Crediné Silva de Menezes, Beatriz Corso Magdalena,

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Renata S.S. Guizzardi Inteligência Artificial – 2007/02
Advertisements

Unidade 1 Educação a Distância: Modelo da UFSCar
Parceira Programa SuperAção e Escola de Tempo Integral
Caio Tales Álvares da Costa - UNAERP -
POLÍTICAS EDUCACIONAIS E TECNOLOGIAS EDUCACIONAIS
Vantagens Comparativas; Globalização; Desigualdades.
Currículo Escolar Operações
A informática na Educação Indígena
CURRÍCULO FUNCIONAL GRUPO 9 IRACEMA LAUDENIR LEOCÍ RUTHE
SAD - SISTEMA DE APOIO À DECISÃO Prof. Wagner Andrade
IDÉIAS QUE USAM O PENSAMENTO SISTÊMICO
Inteligência Artificial Alex F. V. Machado. Tecnologia de Processamento da Informação que envolve processos de raciocínio, aprendizado e percepção. Winston.
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
DESIGN PATTERNS FOR DECENTRALISED COORDINATION IN SELF- ORGANISING EMERGENT SYSTEMS Tom De Wolf e Tom Holvoet.
Os Sistemas Multi-agente Viviane Torres da Silva
SISTEMA É UMA ENTIDADE QUE MANTEM SUA EXISTÊNCIA ATRAVÉS DA INTERAÇÃO DE SUAS PARTES ( Bertalanffy ) Interação Mútua Diferente duma simples.
DESENHO GEOMÉTRICO NO ENSINO DA GEOMETRIA NO ENSINO FUNDAMENTAL
Inclusão Digital e Reabilitação Cognitiva Virtual para portadores de Doença de Alzheimer André Junqueira Xavier.
Guilhermina Oliveira Consultora em Tecnologia Educacional
Modelos Baseados em Agentes
Simulação baseada em multiagentes – aplicação em educação
Foto: Profª. Bia Mazzillo
DIDÁTICA E METODOLOGIA NO ENSINO SUPERIOR
Sistemas Multiagentes
Metodologias ativas de aprendizagem Currículo integrado
Agentes inteligentes e sistemas multiagentes
Modelagem de ferramentas focadas em ontologias para a EaD baseadas em teorias sociais e agentes inteligentes Ylana Kipuna dos Santos Figueiredo Orientador:
Estrutura e Funcionamento de um Sistema Informático
Capacitação dos professores
Uma Introdução às Redes Neurais
Maria Tereza Nagel Junho 2004 Grids de Agentes Processadores para Gerência de Redes de Computadores e Telecomunicações Orientador: Prof. Dr. Carlos Becker.
Sidney de Castro Engenharia da Computação. É um programa, parte de um sistema de informação, que trabalha de forma autônoma. Deve funcionar em qualquer.
Desenvolvimento de Pessoas Métodos de Desenvolvimento
PRINCIPIOS DA QUALIDADE
CONCEPÇÕES DE ENSINO ENSINO FECHADO ENSINO ABERTO.
COLEÇÃO VIVER, APRENDER
Percepção em M-Learning
Sistemas de Informação e as decisões gerenciais na era da Internet
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS PROFESSORA: LILIAN MICHELLE
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS PROFESSORA: LILIAN MICHELLE
SOFTWARE EDUCACIONAL CLASSIFICAÇÃO
Paula Cristina dos Reis
REUNIÃO DE PAIS Pré – escola I
IUM Aula 09.
Quem é reconhecido um bom tutor?. Aquele que é capaz de desenvolver a percepção a partir dos trabalhos realizados pelos alunos; Aquele que facilita a.
GRI - Gerência de Recursos Informacionais
Tópicos Avançados em Sistemas de Informação
FACIMINAS – FACULDADE DE CIÊNCIAS APLICADAS DE MINAS
Programação de computadores Prof. Giovanni Castro.
Projeto Universalização 2006 Informática Educacional Ciclo I.
Softwares Educacionais – Cód
OO - Revisão Programação Orientada a Objetos Profa. Cristiane.
Sistemas Conceitos Básicos SITP – Módulo 3. Sistema Pessoas Compu- tador Organi zação Sistema: Conceitos Básicos.
MODELAGEM COMPORTAMENTAL PARA AGENTES AUTÔNOMOS EM AMBIENTE REAIS
CIn- UFPE Agntes Autônomos e os Perfis da Graduação a/grade_curricular_reforma.html.
Análise e Projeto de Sistemas Unified Modeling Language Renata Araujo Ricardo Storino Núcleo de Computação Eletrônica Curso de Programação de Computadores.
Disciplina: Administração e Finanças Prof. Ms Marcos A. Ribeiro
Abordagem Sistemática Guilherme Amaral Avelino Avaliação e Controle de Sistemas de Informação.
Construção de um ambiente virtual tridimensional habitado por personagens virtuais com ALICE 3.0 Andréa Zotovici e Luciene Cristina Alves Rinaldi.
DESENVOLVIMENTO DE UM MODELO PARA SIMULAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO POPULACIONAL EM UMA REGIÃO URBANA DOUTORANDA: Christiane Wenck Nogueira ORIENTAÇÃO: Profa.
Educação à Distância Os avanços tecnológicos de nosso mundo globalizado estão mudando a maneira que nossa sociedade está vivendo. Agora, com o uso dos.
Objetivos do Capítulo Identificar as mudanças que acontecem na forma e no uso de apoio à decisão em empreendimentos de e-business. Identificar o papel.
Revisita ao PPP.
Universidade Federal de Alagoas
OFICINA SOBRE A ISO – DIRETRIZES PARA RESPONSABILIDADE SOCIAL 17 e 18 de maio – 2012 Brasília.
Profa. Ms. Léia D’Alvia Aula D. Empresas Capacidade de surpreender o cliente diferente de preço e prazo Reinventaram o seu setor A Informação será o grande.
O uso do software educativo tem como objetivo introduzir o computador na vida das crianças, se tornando uma maneira diferente, agradável e adequada ao.
Aprendizagem Organizacional Luciano Thomé e Castro.
Felipe do Espírito Santo Análise de sistemas - AS Conceito de Engenharia de Sistemas.
Transcrição da apresentação:

