01/08/20061 CT-282 Tutores Inteligentes ITA - INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA.

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Modelagem computacional no ensino de Física
Advertisements

Técnicas e Projeto de Sistemas André Mesquita Rincon Processo de Software Técnico Subsequente – Módulo III.
SISTEMA BINÁRIO Hardware de Computadores. SISTEMA BINÁRIO Hardware de Computadores.
Técnicas e Projeto de Sistemas
Computação: Cursos, Atuação e Interação Profissional Marcos José Santana Departamento de Ciências de Computação e Estatística ICMC-USP - São Carlos.
INTRODUÇÃO À COMPUTAÇÃO PARALELA
Críticas sobre Extreme Programming Francisco Hillesheim.
Prof. Dr. Helder Anibal Hermini
Prof. Dr. Helder Anibal Hermini. SUMÁRIO Algumas Aplicações O Treinamento da RNA Redes Neurais em Identificação e Controle de Processos Redes Neurais.
Prof. Dr. Helder Anibal Hermini
APLICAÇÕES DA INFORMÁTICA NO ENSINO Profa. Dra. Maria Helena Baena de Moraes Lopes.
Criptografia Quântica : Um Estudo
Índice de Desenvolvimento da Educação Básica – Ideb
Registro de Carta Topográfica
Aprendizagem Psicologia da Educação Profª Dinamara Selbach Turmas 301N – 302N Março/2013.
Repensando a Avaliação da Aprendizagem
Geração de Código Cap. 8. Introdução Fase final para um compilador Entrada é uma representação intermediária do código fonte e a saída é um programa para.
Arquitetura de Computadores I
Diretoria de Ensino – Região de Mogi Mirim. Questões de múltipla escolha: elaboradas por professores e analisadas por especialistas; pré-testadas; realiza.
Fazendo Slides no Power Point
O Fluxo de Testes © Alexandre Vasconcelos
Página de entrada A página de entrada, ou a index, representa um convite para o seu site.
UNIVERSIDADE DE PASSO FUNDO
Curso de Engenharia Industrial Madeireira – UFPR Prof. Umberto Klock
FERRAMENTAS DA QUALIDADE
Haga clic para modificar el estilo de subtítulo del patrón Teoria do caso.
Sistemas de Tutoria Inteligente (STI) Visam proporcionar instrução de forma adaptada a cada aprendiz. STIs adaptam o processo de instrução a determinadas.
CT-300 – Seminário de Tese 1/25 Um Framework Padrão para Simulação de Modelos de Robôs Móveis de Robôs Móveis Juliano A. Pereira Prof. Carlos H. C. Ribeiro.
Prof. Dr. J.M.O.Parente Curriculum and Instruction in Automated Tutors Henry M. Halff CT-282 – Tutores Inteligentes.
O modelo do Aprendiz Ideal
Matemática e Educação Ambiental.
Curriculum and Instruction in Automated Tutors in Polson & Richardson Resumo.
Capitulo 3 Técnicas de Diagnóstico CT-282 Tutores Inteligentes Diego Ajukas.
Adriana da Silva Jacinto CT-282 Prof. Dr.Parente Técnicas de diagnóstico 1º semestre 2005.
Modulo Especialista.
01/08/20061 CT-282 Tutores Inteligentes ITA - INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA.
CE-262 Ontologia e Web Semântica Prof. José M Parente de Oliveira
CES-11 LAB 03 Bitmap Quadtree
Segurança de Dados no MAER.
