Sistema Tutor Inteligente Fuzzy com Objetos SCORM para o Ensino do Gerenciador de Armazenamento e Arquivos
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- David Tuschinski Chaplin
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1 Sistema Tutor Inteligente Fuzzy com Objetos SCORM para o Ensino do Gerenciador de Armazenamento e Arquivos Adilson Vahldick 1, Jean Carlos Schappo 1 1 Bacharelado em Ciências da Computação Depto de Sistemas e Computação Universidade Regional de Blumenau (FURB) {adilsonv77, jeancsbnu}@gmail.com Abstract. This article presents a proposal for an Intelligent Tutor System (ITS) which uses fuzzy rules of inference for monitoring the student. The system is designed to help in the disciplines of Database, and therefore, were developed Learning Objects in the SCORM to exercise the concepts of two components of the architecture of the Database Management Systems: components of Storage Management and Files Management. The ITS has the ability to perform and adapt SCORM packages, using the component CELINE. Besides the exercises, the contents were also prepared using authoring tools that follow the SCORM specification. The article describes the architecture of the ITS, presents a fuzzy modeling, and describes the operation of the exercises learning objects. Resumo. Este artigo apresenta a proposta de um Sistema Tutor Inteligente (STI) que utiliza regras de inferência fuzzy para monitoramento do aluno. O sistema foi projetado para contribuir nas disciplinas de Banco de Dados e foram desenvolvidos Objetos de Aprendizagem empacotados no formato SCORM para exercitar os conceitos de dois componentes da arquitetura de Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados: componente de Gerenciamento de Armazenamento e Gerenciamento de Arquivos. O STI proposto tem a capacidade de executar e adaptar pacotes SCORM, utilizando-se do componente CELINE. Além dos exercícios, os conteúdos também foram elaborados usando ferramentas de autoria que seguem a especificação SCORM. O artigo descreve a arquitetura do STI, apresenta a modelagem fuzzy, e relata o funcionamento dos Objetos de Aprendizagem de exercícios. 1. Introdução O Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) é um sistema de software de propósito geral que facilita os processos de definição, construção, manipulação e compartilhamento do banco de dados (Elmasri e Navathe, 2005), e segue uma arquitetura básica dividida em componentes, onde o primeiro componente se comunica com o usuário e o último é responsável pelo acesso aos discos (Garcia-Molina, Ullman e Widom, 2001). Esse último componente é chamado de Gerenciador de Armazenamento (GArm), que pode utilizar técnicas de Redundance Arrays of Inexpensive Disks (RAID) para melhorar o desempenho e a confiabilidade do sistema. Essas técnicas utilizam de redundância de dados, permitindo que discos indisponíveis sejam supridos por aqueles ainda ativos.
2 Segundo Garcia-Molina, Ullman e Widom (2001), o componente Gerenciador de Arquivos (GArq) é responsável pela manutenção da estrutura dos registros das tabelas. Ele divide um arquivo de dados em pequenos blocos, sendo essas as unidades mínimas de leitura e gravação. Dentro desses blocos são elaboradas as estruturas dos registros, considerando campos de tamanhos variáveis, chaves primárias e estrangeiras. Também ele é responsável pela manutenção dos índices, que utilizam a mesma organização das demais tabelas. O aprendizado da arquitetura de SGBD contribui numa melhor especificação do projeto de banco de dados, esclarecendo ao aluno, por exemplo, o tratamento das chaves estrangeiras, índices, campos varchar e expressões SQL. Esses conhecimentos contribuem ao projetista justificar as definições das tabelas, o uso de campos de tamanho variável, o uso de chaves compostas e a criação de índices. Nos cursos de Computação, a disciplina de Banco de Dados II ou Construção de