Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação

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1 Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação Introdução a Engenharia da Informação Sistemas Inteligentes - Inteligência Artificial Inteligência Artificial na Educação Prof. Edson Pinheiro Pimentel edson.pimentel@ufabc.edu.br Santo André - SP Abril

2 IA na Educação A Inteligência Artificial (IA) tem investigado possíveis formas de simular, no computador, tarefas tidas como inteligentes.. No âmbito da Informática na Educação as aplicações de Inteligência Artificial tem sido estados como Sistemas de Tutoria Inteligente - STI 2

3 Definição Sistemas Tutores Inteligentes (STI) são programas de computador com propósitos educacionais e que incorporam técnicas de Inteligência Artificial (IA) 3

4 Motivação Construir softwares educacionais pra que? Não apenas para reproduzir a realidade da sala-deaula, substituindo o Professor por um Computador O Computador (sistemas computacionais) como ferramentas de apoio para que o Professor (facilitador) possa ter mais informações para ASSISTIR cada aprendiz de uma maneira mais PERSONALIZADA, principalmente os que tem mais necessidades 4

5 Evolução Histórica (1) CAI - Computer Assisted Instruction IAC - Instrução Assistida por Computador Início da década de 1960 Grupo de programas denominados de Page-Turners Baseado no modelo educacional comportamentalista Características : Apenas apresentam os conteúdos e o aluno é direcionado a tomar algumas atitudes frente a estímulos apresentados Muitas vezes a atitude se resumia em virar a página Nenhuma distinção entre os vários níveis de conhecimento dos usuários era feita, nem geração de problemas e comentários diferenciados O aluno é quem precisa se adaptar ao sistema e não o sistema ao modelo de aprendizado do aluno 5

6 Evolução Histórica (2) ICAI - Intelligent Computer Assisted Instruction Necessidade de inserir Inteligência nos softwares educacionais Técnicas de Inteligência Artificial (IA) Características : ICAI são sistemas que possuem uma rica representação do domínio de conhecimento Separam as estratégias de ensino do conhecimento a ser ensinado 6

7 Evolução Histórica (3) ICAI - Intelligent Computer Assisted Instruction Características : Mantêm um modelo dinamicamente atualizado da performance do usuário Permite personalizar a instrução, tornando a apresentação apropriada ao nível de conhecimento do estudante e com o seu modo de aprendizagem Em 1982, Sleeman e Brown revisaram o estado da arte nos sistemas CAI / ICAI e criaram o termo de Sistemas Tutores Inteligentes (Intelligent Tutoring Systems). 7

8 Sistemas Tutores Inteligentes (1) O objetivo fundamental dos Tutores Inteligentes é proporcionar uma instrução adaptada ao aluno As diferenças mais importantes entre os STI e os CAI tradicionais estão na forma com que se conceber o seu projeto Enquanto os CAI induzem o aluno a uma resposta "correta"mediante uma série de estímulos cuidadosamente planejados os STI objetivam simular algumas das capacidades cognitivas do aluno e utilizar estes resultados como base das decisões pedagógicas a tomar. 8

9 Sistemas Tutores Inteligentes (2) Diferenças entre CAI e STI CAI STI Origem Educação Computação Fundamentação teórica Behaviorista Psicologia Cognitivista Estruturação e funções Única estrutura algoritmica pré-definida, onde o aluno não influi na sequencia de Estrutura dividida em módulos, cuja sequencia é determinada pelas respostas apresentação do conteúdo do aluno Estruturação do Algorítmica Heurística conhecimento Modelagem do aluno Avaliam a última resposta do Tentam avaliar toda a aluno, sem considerar suas interação com o aluno dúvidas Modalidades encontradas Tutorial, exercício e prática, simulação e jogos interativos Socrático, ambiente, interativo, diálogo bidirecional e guia 9

10 Sistemas Tutores Inteligentes (3) Diferença marcante em relação ao CAI : uso de técnicas de Inteligência Artificial nos STI. Inteligência : capacidade de resolver os problemas que apresenta aos alunos, e explicar como os fez. Permitem um maior grau de individualização na instrução O STI modela o entendimento do aluno sobre um tópico e Compara o conhecimento do aluno com o de um especialista no domínio 10

11 Sistemas Tutores Inteligentes (4) Os STIs devem ter capacidade de aprendizagem, característica essencial para a Inteligência Jonassen definiu três critérios para se verificar se o sistema é inteligente : 1) O conteúdo do domínio deve ser codificado de modo que o sistema possa acessar as informações, fazer inferências ou resolver problemas 2) O sistema deve ser capaz de avaliar a aquisição deste conhecimento pelo estudante 3) As estratégias tutoriais devem ser utilizadas para reduzir a discrepância entre o conhecimento do especialista e do estudante 11

