Negociação Pedagógica no Ambiente AMPLIA

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1 Negociação Pedagógica no Ambiente AMPLIA Cecilia Flores 1, João Gluz 1, Louise Seixas 1, Rosa Vicari 1, Helder Coelho 2 1 Instituto de Informática Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) Caixa Postal Porto Alegre RS Brasil 2 Departamento de Informática Faculdade de Ciências Universidade de Lisboa Bloco C-5 Piso I Campo Grande 1700 Lisboa Portugal {dflores,jcgluz,rosa}@inf.ufrgs.br, seixasl@terra.com.br, hcoelho@di.fc.ul.pt Abstract. AMPLIA is a Learning Multi-Agent Environment. It is designed to support training of diagnostic reasoning and modeling of domains with complex and uncertain knowledge. AMPLIA focuses on the medical area, where learner s modeling tasks will consist of creating a Bayesian network for a problem the system will present. A pedagogic negotiation process (managed by an intelligent Mediator Agent) will treat the differences of topology and probability distribution between the model the learner built and the one builtin in the system. That negotiation process occurs between the agents that represent the expert knowledge domain and the agent that represents the learner knowledge. Resumo. AMPLIA é um ambiente multiagente de aprendizagem projetado para apoiar o treinamento do raciocínio diagnóstico, da modelagem de domínios complexos e que manipulam conhecimento incerto. O AMPLIA está sendo desenvolvido para ser aplicado na área médica, onde o modelo do aluno consiste em criar uma rede Bayesiana para um problema proposto. Um processo de negociação pedagógica, controlado por um agente mediador inteligente, irá manejar as diferenças de topologia e a distribuição de probabilidade entre o modelo construído pelo aprendiz e o modelo embutido no sistema. A negociação ocorre entre os agentes que representam o conhecimento especialista e o agente que representa o conhecimento do aprendiz. 1. Introdução O AMPLIA é um ambiente computacional multiagente com finalidades de ensino e aprendizagem, na Web. Nossa proposta é modelar este ambiente de aprendizagem inteligente, utilizando as idéias de negociação pedagógica descritas neste trabalho. Negociação em um processo de ensino-aprendizagem, ou simplesmente negociação pedagógica, não é um processo econômico, ou seja, por definição, não existe uma troca de bens econômicos num processo de negociação pedagógica. Pode-se então pensar que os diversos mecanismos de negociação, derivados da Teoria dos Jogos e das Teorias de Mercado [3] mostram-se pouco úteis para a negociação pedagógica. Entretanto, estes

2 mecanismos foram generalizados para trabalhar com versões mais abstratas do que valores econômicos, tais como, utilidades e preferências. Logo, a solução está em verificar a aplicabilidade da noção de utilidade num processo de negociação pedagógica. Negociações podem ser consideradas processos complexos de interação entre dois (ou mais) agentes que visam atingir um acordo comum sobre uma determinada situação. Há um amplo espectro de possibilidades, dependendo da situação e dos agentes em questão, onde negociações podem ocorrer, indo desde a resolução de conflitos entre agentes competitivos até a divisão de tarefas entre agentes cooperativos. No presente trabalho consideramos a negociação, basicamente, como um processo de decisão que serve para resolver conflitos que possam surgir da interação entre agentes. Sendo assim o processo de negociação pedagógica poderia ser definido como a resolução de conflitos que podem ocorrer entre agentes envolvidos num processo de ensino-aprendizagem, utilizando exclusivamente estratégias de cunho pedagógico para a resolução destes conflitos. Para uma aplicação real, esta definição ainda está incompleta porque falta definir que tipos de agentes participam num processo de ensino-aprendizagem, qual o resultado esperado deste processo, que conflit os podem surgir e, que estratégias pedagógicas devem ser adotadas para resolvê-los. Estes são temas tratados neste artigo. 2. Negociação Pedagógica Nos processos de negociação baseados na Teoria Econômica, o resultado está na maximização dos ganhos esperados pelos agentes em negociação. Isto é, espera-se alcançar uma solução que maximize os ganhos dos agentes em relação a todas as possibilidades de soluções de negociação existentes. Os ganhos são medidos por uma função de utilidade conhecida pelos agentes, uma função que eles sabem como calcular. O problema está na pressuposição de que um agente sabe como determinar sua utilidade para uma situação, assim como em situações decorrentes de suas ações [3]. Isso não ocorre em um processo de ensino-aprendizagem, pois é difícil perceber como um aluno (ou um agente que o representa) possui definidas suas preferências, tanto atuais quanto