SGBD oferece essa matéria. No curso de graduação onde esse trabalho foi desenvolvido, o professor observou a dificuldade dos alunos aprenderem os componentes GArm e GArq, e supôs que mais exercícios resolveriam esse problema. Como cada exercício demanda um tempo considerável para sua execução e correção, acabam não são aplicados em quantidade suficiente durante o semestre. Logo, um sistema que pudesse fornecer esses exercícios, e assistir o aluno na sua solução, contribuiria na melhoria do seu aprendizado no assunto. Conforme Self (1990), o Sistema Tutor Inteligente (STI) tem como objetivo proporcionar esse ensino individualizado, de acordo com as necessidades do estudante, tentando se aproximar à atividade de um professor e permitir ao estudante ter um ensino personalizado. Ao professor cabe tirar dúvidas não solucionadas pelo STI e apoiar o estudo. De acordo com Hadjileontiadou et al (2004), um STI deve passar por três testes antes de possuir um comportamento inteligente: (i) o conteúdo do tema ou especialista deve ser codificado de modo que o sistema possa acessar as informações, fazer inferências ou resolver problemas; (ii) o sistema deve ser capaz de avaliar a aquisição deste conhecimento pelo estudante; (iii) as estratégias tutoriais devem ser projetadas para reduzir a discrepância entre o conhecimento do especialista e o conhecimento do estudante. Baseando-se nessas características, concluiu-se que esse tipo de sistema poderia ser uma solução para permitir a possibilidade de mais práticas na disciplina de Banco de Dados II. Entre as técnicas de inteligência artificial, os Sistemas Fuzzy mostraram-se os mais aptos a serem aplicados ao STI por permitir de forma mais natural ao professor a definição das regras de inferência. A lógica fuzzy tem por finalidade o estudo dos princípios formais do raciocínio aproximado. (Hadjileontiadou et al, 2004). Cox (1994) define a lógica fuzzy como a generalização da lógica booleana que admite valores lógicos intermediários entre a falsidade e a verdade e é baseada na teoria dos conjuntos fuzzy, onde um elemento pertença a um conjunto com certo grau de pertinência variando entre 0 e 1 e assim, as proposições não são mais somente verdadeiras ou falsas. Utilizam-se termos como muito, pouco, grande, pequeno, frequentemente ou raramente como modificadores do grau de pertinência de uma variável.
3 As regras fuzzy são baseadas por expressões condicionais como, por exemplo, SE muita chuva E volume alto ENTÃO liberar comporta, e definidas pelo especialista do conhecimento. Observa-se no exemplo o uso da linguagem natural na sua especificação. Porém, os sistemas normalmente têm números discretos como entrada, que devem ser convertidos para números fuzzy. Conforme Cox (1994), esses Sistemas Fuzzy são formados por três módulos, onde o primeiro chamado de fuzzyficador é responsável pelo mapeamento das entradas para números fuzzy. O módulo seguinte é o avaliador das regras, que avalia as variáveis de entrada sobre uma base de regras. As expressões podem resultar em números fuzzy (chamado de modelo Mamdani) ou utilizar um sistema linear com os antecedentes da regra (modelo Takagi-Sugeno). As saídas dessas regras são agrupadas e repassadas ao último módulo: defuzzyficador. Esse módulo utiliza funções como centróide e média dos máximos, para transformar novamente o conjunto de saídas em números discretos. Visando possibilitar a independência do professor na confecção dos conteúdos e exercícios, adotou-se a especificação SCORM, pois existem várias ferramentas de autoria para esse formato. O Sharable Content Object Reference Model (SCORM) define como empacotar o material instrucional com vistas a definir uma seqüência de execução desse conteúdo e regras de como esse material se comunica com o ambiente, e este com o material (ADL, 2006a). Os pacotes nesse formato, também chamados de cursos, seguem uma estrutura denominada