Gestão de Múltiplos Pontos de Vista

Gestão de Múltiplos Pontos de Vista
Professores: Edson E. Scalabrin Marcos A. H. Shmeil Bráulio C. Ávila download:

Aquisição de conhecimentos de múltiplos especialistas
Por que vários especialistas ? Porque: em geral, a construção de uma memória empresarial implica vários especialistas. a maioria dos tipos de memória organizacional necessitam levar em conta diferentes pontos de vistas, as vezes concorrentes, das pessoas detentoras do conhecimento da empresa.

Fases em que os especialistas podem intervir: na detecção das necessidades, determinando as fontes de conhecimentos disponíveis na empresa; na construção, explorando a documentação pessoal ou procedendo a aquisição do saber-fazer; na validação dos conhecimentos integrados na memória; na evolução da memória.

Definição: aquisição de conhecimento É o conjunto das iniciativas necessárias para a obtenção e modelagem dos conhecimentos de um especialista em vista de sua utilização para a concepção da memória organizacional. A explicitação dos conhecimentos dos especialistas de uma empresa pode resultar em uma memória materializada por um/uma: base de documentos, livro de conhecimentos, base de conhecimentos, base de casos ou sistema multi-agente.

Razões para ter-se diferentes especialistas de um mesmo domínio de competência: Resolver problemas logísticos resolver o problema de falta de disponibilidade de especialistas (viagens, muito requisitado); Levar em conta especificidades geográficas os especialistas podem ser representantes de diferentes locais (sites) da organização e possuir experiências relativas a contextos organizacionais, humanos e culturais diferentes. para levar em conta os diferentes contextos de uma empresa distribuída sobre várias localidades, regiões, países ou continentes

Levar em conta pontos de vistas diferentes: pode-se dispor de pontos de vistas complementares exemplo 1: o ponto de vista de um especialista complementando o de um generalista pode-se ter pontos de vistas concorrentes: exemplo 2: diferentes pontos de vistas em uma mesma especialidade se < pontos de vistas são contraditórios > e < fazem parte da memória organizacional > deve-se levar em conta raciocínios mesmo contraditórios OBS: Mesmo se todos os pontos de vistas de vista não destinados a ser conservados na memória final, os confrontar permite obter o ponto de vista ótimo que será retido para a memória final

Obter uma espertise mais completa e mais correta / validada um especialista tomado individualmente não pode deter todo o conhecimento do domínio; vários especialistas permite um melhor cobertura do domínio; uma memória que reagrupa os conhecimentos de vários especialistas será mais completa que uma memória construída a partir de um único indivíduo; colocar em evidência diferentes pontos de vista pode ser feito na ocasião da “explicitação” dos conhecimentos tácitos dos especialistas; os especialistas podem afinar/ter uma melhor validação de seus conhecimentos

Distingue-se dois tipos de memória para a gestão de múltiplos pontos de vista: as memórias monodisciplinares, como as memórias de especialidade, onde é importante integrar os pontos de vista de diferentes especialistas da mesma especialidade, no intuito de obter uma representação de conhecimento mais completa do domínio; as memórias multidisciplinares, como as memórias de projeto, onde é importante fazer coabitar os pontos de vista, concorrentes ou não, dos diferentes participantes do projeto.

Qualquer que seja o tipo de memória, levar em conta os conhecimentos vindos de várias pessoas de mesmo domínio ou de domínios diferentes recai ao problema do multi-especialista, que já é abordado algum tempo no domínio da aquisição e da representação de conhecimentos. As soluções propostas no contexto do multi-especialista se aplicam naturalmente a memória organizacional. Memória a Base de Conhecimentos Em particular para a construção de uma

Exemplo de memória multidisciplinar Generalista Eletricista Mecânico Conhecimentos de diagnóstico para todo o sistema Conhecimentos de diagnóstico para sistema elétrico Conhecimentos de diagnóstico para sistema mecânico

Iniciativa de modelagem: construção incremental Especialista 2 Especialista 1 Especialista n Modelo de Expertise 1 Modelo de Expertise 2 Modelo de Expertise n . . . Refinamento progressivo

Iniciativa de modelagem: combinação de modelos de expertise Modelo de Expertise 1 Modelo de Expertise 2 Modelo de Expertise n Combinação Obtenção do conhecimento é feita separadamente ME Integrada

Quando a memória organizacional repousa sobre vários especialistas cedo ou tarde será necessário fazer uma escolha: integrar na memória apenas os conhecimentos consensuais ou permitir a coabitação de diferentes pontos de vista Na memória de projeto: os participantes terão fases de negociação e argumentação sobre o que é importante para registar

Técnicas de coleta de expertise para vários especialistas: brainstorming tomada de decisão consensual grupo nominal Delphi

Etapas da técnica de brainstorming explicação das regras do brainstorming à equipe de especialistas apresentação do problema a ser resolvido ou do tema a ser discutido aos especialistas geração das idéias para os especialistas: eles são livres para exprimir suas idéias em qualquer momento; eles devem apresentar suas idéias na forma de uma rodada o analista registra todas as contribuições o processo continua até que haja mais nenhuma nova idéia o analista e os especialistas discutem as idéias geradas

Técnica de tomada de decisão consensual ela pode a próxima etapa após um brainstorming o objetivo é encontrar a solução ótima para um problema Etapas: apresentação da técnica aos especialistas apresentação do problema e das soluções possíveis diversas rodadas de votação até chegar a unanimidade o analista verifica junto aos especialistas o grau de confiança de cada um quanto a opção decidida.