Aprendizado Baseado em Problemas para Economia de Energia Jari Hovila, Tomi Ristimaki, Kimmo Laitinen, Petri Trygg, Sampsa Kuusiluoma, Leena Korpinen Tampere.
Técnicas de Diagnóstico. Objetivo Caracterizar técnicas de diagnóstico para o modelo do estudante Caracterizar técnicas de diagnóstico para o modelo do.
Curriculum and Instructions in ITs. Pesquisa e Prática em Tutores Automáticos Partindo da descrição antecedente de onde a pesquisa em tutores automatizados.
17/08/06 O Módulo Especialista José Cláudio de Almeida Filho1 O Módulo Especialista INTRODUÇÃO INTRODUÇÃO Supõe -se que os Sistemas Tutores inteligentes.
1 2º Semestre de 2006 CSC V-CTR USC CTR - Glêvson USC POT - Caio USC COMB - Débora Prof. Cunha Prof. Vieira Dias Prof. Márcio Programa de Pós-Graduação.
01/08/20061 CT-282 Tutores Inteligentes ITA - INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA.
01/08/20061 CT-282 Tutores Inteligentes ITA - INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA.
15/09/20061 CT-282 Tutores Inteligentes ITA - INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA ITA - INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA.
CE-262 Ontologia e Web Semântica Prof. José M Parente de Oliveira Sala 120 – Prédio da Computação Lógica de Descrições.
FERRAMENTAS DE CRIATIVIDADE
SMS: um novo gênero digital e emergente nas aulas de língua Giselda Santos Costa CEFET-PI UNED-Floriano Junho-2007.
CONCLUSÕES A apresentação deste poster ocorrerá na I Jornada da ABEAD na Paraíba que acontecerá do dia 03 à 05 de novembro de 2010 no Hotel Caiçara em.
A Importância da Computação Científica Profa. Dra. Marli de Freitas Gomes Hernandez UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS CENTRO.
TE 043 CIRCUITOS DE RÁDIO-FREQÜÊNCIA
Interpolação Introdução Conceito de Interpolação
Aritmética de ponto flutuante Erros
Desempenho A rápida taxa de melhoria na tecnologia de computadores veio em decorrência de dois fatores: avanços na tecnologia utilizada na construção.
Capítulo 1 Introdução 1.1 O que é um sistema operacional
CARACTERIZAÇÃO DO ENSINO MÉDIO
METODOLOGIA DE PESQUISA EM EDUCAÇÃO INTRODUÇÃO A PESQUISA ACADÊMICA Roberval Francisco de Lima SÃO ROQUE 2006.
OS SETE HÁBITOS DE PESSOAS ALTAMENTE TEORIA DE ADMINISTRAÇÃO
Introdução à Probabilidade
The Data Warehouse Toolkit
WOntoVLab: Uma Arquitetura para Laboratórios Virtuais Baseada em Workflows e Ontologias Aluno: Daniel Cintra Cugler Orientadora: Profª. Dra. Marilde T.
Prof: Graciano Notação Científica.
Unified Modeling Language
LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO
Sistemas de Informação Prof. Me. Everton C. Tetila Modelo de dados relacional Banco de Dados I.
Prof. André Laurindo Maitelli DCA-UFRN
Introdução Ciência da Computação estudo de algoritmos –ÊNFASE ao estudo de DADOS armazenamento manipulação refinamento (a partir de dados cru) estrutura.
1 Seja o resultado de um experimento aleatório. Suponha que uma forma de onda é associada a cada resultado.A coleção de tais formas de ondas formam um.
Transcrição da apresentação:

