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

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Modelagem computacional no ensino de Física
Advertisements

Lista 3!!!.
Técnicas e Projeto de Sistemas André Mesquita Rincon Processo de Software Técnico Subsequente – Módulo III.
Algoritmos em Grafos Celso C. Ribeiro Caroline T. Rocha.
SISTEMA BINÁRIO Hardware de Computadores. SISTEMA BINÁRIO Hardware de Computadores.
Técnicas e Projeto de Sistemas
Modelo planetário: errado Elétrons são descritos por meio de funções de onda Mecânica Quântica : probabilidades.
Transporte em Nanoestruturas. I) Transporte balístico Um material unidimensional (confinado em duas dimensões) transporta carga quando uma voltagem é
PGF5001 – Mecânica Quântica 1 Prof. Emerson Passos.
INTRODUÇÃO À COMPUTAÇÃO PARALELA
Prof. Dr. Helder Anibal Hermini
1. Equivalência entre portas 2. Derivação de expressões booleanas 3
Criptografia Quântica : Um Estudo
Gustavo Vieira Pereira
Registro de Carta Topográfica
Processamento de Imagens
Snap Together Visualization. Introdução - Exploração Visual de Dados Aplicada em conjuntos de dados abstratos. Facilitar a percepção de padrões, tendências,
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.
Diretoria de Ensino – Região de Mogi Mirim. Questões de múltipla escolha: elaboradas por professores e analisadas por especialistas; pré-testadas; realiza.
Problema do percurso mínimo
Banco de Dados I Profa. Jiani Cardoso 2/2005
PotenCial ElÉTRICO Universidade Federal do Paraná
Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER 202 Aula 01 - ANO 2013 Camilo Daleles Rennó
Curso de Engenharia Industrial Madeireira – UFPR Prof. Umberto Klock
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.
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
Técnicas de Diagnóstico. Objetivo Caracterizar técnicas de diagnóstico para o modelo do estudante Caracterizar técnicas de diagnóstico para o modelo do.
01/08/20061 CT-282 Tutores Inteligentes ITA - INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA.
23/08/06 Modelo do Aprendiz José Cláudio de Almeida Filho1 Modelo do Aprendiz Um sistema tutor inteligente, ou STI é um programa de computador que instrui.
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.
Para aquelas pessoas que fazem sorrir meu coração...
CE-262 Ontologia e Web Semântica Prof. José M Parente de Oliveira Sala 120 – Prédio da Computação Lógica de Descrições.
Função Gráficos. Domínio e imagem no gráfico.
Probabilidade Modelo matemático para incerteza Desenvolvimento relativamente recente –Cardano (século XVI) –Pascal (século XVII) Peter Bernstein, Against.
O TÍTULO DO TRABALHO DEVE SER EM FONTE VERDANA, TAMANHO 66, LETRAS MAIÚSCULAS, EM NEGRITO SOBRENOME, Autor 1., SOBRENOME, Autor 2…., Verdana, 32, negrito,
Modelos de Iluminação e Tonalização
5W1H.
FERRAMENTAS DE CRIATIVIDADE
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 Molécula isolada + excipientes B Molécula modificada a partir da molécula natural Como a molécula é isolada, apenas é patenteável na forma de uma composição.
BlastPhen Aluno: Ricardo Nishikido Pereira
TÉCNICAS DE CODIFICAÇÃO DE SINAIS
OPERAÇÃO ARCO VERDE Programa de Agrobiodiversidade da Reforma Agrária Brasília, Julho de 2010.
Aritmética de ponto flutuante Erros
Resolução de Sistemas Não-Lineares- Parte 1
Sistemas Lineares Parte 2
7. INTEGRAÇÃO NUMÉRICA Parte 1
Listas Lineares.
Recursividade Estrutura de Dados.
METODOLOGIA DE PESQUISA EM EDUCAÇÃO INTRODUÇÃO A PESQUISA ACADÊMICA Roberval Francisco de Lima SÃO ROQUE 2006.
Introdução à Probabilidade
The Data Warehouse Toolkit
Análise do Desempenho dos Modelos
LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO
Visão Computacional Shape from Shading e Fotométrico Eséreo
Sistemas de Informação Prof. Me. Everton C. Tetila Modelo de dados relacional Banco de Dados I.
Programação Concorrente com Thread Java
Prof. André Laurindo Maitelli DCA-UFRN
PPA Qual a periodicidade? Quais os momentos do CICLO do PPA?
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.
8. Uma Função de duas Variáveis Aleatórias
Transcrição da apresentação:

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

01/08/ O Módulo do Aprendiz Kurt VanLehn Carnegie-Mellon University Apresentação: Denise Nunes Rotondi Azevedo