árvore de atividades, onde cada nó é chamado de Sharable Content Object (SCO), e contém um conjunto atômico de páginas, ou seja, um SCO é indivisível. A ordem e o momento de apresentação desses SCOs são baseados em regras chamadas Sequenciamento e Navegação (SN). Como a especificação é bem complexa para implementar um ambiente de execução desses pacotes, foi utilizado o componente CELINE (Blend Review, 2009) que encapsula essa complexidade, administrando e executando os pacotes SCORM, e ainda provê meios para que ambientes adaptem esses pacotes. O STI proposto nesse trabalho foi batizado de Sistema de Aprendizagem dos componentes de Gerenciamento de Armazenamento e Arquivos (SAGAA). Seus conteúdos e exercícios são pacotes SCORM. O ambiente adapta esses pacotes para atender as necessidades do aluno. Essas necessidades são percebidas por uma estrutura modelada com Sistema Fuzzy. Para apresentar essa estrutura, o artigo está distribuído da seguinte forma em suas seções: na seção 2 é apresentado o objeto de aprendizagem desenvolvido para a tarefa de exercícios de GArq e GArm; na seção 3 são apresentados os modelos de domínio e aluno do STI; na seção 4 é descrita a modelagem fuzzy do SAGAA; a seção 5 mostra a arquitetura do STI; e na última seção são feitas as considerações finais sobre o desenvolvimento do protótipo. 2. Objeto de Aprendizagem de Exercícios Para reproduzir os exercícios dos componentes GArq e GArm feitos em aula, foi desenvolvido um editor onde o aluno monta a estrutura dos blocos de dados, reproduzindo a tarefa dos SGBDs. A Figura 1 apresenta a interface com o usuário desse editor. Na parte superior está o enunciado do exercício, e na inferior é a área de edição. O aluno pode criar novos blocos de dados ou editá-los. Os blocos são representados como uma grade, onde cada célula corresponde a um byte. Para inserir um registro de
4 dados, o usuário primeiro aponta na grade o byte onde ele começa, e depois lhe é apresentada uma janela tal qual da Figura 2. Essa tela é utilizada para criar e popular os campos dos registros. Esse editor foi implementado como uma Applet e batizado Desenvolvimento de Atividades de Gerenciamento de Arquivos e Armazenamento (DAGAA). Figura 1. Tela do objeto de aprendizagem de exercícios Figura 2. Tela para configuração do registro gravado no bloco Para montagem do exercício, o professor precisa criar um arquivo XML com a descrição do enunciado e uma sequência de operações de manipulação de dados, através de inserção, alteração ou exclusão. Através dessa sequência, o DAGAA consegue calcular a configuração final de cada bloco, e com isso comparar com a configuração do aluno, para então calcular a sua nota (pontuação) no exercício. No XML são definidos os pesos de cinco critérios de avaliação: (i) quantidade de blocos; (ii) estrutura dos blocos; (iii) estrutura dos registros; (iv) estrutura dos campos; (v) estrutura dos cabeçalhos dos blocos. Esses critérios são avaliados quanto a proximidade entre a resposta e a solução do aluno. No XML também são feitas outras especificações como, por exemplo, o tamanho de cada bloco, a quantidade máxima de blocos e o tempo estimado para realizar o exercício. Foi criada uma estrutura básica de pastas e arquivos para atender a especificação SCORM quanto ao empacotamento do objeto. Cada exercício é um pacote diferente, onde o que varia é o arquivo XML do exercício. Nesse trabalho não foi desenvolvida uma ferramenta para criação do exercício e o seu empacotamento. O professor é instruído onde copiar o arquivo XML dentro da estrutura básica de pastas, e compactar