futuras, num processo de ensino. Quanto ao professor (ou agentes artificiais), também não é razoável pressupor que tenha conhecimento total sobre todas as situações que possam ocorrer num processo de ensinoaprendizagem. Ocasionalmente os alunos apresentam resultados que, mesmo não estando de acordo com as expectativas do professor, são aceitáveis em termos dos objetivos de ensino almejados (as vezes são até melhores que as soluções padrões). Voltando ao problema inicial, observa-se que os resultados de uma negociação pedagógica devem estar relacionados aos objetivos finais do processo de ensino-aprendizagem, assim como, que o conceito de preferência ou utilidade para um agente não é suficiente para caracterizar os resultados esperados da negociação pedagógica. Como solução para esses problemas, adotou-se pressuposições simplificadoras, baseadas no senso-comum, com os quais se espera contribuir para elucidar a questão. Uma primeira pressuposição é não tratar o processo de ensino-aprendizagem diretamente como um processo de transferência de conhecimentos. Caracterizar o processo desta forma implica em considerar a necessidade de se resolver questões epistemológicas clássicas

3 que não tem respostas concretas: O que é conhecimento? Como poderia ser transferido de uma pessoa a outra? Como mensurar o conhecimento de uma pessoa? Acrescenta-se a esta argumentação, o discurso dos modelos pedagógicos apoiados na epistemologia genética de Piaget [9], onde o conhecimento é construído pelo sujeito, através da interação sujeitoobjeto. Segundo Becker, construtivismo significa isso: a idéia de que nada, a rigor, está pronto, acabado, e de que, especificamente, o conhecimento não é dado, em nenhuma instância, como algo terminado. Assim, em vez de focar o conhecimento, será abordado o processo de ensino/aprendizagem e os personagens envolvidos nele, neste caso, os agentes inteligentes. Será trabalhada a noção de confiança que um agente possui, em relação a um outro (ou a si mesmo) durante o processo, buscando a maximização desta relação. Para tanto, se adotará uma noção de confiança baseada na expectativa de comportamento futuro de um agente em relação a outro (ou em relação a si mesmo). A idéia aqui é a de que a expectativa de comportamento futuro pode ser avaliada ou julgada com maior exatidão do que a percepção de quanto este agente conhece sobre algum tema. Por exemplo, considerando o cenário clássico professor-aluno, ao invés de definir um teste formal como um mecanismo de avaliação de conhecimentos, este seria reinterpretado como sendo um mecanismo formal de verificação de quanto o aluno atende às expectativas do professor, em relação a uma determinada situação. Considerando o cenário de aprendizagem professor-aluno, um primeiro passo na caracterização do processo de ensino-aprendizagem é atribuir objetivos distintos para cada um dos papéis. Do ponto de vista da transferência de conhecimentos, os principais objetivos de um professor são: ajudar o aluno a atingir a compreensão correta do tema proposto e certificar de que realmente conseguiu atingir tal compreensão. Numa visão construtivista, o papel do professor é mediar o processo de interação - oferecendo um ambiente rico e estimulador ao aluno de modo que este possa explorar e questionar os fatos, refletir sobre os mesmos e formular suas hipóteses. Em ambos os casos, a certificação pode ser traduzida no nível de confiança que o professor tem no comportamento do aluno, quando este se encontrar em situações conhecidas, mas principalmente novas, em que sejam necessários os conhecimentos assimilados e já acomodados ou novas reflexões e hipóteses. Com relação ao papel do professor, como mediador no processo de ensino-aprendizagem, não se pode considerar apenas a relação de confiança professor/aluno, uma análise inversa também é necessária, ou seja, a relação de confiança aluno/professor. Assim, existem duas características importantes a delinear no comportamento do aluno: Existência de um vínculo de confiança do aluno em relação às capacidades de julgamento do professor, sobre os conteúdos desenvolvidos. Esta afirmação não implica necessariamente que o grau de confiança seja total, i.e., que o aluno deve confiar cegamente no professor. O que deve existir é um grau razoável de confiança, e este deve ser assumido para que o processo de ensino-aprendizagem seja possível. Definição do que o aluno espera como resultado do processo de ensino-aprendizagem. A pressuposição simplificadora é assumir que o aluno espera atingir um nível de conhecimento que o permita compreender e resolver situações ou problemas dentro da área ou disciplina que está sendo estudada. A questão não é tanto o que o aluno pretende, mas como se poderia ter evidências concretas de que este objetivo foi atingido.