12 Arquitetura de um STI (1) Arquitetura Clássica de um STI 12

13 Arquitetura de um STI (2) Arquitetura Clássica de um STI (Especialista) 13

14 Arquitetura de um STI (3) Modelo do Domínio Manipula o conteúdo que vai ser ensinado representando o conhecimento do especialista (Modelo do Especialista) Usa formalismos de IA para modelar o conhecimento Exemplo : redes semânticas, frames, scripts, regras de produção Conhecimento deve ser compatível com raciocínio do estudante 14

15 Arquitetura de um STI (4) Modelo do Aluno É O GRANDE DIFERENCIAL EM STI Representa aspectos do conhecimento, capacidades e comportamento do aluno Registra mudanças no perfil do estudante 15

16 Arquitetura de um STI (5) Modelo do Aluno Relações entre o Modelo do Especialista e do Aluno Modelos para a classificação do aprendiz Overlay (sobreposição) : O Modelo do Aluno é um subconjunto do Modelo do Especialista Não trata informações fora do modelo do domínio Conhecimento do domínio Modelo do estudante 16

17 Arquitetura de um STI (6) Modelo do Aluno... Modelos para a classificação do aprendiz (continuação) Modelo Diferencial Similar ao Modelo Overlay com foco nas diferenças entre os dois modelos (aluno e especialista) Divide o conhecimento em 2 categorias o que o estudante deveria saber o que não se pode esperar que ele conheça Conhecimento do domínio Conhecimento esperado do estudante Modelo do estudante 17

18 Arquitetura de um STI (7) Modelo do Aluno... Modelos para a classificação do aprendiz (continuação) Modelo de Perturbação Inclui os erros ou as falsas concepções (misconceptions) do aluno em relação ao conhecimento do especialista Conhecimento do estudante vai além do modelo do domínio Conhecimento do domínio Modelo do estudante 18

19 Arquitetura de um STI (8) Modelo do Tutor Conhecimento pedagógico do sistema (Modelo Pedagógico) Seleciona conteúdo a ser apresentado Seleciona que táticas de ensino deverão ser utilizadas Monitora o desempenho do aluno Fornece assistência quando solicitado 19

20 Arquitetura de um STI (9) Modelo do Tutor Estratégias de Diálogo Motiva o aluno Fornece sugestões, questões ou contra-exemplos Comenta as respostas do estudante Muda a abordagem usada 20

21 Arquitetura de um STI (10) Modelo de Interface Único componente que interage diretamente com o estudante Papel crucial em sistemas interativos Tempo de resposta razoável Visual interessante Representação clara Fácil de usar 21

22 Sistemas Tutores Inteligentes - Gerações (1) 1ª Geração Anos 70 a meados de 80 Objetivo - Explorar técnicas de IA Enfoque - Representação do conhecimento Características - Sistemas ilustrativos do funcionamento de técnicas de IA Exemplos - SCHOLAR, WHY, GUIDON 22

23 Sistemas Tutores Inteligentes - Gerações (2) 2ª Geração Final dos anos 80 a início dos 90 Objetivo - Aplicação e teste dos STI Enfoque - Aspectos pedagógicos Características - Maior escopo do domínio Exemplos - Geometry tutor e Lisp tutor 23

24 Sistemas Tutores Inteligentes - Gerações (3) 3ª Geração Início dos anos 90 ate hoje Objetivo - Representação, comunicação e conhecimento do aluno Enfoque - Tecnologias hipermídia Características - Equipes multidisciplinares Exemplos - STEAMER, Smithtown economics tutor 4ª Geração Sistemas Multiagentes 24

25 Sistemas Tutores Inteligentes - Exemplos (1) SCHOLAR Considerado pioneiro Conteúdo: Geografia sul-americana Diálogo misto Interface em linguagem natural Domínio representado por Rede Semântica Método Socrático Não foi muito utilizado 25

26 Sistemas Tutores Inteligentes - Exemplos (2) SCHOLAR - Exemplo de diálogo SCHOLAR: Approx what is the the area of Brazil? Student: 2,500,000 square miles. SCHOLAR: Wrong. Please indicate if the following statement is correct: the area of Paraguai is approx 47,432 square miles. Student: What is the area of Brazil? SCHOLAR: 3,600,000 square miles. Now answer the question you didn t answer before. Student: False. SCHOLAR: Rephase your statement. I can t understand it. Student: Incorrect. SCHOLAR: Very good!... 26

