Orientadora: Prof.ª Dr.ª Rosa Vicari

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1 Orientadora: Prof.ª Dr.ª Rosa Vicari
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL CENTRO INTERDISCIPLINAR DE NOVAS TECNOLOGIAS NA EDUCAÇÃO ESPECIALIZAÇÃO EM INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO ABEL CORRÊA Orientadora: Prof.ª Dr.ª Rosa Vicari ROBÔ DE CONVERSAÇÃO APLICADO A EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA COMO TUTOR INTELIGENTE Julho

2 OBJETIVOS O presente trabalho tem como objetivo geral o estudo e implementação de um chatterbot para aplicação na área da educação, com a possibilidade de servir como um tutor virtual inteligente de determinada disciplina, estando disponível permanentemente para o aluno, motivado pelo desenvolvimento constante de novas tecnologias aplicadas na educação e visando motivar ainda mais a procura por cursos na modalidade a distância. Com base nisso, tem-se como objetivos específicos do trabalho: A análise do papel do tutor na educação a distância; O estudo aprofundado dos robôs de conversação e como estes podem auxiliar no processo de ensino – aprendizagem, analisando quais as características técnicas são aplicáveis para o desenvolvimento de um sistema tutor inteligente que interage com o aluno em língua natural.

3 INTRODUÇÃO EAD Tecnologias Protagonistas Tutoria Chatterbot

4 CHATTERBOT Alan Turing e o Teste de Turing
Capacidades necessárias para que a máquina possa conversar (RUSSEL e NORVIG, 2004) Gerações de Chatterbots (ROTHERMEL, 2007)

5 Figura 1: Ilustração do Teste de Turing
Fonte: WIKIPEDIA, 2008

6 Processos da Conversação
Figura 2: Sete passos do processo de comunicação. Fonte: RUSSEL, NORVIG. 2004, p. 769

7 COMPUTAÇÃO AFETIVA Emoções x Tomada de Decisão Emoções em Chatterbots
Modelos para Computação Afetiva

8 Expressando Emoções - Emoticons
Figura 3: Expressando Emoções através de Emoticons (ícones de emoção) Fonte:

9 Expressando Emoções - Avatar
Figura 4: Avatar Fonte: Google Imagens Disponível em:

10 Modelo OCC Teoria Cognitivista das Emoções 22 emoções
Eventos, Agentes e Objetos

11 Modelo OCC Figura 5: Estrutura das Emoções de acordo com o Modelo OCC
Fonte: ORTONY, CLORE, COLLINS. 1999, p. 19

12 Outros Modelos Aplicáveis
Teoria de Roseman Teoria de Fridja

13 Tutor Professor/EaD/Aluno Mediador
O ser, o Saber e o Saber Fazer do Tutor O tutor virtual inteligente - chatterbot Funções do Tutor

14 Aluno Aluno Aprendiz x Aluno Tradicional
Aluno mais amigo da tecnologia

15 Aluno Tradicional x Aluno Aprendiz
- Recebem passivamente as informações do professor a partir do livro – texto. - Explora as possibilidades. - Procura a “resposta certa”, segundo o método ensinado pelo professor. - Inventa soluções alternativas. - Participação individual, sem estabelecer relação de trocas entre os colegas e o professor. - Colabora e coopera com o professor e com os colegas. - Apresenta respostas prontas e memorizadas. (“decoreba”) - Revisa seus pensamentos e apresenta melhor solução encontrada. - Lê e responde a ficha de leitura cobrada pelo professor. - Lê, critica, recria e reelabora textos. - Avaliação: decora regras e/ou fórmulas. - Prepara-se somente para memorizar informações. - Repete o que o professor diz. - Avaliação: busca novas respostas. - Procura reconstruir o que aprendeu. - Reconhece suas dificuldades e/ou falhas e procura superá-las; - Interage com o professor; às vezes superando-o. Tabela 1: Aluno Tradicional x Aluno Aprendiz Adaptado de TAROUCO, 2003

16 AIML Linguagem de Marcação Baseado em XML Conversação por tags

17 BASE DE CONHECIMENTO <aiml version="1.0"> <category>
<pattern>OI</pattern> <template> <random> <li>Oi como e o seu nome?</li> <li>Oi, meu nome e Robo.</li> <li>Oi</li> </random> </template> </category> </aiml> Figura 6: Padrão de uso de AIML para criação da base de dados de um chatterbot.