4 A explicação que parece mais natural é que todo o processo utilizado pelo professor para certificar-se que o aluno atingiu os objetivos, também é um reforço de confiança ao aluno. Resumindo, o processo de ensino-aprendizagem pode ser visto como uma maneira de reduzir (ou eliminar) a assimetria inicial na relação de confiança que professor e aluno possuem entre si e sobre o tema estudado. De uma forma esquemática: - Início do processo de ensino-aprendizagem: Professor: (IP.1) Alto grau de confiança em sua capacidade de julgamento no tema abordado. (IP.2) Baixo grau de confiança nas capacidades do aluno para tratar este tema. Aluno: (IA.1) Baixo grau de confiança em sua capacidade de julgamento no tema abordado. (IA.2) Alto grau de confiança nas capacidades do professor em tratar este tema. - Fim (desejado) do processo de ensino-aprendizagem: Professor: (FP.1) Alto grau de confiança em sua capacidade de julgamento no tema abordado. (FP.2) Alto grau de confiança nas capacidades do aluno em tratar este tema. Aluno: (FA.1) Alto grau de confiança em sua capacidade de julgamento no tema abordado. As condições (IP.1) e (FP.1), assim como (IA.2) e (FA.2), não deveriam mudar, sendo apenas bases para o início, desenvolvimento e fim apropriado do processo. O resultado efetivo do processo seria o aumento do grau de confiança do professor no aluno: (IP.2) para (FP.2), e do aluno em relação a si mesmo: (IA.1) para (FA.1). 2.1 Formalizando estes Objetivos Existem várias formas de se analisar a confiança entre agentes, sendo possível caracterizar diversos aspectos importantes nesta noção. Segundo Castelfranchi & Falconi [6], relações de confiança (trust) entre agentes dependem de estados mentais e, portanto, somente agentes com atitudes mentais (crenças, desejos, intenções, etc.) podem confiar uns nos outros. Em nosso trabalho, adotaremos uma noção de confiança voltada a uma expectativa de atos futuros de um agente, similar a noção de confiança (confidence) definida por Fischer & Ghidini [7]. A noção de confiança destes autores é baseada numa lógica modal de crenças e habilidades, que está intuitivamente de acordo com a idéia de que confiamos em alguém, quando sabemos como esta pessoa irá se comportar em determinadas situações. Antes de prosseguir, alguns comentários devem ser feitos, comparando a modelagem delineada acima para o processo de ensino-aprendizagem e a noção formal de confiança definida no trabalho de Fischer & Ghidini [7], que é dada pela fórmula B i j ϕ. Nesta expressão formal não existe espaço para um grau de confiança, ou o agente i acredita que j eventualmente fará ϕ, ou não. Uma possível abordagem para tratar formalmente esta incongruência, é assumir este tipo de crença, tudo ou nada, e tentar estruturar o objeto da crença, a fórmula ϕ, dividindo-a em sub-fórmulas ϕ 1, ϕ 2,..., ϕ n logicamente relacionadas a ϕ, de forma que ϕ 1, ϕ 2,..., ϕ n necessariamente impliquem em ϕ. Outra forma seria utilizar um tratamento explícito das probabilidades vinculadas a uma fórmula lógica, usando, por exemplo, o operador PROB(ϕ), definido no trabalho [8] de Rao & Georgeff, que atribui uma probabilidade PROB(ϕ) = α para que a fórmula ϕ seja verdadeira num determinado mundo possível. No presente trabalho, será utilizada esta última abordagem. Por exemplo, supondo