01/08/20061 CT-282 Tutores Inteligentes ITA - INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA

01/08/ O Módulo Especialista John R. Anderson Carnegie-Mellon University Apresentação: Denise Nunes Rotondi Azevedo

01/08/ Resumo Este capítulo apresenta os desafios na construção do Módulo Especialista dentro de um Tutor Inteligente. O módulo especialista pode ser visto como o backbone de um tutor. Não se pode pensar em um tutor poderoso, sem pensar em um domínio poderoso e completo. O capítulo busca relacionar o que já existe dentro da Inteligência Artificial, mais especificamente na área de Sistemas Especialistas, com o que se faz necessário para o módulo Especialista de um Tutor Inteligente. O capítulo apresenta, ainda, propostas na área e campos de pesquisa. Resumo

01/08/ Introdução A primeira preocupação quando se pensa no Módulo Especialista ou módulo do Domínio, esta relacionada, principalmente, ao próprio conhecimento a ser passado. Um módulo especialista que compõe um bom tutor inteligente deve ter todo o conhecimento necessário. Uma vez decidido o que deve ser codificado, a preocupação principal fica focada no como codificar este conhecimento, como representá-lo e formatá-lo dentro deste módulo Especialista e quais os métodos para aplicá-lo. Introdução

01/08/ Introdução Como dito, uma vez decidido o que deve ser codificado, a preocupação principal fica focada no como codificar. Alguns modelos: Modelo Caixa Preta (Black-box model): baseado em alguns tipos de sistemas especialistas; Modelo baseado em Engenharia do conhecimento :desenvolvimento padrão de um sistema especialista; Modelos Cognitivos: simulação da forma como o conhecimento é utilizado. Introdução

01/08/ Introdução Figura 2.1: Introdução

01/08/ Módulo Especialista x Sistema Especialista Pode haver um relacionamento entre um sistema especialista e o módulo especialista de um sistema de Tutor inteligente. Há vantagens em utilizar, aproveitar, no domínio deste módulo especialista, conceitos de inteligência artificial, especialmente a utilizada em Sistemas especialistas. Sistema Especialista x Módulo Especialista

01/08/ Módulo Especialista x Sistema Especialista Questões: Para que construir tutores inteligentes para tópicos para os quais já existem sistemas especialistas? Para domínios novos para os quais não temos sistemas especialistas, por que construir um tutor inteligente ao invés de um sistema especialista? Sistema Especialista x Módulo Especialista

01/08/ Módulo Especialista x Sistema Especialista Pessoas devem ser capazes de efetuar tarefas que as máquinas efetuam: máquinas podem estar inacessíveis. Apesar da ampla popularidade das calculadoras as crianças aprendem cálculos básicos; Para aprender pré-requisitos, ou seja, tutores podem ensinar tarefas que são pré-requisitos para outras tarefas que um sistema especialista não é capaz de fazer; Para ensinar parte de uma habilidade. Sistema Especialista x Módulo Especialista

01/08/ Modelo Caixa Preta (Black-box Model) Modelos Caixa Preta geram comportamentos corretos em tarefas do domínio e podem ser utilizados no julgamento do aprendizado. Entretanto, em tais modelos a maneira como o sistema chegou ao resultado ou não é conhecida, ou não será usada na instrução. Tais modelos podem ser utilizados em tutores reativos, que dizem aos estudantes se ele está certo ou errado, ou que fazer para acertar. Esta pode ser uma forma fácil e barata de converter sistemas especialistas para tutores, neste caso tutores reativos. Modelos

01/08/ Modelo Caixa Preta (Black-box Model) Tutor baseado em Questões Definir modelo do comportamento do estudante e do comportamento do especialista e adicionar instruções a este modelo. Quando houver diferenças entre os dois padrões, uma explicação é apresentada. Modelos

01/08/ Modelo Especialistas Tradicionais Modelos especialistas gerados na Engenharia de Conhecimento. A metodologia de desenvolvimento de sistemas deste tipo envolvem o engenheiro de conhecimento e o especialista que deverão identificar a área do problema e seu escopo, os tópicos e conceitos principais e formular um sistema de representação do conhecimento. Tais modelos são mais adaptáveis como base para módulos especialistas, por terem o conhecimento representado de forma aberta. Modelos

01/08/ Modelo Especialistas Tradicionais Exemplo GUIDON: Sistema baseado em regras e no diferencial entre estudantes e especialistas; A lição fundamental do GUIDON foi: Deve-se estar atento não somente ao conhecimento mas principalmente na forma como o mesmo é representado. Muitos sistemas especialistas embora utilizem o conhecimento humano de forma detalhada, o fazem de um forma apropriada apenas ao computador Modelos

01/08/ Modelos Cognitivos Modelos Cognitivos Os modelos cognitivos objetivam simular a maneira humana de resolução de problemas, para isso devem ser decompostos em componentes que obedeçam as formas humanas de estruturação, e representados de uma forma adaptada ao homem. Estes sistemas têm como característica serem: Mais demorados de serem desenvolvidos e mais sujeitos à restrições do que os sistemas especialistas tradicionais; Consumirem mais tempo de máquina. Modelos

