SISTEMAS MULTIAGENTES aplicados à

TUTORIA INTELIGENTE

LUÍS FELIPPE FLORIANI

Universidade Federal de Santa Catarina

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Matemática

Orientação a Objetos

Psicologia e Lógica

Representação do Conhecimento

Inteligência Artificial

Biologia

Redes Neurais Sociologia

Sistemas Multiagentes

Ciência da Computação

(HUBNER, 2003) 2

SISTEMAS MULTIAGENTESAGENTES INTELIGENTES

entidade de software que funciona de forma contínua e autônoma em um ambiente geralmente habitado por outros agentes sendo capaz de intervir de forma flexível e inteligente, sem requerer orientação humana constante.(BICA,1999)

entidade lógica ou física para a qual se atribui uma missão que ela é capaz de executar de maneira autônoma e em coordenação com outros agentes. (BRIOT e DEMAZEAU, 2002)

alguma coisa que percebe e atua sobre o seu ambiente através de sensores. Numa analogia, um agente humano utiliza os seus sentidos para perceber o seu ambiente, enquanto um agente robô, utiliza-se de câmeras, motores, raios infravermelhos e outros sensores. (RUSSEL, 1995)

consistem em aplicações distribuídas formadas por conjuntos de agentes que cooperam entre si para resolução de problemas além de suas capacidades individuais

CONCEITOS GERAIS

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AGENTES

REATIVOS COGNITIVOS

escolhem suas ações baseados exclusivamente nas percepções que têm do ambiente. Normalmente possui representação do conhecimento implícita no código; por não possuir memória, não tem história dos fatos e das ações que executou; não tem controle deliberativo (planejado); em geral, formam organizações do tipo etológico e as sociedades são formadas por muito agentes.

apresentam características que diferenciam dos agentes reativos, uma vez que possuem um “estado mental”, ou seja: raciocinam para construir um plano de ações que levará a um objetivo pretendido.

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APLICAÇÕES E-LEARNING

SILVA, BAVARESCO e SILVEIRA (2008) :

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MUSA et al (2005):

Introdução das técnicas de Inteligência Artificial aplicadas à Educação aDistância (EaD) mediada pela internet.

Identifica o uso de agentes inteligentes nesta modalidade deensino, relacionando-os às capacidades destes modelos – de autonomia ecomunicação – para sistemas de tutores inteligentes.

Projeto Tapejara – Sistema Inteligente de Ensino na Internet, executadoem parceria entre pesquisadores de Inteligência Artificial da UniversidadeFederal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e da faculdade de psicologia daUniversidade do Vale dos Sinos (Unisinos)

Sistema de construção e acompanhamento de cursos com o uso detécnicas pedagógicas que levam em conta os aspectos cognitivos deaprendizagem, monitorando o aluno na tentativa de descobrir e tratarcomportamentos fora do previsto para assegurar um aproveitamentosatisfatório.

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DORSA et al (2011)

Arquitetura de software para Ead com características de adaptatividade einteligência que ainda não estariam efetivamente presentes nos AmbientesVirtuais de Aprendizagem (AVAs) e outros softwares educativos

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GEYER et al (2001)

Projeto SEMAI – Sistema Multiagente de Ensino e Aprendizagem aprovado FAPERGS eapresentando no Simpósio Brasileiro de Informática na Educação em 2001.

Modelo de agente que tem como objetivo a promoção do aprendizado através da adaptaçãodinâmica das características particulares do aluno:

Adaptabilidade ao perfil do aluno - proporciona maior qualidade na seleção dos materiaisdisponibilizados, o sistema relaciona a cada aluno um modelo de crenças. Este modelo procurarepresentar o que o sistema julga conhecido pelo aluno e que seja suficiente para avançar noaprendizado;

Seleção automática de estratégias de ensino adequadas - com base nos resultados obtidosatravés de avaliações realizadas ao longo do processo, o ambiente pode levar à adoção deestratégias mais adequadas para conduzir a aprendizagem do aluno em determinado assunto.As estratégias compostas por métodos e suas respectivas táticas podem ser reavaliadas ealteradas a qualquer momento;

Personalização do currículo de ensino - através de um agente específico, responsável por estaatividade, a personalização do currículo é definida como a seleção de material de acordo comas táticas estabelecidas por cada método de ensino que compõe a estratégia selecionada.