5 um cenário formado por um agente p professor, um agente a aluno e uma proposição ϕ, que afirma ser a resposta desejada, frente a um questionamento sobre o tema em estudo, tem-se que as proposições (IP.2) e (FP.2) podem ser formalizadas como: (IP.2) (FP.2) B p PROB( a ϕ ) = α B p PROB( a ϕ ) = β Onde α β. Os coeficientes α e β são probabilidades usadas para indicar o grau de confiança, ou expectativa, que o aluno a eventualmente acerte as respostas solicitadas em ϕ (ou que afirme a proposição ϕ completa, que é equivalente). No início do processo de ensino-aprendizagem, o professor tem uma expectativa menor α de que a resposta correta seja afirmada pelo aluno. Após este processo, a expectativa deve crescer para um novo coeficiente β. É importante salientar que os efeitos da negociação num processo de ensinoaprendizagem podem trazer dois tipos de alterações nas fórmulas acima: tanto poderiam mudar a proposição lógica relacionada ϕ ao tema abordado, quando poderiam mudar as expectativas finais β (ou até mesmo iniciais α) deste processo. 2.2 O Papel da Negociação Pedagógica A idéia básica da negociação pedagógica é que, embora o processo de ensino-aprendizagem possa ser considerado um processo de equalização de graus de confiança, não se pode pressupor que ele tenha um comportamento linear, monotônico e crescente, ou seja, não se pode assegurar que este processo irá aumentar um determinado grau de confiança (linear), sem interrupções (monotônico), nem retrocessos (crescente) até atingir um nível desejado. É possível que ocorram conflitos de avaliações do professor em relação ao aluno, e vice-versa, sendo necessário acionar o processo de negociação pedagógica para, se possível, resolver o conflito através de mecanismos de argumentação, com o propósito de reforçar a relação de confiança entre o par aluno/professor. O resultado esperado de um processo de negociação pedagógica é o aumento do grau de confiança entre os agentes que estão interagindo nesta negociação. Um outro aspecto importante na definição de um mecanismo de negociação pedagógica é a definição de qual estratégia de ensino-aprendizagem deve ser utilizada. Este é um assunto que envolve a decisão de qual escola pedagógica será adotada (instrucionista, comportamentalista, construtivista, sócio-histórica ou outra). As escolas que adotam uma abordagem interacionista apresentam importantes vantagens, na modelagem de sistemas multiagentes, pois tal abordagem não apenas se preocupa em definir os tipos de sujeitos (agentes) que participam num processo de ensino-aprendizagem, como também explicam as características deste processo, através das interações que ocorrem entre os mesmos. Considera-se escolas interacionistas, tanto o construtivismo cognitivo, baseado nos trabalhos de Piaget, quanto a abordagem baseada na interação social de Vygotski [4]. O presente trabalho adota a abordagem construtivista [5], onde o aluno terá um papel ativo no processo de aprendizagem e o professor, um papel de mediador e motivador neste processo, propondo estratégias de reflexão na solução de problemas. Neste contexto, as principais estratégias pedagógicas adotadas são estratégias positivas voltadas à motivação do aluno e não apenas estratégias negativas, que identificam os erros e problemas do aluno.

