tutores Inteligentes

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Sistemas Tutores Inteligentes

• Carina Frota Alves

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Roteiro

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

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Softwares Educacionais

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

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Ambientes de Aprendizagem

• Idéia geral Promover o aprendizado enquanto o
  aluno se diverte
• Filosofia Piagetiana
• Aprendizagem não é autocontida

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LOGO

• Seymour Papert, MIT
• Programa da Tartaruga
• Uso de Micromundos
• Estudo de geometria

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Jogos Educacionais

• Ferramenta de ensino eficaz
• Motiva os alunos
• Facilita a comunicação
• Exige diversos tipos de conhecimento

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WEST

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

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O jogo How the West was won
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WUSOR

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

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O jogo do Wumpus
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CAI Instrução assistida por computador

• Filosofia comportamental (behaviourista)
• Livros eletrônicos
• Conhecimento de especialistas
• Estratégias pedagógicas
• Simplicidade para representar conhecimentos
  pedagógicos

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CAI Instrução assistida por computador

• Representação estática
• Decisões tomadas antes de implementar
• Estrutura rígida
• Modelo é rejeitado atualmente

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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

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STI Sistemas Tutores Inteligentes

• Proporcionam ensino individualizado
• Permitem interação ativa
• Utilizam técnicas de IA
• Abordagem cooperativa

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Diferenças entre CAI x STI
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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

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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

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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

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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

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SCHOLAR

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

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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 didnt answer before.
• Student False.
• SCHOLAR Rephase your statement. I cant
  understand it.
• Student Incorrect.
• SCHOLAR Very good! ...

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WHY

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

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

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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

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Relações entre os modelos do estudante e do
domínio

• Modelagem por sobreposição
• Modelagem diferencial
• Modelagem por perturbação

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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
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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
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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
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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

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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

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Estratégias de diálogo

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

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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

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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

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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