A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Uso de Agentes Inteligentes na Educação Orientando: Christiano Lima Santos Orientador: Henrique Nou Schneider.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Uso de Agentes Inteligentes na Educação Orientando: Christiano Lima Santos Orientador: Henrique Nou Schneider."— Transcrição da apresentação:

1 Uso de Agentes Inteligentes na Educação Orientando: Christiano Lima Santos Orientador: Henrique Nou Schneider

2 Qual o papel dos Agentes Inteligentes na Educação? O que são Agentes Inteligentes? O que significa Inteligência e Inteligência Artificial? Como funcionam os processos de ensino-aprendizagem tradicional e de Educação a Distância? ? ? ?

3 Sumário Inteligência; A Educação; Inteligência Artificial e Educação; Casos de Sucesso IA-EaD; Bibliografia;

4 Inteligência Definição;

5 Definição de Inteligência RABUSKE [1] descreve como processo contínuo de aquisição, de triagem, de ordenação e de interpretação da informação; PIAGET: Adaptação ao ambiente físico e social; Inteligências Múltiplas.

6 A Educação Processo Ensino-Aprendizagem Tradicional; Atual Modelo da Educação; Processo Ensino-Aprendizagem Auxiliado pelo Computador; Computador na Educação;

7 Processo Ensino-Aprendizagem Tradicional

8 Atual Modelo da Educação [Laurillard]

9 Processo Ensino-Aprendizagem Auxiliado pelo Computador

10 Computador na Educação Vantagens: – Estende o processo de ensino-aprendizagem; – Maior qualidade no processo de Educação à Distância (EaD); – Uma boa ferramenta para o paradigma construcionista; Desvantagem: – A ausência de contato presencial dificulta o acompanhamento e avaliações informais; Solução: – O próprio sistema deve auxiliar o professor na tarefa de acompanhar e avaliar o aluno;

11 Inteligência Artificial e Educação Definição de Inteligência Artificial; Agentes Inteligentes – Definição de Agentes Inteligentes; – Papel dos Agentes Inteligentes; – Propriedades de um Agente; – Sistemas Tutores Inteligentes; – Raciocínio Baseado em Casos; – ChatterBots.

12 Definição de Inteligência Artificial WINSTON (1987): Estudo de conceitos que permitem aos computadores serem inteligentes; ARNOLD e BOWIE (1986): Parte da ciência da computação concernente ao projeto de sistemas computacionais que exibem inteligência humana – aprender novas informações, entender linguagens, raciocinar e resolver problemas.

13 Definição de Inteligência Artificial FEIGENBAUM e McCORDUCK (1983): Se podemos imaginar um dispositivo capaz de colecionar, de selecionar entre, de compreender, de distinguir e de saber, então temos IA.

14 Definição de Agentes Inteligentes Sistemas e/ou componentes capazes de organizar, selecionar, produzir informações e tomar decisões a partir de alguma fonte de dados; A arquitetura de um agente pode variar muito: – Sistemas de Produção; – Reconhecimento Baseado em Casos; – Redes Neurais. Um sistema pode utilizar-se da interação entre vários agentes (modelo multiagente).

15 Papel dos Agentes Inteligentes A tecnologia de agentes permite que se repense a natureza da interação entre homem e computador, na qual esse último torna-se um parceiro do usuário, cooperando para o alcance dos objetivos traçados. [2]

16 Papel dos Agentes Inteligentes O computador se torna uma entidade ativa, dotada de certo grau de autonomia e capaz de realizar tarefas que auxiliem o usuário no desempenho de suas atividades, de acordo com seus interesses. [2]

17 Propriedades de um Agente Menezes, Fuks e Garcia [2] apontam as seguintes propriedades, citadas por [Wooldridge and Jennings]: – Autonomia; – Sociabilidade; – Reatividade; – Proatividade.

18 Sistemas Tutores Inteligentes (STI) Seu objetivo principal é a modelagem e representação do conhecimento especialista humano para auxiliar o estudante através de um processo interativo. [3] Seu funcionamento consiste em: – Aprender informações relevantes sobre o estudante; – Auxiliar de forma individualizada no aprendizado; – Tomar decisões pedagógicas sobre como transmitir o material.

19 Raciocínio Baseado em Casos (RBC) Técnica empregada em STI na tomada de decisões; Utilização de casos ou experiências passadas (armazenadas numa Base de Dados) na resolução de problemas atuais; – Relevam-se casos de sucesso; – Descartam-se casos de insucesso.

20 Raciocínio Baseado em Casos (RBC) Vantagens de seu uso na EaD: – O domínio é construído ao longo do aprendizado, partindo de uma base de conhecimento inicial; – Incentiva o aluno a adotar soluções anteriores e aplicá-la em novas soluções, fornecendo ainda explicações sobre o motivo da escolha;

21 ChatterBots Programa com objetivo de simular conversação; [4] Sistemas de Produção; Uso de ChatterBots na EaD;

22 ChatterBots Alguns exemplos: – Eliza; Psicóloga de estilo rogeriano; – Cibelle; – Júnior; Bot voltado para a EaD;

23 Casos de Sucesso IA-EaD Projeto Tapejara; Sistema de Avaliação Informal para AulaNET; Tira-Dúvidas; Júnior; Multi Cooperative Environment.