18 RECURSOS DA LINGUAGEM AIML
tag topic – Divisão da base de conhecimento tag category – Divisão da base de conhecimento tag think – pensamento do robô? tag that – Memória de Conversação tags get e set –recuperar e definir variáveis tag star – valor de curingas tag li – listagem de saídas, critérios, condições... tag random – seleção aleatória de uma saída

19 RECURSÃO tag srai Redução simbólica Dividir e conquistar Sinônimos
Correções gramaticais ou ortográficas Palavras – chave Condicionais

20 EXEMPLO DE RECURSÃO <category>
<pattern>O QUE E CHATTERBOT</pattern> <template> E um robo de conversacao, baseado em tecnicas de inteligencia artificial. </template> </category> <pattern>O QUE E UM ROBO DE CONVERSACAO</pattern> <template><srai>O QUE E CHATTERBOT</srai></template> <pattern>VOCE SABE ALGO SOBRE CHATTERBOT</pattern> Figura 7: Tag srai sendo utilizada para o propósito de redução simbólica

21 ESTRUTURA CONDICIONAL
tag condition list condition tag (listagem de condições e critérios) single name list condition tag (listagem de critérios de uma condição)

22 EXEMPLO DE CONDICIONAL
<category> <pattern>OI</pattern> <template> <condition name="session" value="desenvolvimento"> Desculpe. Nós já não nos saudamos antes? </condition> <condition name="session" value="fechamento"> Desculpe, mas já estava de saída. </template> </category> Figura 8: Uso de condicional em AIML com a tag condition.

23 OUTROS RECURSOS tag system – interação com sistemas externos
Substituições input gender person person2

24 INTERPRETADOR DE AIML Função Exemplos: Program D – linguagem Java
Program E – linguagem php Program P – linguagem pascal Program Y – linguagem python Program Z – linguagem common lisp

25 O CHATTERBOT Objetivo do chatterbot proposto
Teoria da Análise da Conversação (MARCUSCHI, 1991) Conversação com intenções – iAIML (NEVES, 2005)

26 Figura 9: Exemplo de Categoria com a intenção de Saudar
iAIML COM INTENÇÕES <category> <pattern>OI</pattern> <template> <!-- controle do andamento global --> <condition name=”session” value=”abertura”> <!-- definição das variáveis --> <set name=”user_intention”>saudar</set> <set name=”bot_intention”>perguntar como esta se sentindo</set> <set name=”session”>abertura</set> Oi como você está? </condition> <condition name=”session” value=”desenvolvimento”> Oi, mas nós já nos saudamos antes. <condition name=”session” value=”fechamento”> Desculpa, mas nós já não nos saudamos antes? <!—controle de repetições --> <condition name=”user_intention” value=”saudar”> Desculpe, mas nós já não nos saudamos antes? </template> </category> Figura 9: Exemplo de Categoria com a intenção de Saudar Fonte: (NEVES, 2005)

27 Figura 10: Proposta de Arquitetura do Robô de Conversação

28 APRENDIZADO DO CHATTERBOT
Supervisionado Análise dos logs de conversação tag gossip tag learn

29 O CHATTERBOT

30 CONCLUSÕES Estudo da linguagem AIML
Aplicação da Teoria da Análise da Conversação Chatterbot E o tutor Como meio de difusão Como ferramenta de apoio ao aluno Auxílio ao professor Como FAQ

31 TRABALHO FUTURO (EM ANDAMENTO)
Módulo Emotivo Figura 11: Módulo Emotivo do Chatterbot Fonte: (FROZZA, 2009)

32 Tabela 2: Resultados obtidos com os chatterbots avaliados
TRABALHO FUTURO Aprendizado não supervisionado com tag gossip. Análise de desempenho da conversação do chatterbot. Prêmio Loebner e Teste de Turing. AIML Padrão iAIML Média Desvio A qualidade do diálogo 1,55 0,10 1,77 0,05 O andamento da conversa 1,93 2,12 0,08 A coerência das réplicas 1,82 0,18 2,42 0,30 Tabela 2: Resultados obtidos com os chatterbots avaliados Adaptado de NEVES, 2005.

33 REFERÊNCIAS ARGÜIS, Ricardo ET AL. TUTORIA, COM A PALAVRA, O ALUNO. Coleção Inovação Pedagógica. Vol. 6. Ed. Artmed. Ano ASHMORE, Calvin. Ortony, Clore, and Collins: The Cognitive Structure of Emotions. Dezembro de Disponível em: [ Acesso em 17/01/2011. Café TI. Tutorial de AIML - Parte I. Outubro de Disponível em: [ Acesso em: 09/06/2010.