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BOLZAN e GIRAFFA (2004)

White RabbitDesenvolvido pelo Departamento de Informática da Universidade de Montreal (Montreal -Canadá), aumenta a cooperação entre um grupo de pessoas pela análise de suaconversação. Cada usuário é assistido por um agente inteligente que estabelece um perfilde seus interesses. Com o comportamento móvel e autônomo o agente pesquisa agentespessoais de outros para encontrar aquele que tenham interesses comuns e então oscolocam em contato.

LeCSDesenvolvido pelo Departamento de Computação e Estatística da UFSC em conjunto coma Universidade do Vale do Itajaí (Itajaí – Santa Catarina) e a Unidade de AprendizagemBaseada em Computador da Universidade de Lees (Leeds – UK), pode ser caracterizadocomo um sistema inteligente para o ensino a distância dando suporte à aprendizagemcolaborativa através da Web usando o método de ensinar com estudos de casos.

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LANCADesenvolvido pelo grupo do Departamento de Informática e Pesquisa Operacional daUniversidade de Montreal (Montreal – Canadá) e da Unidade de Informática da Universidadede Paul (Bayonne – França), apresenta as principais características dos agentes para umambiente de aprendizagem à distância, bem como suas funções em ambientes distribuídos.Propõe também uma arquitetura para o ambiente com a especificação dos papéis dosdiferentes agentes inteligentes que compõem a sociedade.

BagueraDesenvolvido pela Universidade de Grenoble (Grenoble – França) seu objetivo é desenvolveruma fundamentação teórica e metodológica para guiar a concepção e modelagem deambientes de aprendizagem. A plataforma está fundamentada no princípio que a funçãoeducacional do sistema está nas interações organizadas entre os componentes: agentes ehumanos, não meramente na funcionalidade de uma de suas partes. O primeiro resultadodesse projeto inclui uma arquitetura multiagente baseada na web para ambientes deaprendizagem e um protótipo para a aprendizagem de geometria.

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I-HelpDesenvolvido pela Universidade de Saskatchewan (Canadá), este projeto descreve umainfraestrutura multiagente baseada na web para auxiliar aprendizes na solução de problemas. Osistema contém uma variedade de recursos da aprendizagem, fóruns, materiais on-line, chat, etc.

Explanation AgentDesenvolvido pelo Departamento de Informática e Pesquisa Operacional da Universidade deMontreal (Montreal – Canadá), tem como objetivo principal prover respostas ou explicaçõessobre o conteúdo com maior qualidade, identificando problemas que possam ocorrer durante oprocesso de explicação ou resolução de problemas, com dois objetivos específicos: descobrir afonte do mal entendimento do aprendiz através do modelo do estudante e ajudar o projetistado curso a adaptar suas explicações de acordo com estas observações. É utilizada a teoria deMapas Conceituais para estruturar uma representação formal.

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BICA, F. Eletrotutor III: Uma abordagem multiagente para o ensino a distância. Dissertação (Mestrado em Computação) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 1999.

BRIOT, J.P.; DEMAZEAU, Y. Princípios e Arquitetura de Sistemas Inteligentes. Paris: Hermes, 2002.

BOLZAN, W., GIRAFFA, L., Estudo Comparativo sobre Sistemas Tutores Inteligentes Multiagentes Web. XI Seminário de Computação. PUC-RS, 2002

DORÇA, F., QUEIROZ, B., FERNANDES, M., LOPES, C. Um sistema inteligente multiagente para educação a distância. UFMG, Uberlândia, 2011.

FREITAS, F.L., Sistemas Multiagentes Cognitivos para Recuperação, Classificação e Extração Integradas de Informação da WEB. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) UFSC, Florianópolis, 2002.

GEYER, C.F. SEMEAI - Sistema Multiagente de Ensino e Aprendizagem na Internet. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2001.

HUBNER, J.F. Um Modelo de Reorganização de Sistemas Multiagentes. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica). USP, São Paulo, 2003

SILVA, J.M., BAVARESCO, N., SILVEIRA, R.A., Projeto e desenvolvimento de um Sistema Multi-agentes para Objetos Inteligentes de Aprendizagem baseado no padrão SCORM.Revista Brasileira de Informática na Educação. Volume 16 - Número 1 - Janeiro a Abril de 2008.

RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence a Modern Approach. Prentice-Hall, 1995.

REFERÊNCIAS

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