ITS: Intelligente Tutoring System. Sistemas especialistas No anos 70, um novo domínio de pesquisa e desenvolvimento inicia com o objetivo de desenvolver.

Apresentação em tema: "ITS: Intelligente Tutoring System. Sistemas especialistas No anos 70, um novo domínio de pesquisa e desenvolvimento inicia com o objetivo de desenvolver."— Transcrição da apresentação:

1 ITS: Intelligente Tutoring System

2 Sistemas especialistas No anos 70, um novo domínio de pesquisa e desenvolvimento inicia com o objetivo de desenvolver sistema capaz de substituir o ser humano na resolução de certas classes de problemas. A passagem de uma problemática de sistemas especialistas a uma problemática de ITS aparecia natural. Se o computador “conhece”, ele deve ser capaz de ensinar.

3 Tutor inteligente e ensino assistido No prolongamento da reflexão sobre um ensino automatizado tentando reproduzir a pedagogia do professor, inicialmente os tutores foram desenvolvidos no objetivo de substituir- se ao professor. Eles estão evoluindo hoje mais na direção de sistema de apoio.

4 Características Os tutores inteligentes podem ser decompostos em 4 módulos de importância e características variáveis de um tutor ao outro. Esses módulos são destinados a competências diferentes do tutor.

5 4 módulos Os 4 módulos são: Modelo do conhecimento Modelo do aluno Módulo pedagógico Interface

6 Modelo do conhecimento Na diferencia do ensino assistido que usa prefixado peças de apresentação de conteúdo (frame), a unidade manipulada pelos tutores é o conhecimento. A representação dos conhecimentos não é em termo de conceitos e competências que o aluno deve adquirir. Ela é em termo do elemento de um modelo capaz de “expertise” dinâmica.

7 Modelo do conhecimento Ele a dupla função de: Ser a fonte do conhecimento, produzindo respostas e explicações Ser o standard de avaliação do aluno. Produz a solução de um problema, ou várias soluções. Necessidade: definir um sistema de representação do conhecimento compatível com o sistema de representação do aluno.

8 Modelo do conhecimento A comunicação da atividade do sistema especialista é o centro da aprendizagem. Black-box: os passos para produzir a solução são inacessíveis. Glass-box: cada passo pode ser analisado e interpretado Plausível: a solução é acessível para o aluno

9 Modelo do aluno Nenhuma comunicação inteligente pode ser feita sem um certo nível de compreensão do parceiro. O modelo do aluno parece necessário. Uma limitação do computador é que os canais de comunicação são limitados: teclado, tela, etc, enquanto o ser humano combina múltiplos tipos de informações para decidir de uma ação.

10 Modelo do aluno Modelo “overlay” Grafo genético Modelo “overlay” estendidos Interpretação dos erros Enumeração Reconstrução Produção.

11 Modelo “overlay” O modelo do aluno pode ser baseado em termo dos elementos do modelo do conhecimento. O modelo do aluno é uma versão parcial, um subconjunto do modelo especialista. O pressuposto é que ação incorretas não são por falta de conhecimento mas por conhecimentos errados: os conhecimentos do aluno são incompletos, nunca errados

12 Grafo genético A representação do conhecimento é completada de uma informação relevante sobre a aprendizagem. O conhecimento modelizado com regras, a ligação entre duas regras indica as condições de aprendizagem de uma dela quando a outra é conhecida pelo aluno.

13 Modelo “overlay” estendidos Incorporar conhecimentos errados: A partir de conjuntos de erros, A partir de conjuntos de regras erradas. Produzir os erros a partir do conhecimento certo. PB: os erros do aluno não são interpretáveis a partir do conhecimento certo: Representar as concepções do aluno, Dificuldade por conto da variedade dessas concepções.

14 Enumeração dos erros Lista dos erros: problema de exaustividade A remediação é sobre os sintomas do erro de conhecimento mais que sobre esse erro.

15 Reconstrução do erros Reconstruir os processos produzindo os erros a partir das informações da interface. Necessidade de uma representação do conhecimento fina para considerar tão os conhecimentos certos que errados.

16 Modelo do aluno: diagnóstico Difícil: A linguagem de modelização é necessariamente redutora em relação com os processos: o modelo do aluno é sempre uma aproximação. O aluno não é consistente. A evolução dos conhecimentos do aluno não é necessariamente da forma antecipada. Um conhecimento inicial do aluno é necessário. O sistema pode usar problemas intermediários para poder melhorar um diagnostico.

17 Modúlo pedagógico Herança do ensino assistido. Uma parte importante da “pedagogia” é presente na criação dos outros modelos (conhecimento, aluno). O módulo pedagógico pode ser pre- definido ou elaborado dinamicamente a partir de primitivas e das respostas do aluno.

18 Modúlo pedagógico Nível global: adaptação das apresentações em função das necessidades do aluno Nível local: determinação do momento, do conteúdo de uma intervenção: guiar, explicar e remediar.

19 Modúlo pedagógico Subtil: dificuldade de saber quando e como intervir. Mixed-initiative dialog, Guided-discovery learning ou coached activities.

20 Interface Definição da comunicação Em termos de apresentação do conhecimentos e da “expertise”: o sistema apresenta-se. Em termos de forma do aluno expressar seus conhecimentos.

21 Scholar, iniciativa mista Primeiro tutor (Carbonell) Aluno ou computador perguntam e respondam Conhecimento em rede semântico Limitações: sem estratégia pedagógica limitado na extensão dos conhecimentos acessíveis a partir dos conhecimentos de base.

22 Scholar, rede

23 Scholar, regras Regra 1: quando o assunto é uma propriedade (ex:particularidade geográfica), escolhe o mais importante valor inutilizado nesse assunto quando o assunto é um valor (ex:América do sul), escolhe a mais importante propriedade e valor desse assunto

24 Scholar, exemplo

25 Why, o método socrático O conteúdo abordado pelo WHY é a chuva O tutor não ensina diretamente, ele guia o aluno através de perguntas a formular princípios gerais, descobrir contradições, e extrair corretas deduções.

26 Why, regras Regra 6 Se o aluno produz uma explicação insuficiente, enuncia uma regra geral considerando os argumentos da explicação como suficientes e pergunta ao aluno se é verdadeira Exemplo se o aluno considera que água é a razão que tem arroz na China, pergunta se em qualquer lugar com água suficiente tem arroz.

27 Why, exemplo

28 SOPHIE, laboratório O conteúdo aborda por SOPHIE é “problema em circuitos eletrônicos”. SOPHIE é construído como um laboratório onde o aluno pode aplicar e testar seus conhecimentos.

29 SOPHIE, particularidades SOPHIE não toma iniciativas pedagógicas. Ele não tem um modelo do aluno. Qual é a diferencia entre SOPHIE e um micromundo ou uma simulação.

30 SOPHIE, exemplo

31 WEST, coaching WEST é um jogo baseado sobre a conquista do west. Ele tem como objetivo de desenvolver competências em aritmética.

32 WEST

33 WEST, coaching As propostas do aluno são comparadas com estratégias do sistema especialista e em função de um modelo do estudante: suas estratégias conhecidas como fracas. Uma nova proposta ou dica é formulada pelo sistema.

34 WEST, exemplo

35 Conclusão