Técnica de grupo nominal objetivo: evitar que a intimidação devido a hierarquia Etapas: explicação do principio da técnica do grupo nominal e apresentação do problema a resolver geração “silenciosa” de idéias (soluções p/ o problema) criação de uma lista com as principais idéias (pelo analista) clarificação das idéias após uma discussão voto (secreto) solicitando aos membros para classificar as soluções (melhor p/ a pior)

Técnica de Delphi segue o principio da técnica do grupo nominal, exceto que as atividades acontecem à distância Etapas: o analista reúne os resultados dos especialistas participantes na resolução do problema, guardando o anonimato das respostas o analista sintetiza as respostas e idéias dos diferentes especialistas as diferentes respostas são integradas em uma lista que será enviada aos especialistas os especialistas classificam as idéias e soluções da lista integrada repete-se a etapa precedente até um consenso

Aspectos metodológicos: metodologia de Wolf método MEKAM (Multiple Experts Knowledge Acquisition Methodology) comparação entre os sistemas conceituais de vários especialistas aquisição de conhecimentos guiada por um modelo agente

Metodologia de Wolf Este método propõem a organização de várias reuniões de equipe Equipe: um analista dois ou três especialistas um coordenador, trata-se do especialista do domínio que tem uma idéia sobre a memória a ser desenvolvida dois programadores, que vão participar da implementação do sistema um consultor (quem concebe o projeto)

Metodologia de Wolf Reuniões: primeira, visa apresentar aos participantes as funcionalidades que oferecerá a futura memória e explicar-lhes o papel de cada um no processo de concepção desta diversas reuniões de trabalhos ocorrerão permitindo que os resultados das reuniões precedentes sejam refinados Se os especialistas não “chegam” a um consenso, o analista requer a arbitragem do coordenador Inconveniente do método: lentidão

Método MEKAM (Multiple Experts Knowledge Acquisition Methodology) desenvolvido e utilizado pelo p\laboratório de inteligência artificial da “Texas Instruments” nos EUA Etapas: identificação da equipe, deverá ou não trabalhar com vários especialistas e quais decisão do modo de funcionamento dos especialistas: obtenção individual, obtenção por pequenos grupos, ou pela combinação destas duas abordagens Critérios para escolha do modo de trabalho: amplitude da expertise a adquirir, importância em obter um ponto de vista individual e de grupo

Etapas: (continuação) definição da equipe Esta fase de seleção de especialistas pode ser realizada através de uma discussão com os especialistas potenciais, no objetivo de: situar claramente o domínio de expertise julgar as capacidades de comunicação de cada especialista avaliar a vontade de cada um em trabalhar em um grupo apresentação da equipe dos especialistas organização de seminários de orientação visando preparar os especialistas e os analistas, e também melhorar a comunicação e a cooperação no grupo utilização de técnicas especificas de aquisição: brainstorming, tomada de decisão consensual, grupo nominal relatório de fim de missão

Comparação entre os sistemas conceituais de vários especialistas Trata-se de uma metodologia suportada por uma ferramenta de aquisição de conhecimentos a partir de grupos de especialistas.

Considerando os sistemas conceituais de diferentes especialistas, eles introduzem as noções: consenso, os especialistas utilizam o mesmo termo para o mesmo conceito. o consenso mostra a existência de um subsistema conceitual compartilhado entre os especialistas conflito, os especialistas utilizam o mesmo termo para conceitos diferentes. um conflito indica discórdia visto que o mesmo termo pode ser utilizado de diferentes maneiras pelos diferentes especialistas

(continuação) correspondência, os especialistas utilizam termos diferentes para o mesmo conceito. Uma correspondência prova a existência de possíveis divergências sobre o termo apropriado a utilizar para um conceito contraste, os especialistas utilizam termos diferentes para conceitos diferentes. um contraste mostra que os subsistemas conceituais não são compartilhados. um contraste pode indicar que trata-se de diferentes domínios de expertise.