5 no formato ZIP. Seguindo esse princípio, qualquer ambiente em conformidade com a especificação consegue disponibilizar esse objeto de aprendizagem. De acordo com ADL (2006b), a especificação SCORM possui uma API de comunicação entre o objeto e o sistema. Essa API disponibiliza funções para o objeto enviar e solicitar dados ao sistema. Para executar essas funções, também é preciso utilizar identificadores padrões. Por exemplo, para descobrir o nome do aluno que está usando o objeto, é enviado na função de solicitação de dados o identificador cmi.learner_name. O DAGAA envia ao sistema informações como a pontuação obtida, o tempo estimado pelo professor, e o tempo realizado pelo aluno, utilizando o identificador cmi.interactions, que é um campo livre para troca de dados entre sistema e objeto. 3. Modelo de Domínio e Aluno Segundo Self (1990), no modelo de domínio está o conhecimento armazenado do especialista na matéria a ser ensinada, portanto, o que deve ser transferido para o aluno. O modelo do aluno reúne informações a respeito do estudante, aspectos do conhecimento e comportamento dele que tragam conseqüências para seu desempenho e aprendizagem. O STI desenvolvido nesse trabalho seguiu uma estratégia descrita por Kavcic (2004) chamada modelo de sobreposição, onde o modelo do aluno é sobreposto ao modelo de domínio, como ilustrado na Figura 3. Figura 3. Modelo de sobreposição (Kavcic, 2004) O modelo de domínio é um mapa conceitual, seguindo uma estrutura de grafo direcionado, onde cada vértice representa um conceito que precisa ser dominado pelo aluno. Os primeiros conceitos apresentados ao aluno são os vértices que não recebem arestas (como o c1 no exemplo da Figura 3). À medida que o sistema percebe a melhora no desempenho do aluno, outros vértices são ativados, e por consequência, seus conceitos também são apresentados. As arestas é que determinam as condições de ativação dos vértices. Nelas é definido o nível de conhecimento que o aluno precisa obter no conceito do vértice da origem da aresta para ativar o vértice do destino da aresta. No SAGAA os níveis de conhecimento são desconhece, conhece pouco, conhece, conhece bem, aprendeu e aprendeu bem. O modelo de aluno, que utiliza exatamente a mesma estrutura, contém em cada vértice o nível de conhecimento do aluno sobre o assunto. Normalmente, os vértices
6 iniciam pelo nível mais baixo, que no caso do SAGAA é chamado de desconhece. Porém, um questionário inicial poderia ser aplicado ao aluno, para então reavaliar quais conceitos ele já possui algum nível de conhecimento, ou inclusive, dominar algum assunto. Assim, o sistema pode perceber que o aluno domina os conceitos básicos, e diretamente oferecer conceitos mais avançados para seu aprendizado. Esses níveis de conhecimento evoluem através de práticas, exercícios ou problemas. De acordo com o desempenho do aluno, o grau de conhecimento no assunto é alterado. O SAGAA utiliza objetos de aprendizagem no formato SCORM para apresentar conteúdo e aplicar exercícios. Após a montagem do mapa conceitual, são adicionados os objetos para cada vértice. Esses objetos podem ser classificados entre conceitos ou exercícios, e ainda, os exercícios podem ser categorizados entre fácil, médio ou difícil. Para os exercícios são utilizados os objetos DAGAA. 4. Modelagem Fuzzy Conforme descrito na seção anterior, o nível de conhecimento que o aluno tem sobre um conceito é dependente dos exercícios que ele executa. Para gerar o valor do conhecimento, foi modelado um Sistema Fuzzy, que é executado toda vez que um exercício é encerrado. Esse sistema foi prototipado com um recurso do MatLab: o Fuzzy Logical Toolbox. Com ele pôde-se simular todos os módulos do Sistema Fuzzy, antes de aplicá-lo ao STI. O Sistema Fuzzy contém três variáveis de entrada (complexidade, acertos e tempo) com seus valores providenciados pelo exercício mais duas variáveis de saída (desempenho e próximo nível), e o modelo de inferência Mamdani. A variável complexidade está relacionada à dificuldade do exercício, e tem três graus de pertinência: fácil, médio ou difícil. A variável acertos é alimentada com a pontuação obtida no exercício, e também é organizado em três graus de pertinência: baixo, razoável ou alto. A variável tempo é baseada em uma relação entre o tempo estimado pelo professor e o tempo realizado pelo aluno. Os graus de pertinência são rápido, normal ou devagar. As funções de pertinência para cada uma dessas variáveis são ilustradas na Figura 4: (a) complexidade, (b) acertos e (c) tempo. Figura 4. Funções de pertinência para as variáveis de entrada: (a) complexidade, (b) acertos, e (c) tempo