6 3 Ensino e Aprendizagem no AMPLIA 3.1 O Ambiente AMPLIA No ambiente AMPLIA, além dos alunos reais, existem os seguintes agentes artificiais: Agente Aprendiz, responsável por representar o aluno dentro do sistema, agindo em prol dos seus interesses. Agente Especialista, responsável por representar o especialista do domínio. Este agente possui o conhecimento que deve ser estudado pelo aluno. Agente Mediador, responsável por mediar o processo de ensino-aprendizagem entre o agente de Domínio e o agente Aprendiz. Este é um tipo de agente que assume parcialmente o papel de professor, dentro do cenário que vem sendo discutido. Em termos de negociação pedagógica o agente Aprendiz representa o aluno, reunindo todas as evidências concretas sobre o estado de seu processo de aprendizagem, registrando seu grau de autoconfiança declarado em relação a alguma tarefa ou problema que lhe foi proposto, mas também buscando inferir a sua confiança em relação aos demais agentes do sistema. Os agentes Especialista e Mediador compartilham o papel do professor. O agente Especialista incorpora a base de conhecimentos sobre o tema a ser estudado e, portanto, tem o maior grau de confiança sobre o assunto. É ele o responsável pelos conteúdos e pela avaliação do progresso do aluno. O agente Mediador incorpora os mecanismos de negociação necessários para resolver os conflitos neste processo, ou seja, as estratégias pedagógicas de ensino que podem ser usadas na negociação pedagógica. 3.2 O modelo pedagógico do AMPLIA As características básicas do processo de ensino-aprendizagem do AMPLIA são: O processo de ensino-aprendizagem desenvolve-se numa sucessão de etapas de tomada de decisão (diferentes estágios). Cada um destes estágios corresponde a um ciclo de interação entre o Aprendiz e o Especialista, com a eventual participação do Mediador para auxiliar na resolução de conflitos. O aluno atualiza seu conhecimento após a análise dos argumentos recebidos durante a execução de cada uma das etapas de tomada de decisão, com o propósito de fundamentar e qualificar suas decisões no próximo estágio. Todas as ações realizadas pelo aluno são registradas pelo agente Aprendiz. Essas observações apoiam a orientação pedagógica construtivista, onde o conhecimento é construído. O conhecimento é assimilado e posteriormente acomodado através de alterações nas estruturas mentais pré-existentes. A reflexão sobre estas alterações origina novas estruturas mentais, que podem sofrer novas acomodações, e assim sucessivamente [1]. O aluno, ao analisar as observações e sugestões (argumentos) fornecidas pelo Mediador, atualiza seu conhecimento, com o propósito de melhorar seu modelo diagnóstico. O mesmo pode acontecer com o Especialista, ou seja, partindo do pressuposto de que um estudo de casos pode ser modelado de diferentes maneiras, o aluno pode vir a criar um modelo viável, embora não idêntico a solução do Especialista. Na próxima seção descreve-se a dinâmica de interação entre os agentes.

7 3.3 Dinâmica da Interação entre os Agentes No AMPLIA, o aluno expressa sua argumentação por meio da modelagem da rede Bayesiana. Bertil Rolf [2] afirma que a prática e o ensino do raciocínio e da argumentação prestam-se ao uso de esquemas. Concordamos com essa idéia e, por essa razão, a forma de expressão do aluno ocorre por meio de um editor gráfico onde os argumentos são formados por nós e ligações entre eles. O processo de negociação segue um protocolo de interação/conversação que está esquematizado a seguir: (1) No estado inicial, o agente Especialista apresenta um estudo de caso para o aluno. Neste estado o agente Aprendiz apenas toma nota do exemplo e o repassa ao aluno. (2) No segundo estado, o aluno modela sua hipótese diagnóstica, a partir do estudo de casos disponibilizado pelo agente Especialista. Ainda no segundo estado, o aluno envia (por meio do agente Aprendiz) seu modelo ao agente Especialista para ser avaliado. Essa avaliação resulta numa classificação dos pontos divergentes do modelo do aluno em relação ao modelo do Especialista. A classificação é referente a importância de cada região do modelo (trigger, essencial, complementar,...). Esta avaliação não é repassada diretamente ao agente Aprendiz, mas enviada ao agente Mediador. (3) No terceiro estado, o agente Mediador baseado do resultado da análise do Especialista e do nível de confiança (declarado pelo aluno) fornecido pelo agente Aprendiz, escolhe a melhor estratégia pedagógica, acionando a tática adequada a situação em particular. (4) No quarto estado, o aluno avalia a mensagem recebida do Mediador e procura argumentar sobre os pontos que ele considera importantes, através da alteração de seu modelo. Neste mesmo estado, o aluno pode também decidir abandonar o processo de aprendizagem (por não se sentir satisfeito, p. ex.). O processo de negociação gira em torno da escolha dinâmica de estratégias. Os parâmetros considerados estão vinculados às crenças do aluno, à avaliação realizada pelo agente Especialista e às observações registradas pelo agente Aprendiz. Nesse processo de negociação, tanto o aluno como o agente Especialista tem a possibilidade de abandonar a interação. Entretanto, o agente Especialista somente abandona o processo de negociação quando o aluno apresenta uma solução, cuja performance seja equivalente ou melhor que a de seu modelo. O agente Especialista pode vir a aceitar a modelagem do aluno, embora não corresponda exatamente ao seu modelo), ou seja, caso os argumentos realizados pelo aluno solucionem o problema do estudo de caso apresentado ao aluno. 3.4 Um exemplo médico real: Dengue Após identificação do aluno, o agente Aprendiz seleciona um estudo de caso disponível na base de dados do agente Especialista. Após a leitura do texto, o aluno inicia a fase de construção do modelo. O agente Especialista apresenta uma lista com todos os nós relacionados ou não com o caso atual para o aluno. O aluno é então encorajado a desenvolver uma rede Bayesiana selecionando todos os nós que ele achar apropriados ao caso, a partir da lista de nós. A Figura 1 apresenta o modelo desenvolvido por um especialista para o exemplo.