24 Projeto Tapejara [5] Ambiente Multiagentes; – Agente para auxílio a avaliação de aprendizagem em ambientes de ensino na Web; Desenvolvido pelo programa ProTeM-CC do CNPq; Desenvolvimento transdisciplinar: – Sistemas de Informação; – Inteligência Artificial; – Psicologia;

25 Projeto Tapejara

26 Projeto Tapejara Agente Operacional: repassar as mensagens de requisições do aluno aos demais agentes e gravar as requisições deste no LOG;

27 Projeto Tapejara Agente Domínio: recuperar o material instrucional e enviá-lo ao aluno que o requisitou e avaliar as respostas nos exercícios e revisões avaliativas;

28 Projeto Tapejara Agente Tutor: recuperar a trajetória do aluno e a partir desta gerar um plano de ensino individualizado;

29 Projeto Tapejara Agente Notificador: auxiliar os demais agentes, assim como os professores ou coordenadores do curso na descoberta de comportamentos fora do previsto;

30 Projeto Tapejara Interação entre os diversos agentes componentes do sistema (multiagentes); O Agente Tutor trata-se de um STI; Um estudo sobre o Agente Notificador aponta-o como um sistema de alerta inteligente; – Base de Dados (informações em geral); – Base de Conhecimentos (regras do sistema);

31 Sistema de Avaliação Informal para AulaNET [2] Auxilia no processo de acompanhamento das atividades do aprendiz, bem como busca avaliar possíveis entraves no aprendizado do mesmo; Modelo baseado em agentes assistentes de tarefa (multiagentes);

32

33 Tira-Dúvidas [3] Tutor Inteligente que utiliza raciocínio baseado em casos; Utiliza-se de três grupos de estudantes: – Iniciante; – Moderado; – Avançado.

34 Tira-Dúvidas

35 Júnior [4] V: Você conhece alguma coisa sobre astronomia Júnior: Astronomia é a ciência que estuda os astros (sim, por isso ela se chama astronomia). Na astronomia, estuda-se o comportamento de planetas, estrelas, meteoros, o sol, cometas e outros corpos celestes. Você quer que eu explique alguma dessas coisas para você? V: Me fale sobre um planeta Júnior: Planeta são astros que não possuem luz própria e que giram em torno de uma estrela. No nosso sistema, o Sistema Solar, a estrela é o Sol, e os planetas são: Mercúrio, Vênus, Terra, Marte, Júpiter, Saturno, Urano, Netuno e Plutão. Eu ainda posso falar sobre asteróides e meteoros. O que você prefere ouvir primeiro?

36 Júnior D: qual o calor máximo da temperatura do sol? Júnior: O Sol, com uma temperatura de 5500 graus celsius é uma estrela amarela, de temperatura baixa. D: e a lua? Júnior: A Lua é o satélite natural da Terra. D: como o satélite natural não entendi Júnior: Ah, o que você não entendeu? Talvez eu possa te explicar melhor... D: como satélite? Júnior: Há dois tipos de satélite: os construídos pelo homem, que servem, geralmente para transmitir informações, e os satélites que são astros. [...]

37 Júnior J: Ets Júnior: Eu nunca vi um ET pessoalmente. Muitos humanos dizem que é impossível que existam ETs. Mas eu não sei... com tantos planetas nesse Universo... Será que não existe vida em outros lugares? J: eu acho que existem mas vamos mudar de assunto vamos falar sobre a lua Júnior: A Lua é o satélite natural da Terra.

38 Multi Cooperative Environment (MCOE) [6] Jogo Educacional; Baseado em multiagentes que controlam todo o ambiente; Busca a maior interação do aprendiz no processo: – Tutor – Aprendiz; – Aprendiz – Aprendiz; – Sistema – Aprendiz;

39

40

41 Bibliografia Referências Bibliográficas; Outras Referências.

42 Referências Bibliográficas [1] RABUSKE, Renato A., Inteligência Artificial, da UFSC,1995; [2] MENEZES, Ronald A., FUKS, Hugo, GARCIA, Ana Cristina B., Utilizando Agentes no Suporte à Avaliação Informal no Ambiente de Instrução Baseada na Web – AulaNet, SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, Fortaleza-CE, Brasil, 1998; [3] LIMA, Demetrius R., ROSATELLI, Marta C., Um Sistema Tutor Inteligente para um Ambiente Virtual de Ensino Aprendizagem, SBC2003 – WIE;

43 Referências Bibliográficas [4] PRIMO, Alex Fernando T., COELHO, Luciano R., PAIM, Marcos Flávio R., REICHEL, Dagmar, Júnior, um chatterbot para educação a distância; [5] MUSA, Daniela L., BICA, Francine, OLIVEIRA, José Palazzo M., VICARI, Rosa M., Agente para auxílio a avaliação de aprendizagem em ambientes de ensino na Web, XII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, Vitória-ES, Brasil, 2001; [6] GIRAFFA, Lúcia Maria M., Uma arquitetura de tutor utilizando estados mentais.

44 Outras Referências POZZEBON, Eliane, FRIGO, Luciana B., BITTENCOURT, Guilherme, Inteligência Artificial na Educa ç ão Universit á ria: Quais as Contribui ç ões? SGANDERLA, Rachele B., FERRARI, D é bora N., GEYER, Cl á udio F. R., BonoBot: Um ChatterBot para Intera ç ão com Usu á rios em um Sistema Tutor Inteligente SILVEIRA, Ricardo, VICARI, Rosa, Projeto Eletrotutor: Desenvolvimento e Avalia ç ão de Ambientes Inteligentes de Ensino-Aprendizagem


Carregar ppt "Uso de Agentes Inteligentes na Educação Orientando: Christiano Lima Santos Orientador: Henrique Nou Schneider."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google