7 A base de regras fuzzy está representada na Tabela 1, onde se pode observar que as saídas de cada expressão são: (i) a sugestão do próximo nível de exercício, e (ii) o grau de conhecimento do aluno sobre o conceito. Por exemplo, se o aluno fez um exercício médio, em um tempo esperado pelo professor (normal) e o nível de acertos foi alto, então a saída da regra sugere que o próximo exercício seja de nível difícil, e o grau de domínio sobre o assunto é conhece bem. Na tabela está destacada a célula que corresponde a esse exemplo. Tabela 1. Regras fuzzy Nesse exemplo, onde o aluno obteve o conceito conhece bem, todos os vértices adjacentes que dependiam desse grau, ou de graus inferiores, serão ativados. A Figura 5 mostra a função de pertinência para a variável de saída desempenho. Pode-se observar que o grau conhece bem tem pertinência 1 para conhece pouco e conhece. Com isso, é comprovado que vértices que esperavam esses graus serão ativados com conhece bem. Figura 5. Funções de pertinência para a variável desempenho
8 5. Arquitetura do Sistema O SAGAA é composto por cinco módulos, como ilustrado na Figura 6. Os módulos interface, domínio, pedagógico e aluno são inspirados na arquitetura clássica de STI (Self, 1990). O componente CELINE, adicionado ao modelo clássico, tem a responsabilidade de coordenar a apresentação dos objetos de aprendizagem, e alimentar o sistema com as interações feitas pelo usuário nesses objetos. Esse componente facilita o uso de conteúdos no formato SCORM, ao se encarregar da execução e administração desses pacotes. Figura 6. Arquitetura do SAGAA O módulo interface foi implementado utilizando Java Server Faces (JSF), e é responsável pelo controle de autenticação (tanto de professor quanto de aluno) e apresentar as opções para o usuário. Se ele for um aluno, então é apresentada uma lista de hiperlinks apontando para os conceitos já aprendidos e também aqueles que ele ainda precisa progredir. Também são apresentadas opções para visualização de um relatório dos seus desempenhos em cada conceito, ou seja, para cada conceito qual o grau de conhecimento em que ele se encontra. Para o professor ficam disponíveis opções para visualização de desempenhos por turma ou por aluno. Na primeira opção são listados todos os alunos da turma e quais os conceitos que cada um está aprendendo, junto de seu grau de conhecimento. O relatório de desempenho por aluno segue o mesmo princípio do relatório quando visualizado pelo próprio aluno. O monitoramento do desempenho do aluno é realizado através desses relatórios. Outra facilidade que o CELINE oferece é uma interface para o sistema adaptar os pacotes SCORM, em dois momentos: (i) quando o usuário entra em um conceito é possível criar uma árvore de atividades utilizando partes de vários pacotes; e (ii) enquanto o usuário utiliza o curso, o sistema pode adicionar ou remover SCOs, ou ainda alterar as regras de SN. Quando o aluno clica para exercitar um conceito, entra em ação o CELINE, que invoca a interface de adaptação realizada pelo sistema. Nesse instante é produzida uma árvore de atividades, unindo todos os pacotes da categoria conceito, e sorteia um pacote de exercícios no nível de dificuldade conforme as regras fuzzy da Tabela 1. Esse nível