01/08/ Modelos Cognitivos Modelos Cognitivos Normalmente há três tipos de conhecimentos a serem ensinados: Procedural: domínios como p.e. o cálculo onde a principal parte do conhecimento a ser transmitido é procedural.; Declarativo: domínios como p.e. a geografia onde a principal parte do conhecimento a ser transmitido é um conjunto de fatos organizados de forma apropriada. Conhecimentos declarativos costumam ser mais gerais do que os procedurais. Qualitativo: o foco é o diagnóstico e a dinâmica de compreensão do problema. Modelos

01/08/ Procedural Procedural Incorpora várias idéias de sistemas especialistas; Há muitas variações mas é baseado em regras; Adaptado a casos específicos; A modularidade é uma grande vantagem do sistema de regras de produção, já que cada regra pode ser vista como uma parte do conhecimento e pode ser usada para verificar o estágio do estudante. Modelos Cognitivos

01/08/ Procedural - Model Tracing Procedural - Model Tracing Sistemas baseados em regras tornam possíveis tutores que utilizam um metodologia conhecida como model tracing. O comportamento do estudante tem uma correspondência em uma sequência de procedimentos. Esta correspondência pode ser utilizada para interpretar o comportamento do estudante e direcionar os passos seguintes do mesmo. Uma vantagem deste método é verificar o erro assim que ele ocorre. Modelos Cognitivos

01/08/ Conhecimento Declarativo Em determinadas situações é interessante que o estudante tenha uma visão, um raciocínio e uma capacidade de análise geral sobre princípios e fatos. Nestes casos o conhecimento pode ser representado de forma declarativa. Pode-se representar conhecimentos declarativos através de uma rede semântica, que prevê hierarquia e relacionamentos do tipo todo-parte e generalizações. Modelos Cognitivos

01/08/ Conhecimento Declarativo Uma representação do conhecimento hierárquica permite que a base de conhecimento seja utilizada de forma flexível e adaptada, ou seja, não há procedimentos rígidos de aprendizagem. O modelo de procedimentos não está implicitamente associado à representação do conhecimento. Para alguns casos, pode-se utilizar um modelo procedural associado a um modelo declarativo. Procedimento onde se necessite conhecer a fundo as regras, e declaração visando informação sobre as mesmas. Modelos Cognitivos

01/08/ Conhecimento Declarativo No conhecimento declarativo não há como associar regras ao nível do aluno, assim uma forma de verificação de aprendizagem pode estar baseada em perguntas do sistema e novas perguntas dos alunos: Uma possibilidade: diálogos socráticos. O tutor submete uma série de perguntas que os alunos deveriam responder. Em sistema de diálogos Socráticos puro tanto o conhecimento quanto a verificação do mesmo seria aplicado via um sistema de perguntas e respostas. Conhecimento através de perguntas: conhecimento gerado e não recebido. Modelos Cognitivos

01/08/ Conhecimento Declarativo Conclusão: Não há muitos tutores baseados na representação declarativa do conhecimento; Dificuldades com a linguagem natural. Modelos Cognitivos

01/08/ Modelo Qualitativo Este modelo diz respeito a processos de raciocínio envolvidos no diagnóstico de problemas, ou seja, na simulação mental de processos dinâmicos. Introdução

01/08/ Modelo Qualitativo Segundo o autor, não há evidências de que o modelo qualitativo envolva uma categoria de conhecimento diferente da procedural ou declarativa. A princípio parece que o conhecimento acerca de um artifício qualquer pode ser expresso de forma declarativa, e as regras procedurais poderiam representar um esquema de causa-efeito. Entretanto, é levantada a hipótese de que a forma de representação do conhecimento visando a solução de problemas pode ser diferente. Introdução

01/08/ Conclusões O desenvolvimento do módulo especialista não é independente do desenvolvimento dos demais módulos do tutor; Se de um lado deve haver pesquisas relacionadas a como os alunos aprendem ou podem ser avaliados, de outro lado há um campo vasto de pesquisa em como mapear esta aprendizagem para o tutor ou para o módulo especialista. Introdução