27 Sistemas Tutores Inteligentes - Exemplos (3) Outros exemplos de STI SISTEMA DOMÍNIO REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO MODELO DO ALUNO Scholar Geografia Rede Semântica "Overlay" ESTRATÉGIA DO TUTOR REFERÊNCIA Socrático Carbonell, 1970 Why Tempo (Causas da chuva) "Scripts" "Bugs" Sophie West Hydrive Detector de falhas eletrônicas Expressões Aritméticas Falhas Sistemas Hidráulicos de avião Rede Semântica Regras "Overlay" "Overlay" Guidon Medicina Regras "Overlay" Proust Programação em Pascal Rede Semântica "Bugs" Socrático Stevens, 1982 Ambiente reativo com interações Ambiente reativo com treinamento Ambiente reativo com interações estruturais Ambiente reativo com orientação Brown e outros, 1982 Burton e Brown, 1979 Clancey, 1982 Soloway e Outros, 1983 Regras Kaplan,

28 Sistemas Tutores Inteligentes - Limitações (1) Limitações da Arquitetura Clássica dos STIs Como tornar os STIs capazes de se adaptarem às características de cada usuário (aluno), afim de executar um processo de ensino-aprendizagem individualizado e com mais eficiência? Nível de Conhecimento Estilos de Aprendizagem ADAPTAR-SE aos alunos e não ao conteúdo Ramo de Pesquisa dentro da IAED : Adaptatividade Para tanto, a arquitetura clássica dos STIs precisa evoluir para alcançar este objetivo 28

29 Sistemas Tutores Inteligentes - Limitações (2) Limitações da Arquitetura Clássica dos STIs Não permite a descentralização das atividades e a especialização dos módulos; Não gera múltiplas representações do conhecimento; Não modela múltiplas estratégias do aluno, seja de análise do comportamento, ou a representação do conhecimento do aluno; Não permite a aprendizagem colaborativa, ou seja, não permite que o usuário (aluno) aprenda através de discussões com outros alunos, com opiniões e níveis de conhecimento diferentes; Incapacidade de modificar as suas representações, seus exemplos e seus conteúdos de acordo com as respostas dos alunos; Não detecta o estado motivacional e afetivo do aluno 29

30 Sistemas Tutores Inteligentes - Tendências (1) STIs devem permitir Descentralização das Atividades Múltiplas Representações do Conhecimento Múltiplas Estratégias Aprendizagem Colaborativa Detecção do Estado Mental e Afetivo do Aluno 30

31 Sistemas Tutores Inteligentes - Tendências (2) Um STI é considerado inteligente se este é capaz de identificar as necessidades, motivações, desejos e características do usuário (ensino-aprendizado personalizado). Os STI estão procurando esta adaptação utilizando todas as técnicas de IA disponíveis para isto Um avanço no desempenho dos STIs vêm sendo alcançado com o uso da TECNOLOGIA DE AGENTES 31

32 Tecnologia de Agentes

33 Sistemas Tutores Inteligentes - Tendências (3) TECNOLOGIA DE AGENTES Um AGENTE é uma entidade autônoma que está integrada em um ambiente e é capaz das seguintes atividades: perceber mudanças de estados no ambiente que está inserido; relacionar-se com outras entidades inseridas no mesmo ambiente; (agentes artificiais e humanos) realizar ações necessárias para alcançar seus próprios objetivos. Modelo de Agente proposto por Wooldridge,

34 Sistemas Tutores Inteligentes - Tendências (4) Um agente deve ter no mínimo as seguintes características : Autonomia: executa as suas ações sem ou com o mínimo de interferência direta de agentes humanos ou de outros agentes computacionais Reatividade: é a capacidade de perceber e reagir às alterações no ambiente em que estiver inserido. Habilidade Social : é a capacidade de interagir com outros agentes (humanos ou computacionais) quando necessitar de um auxílio para resolver algum problema, ou para auxiliar outros agentes Os avanços mais recentes no campo de Ambientes de Aprendizagem Inteligentes têm proposto o uso de arquiteturas baseadas em Sociedade de Agentes SMA - Sistema Multi-Agentes 34

35 Sistemas Tutores Inteligentes - Tendências (5) Pesquisas têm utilizado arquiteturas BDI (Belief, Desire and Intention) para a modelagem de agentes cognitivos, visando a implementação de estados mentais. São um segmento da IA que tem explorado modelos de agentes baseados em Crenças, Desejos e Intenções Descreve o processamento interno do estado de um agente utilizando um conjunto de categorias mentais : Crenças: representam o possível conhecimento do agente Desejos: os desejos de um agente são um conjunto de metas a ser realizadas num período de tempo Intenções: representamseqüências de ações específicas que um agente se compromete a fazer para atingir um determinado objetivo 35

36 Agentes Pedagógicos ( STI c/agentes) O que são : Agentes que estão inseridos em um ambiente de ensino e aprendizagem. Propósito: comunicação com o aluno (conteúdo); Missão pedagógica: função de tutor; E o termo Agente Pedagógico? Muitos sistemas para área educativa que se utilizam do paradigma agentes.