8 Figura 1- Rede modelada pelo especialista do domínio Os nós DC-S (Dengue Clássico - Suspeita), DH-S (Dengue Hemorrágico - Suspeita), SCD-S (Síndrome de Choque do Dengue - Suspeita), DH (Dengue Hemorrágico, confirmado), e SCD (Síndrome de Choque do Dengue, confirmado) representam os diagnósticos definitivos deste caso. O aluno tem o desafio de não somente descobrir o diagnóstico para o caso (Dengue) como também classificar esta patologia dentre seus graus de gravidade. Como declarado inicialmente, os nós são categorizados como diagnósticos e/ou achados ( triggers ). Como exemplo de nó trigger, note a entidade APA (Ausência de Pressão Arterial) na Figura 2. Uma evidência positiva para este nó é suficiente para indicar uma distribuição de probabilidade a posteriori positiva de SDC (um nó diagnóstico e de evidência). Os nós FEB (Febre aguda de no máximo 7 dias), MME (Manifestações Menores) e AED (Contato com mosquito Aedes Aegypti) da Figura 3 representam nós essenciais nesta rede. Estes nós são assim classificados porque são indispensáveis (todos precisam constar) para que diagnóstico final de DC-S possa ser estabelecido. Perceba que o nó MME, representa um nó lógico abstrato, que tem uma probabilidade positiva somente no caso em que dois ou mais de seus nós pais sejam também positivos. Segundo a definição de caso do Ministério da Saúde, uma notificação de suspeita de Dengue clássico só pode ser realizada quando o paciente tenha doença febril aguda de duração máxima de sete dias, acompanhada de pelo menos dois dos seguintes sintomas: CEF (Cefaléia), DRO (Dor RetroOrbital), MIA (Mialgia), ART (Artralgia), PRO (Prostração) e EXA (Exantema). Além disso, o paciente precisa ter estado em área de transmissão de dengue (AED). Note que os nós CEF, DRO, MIA, ART, PRO e EXA, são exemplos de complementares, pois ajudam a estabelecer a crença em outros nós (neste caso, o nó MME). Figura 2 Rede com um nó trigger Figura 3 Rede com nós essenciais Finalmente, como exemplo de nó excludente (Figura 4), perceba a entidade FEB-S15 (Febre alta por 15 dias ou mais).