Crediné Silva de Menezes, Beatriz Corso Magdalena, Ambientes Computacionais Orientados a Agentes para apoio à Aprendizagem Baseada em Simulação Lívia Lopes Azevedo, Crediné Silva de Menezes, Beatriz Corso Magdalena, Edilson Pontarolo

Enfoque educacional Informática na educação Visão de mundo (composto) agentes autônomos; competem por recursos; interações multiagentes; tomada de decisões; responsabilidade pelas decisões tomadas; Informática como elemento de apoio à educação

Enfoque educacional Informática na educação Pontos abordados A importância do uso de modelos; Simulação em sistemas complexos e em sistemas descentralizados; Simulação baseada em agentes; O ambiente NetLogo

A importância do uso de modelos na compreensão e análise de problemas Modelos ilustrativos; Modelos analíticos; Modelos de simulação 1 - Fazer uma breve abordagem sobre a importância dos modelos no desenvolvimento da ciência; abordar o computador como ferramenta auxiliar na construção de modelos – emprego da simulação e pq o computador é essencial para esse tipo de modelagem, deixa para o próximo tópico. Neste momento enfatizar a modelagem multiagente e as propriedades que emergem

Simulação em sistemas complexos e em sistemas descentralizados O que é: sistema complexo; sistema descentralizado; Exemplos; 2 - Exposição sobre sistemas complexos e sistemas descentralizados. Citar exemplos para auxiliar a definição e do emprego do computador para a modelagem. O estudo de sistemas complexos busca um meio de estimar qual a probabilidade de um conjunto de variáveis ou elementos em interação se auto-organizarem. O determinismo do sistema não é visto como puramente matemático ou probabilístico, mas sim organizacional. O estudo de sistemas complexos está relacionado com a dinâmica do caos, sendo no entanto mais abrangente que este [Nussenzveig 1999]. Enquanto a dinâmica do caos se concentra no estudo do comportamento individual de um único sistema não linear, a complexidade estuda o comportamento conjunto de milhares ou milhões de agentes trocando informações e compondo o que se chama de “sistema adaptativo complexo” [Ruthen 1993]. Um sistema adaptativo complexo consiste de muitos agentes, cada um interagindo com outros agentes, tendo as mesmas ou diferentes estratégias.