37 Agentes Pedagógicos Características: Monitora as ações dos alunos; Adaptação : apresentar o conteúdo conforme o modelo do aluno. Capacidade de aprender novas situações; Fornecer feedback às ações do aluno. Feedback não Verbal expressões faciais, gestos etc.. Feedback Verbal mensagens escritas ou narradas.

38 Atividades: Agentes Pedagógicos Guiar o aluno durante a interação com o sistema; Monitorar as atividades do aluno, fornecendo auxilio em situações críticas; Registrar informações necessárias à modelagem do aluno; Selecionar estratégias de ensino adequadas, com base do perfil do aluno; Motivar o aluno a aprender; Prover interatividade ao sistema, oferecendo aos aos alunos a idéia de ter um tutor que lhe fornecerá ajuda.

39 Arquitetura de um Agente Pedagógico Módulo Perceptivo extração e armazenamento das informações referentes às interações do aluno com o sistema(monitoramento das ações do aluno, tempo de permanência, dificuldades, dúvidas e preferências do aluno) Módulo Cognitivo realiza as inferências sobre a base de conhecimento, determina as ações do agente ( Escolha das mensagens, recursos áudio visuais);

40 Arquitetura de um Agente Pedagógico Módulo Reativo: executa as ações definidas pelo módulo cognitivo e fornece a interface animada com o aluno(apresentação de msg e animações do agente); Base de conhecimento formada por recursos audio visuais, informações referentes às aulas e conteúdos, respostas, msg,etc...

41 Exemplos de AP clássicos Scholar 1970 USA - Pioneiro a modelar o conteúdo; Geografia sul-americana; Interface em linguagem natural; Domínio representado por Rede Semântica Foi pouco utilizado;

42 Lahystotrain Este sistema tem como objetivo o treinamento de cirurgiões por meio de um ambiente com realidade virtual, treinamento teórico e tutoria para resolução de exercícios. O sistema é composto por 2 sistemas, um simulador de realidade virtual e o ATS (Advanced training system). O ATS é dividido em seis subsistemas: assistente, tutor, cirurgião assistente, enfermeira, anestesista, estudante e a interface do usuário. Há também uma base de dados associada ao log de uma sessão. Entre estes sistemas, dois são agentes pedagógicos : o assistente, que busca ensinar o conteúdo, o tutor cuja tarefa é conduzir o processo de treinamento.

43 Lahystotrain Outros 3 agentes (assistente de cirurgião, enfermeira e o anestesista) são reativos e desenvolvem comportamentos relacionados com o ambiente. O simulador de realidade virtual envia informações para o ATS sobre o estado do paciente ou tarefas para treinamento.

44 AME-A É um ambiente multiagente de ensino-aprendizagem, proposta, estudo e desenvolvimento de um sistema educacional interativo para o ensino a distância. A proposta é o ensino genérico;

45 GUIDON Sistema tutorial especialista para o ensino de diagnóstico de doenças infecciosas do sangue Desenvolvido a partir da base de conhecimento já formada do MYCIN, talvez o mais antigo e conhecido sistema especialista, e cuja concepção original foi inspirada pelas capacidades de diálogo do sistema SCHOLAR.

46 Agentes pedagógicos Animados Agentes pedagógicos são um tipo de agentes autônomos que incorporam características múltiplas de agentes de entretenimento e de tarefa específica. Sempre apresentam a representação de um personagem que promove uma interação mais efetiva entre o software e o usuário.

47 Diretrizes para Criação do Agente Ser o mais próximo da realidade, do sexo feminino ou masculino, de corpo inteiro e proporcional ao tamanho da interface. Possuir expressões faciais dos mais variados sentimentos (alegria, admiração, tristeza) expressando emoções de acordo com o momento, Não interromper o usuário em seu aprendizado com intervenção escrita ou falada.

48 Diretrizes para Criação do Agente Interagir todo o tempo com o usuário, mudando de postura e face sutilmente, entrando em ação e mudando de posturas de acordo com o momento, sem chamar demais a atenção para si. Falar e escrever (usando balões de texto e/ou recursos de som) Gesticular, se mover pela tela, mexer os membros do corpo de diversas formas de acordo com o acontecimento. Deve ser um personagem interessante, que prenda a atenção do usuário, sendo como uma pessoa normal. Suas roupas devem ser descontraídas, de acordo com sua personalidade.

