sistemas tutoriais

Mestrado emEducação Tecnológica

Sistemas Tutoriais Sistemas Tutoriais InteligentesInteligentes

Adriana Sales ZardiniMestranda em Educação Tecnológica – CEFET-MG

Professores: Dr. Heitor Garcia de CarvalhoDr. Jerônimo Coura Sobrinho


História dos Sistemas Tutoriais InteligentesHistória dos Sistemas Tutoriais Inteligentes

Programas lineares: esses programas caracterizavam-se por mostrar o conhecimento de uma forma linear, isto é, nenhum fator podia mudar a ordem de ensino estabelecida na sua criação pelo programador. Esta atuação dos sistemas tinha sua origem na Teoria Behaviorista, defendida por B.F. Skinner.

Programas ramificados ou “programação ramificada” ou ainda programação em árvore que era mais adequada por ter feedback, sendo adaptada ao ensino para dar as respostas aos alunos. Estes tinham um número fixo de temas, semelhantes aos programas lineares, mas diferenciavam-se pela capacidade de atuar segundo a resposta do aluno.


História dos Sistemas Tutoriais InteligentesHistória dos Sistemas Tutoriais Inteligentes

Sistemas gerativos (também chamados de sistemas adaptativos). Esses sistemas foram associados a uma nova filosofia educacional que defende que os alunos aprendem melhor enfrentando-se a problemas de dificuldade adequada, do que atendendo a explicações sistemáticas, isto é, adaptar o ensino às suas necessidades. Os sistemas gerativos são capazes de gerar um problema de acordo com ao nível de conhecimento do aluno, construir sua solução e diagnosticar a resposta do aluno.Já, no ano de 1982, Sleeman e Brown revisaram o estado da arte nos sistemas CAI e criaram o termo de Sistemas Tutores Inteligentes (Intelligent Tutoring Systems), para descrever os sistemas ICAI e distingüi-los dos sistemas CAI antecessores. Este termo tinha uma suposição implícita acerca de como aprender focalizada em aprender fazendo. Estes sistemas facilitam o ensino/aprendizagem fazendo-o mais efetivo, correto e também mais agradável.

• “Os STI são programas de software que dão suporte às atividades da aprendizagem” [GAM01].

• “Os STI são programas de computador com propósitos educacionais e que incorporam técnicas de Inteligência Artificial. Oferecem vantagens sobre os CAIs (Instrução Assistida por computador), pois podem simular o processo do pensamento humano para auxiliar na resolução de problemas ou em tomadas de decisões” [FOW91].

• “Sistema Tutor Inteligente, é um termo amplo, abrangendo qualquer programa de computador que contem alguma inteligência e pode ser usado em aprendizagem” [FRE00].

• “Os Sistemas Tutores Inteligentes são sistemas instrucionais baseados em computador com modelos de conteúdo instrucional que especificam ‘que’ ensinar, e estratégias de ensino que especificam ‘como’ ensinar” [WEN87].


O que é um Sistema Tutor Inteligente?O que é um Sistema Tutor Inteligente?

• Os Sistemas Tutoriais Inteligentes (STIs), também chamados "Sistemas de Ensino Inteligente", permitem simular o comportamento e o conhecimento de um professor humano.

• Um STI deve saber exatamente o que deve ensinar (conteúdo de domínio), como deve ensinar (estratégias instrutivas), e que ainda ser capaz de aprender informações pertinentes ao aluno que esta aprendendo. Isto requer a representação do conhecimento de um perito, o conhecimento de um instrutor, o estudante em particular que está sendo ensinado e a interface pela qual será exposto o curso.


Sistemas Tutoriais InteligentesSistemas Tutoriais Inteligentes

O principal objetivo dos Sistemas Tutores Inteligentes é proporcionar um ensino adaptado a cada aluno, tentando se aproximar ao comportamento de um professor humano na sala de aula. Estes sistemas se baseiam em uma arquitetura composta basicamente por quatro componentes:

• 1. Modelo do aluno: neste módulo estão armazenadas/modeladas as características individuais do aluno.

• 2. Modelo do tutor: possui o conhecimento sobre as estratégias e táticas para selecioná-las em função das características do aluno (representadas no Modelo do aluno).

• 3. Modelo do Domínio ou Modelo Especialista: detêm o conhecimento sobre a matéria no formato de regras de produção, estereótipos, etc.

• 4. Modelo da Interface: intermedia a interação entre o tutor e o aluno.


Arquitetura dos Sistemas Tutores InteligentesArquitetura dos Sistemas Tutores Inteligentes

Esta arquitetura é denominada clássica e também conhecida como função tripartida ou arquitetura tradicional de STI. O termo tripartido se refere às funções associadas aos modelos do tutor, do aluno e do domínio.


Arquitetura Clássica de um STIArquitetura Clássica de um STI

• O modelo do especialista é a base de conhecimento composta por informações sobre um determinado conteúdo e, organizada de forma a representar o conhecimento do especialista, isto é, do professor.

