Prof. Dr. Vinicius Ponte Machado

Apresentação em tema: "Prof. Dr. Vinicius Ponte Machado"— Transcrição da apresentação:

1 Prof. Dr. Vinicius Ponte Machado
Sistema Tutor Inteligente baseado em Agentes na Plataforma MOODLE para Apoio às Atividades Pedagógicas da Universidade Aberta do Piauí Prof. Dr. Vinicius Ponte Machado Parnaíba, 14 de Novembro de 2012

2 Agenda Ensino à Distância AVA UAPI Sistemas Tutores Inteligentes
Moodle UAPI Sistemas Tutores Inteligentes Projeto STI Tecnologias Envolvidas Considerações Finais

3 Processo ensino-aprendizagem:
Presencial A distância Semipresencial

4 Modalidade de ensino a distância
Mediado por tecnologia AVA (Ambiente virtual de aprendizagem )

5 AVA (Ambiente Virtual de Aprendizagem)
É um software que auxilia na montagem de turmas acessíveis pela Internet Moodle: É uma AVA de administração de atividades educacionais destinado a criação de comunidades on-line, em ambientes virtuais voltados para o ensino aprendizagem.

6 Moodle Moodle é uma alternativa às soluções comerciais de ensino on-line, e distribui-se gratuitamente sob licença Open Source. Tem-se acesso completo ao código de fonte e pode fazer mudanças se necessário. O contexto de ensino do Moodle está baseado nos princípios pedagógicos construtivistas, com um desenho modular que torna fácil acrescentar conteúdos que motivem o estudante.

7 Moodle - Módulos Trabalho Chat Fórum Lição Wiki Recusos Wokshops

8 AVA (Ambiente Virtual de Aprendizagem)
Tempo flexível Comunicação assíncrona

9 Universidade Aberta do Piauí – 21 Polos
Graduação Bacharelado Administração - Projeto Piloto Bacharelado Administração Sistemas de Informação Licenciatura Biologia Filosofia Física Química Matemática Pedagogia

10 Universidade Aberta do Piauí
Pós-Graduação Administração Municipal Administração. Pública Docencia em Ensino Superior Gestão em Saúde Mídias na Educação

11 Centro de Educação a Distância – CEAD/UFPI
Coordenação Geral de Apoio aos Pólos Coordenação de Tutorias Projetos Pedagógica Informática Secretaria de Controle Acadêmico Secretaria Administrativa Produção Material Didático CEAD/UFPI Direção

12 Sistemas Tutores Inteligentes
Auxiliam no processo ensino aprendizagem Utilizam técnicas de Inteligência Artificial (IA) Tem propósitos educacionais.

13 Sistemas Tutores Inteligentes Estrutura Básica
Estudante Mundo Real STI Interface Modelo do Especialista Modelo do Estudante Modelo Pedagógico

14 STI Moodle - UAPI STI clássicos STI Moodle-Uapi
Única estratégia de ensino Pouca versatilidade em seu comportamento pedagógico Não proporciona dinamismo às características individuais de aprendizagem de cada aluno. Acompanhamento assíncrono. Grupo de agentes Inteligentes Amenizar a diferença de tempo do aluno e tutor. Auxiliar nas escolhas das atividades pedagógicas

15 Agentes Inteligentes Um agente é tudo o que pode ser considerado capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por meio de atuadores A racionalidade do agente depende de quatro fatores: medida de desempenho conhecimento anterior do agente, ações que o agente pode executar sequência de percepções até o momento. Um agente deve selecionar uma ação que maximize sua medida de desempenho de acordo com os dados fornecidos pela sequência de percepções realizadas e/ou pelo conhecimento anterior do agente

16 Ontologia É um conjunto de termos ordenados hierarquicamente para descrever um domínio que pode ser usado como um modelo para uma base de conhecimento. Tem como objetivo promover um entendimento comum e compartilhado sobre um domínio, que pode ser comunicado entre pessoas e sistemas de aplicação A utilização de ontologias fornece a explicitação do conhecimento de modo não ambíguo e por isso podem ser mais facilmente processados por entidades de software

17 Aprendizagem de Máquina
É o ramo da Inteligência Artificial que estuda o desenvolvimento de sistemas capazes de aprender com a experiência. Principais tipos de técnicas de aprendizagem de máquina: Aprendizado Supervisionado Aprendizado Não-Supervisionado Aprendizado por Reforço

18 STI Moodle-UAPI Agente de Perfil Agente de desempenho
Detecta o perfil do aluno Agente de desempenho Proporciona condições de decisão Agente comunicador Elo entre o processo do STI e o tutor

19 STI Moodle-UAPI

20 Interface Jade/PHP Middleware que implementa um framework de desenvolvimento e uma plataforma de agentes, acompanhando um conjunto de bibliotecas, para desenvolvimento de agentes na linguagem Java. Plataforma de EAD, desenvolvido em PHP: uma linguagem de script utilizada especialmente para o desenvolvimento de aplicações Web dinâmicas cujo código é executado no servidor.

21 Agentes Agente de Perfil Capta o perfil dos alunos e dos tutores
Será responsável por detectar o perfil de tutores e alunos da plataforma MOODLE. Através de algoritmos de classificação e, com base em atributos de desempenho, serão criados grupos que classificam os alunos ou tutores de acordo com a sua participação nas atividades da plataforma. Agente de Perfil Capta o perfil dos alunos e dos tutores

22 Agentes Agentes Os algoritmos utilizados estão disponíveis na ferramenta WEKA O Agente de Perfil utiliza o algoritmo k-means implementado no WEKA para classificar os alunos e tutores de cada turma da plataforma MOODLE-UAPI. A classificação resultante servirá de subsidio para que o Agente de Desempenho possa, de acordo com o perfil do grupo, indicar quais ações pedagógicas deverão ser realizadas.

23 Resultados Para obtenção da classificação do perfil do aluno, foi usada a base de dados do AVA utilizado pela Universidade Aberta do Piauí na oferta dos cursos da modalidade de EAD. Em particular dos alunos do Curso de Graduação em Administração Pública. Atributos usados na classificação: Contribuições efetivas de cada aluno em: Fórum Chat Tarefa Wiki Lição

24 Resultados Foi utilizado o algoritmo k-means para segmentação dos alunos da base de dados em quatro categorias: Ruim Alunos que participaram de menos de 30% das atividades propostas de Fórum e Chat ou nas demais ferramentas. Regular Alunos que participaram de mais de 40% das atividades propostas ou menos de 70% em pelo menos duas ferramentas. Bom Alunos que participaram de mais de 70% das atividades propostas ou menos de 80%. Ótimo Alunos que participaram de mais de 80% ou mais das atividades propostas em pelo menos uma ferramenta.

25 Resultados Conjunto com 868 participações
Centralização dos alunos em cada categoria Taxa de erro igual a 2,65%

26 Trabalhos Futuros & Conclusões Preliminares
Criação dos agentes de desempenho e comunicador Estudo de outros atributos Com a implementação do STI por completo, o acompanhamento do aluno pelo sistema será feito de forma síncrona , já que o tutor virtual (agente) estará sempre intervindo com o aluno, motivando sua participação.

27 Equipe 2 alunos de Iniciação Científica (PIBIC)
1 aluno de Iniciação Científica Voluntária 1 aluno de Mestrado

28 Agradecimentos @vpmachado http://die.ufpi.br/vinicius