onio Baseado em Casos

Transcrição

1 Universidade Regional de Blumenau Centro de Ciências Exatas e Naturais Departamento de Sistemas e Computação Julho de 2002 TCC 2002/1-48 Módulo de Raciocíonio onio Baseado em Casos em uma Ferramenta de Apoio ao Ensino de Lógica L de Programação Orientador: Mauro M. Mattos Aluno:

2 2 / 26 Roteiro Introdução / Motivação Informática na Educação Proposta de Mattos Raciocínio Baseado em Casos Especificação e Implementação Cálculo de Similaridade Considerações Finais Apresentação do Protótipo

3 3 / 26 Introdução e Motivação Ensino de Lógica de Programação Fundamental Formalismo e Racionalismo Dificuldades Ferramentas existentes Auxiliam no desenho Diferentes abordagens Protótipos Mattos

4 4 / 26 Informática na Educação Educação Bastante atenção Processo complexo Tecnologia sempre presente Tecnologia típica vs. Mundo atual Informática na Educação Tecnologias cada vez mais sofisticadas Emprego equivocado da tecnologia Computador não é fim, é meio Investimentos necessários

5 5 / 26 Sistemas Especialistas e o SE de Mattos Emular especialista Conhecimento = regras Base de fatos Máquina de inferência Experiência do especialista Professor de Algoritmos Tentativa e erro vs. Indução Metodologia dos 8 passos Refinamento para 28 passos (perguntas)

6 6 / 26 O protótipo tipo do Sistema Especialista Desenvolvido em CLIPS Especialista = Prof. Mauro Mattos Regras = 28 passos Árvores de decisões e auxiliar Obtenção de solução macro Proposta válida Sendo convertido em Delphi

7 7 / 26 SE e RBC atuando em conjunto

8 8 / 26 Raciocínio Baseado em Casos Iniciou nos anos 80 Vem ganhando destaque Adaptação de processo natural Duas motivações: Ciências Cognitivas e IA Dois princípios Problemas similares = Soluções similares Problemas ocorrem mais de uma vez Aprendizagem

9 9 / 26 Sistemas RBC Estrutura e Ciclo Base de Casos Mecanismo de Pesquisa Indexação dos Casos Quatro etapas (quatro Rs) Recuperar (retrieve) Reusar (reuse) Revisar (revise) Reter (retain)

10 10 / 26 Sistemas RBC Ciclo Adaptado de Aamodt e Plaza (1994)

11 11 / 26 Casos e Base de Casos Casos Problema + Solução Conhecimento sobre alguma situação Casos de entrada (input) e armazenados (stored) Base de Casos Experiência do RBC Composta de stored cases Manutenção (Tamanho e Qualidade)

12 12 / 26 Representação e Indexação dos Casos Representação dos Casos: O que armazenar Como armazenar Como organizar Índices Características relevantes Contexto Utilidade do Caso Guia o RBC na busca de casos similares

13 13 / 26 Recuperação de Casos 1. Identificação das características Contexto representado pelo caso de entrada 2. Busca Inicial Casos com potencial de serem similares 3. Seleção dos Melhores Casos Somente os com maior potencial 4. Adaptação de Casos Quando não existem semelhantes 5. Retornar caso mais semelhante Através de um cálculo de similaridade

14 14 / 26 Cálculo de Similaridade Essência de um Sistema RBC Define o sucesso (ou não) do RBC Dependente da Indexação e Representação Vários métodos Vizinho mais próximo Indução Indução guiada por conhecimento Recuperação de Modelos Outros

15 15 / 26 Agregação de RBC ao SE de Mattos Complemento o SE de Mattos Contemplar fase de abstrações Protótipo em Java Identificação características Contempla apenas uma etapa do RBC

16 16 / 26 O Sistema RBC de Mattos Perfil do Caso Palavras-Chave Generalização Número de Passos Número de Variáveis Número de Constantes Solução Analisador de Textos Construção Chave Básica