9 de dificuldade já foi decidido quando o aluno encerrou o exercício anterior. É aberta uma nova janela com essa árvore de atividades. Quando o aluno encerra o exercício, a janela é fechada, e novamente invocada a interface de adaptação para processar as regras fuzzy, atualizando o modelo do aluno. Na página principal, podem ter sido habilitados novos conceitos para aprender, caso o aluno tenha evoluído de grau de conhecimento, e atendido alguma restrição entre os vértices do modelo de domínio. Para o processamento do Sistema Fuzzy é utilizado o arquivo gerado pelo Fuzzy Logical Toolbox do MatLab, quando da prototipação do sistema. Com isso, se o professor sentir a necessidade de ajustar algum dos módulos, deve fazê-lo no MatLab. O processamento foi implementado com o framework NRC FuzzyJ Toolkit (Orchard, 2008). Com ele foi desenvolvida a execução do Sistema Fuzzy através da interpretação do arquivo criado durante a prototipação. A figura 7 ilustra um curso aberto no ambiente. Figura 7. Curso aberto no SAGAA 6. Considerações finais O STI batizado SAGAA apresentado nesse artigo experimentou Sistemas Fuzzy como técnica de inferência. Em relação a algumas técnicas tradicionais ela apresentou as seguintes vantagens: não precisou de uma base de exemplos pronta para poder iniciar a utilização do sistema, como acontece com o Raciocínio Baseado em Casos; não exige o alto tempo de treinamento da estrutura, como nas Redes Neurais; com o mapeamento de números discretos para variáveis lingüísticas, permitiu construir uma base de regras com linguagem natural, diferente do que acontece com Sistemas de Produção. Com a utilização do Fuzzy Logical Toolbox, foi possível prototipar o sistema, experimentando as funções de pertinência e regras de inferência, antes do desenvolvimento do STI em si.
10 A inovação no SAGAA está na utilização e adaptação de conteúdo no formato SCORM, e para isso contou com o componente CELINE. A vantagem em adotar essa estratégia é que todo o material instrucional é produzido independente do ambiente, utilizando ferramentas de autoria que seguem a especificação. Quanto à adaptação, o SAGAA monta em tempo de execução a estrutura do material, oferecendo o conteúdo e os exercícios de acordo com as necessidades do aluno. Outra contribuição desse trabalho é a criação de um objeto de aprendizagem que pode ser utilizado para exercitar os conceitos de Gerenciamento de Arquivos e Armazenamento, que são dois componentes dos SGBDs. Esse objeto foi desenvolvido em conformidade com a especificação SCORM, e não exige o SAGAA para sua utilização. O SAGAA se beneficia especificamente dele, ao utilizar as informações que o objeto consegue fornecer: avaliação dos acertos e tempo despendido no exercício. Porém, ambas as informações são fornecidas dentro das normas do SCORM, ou seja, outros ambientes também poderão utilizá-las. Referências ADL. (2006a), SCORM rd Edition Overview Version 1.0, ADL: Virginia. ADL. (2006b) SCORM rd Edition Run-Time Environment (RTE) Version 1.0. ADL: Virginia. Cox, E. (1994) The Fuzzy Systems Handbook, AP Professional. Elmasri, R.; Navathe, S. B. (2005) Sistema de banco de dados. 4. ed. Pearson Education. Garcia-Molina, H.; Ullman, J. D.; Widom, J. (2001). Implementação de sistema de banco de dados. Campus, Hadjileontiadou, S.J.; Nikolaidou, G.N.; Hadjileontiadis, L.J.; Balafoutas, G.N. (2004) On Enhancing On-Line Collaboration Using Fuzzy Logic Modeling, In: Educational Technology & Society, 7, p Kavcic, A. (2004). Fuzzy user modeling for adaptation in educational hypermedia. In: IEEE Transactions On Systems, Man, And Cybernetics Part C: Applications And Reviews, Vol. 34, No. 4, November. Orchard, R. (2008). NRC FuzzyJ toolkit for the Java platform user s guide. Fevereiro. Self, J. A. (1990). Theoretical foundations for intelligent tutoring systems. Journal of Artificial Intelligence in Education, 1(4), Vahldick, A. Raabe, A.L.A. (2009). Infrastructure for Development of Intelligent Learning Environments that Manage SCORM Content. IX IFIP World Conference on Computers in Education (WCCE 2009), Bento Gonçalves.
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