Simulação baseada em agentes Definição de sistema multiagentes; Caracterização de sistema multiagentes; Modelagem multiagentes; Uso do computador para simulação multiagentes; 3 - Sistemas Multi-agente (SMA) procura modelos e técnicas que coordenem as atividades de um grupo de agentes autônomos, de forma que os mesmos trabalhem de forma cooperativa. Num SMA o enfoque principal é prover mecanismos para a criação de sistemas computacionais a partir de entidades de software autônomas, agentes, que interagem através de um ambiente compartilhado por todos os agentes de uma sociedade, e sobre o qual estes agentes atuam, alterando seu estado. Na modelagem baseada em agentes, consideramos como “agente” qualquer elemento para o qual desejamos atribuir um comportamento. A modelagem baseada em agentes permite um tipo de simulação caracterizada pela existência de muitos agentes interagindo uns com os outros, com pouca ou nenhuma direção centralizada. O modelo de simulação baseado em agentes parte da idéia de que os agentes exibem o comportamento descrito por seus mecanismos internos, ou seja, suas instruções. Relacionando um indivíduo a um agente é possível simular um mundo artificial habitado por processos (programas) interagindo. Através da simulação será possível transportar uma população de um ecossistema real para um artificial, no qual hipóteses podem ser exploradas repetindo os experimentos do mesmo modo que num laboratório real, porém com muito mais facilidade e sem riscos. Cada indivíduo da população é então representado por um agente, cujo comportamento é programado através de regras. Assim, pela simulação baseada em agentes é possível modelar situações nas quais os indivíduos têm comportamentos diferentes e complexos, podendo levar em conta tanto as propriedades quantitativas (parâmetros numéricos) quanto qualitativas (comportamento individual) do sistema representado no modelo. A simulação no computador é, então, usada para descobrir propriedades do modelo e assim ganhar entendimento dentro de um processo dinâmico, o que seria muito difícil de modelar com técnicas matemáticas padrões.

Programação Multiagente Sistemas multiagente e sua importância enquanto concepção de programação (Por que multiagente?)

Exemplo de programação multiagente

Características do ambiente; Componentes do ambiente; Elementos; O ambiente NetLogo Características do ambiente; Componentes do ambiente; Elementos; Exemplos de modelagem com o NetLogo 4 – O ambiente NetLogo - O NetLogo é um ambiente de modelagem programável para explorar comportamento de sistemas descentralizados e sistemas complexos. A programação em NetLogo consiste basicamente em atribuir ações a três grupos de entidades: o observador (observer) e os agentes (turtles e patches), que são as criaturas (turtles) e o ambiente (patches). Os modeladores podem dar, simultaneamente, instruções a centenas ou milhares de “agentes” independentes que trabalham paralelamente, tornando possível explorar as conexões entre o comportamento de micro-níveis e os de modelos de macro-níveis que emergem das interações de muitos indivíduos. NetLogo usa uma linguagem de modelagem própria, derivada da linguagem de programação Logo do Media Lab – MIT. Falar sobre o ambiente, os agentes e apresentar o ambiente com um exemplo em execução.

Características do ambiente O NetLogo - é um ambiente de modelagem programável para explorar comportamento de sistemas descentralizados e sistemas complexos. Permite dar instruções a milhares de agentes independentes que trabalham em paralelo.

Componentes do ambiente Observer – cria os agentes, solicita tarefas; Turtles – agente que interage no ambiente entre seus pares e com agentes do tipo patche; Patches – agente definido como a base do mundo NetLogo, interage com seus pares e com os agentes turtles

Exemplos de modelos com NetLogo Exemplo 1 – movimento aleatório; Exemplo 2 – colônia cupins; Exemplo 3 – aprisionamento Apresentar os modelos e trabalhar com eles.

Usando NetLogo na educação Levar os aprendentes a entenderem o mundo como um sistema complexo; Entender como interagem os elementos de um eco-sistema; Aprenderem a analisar o mundo como um conjunto de elementos que precisam entrar em equilíbrio através da manipulação de variáveis;

Usando NetLogo na educação Capacitação para análise de situações e tomada de decisão; E se eu “fizer isso” o que acontece? monitores, história do processo(plot), variáveis de entrada (sintonia). Apresentar os modelos e trabalhar com eles.

Ambientes Computacionais Orientados a Agentes para apoio à Aprendizagem Baseada em Simulação P E R G U N T A S ? Apresentar os modelos e trabalhar com eles.