17 17 / 26 Contexto do Trabalho

18 18 / 26 Especificação do MóduloM Consulta e Cadastro de Casos Analisador de texto Caso Enunciado Enunciado (Descrição) Chave: Genérica e Palavras Chave Solução Solução (Descrição passos) Base de Casos Recuperar Casos

19 19 / 26 Implementação do MóduloM Analisador de Textos Caso de Entrada Identifica Características Busca Palavras-Chaves Ex.: Ler = In = Entrada de Dados Base de Casos Enunciados Chaves Soluções

20 20 / 26 Similaridade Vizinho mais próximo Vizinho mais próximo T é o novo caso; S são os casos existentes na memória de casos; n é o número de atributos; i é um atributo individual; f é a função de similaridade para o atributo i nos casos T e S; W é o peso do atributo i.

21 21 / 26 Cálculo Similaridade Exemplo Caso de Entrada Palavras-Chave: Ler (In), Multiplicar (Exp Exp) e Apresentar (Out) Caso Armazenado 1 Palavras-Chave: Leia (In) e Multiplique (Exp Exp) Caso Armazenado 2 Palavras-Chave: Ler (In), Converter(Exp Exp), Multiplicar (Exp Exp), Dividir (Exp Exp), Achar (If), Acumula (He), Apresentar (Out) e Metro (UnM UnM).

22 22 / 26 Cálculo Similaridade Fórmula Inicial Palavras_Iguais * 1 + Tipos_Iguais * 0,2 Quanto maior, mais similar. Usando o exemplo: Caso de entrada: Ler (In), Multiplicar (Exp Exp), Apresentar (Out). Caso Armazenado 1: Leia (In), Multiplique (Exp Exp). Similaridade = 0 (palavras iguais) * (tipos iguais) * 0,2 = 0,4 Caso Armazenado 2: Ler (In), Converter(Exp Exp), Multiplicar (Exp Exp), Dividir (Exp Exp), Achar (If), Acumula (He), Apresentar (Out), Metro (UnM UnM). Similaridade = 3 (palavras iguais) * (tipos iguais) * 0,2 = 3

23 23 / 26 Cálculo Similaridade Outras FórmulasF Similaridade = Peso 1 * Peso 2 Peso 1 = Palavras_Iguais * 1 + Tipos_Iguais * 0,2 Peso 2 = 1 - (Diferença * 0,10) Diferença = diferença entre o número de palavras Para o caso armazenado 01: Peso 1 = 0,4; Peso 2 = 1 - ((3-2) * 0,10) = 0,90; Similaridade = 0,36. Para o caso armazenado 2: Peso 1 = 3; Peso 2 = 1 - ((3-8) * 0,10) = 0,50; Similaridade = 1,5.

24 24 / 26 Cálculo Similaridade Outras FórmulasF Aumentar o valor do peso do tipo Considerar diferenças progressivas Ordem das palavras-chave Métricas Número de palavras (não somente chaves) Peso para cada palavra-chave Peso para todas as palavras Peso para tipos

25 25 / 26 Cálculo de Similaridade Fórmula Usada Similaridade = Nro_Palav_Iguais / Nro_Palav_Caso_Armaz * 1 + Nro_Tipos_Iguais / Nro Palav_Caso_Armaz * 0,5. Exemplo: Similaridade Caso Armazenado 1: 2 palavras-chave, 0 iguais, 2 tipos iguais; (0/2 * 1) + (2/2) * 0,5, = 0,5. Similaridade Caso Armazenado 2: 8 palavras-chave, 3 iguais, 0 tipos iguais (3/8 * 1) + (0/8) * 0,5 = 0,375

26 26 / 26 Considerações Finais Módulo Válida como TCC Validar em Campo Dificuldades Analisador Etapas do Sistema RBC Trabalhos futuros Melhoria do analisador Outros métodos do Cálculo de Similaridade Integração com o Sistema Especialista