49 Agentes pedagógicos Animados

50 Agentes pedagógicos Animados Ter reações diversas para não tornar a interação com usuário, monótona. comunicação escrita Reações faciais fala. Fornecem conselhos e soluções em tempo real com grande apelo visual, o que torna o aprendizado mais efetivo e consistente.

51 Agentes pedagógicos Animados Benefício importante: motivação. Mas o objetivo principal de um agente pedagógico é de fornecer uma boa função de tutoria em benefício do estudante OBS.:Em um ambiente multiagente, diferentes agentes são utilizados para diferentes tarefas.

52 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados Alice Aplicação: de auxiliar o aprendizado dos alunos da disciplina de Algoritmos e Programação através Internet.

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54 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados Herman-the-Bug Definição: É um agente natural, cujas ações verbais e visuais são controladas por uma máquina de sequenciamento de comportamento em tempo real, em resposta a mudança de contexto de solução de problemas Ações do agente: andar, voar, nadar, encolher, expandir, pescar, pular de bungee (saltar do tirante de mola), teletransportar, fazer acrobacias. Aplicação: Design-A-Pant, um ambiente ambiente de aprendizagem para o domínio de anatomia e fisiologia vegetal

55 Herman-the-Bug

56 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados Cosmo é um personagem em três dimensões que faz o papel de um conselheiro virtual, um ambiente de aprendizado para o domínio de roteamento de pacotes na Internet. Foi projetado para estudar a habilidade dos agentes de combinar dinamicamente gestos, locomoção e discurso para se referir a objetos no ambiente enquanto proferem conselhos para resolução de problemas

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58 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados Adele Consiste de um agente pedagógico projetado para trabalhar na WWW em resoluções de problemas em cursos na área médica, como diagnósticos clínicos e treinamento na área traumatologia. Arquitetura da ADELE: Implementa funções de apresentação do material, monitoramente do aluno, feedback, sugestões, testes e explanações, adaptando o conteúdo ao estudante e informa o desempenho do aluno ao término da sessão.

59 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados Ações do Agente: expressões faciais, posturas corporais que representam suas emoções (surpresa, desapontamento) Oferece conselhos, realiza testes pra verificar se o aluno está entendendo as implicações ao paciente, devido à sua ação. ADELE motiva o aprendizado.

60 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados Do ponto de vista do aluno inclui os seguintes componentes Uma visão do paciente, em forma dimensional ou tridimensional; se requisitado, Adele informa ao estudante informações sobre o paciente(teste de laboratório, resultado de patologia, radiografias etc). Crônometro mostra a quantidade de tempo que passou ao longo do caso; Uma caixa de ferramentas de manipulação e instrumentos como estetoscópios...

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63 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados Steve Definição: ajudar os alunos a aprenderem a executar tarefas físicas e procedurais, como: operação e reparo de equipamentos complexos Ações do Agente: pode demonstrar as tarefas, responder perguntas, monitorar o aluno enquanto pratica as tarefas e prover ajuda quando requisitado Aplicação: sido utilizado para tarefas de treinamento naval tais como operar as máquinas a bordo de navios da US Navy

64 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados Steve

65 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados PPP Persona Definição: É um agente pedagógico animado para interagir com apresentações web. Ações do agente: guia os alunos através de material web mostrando, apontando, explicando e comentando verbalmente textos e gráficos de uma interface baseada em janelas. Aplicação: apresentações web.

66 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados PPP Persona

67 Exemplos de Agentes Pedagógicos Animados ELETROTUTOR III O ambiente eletrotutor aborda o conteúdo constituído de alguns capítulos de Eletrodinâmica, um capítulo da Física que estuda alguns fenômenos da Eletricidade e aborda as relações entre algumas grandezas elétricas como Corrente Elétrica... Possui uma sociedade de sete agentes, cada um possui uma função específica

68 Considerações finais A avaliação do uso dos STI mostra que os estudantes progridem para níveis superiores em um terço do tempo utilizado com a metodologia de instrução convencional. Além disso, estudantes usando estes Além disso, estudantes usando estes sistemas apresentam 40% de aumento no seu desempenho em relação à instrução em sala de aula.

69 Considerações finais STI são uma poderosa ferramenta no processo de ensino-aprendizagem Existem dificuldades de difusão dos STI Interdisciplinaridade Inexistência de uma teoria geral Sistemas caros e complexos

70 Obrigado! Edson Pinheiro Pimentel 70