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Estratégias pedagógicas para um Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem - AMPLIA

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Estratégias pedagógicas para um Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem - AMPLIA

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Título Estratégias pedagógicas para um Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem - AMPLIA
Autor Seixas, Louise Marguerite Jeanty de
Orientador Vicari, Rosa Maria
Co-orientador Fagundes, Léa da Cruz
Data 2005
Nível Doutorado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Centro de Estudos Interdiciplinares em Novas Tecnologias da Educação. Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação.
Assunto Ambiente de aprendizagem
Ambiente Multiagente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem.
Educação
Ensino à distância
Informática
Inteligência artificial
Médico
Piaget, Jean 1896-1980.
Realidade virtual
Software educacional
Tomada de consciência
Resumo 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.
Tipo Tese
URI http://hdl.handle.net/10183/6198
Arquivos Descrição Formato
000526797.pdf (1.975Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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