• De certa forma, este modelo incorpora a maior parte da "inteligência" do STI em forma de conhecimento; conhecimento este, necessário para solucionar os problemas relacionados ao conteúdo.

• O modelo incorpora também os elementos necessários para a aquisição do conhecimento e, também, os procedimentos para que o aluno possa utilizá-lo na resolução de prováveis dificuldades.


O Modelo EspecialistaO Modelo Especialista


Sistemas EspecialistasSistemas EspecialistasDefinição

• sistemas que empregam o conhecimento humano para resolver problemas que requererem a presença de um especialista.• Área de aplicação de mais sucesso da IA • faz parte dos chamados knowledge-based systems

Utilidade• capacitar não-especialistas• servir de assistente a especialistas• servir de repositório de conhecimento “valioso” para a empresa etc.


Conceitos BásicosConceitos BásicosExpertise

• conhecimento especializado adquirido por longo treinamento, leitura e experiência

Especialista Quem possui o conhecimento, experiência, métodos e a habilidade de aplicá-los para dar conselhos e resolver problemas.

Engenheiro de conhecimento•Guia a aquisição, representação do conhecimento especializado, bem como a implementação e refinamento do SE.

• Contém– conhecimento, escrito em uma linguagem de

representação, necessário para a formulação e solução do problema

• Trocando em miúdos... contém– conhecimento ontológico (regras, redes semânticas, ... )

• ex. o homem é um animal– Regras (estrutura de inferência)

• ex. Todo animal tem uma mãe– Fatos

• ex. existem muitos meninos abandonados– Heurísticas (para resolução de conflitos)

• ex. prefira a regra disparada mais recentemente


Base do Conhecimento ClássicaBase do Conhecimento Clássica

• Subsistema de Explicação – Objetivo: Explicar o comportamento do SE através de questões

como:• Porque uma certa pergunta foi feita pelo SE ?• Como a conclusão foi alcançada?• Porque alguma alternativa foi rejeitada?• Qual é o plano para alcançar a solução?

• Exemplo: – Porque é preciso saber o preço?– Resposta:

REGRA #5SE preço = importante E

pagamento = prestaçãoENTÃO

pagamento mensal é determinado


Sub-sistema de ExplicaçãoSub-sistema de Explicação

• 3 opções– Shell (OPS, ExpertSinta, KAS, ...) : é o mais utilizado– Linguagens de programação para IA (Prolog)– Linguagens de programação gerais (OOP)– Linguagens híbridas (componentes de IA): regras + objetos

(CLIPS, JESS, NeOpus, JEOPS, etc.)

• Critérios de escolha– Facilidade de uso – Flexibilidade– Interface com sistema – Desempenho– Portabilidade


Ferramentas para a Construção de SEsFerramentas para a Construção de SEs

1) Demonstração do Sistema Especialista. Os alunos poderão fazer várias consultar para poderem ver como o sistema funciona.

2) Sugestão de consulta ao manual sistema caso os alunos tenham dúvidas ou queiram aprofundar os conhecimentos sobre o sistema.

3) Fazer uma pesquisa junto aos alunos sobre o sistema, forma de uso, interesse, etc.

4) Pedir aos alunos sugestões de pesquisa dentro do tema da Biologia para os grupos montarem sistemas especialistas diversificados


Projeto para o Ensino de BiologiaProjeto para o Ensino de Biologiacom base de dados em cultivo de uma espécie vegetalcom base de dados em cultivo de uma espécie vegetal

5) Escolha da espécie vegetal, exemplo: Doenças do café

6) Pesquisa em livros, manuais, internet a respeito do dados específicos. Sugestões: doença, aparência das folhas, das flores, das raízes e formas de controle da doença.

7) Subdivisão dos itens pesquisados em forma de tabela, facilitando assim a inserção dos dados no Expert Sinta:



8) Pedir aos alunos que explorem os diferentes botões do sistema para poderem utilizarem e assim inserir os dados. Caso seja necessário, consultar o manual.

9) Ao inserir os primeiros dados no sistema o aluno poderá verificar se é possível funcionar através do botão ‘play’.



BibliografiaBibliografia

GAVIDIA, J. J. Z., ANDRADE, L. C. V. Sistemas Tutoriais Inteligentes. GAVIDIA, J. J. Z., ANDRADE, L. C. V. Sistemas Tutoriais Inteligentes. UFRJ: Rio de Janeiro, 2003. Disponível em: UFRJ: Rio de Janeiro, 2003. Disponível em: http://www.cos.ufrj.br/~ines/courses/cos740/leila/cos740/STImono.pdf Acessado em: 03 de dezembro de 2006.Acessado em: 03 de dezembro de 2006.

EXPERT SINTA – Disponível para download em: EXPERT SINTA – Disponível para download em: http://www.lia.ufc.br/~bezerra/exsinta/exsintashell.htmhttp://www.lia.ufc.br/~bezerra/exsinta/exsintashell.htm


http://www.cos.ufrj.br/~ines/courses/cos740/leila/cos740/STImono.pdf

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