9 Figura 4 Rede com nós excludentes Figura 5 Rede do aprendiz hipotética O agente Especialista inclui esta variável na lista de nós como meio de testar o grau de confiança do aluno no assunto. Um paciente com quadro febril superior a 7 dias reduz muito a probabilidade de afecção por Dengue. Neste caso, mesmo com os nós complementares MME, e AED positivos, o agente de domínio espera (de acordo com a rede acima) que sempre DC- S apresente uma distribuição de probabilidade a posteriori negativa. Após o aprendiz finalizar a modelagem da rede, inicia a entrada de evidências a partir da investigação diagnóstica textual, baseando-se em sua própria interpretação. O agente Aprendiz envia a parte qualitativa da rede do aluno junto com a distribuição de probabilidades a priori e a posteriori para o agente Especialista, que inicia a comparação tanto do relacionamento causal como dessas probabilidades com o modelo construído pelo especialista. Veja na Figura 5 uma rede hipotética do aprendiz. Note que a rede desenvolvida pelo aluno é viável. Todos os sinais e sintomas apresentados no caso clínico estão presentes na rede. Após testes de inferência, o agente Especialista verifica se todos os nós diagnósticos também têm suas probabilidades a posteriori corretas. Este exemplo demonstra um problema comum quando se compara os modelos do aluno e do especialista: a presença/ausência de nós abstratos. Perceba que o nó APC (Aumento de Permeabilidade Capilar) está faltando. Este é um nó lógico que o especialista criou para sintetizar a presença/ausência de seus nós pais (na figura 5, o aluno só incluiu um destes pais AHT (Aumento de Hematócrito de 20%), pois é o único que é citado no caso clínico). É interessante notar que o agente Mediador possui uma heurística complexa para tratar problemas como este. Num primeiro momento, o agente faz uma busca de todos os nós ausentes. Se os nós pais destes ausentes são, no entanto, encontrados no modelo do aluno (o que é caso na figura 5), o Mediador verifica (através de análise de sensibilidade) se impactos probabilísticos congruentes com o modelo do especialista ainda podem ser observados na rede do aluno. Como todos os nós diagnósticos estão presentes, e ainda com probabilidades a posteriori aceitáveis, o Mediador assume que o aluno pertence à categoria de alunos com Alta Confiança. Para confirmar esta hipótese, o aluno é inquirido sobre sua segurança no modelo, e só então é indagado sobre os nós ausentes. 4. Conclusões O processo de negociação apresentado é diferente em diversos aspectos dos sistemas de negociação baseados na Teoria dos Jogos e das Teorias de Mercado, pois trata-se de uma negociação pedagógica. Estamos interessados no desenvolvimento de agentes autônomos capazes de auxiliar na aprendizagem, sendo esta baseada na experiência e na melhoria do

10 comportamento do agente. A negociação na área da educação está diretamente ligada à forma pedagógica de como levar um aluno a desenvolver seu raciocínio diagnóstico, aperfeiçoando a sua capacidade de aprendizagem. A negociação se fundamenta no próprio processo de aprendizagem. Partindo do pressuposto de que sua capacidade de absorver/considerar todos os achados de uma modelagem diagnóstica seja afetada pela sua experiência como profissional, o processo de negociação intuitivamente permite, por meio da argumentação, modificar crenças do outro agente. A negociação pedagógica é vista como um processo de resolução de conflitos que ocorrem entre os agentes participantes de um processo de ensino-aprendizagm. Dentro da abordagem apresentada, este conflito ocorre justamente quando acontece uma quebra de confiança de um agente em relação ao outro. Na prática, isto se traduz no não atendimento de uma expectativa de comportamento ou desempenho que um agente tem em relação ao outro. Por outro lado, num processo de negociação deve-se considerar o espaço de confronto, onde há várias possibilidades para a solução de um impasse. Isso ocorre durante a modelagem de uma hipótese diagnóstica. Ou seja, um diagnóstico pode ser modelado por diferentes formas (relação causal). Referências [1] Belhot, R.V. Searching for New Ways of teaching. In: ICEE International Conference of Engineering Education, Rio de Janeiro, [2] Rolf, B., Magnusson, C. Developing the art of argumentation, a software approach, Proceedings of 5th International Conference on Argumentation ISSA University of Amsterdam. June [3] Sandholm, T.W. Distributed Rational Decision Making. In: Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. Weiss, G. (ed.). Cambridge: The MIT Press, p , [4] Passerino, L.M. Interaction Sociale dans l environment telematiques d aprentissage. In: Colloque Constructivismes Usages et Perspectives em Éducation, Genebra, [5] Seixas, L.; Flores, C.D.; Vicari, R.M.; Ladeira, M. An Architecture for an Intelligent Learning Environment with a constructivist approach In: Workshop Architectures and Methodologies for Building Agent-based Learning Environments. ITS2002. San Sebastian, Spain, 2002 [6] Castelfranchi, C.; Falconi, R. Principles of Trust for MAS: Cognitive Anatomy, Social Importance, and Quantification. In: ICMAS [7] Fischer, M.; Ghidini, C. The ABC of Rational Agent Modelling. In: AAMAS Bologna, Italy, [8] Rao, A.S.; Georgeff, M.P. Deliberation and Intentions. Technical Note 10, Australian Artificial Intelligence Institute, Carlton, Australia, [9] Piaget, J. Epistemologia Genética. [L Épistémologie Génétique, 1970]. Petrópolis: Vozes, 1971.