Aquisição de conhecimentos guiada por um modelo agente a realização de uma memória organizacional pode ser vista como uma atividade cooperativa entre os especialistas, os analistas e as pessoas que representam os potenciais usuários da memória final esta atividade cooperativa concerne em particular as fases de aquisição de conhecimentos e de concepção do sistema um modelo de agente permite modelar o conjunto de atores implicados em tais atividades

Exercício propor um domínio e o modelo de agente necessário para a aquisição de conhecimentos visando a construção de uma memória organizacional

Modelo deve permitir modelar a organização deve permitir modelar o processo de cooperação entre os especialistas em situação de resolução de problema OBS: a organização é o ambiente humano, material e software no qual a memória organizacional será integrada a modelagem da organização implica na modelagem de seus membros e de suas interações cada especialista um modelo virtual pode existir agentes simples (que não podem ser decompostos) ou agentes “compostos”

Modelo Cognitivo Características individuais Características sociais
- Especialidade / papel - tarefas, objetivos de alto nível - Recursos - Um modelo de expertise - Controle + intenções planos individuais comprometimentos - Arquitetura de agente composição estrutura organizacional - Relações entre agentes modos de cooperação linguagem e protocolo de comunicação tipos de conflitos + tipos de métodos de resolução de conflitos - Modelo dos outros agentes - Controle coletivo + planos coletivos + comprometimentos coletivos Nome do Agente Características estáticas Características dinâmicas

Modelo Cognitivo Pode-se adotar: uma abordagem ascendente,
construção de agentes simples e na seqüência agentes compostos por reagrupamento de certos agentes uma abordagem descendente, construção de agentes compostos e na seqüência seus sub-agentes

Modelo Cognitivo Dicas de como chegar aos agentes
fazendo a comparação entre os modelos de expertise dos agentes pode-se chegar à decomposição do agente associado a um especialista em vários subagentes, ou ao reagrupamento de vários especialistas em um único agente “composto”. alta coesão e baixo acoplamento ?

Modelo Cognitivo O que se poderá obter ao terminar a modelagem?
conforme o caso, um agente virtual poderá corresponder: a um único especialista, a um grupo de especialista ou mesmo a uma combinação de sub-partes de especialistas

Modelo Cognitivo (continuação)
Um especialista E1 pode então ser representado por um agente virtual “composto”, constituído de: um agente virtual comum para todos os especialistas agentes virtuais comuns ao especialista E1 e a outros especialistas (e.g., agentes representando os especialistas do domínio em questão) um agente virtual correspondendo às características especificas do especialista E1

Modelo Cognitivo Tarefa : aquisição e análise de acidentes
Especialidade: psicologia, estudos específicos sobre a idéia de condução, os erros de condução, os cruzamentos, os condutores de veículos GTI, as pessoas idosas. Recursos: planos, mapas, check-lists, traços, entrevistas de motoristas, fotos Modelo Cognitivo Alguma características individuais Tarefa : aquisição e análise de acidentes Inferência : modelagem + diagnóstico Domínio Ontologia Modelos do domínio Modelo de CVI Modelo cognitivo do motorista: tratamento da informação pelo condutor, erros de condução, motorista idoso, motorista de GTI, etc. Modelo de infra-estrutura: modelo de cruzamento Modelo de veículo: modelo de veículo GTI Modelo de acidente Modelo em fase Regras de geração de hipóteses (a partir dos indícios) - sobre os erros - sobre os fatores do acidente - sobre o cenário do acidente MODELO DE EXPERTISE

Comparação entre modelos de expertise
Modelos genéricos Modelos CommonKADS Modelo de agente Modelagem Agentes parciais Comparação entre modelos de expertise Agentes refinados Textos transcritos das reuniões de aquisição Modelos de expertise individual Modelo de expertise comum Documentos Modelos de expertise coletiva Modelo de expertises específicas Modelos de cooperação entre especialistas Documentos escritos Técnicas de análise de documentos Técnicas de comparação de modelos de expertise Técnicas MÉTODO DE COMPARAÇÃO DE MODELOS DE EXPERTISE

Método AGENTCO Resumo das etapas:
identificação dos agentes humanos adequados representação destes (em papel ou em um ferramenta) por agentes virtuais determinação das características individuais e sociais destes agentes virtuais comparação entre os modelos de expertise dos agentes refinamento dos agentes virtuais

Método AGENTCO . Utilizado modelo de agente de Labidi (95):
Neste modelo o agente é considerado como: uma entidade especialista, com capacidades de raciocínio, de ação e de resolução de problemas uma entidade comunicante, dispondo de conhecimentos dedicados à comunicação uma entidade cooperante, possuindo um comportamento cooperativo no cumprimento de suas tarefas na organização uma entidade organizacional, dispondo de conhecimentos sobre o modo de organização de um grupo de subagentes que se agrupam para formar um agente “composto” uma entidade racional e intencional, dispondo de crenças sobre os outros agentes, e possuindo objetivos, papeis e conhecimentos estratégicos.

Método de Labidi . Modelo de organização Modelo de expertise
Descrita-por Modelo de expertise Descrita-por Modelo de comunicação Descrita-por Entidade organizacional É-uma Entidade comunicante É-uma AGENTE Entidade especialista É-uma Entidade racional/intencional É-uma Entidade cooperante É-uma Modelo de crenças Descrita-por Modelo de tarefas Descrita-por Modelo de cooperação Descrita-por

Exercício em sala Problema: Projetar uma memória organizacional
Organização: PPGIA (Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada) Abordagem: Agentes Cognitivos

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