01/08/ Dimensão: Diferença entre o modelo do Estudante e do Especialista Como se espera que o estudante passe de iniciante a especialista, ou seja, que adquira todo ou grande parte do conhecimento do especialista, é comum encontrar ITSs que representem os dois modelos da mesma forma. Encontra-se também ITSs que representam estes modelos de forma conjunta ou combinada. O modelo do estudante seria o modelo do especialista mais um conjunto de diferenças. Normalmente, há uma base de conhecimentos para representar o especialista e uma base de conhecimentos para representar as diferenças. Espaço tridimensional

01/08/ Tipos de Diferenças Conceitos Faltantes: conceitos que estão no módulo do especialista mas que não foram assimilados pelo estudante, portanto faltam no módulo do estudante; Conceitos Errôneos: conceitos que estão no módulo do estudante - errados - mas não estão no módulo do especialista. Espaço tridimensional

01/08/ Modelos Modelo Overlay; Modelo Biblioteca de Bugs; e Modelo Biblioteca de Parte de Bugs. Espaço tridimensional

01/08/ Modelos Overlay Modelos onde se expressa apenas as diferenças faltantes. Conceitualmente, o modelo do estudante é um sub-conjunto do modelo especialista. Um modelo assim consiste do modelo do especialista mais um conjunto de itens que faltam. Há variações deste modelos, onde se atribui, no modelo do estudante, pesos a itens do modelo do especialista (p.e. 1 para master, 0.5 parcial, etc.) Espaço tridimensional

01/08/ Modelos Biblioteca de Bugs Modelos onde se busca representar não apenas os conceitos faltantes mas também os conceitos errados. Assim, o modelo do estudante tem representados os conceitos do modelo do especialista mais uma lista de bugs. Um conjunto de bugs possíveis está representado em uma biblioteca de bugs. Um ponto contrário a este modelo está na dificuldade e trabalho para a criação de tais bibliotecas. Espaço tridimensional

01/08/ Modelos Biblioteca de Bugs Técnicas para obtenção de uma biblioteca de Bugs: Utilizar os bugs referenciados pela literatura; Análise manual do desempenho de estudantes; Teorias de Aprendizagem para o domínio em questão (se houver). Espaço tridimensional

01/08/ Modelos Biblioteca de Partes de Bugs A idéia do modelo é a análoga à de biblioteca de bugs, mas neste caso, visando facilitar a criação e flexibilizar tal biblioteca, cria-se uma biblioteca de parte de bugs, de tal forma, que cada item da mesma possa ser combinado com os demais formando novos tipos de erros possíveis. Usa-se predicados e ações, assim duas bibliotecas menores são combinadas visando cobrir um conjunto grande de possibilidades; Neste caso os bugs são construídos na fase do diagnóstico e não são pré-definidos. Espaço tridimensional

01/08/ Esquema do Espaço Tridimensional Espaço tridimensional Conhecimento ConhecimentoLargura de Banda ProceduralProcedural –hierárquicoDeclarativo Estado Mentais Kimballs caculus tutor Andersons LISP tutor Andersons Geometry tutor GUIDON Estados IntermediáriosWEST WUSOR The MACSYMA Avisor Spade Image Scholar WHY GUIDON Estados FinaisLMS Pixie ACM BUGGY DEBUGGY IDEBUGGY MENO PROUST (1) Overlay (2) Bibliteca Parcial de Bugs (3) Biblioteca de Bugs

01/08/ Técnicas de Diagnóstico Segundo o autor, na literatura aparecia, até aquele momento, nove técnicas de diagnóstico. Muitas destas técnicas se adaptam melhor ou foram implementadas para uma combinação daquele espaço tridimensional mostrado. A tabela a seguir apresenta as técnicas implementadas para os sistemas mostrados na figura anterior Técnicas de Diagnóstico

01/08/ Esquema do Espaço Tridimensional Técnicas de Diagnóstico Conhecimento ConhecimentoLargura de Banda ProceduralProcedural – hierárquico Declarativo Estado Mentais Modelo de Rastreamento Estados Intermediários Rastreio de TópicosReconhecimento de Plano Sistema Especialista Estados FinaisBuscador de Caminho Indutor de Condição Árvore de decisão Geração e Teste Interativo Geração e Teste

01/08/ Modelo de Trilha O modelo parte do pressuposto que estados mentais mais detalhados estarão à disposição do sistema. Nesta técnica, a cada etapa, baseado em modelo de resolução do problema, o sistema sugere um conjunto de regras que poderiam ser aplicadas naquele momento. O algoritmo de diagnóstico verifica as possibilidades e estabelece um conjunto de estados possíveis. Um destes estados deve corresponder ao estado gerado pelo estudante, caso corresponda, assume-se que o estudante entendeu a regra associada ao estado e isto é atualizado no modelo. Técnicas de Diagnóstico

01/08/ Modelo de Trilha Alguns problemas da técnica: Problema para lidar com largura de banda de estados diferente da detalhada; O que fazer quando o estado gerado pelo estudante não corresponde a nenhum estado produzido pelas regras no modelo? Caso o estudante tenha chegado a um dado estado por erro ou "chute", a regra seria erroneamente assumida como sabida. Técnicas de Diagnóstico