34 REFERÊNCIAS FROZZA, R. SILVA, A.K. LUX, B. CRUZ, M.E.J.K., BORIN M. Dóris 3D: Agente Pedadógico Baseado em Emoções UNISC. KRAUS, H., FERNANDES, A. Desenvolvimento de um Chatterbot para Área Imobiliária Integrando Raciocínio Baseado em Casos Disponível em: [ Acesso em: 09/06/2010.

35 REFERÊNCIAS LEONHARDT, M. D., CASTRO, D. D., DUTRA, R. L. S., TAROUCO, L. M. R. ELEKTRA: Um Chatterbot para Uso em Ambiente Educacional. Artigo Publicado na Revista Renote. V.1 n.º 2, Setembro de Disponível em: [ LEONHARDT, M. D., Doroty: Um Chatterbot para Treinamento de Profissionais Atuantes no Gerenciamento de Redes de Computadores. Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciências da Computação. Maio de 2005.

36 REFERÊNCIAS MARCUSCHI, Luiz Antônio. Análise da Conversação Editora Ática. 2ª Edição. MAULDIN, M. Chatterbots, Tinymuds, And The Turing Text: Entering The Loebner Prize Competition Disponível em: [ Acesso em 09/06/2010.

37 REFERÊNCIAS MUNHOZ, A.S. A Educação a Distância em busca do tutor ideal. Artigo publicado na revista digital Colabora. Vol. 2. N.º 5. Setembro/2003. Disponível em: [ Acesso em 06/02/2011. NETO, A. et al. Chatterbot em AIML para o Curso de Ciência da Computação. Artigo Publicado nos Anais do I Workcomp-Sul. Maio/2004. Florianópolis - SC Disponível em: [ Acesso em: 04/05/2010.

38 REFERÊNCIAS NEVES, A. M. M., BARROS, F. A. iAIML: Um Mecanismo para Tratamento de Intenção em Chatterbots. Artigo publicado nos anais do V ENIA (Encontro Nacional de Inteligência Artificial) – Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Julho/2005 Disponível em [ ORTONY, A., CLORE, G. L., COLLINS, A. The Cognitive Structure of Emotions Cambridge University Press

39 REFERÊNCIAS PAN, M.C.O. ET AL. O tutor na formação de professores a distância: o que pensam os alunos? Trabalho apresentado no III Seminário Internacional: As Redes de Conhecimentos e a Tecnologia. Junho/2005, UERJ/RJ. Disponível em: [ Acesso em 02/02/2011. PICARD, R.W. Affective Computing Disponível em: [ Acesso em 17/11/2010.

40 REFERÊNCIAS ROTHERMEL, A. Maria: Um chatterbot desenvolvido para os estudantes da disciplina "Métodos e Técnicas de Pesquisa em Administração" Disponível em: [ Acesso em 04/05/2010. RUEBENSTRUNK, Gerd. Emotional Computers – Computer Models of Emotions and Their Meaning for emotion – psychological research. Novembro de Disponível em: [ acesso em 17/01/2011.

41 REFERÊNCIAS RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial - Tradução da Segunda Edição. Editora Elsevier STERNBERG, R. PSICOLOGIA COGNITIVA. Ed. Artmed. 4ª Ed Porto Alegre. TAROUCO, L.M.R., MORO, E.L.S., ESTABEL, L.B. O PROFESSOR E OS ALUNOS COMO PROTAGONISTAS NA EDUCAÇÃO ABERTA E A DISTÂNCIA MEDIADA POR COMPUTADOR Revista Educar n. 21, Curitiba, Editora UFPR. Disponível em: [ Acesso em: 07/03/2011

42 REFERÊNCIAS TURING, A. COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE Disponível em: [ Acesso em: 15/06/2010. VEDOVE, J.C.D., CAMARGO, R. T. M. A INFLUÊNCIA DA EMPATIA NA RELAÇÃO TUTOR – ALUNO. Artigo publicado na revista InterSaberes, N.º 6, Ano 3, Jul/Dez Disponível em: [ Acesso em: 02/02/2011. WALLACE, R. ALICEBOT Disponível em: [ Acesso em 16/06/2010.

43 REFERÊNCIAS WALLACE, R. Artificial Intelligence Markup Language (AIML) Version Disponível em: [ Acesso em: 16/06/2010. WALLACE, R. A.L.I.C.E. Artificial Intelligence Foundation, Inc Chapter 13 The Anatomy of A.L.I.C.E. Disponível em: [ Acesso em 16/06/2010. WIKIPEDIA. Disponível em: [