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  • Sistemas Tutores Inteligentes Carina Frota Alves
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  • Roteiro Introduo Ambientes de aprendizagem Softwares CAI Sistemas Tutores Inteligentes Caractersticas Histrico Arquitetura bsica Consideraes finais Referncias bibliogrficas
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  • Softwares Educacionais Ambientes de aprendizagem interativa LOGO Jogos educacionais (WEST e WUSOR) Softwares CAI (Instruo assistida por computador) STI (Sistemas Tutores Inteligentes)
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  • Ambientes de Aprendizagem Idia geral: Promover o aprendizado enquanto o aluno se diverte Filosofia Piagetiana Aprendizagem no autocontida
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  • LOGO Seymour Papert, MIT Programa da Tartaruga Uso de Micromundos Estudo de geometria
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  • Jogos Educacionais Ferramenta de ensino eficaz Motiva os alunos Facilita a comunicao Exige diversos tipos de conhecimento
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  • WEST Laboratrios da Bolt Beranek & Newman John Seely e Richard Burton Filosofia aprendizado por descobertas orientadas Habilidades aritmticas Estratgias de diagnstico Tcnicas de IA
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  • O jogo How the West was won
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  • WUSOR Carr e Goldstein, MIT Influncias do LOGO e WEST Mundo do Wumpus Habilidades lgicas e probabilsticas
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  • O jogo do Wumpus
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  • CAI Instruo assistida por computador Filosofia comportamental (behaviourista) Livros eletrnicos Conhecimento de especialistas Estratgias pedaggicas Simplicidade para representar conhecimentos pedaggicos
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  • CAI Instruo assistida por computador Representao esttica Decises tomadas antes de implementar Estrutura rgida Modelo rejeitado atualmente
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  • Tipos de CAI Softwares de exerccio e prtica estudante adquire habilidades especficas criticados por especialistas desenvolvem memorizao permitem estudo no prprio ritmo Softwares tutoriais disponibilizam caminhos alternativos possuem nveis de complexidade teis na reviso de um tpico Softwares baseados em simulao oferecem maior interatividade auxiliam o professor estudantes constrem seu prprio conhecimento
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  • STI Sistemas Tutores Inteligentes Proporcionam ensino individualizado Permitem interao ativa Utilizam tcnicas de IA Abordagem cooperativa
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  • Diferenas entre CAI x STI
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  • Caractersticas desejveis num STI Ser flexvel em todos os nveis Favorecer explorao de domnios diversos Possuir inmeros planos de ensino Dominar o assunto ensinado Solucionar situaes no previstas Ter capacidade de reconstruir estados passados
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  • 1 Gerao de STI Anos 70 a meados de 80 Objetivo - Explorar tcnicas de IA Enfoque - Representao do conhecimento e granularidade Caractersticas - Sistemas ilustrativos do funcionamento de tcnicas de IA Exemplos - SCHOLAR, WHY, GUIDON
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  • 2 Gerao de STI Final dos anos 80 a incio dos 90 Objetivo - Aplicao e teste dos STI Enfoque - Aspectos pedaggicos Caractersticas - Maior escopo do domnio Exemplos - Geometry tutor e Lisp tutor
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  • 3 Gerao de STI Incio dos anos 90 ate hoje Objetivo - Representao, comunicao e conhecimento do aluno Enfoque - Tecnologias hipermdia Caractersticas - Equipes multidisciplinares Exemplos - STEAMER, Smithtown economics tutor
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  • SCHOLAR Considerado pioneiro Contedo: Geografia sul-americana Dilogo misto Interface em linguagem natural Domnio representado por Rede Semntica Mtodo Socrtico No foi muito utilizado
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  • Exemplo de dilogo 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 didnt answer before. Student: False. SCHOLAR: Rephase your statement. I cant understand it. Student: Incorrect. SCHOLAR: Very good!...
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  • WHY Sucessor do SCHOLAR Contedo: Conjunto de processos que ocasionam as chuvas Tutor trabalha com hierarquias de scripts No trata erros dos alunos
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  • Arquitetura Bsica Modelo do estudante Modelo do domnio Modelo da interface Modelo do tutor
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  • Modelo do domnio Manipula o contedo que vai ser ensinado Prov mecanismos de gerao de exemplos Conhecimento deve ser compatvel com raciocnio do estudante Domnio modelado segundo uma taxonomia Usa formalismos de IA para modelar o conhecimento Ex. redes semnticas, frames, scripts, regras de produo
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  • Modelo do estudante Representa aspectos do comportamento e conhecimento do aluno Deve ser capaz de detectar erros cometidos pelos estudantes Verifica mudanas no perfil do estudante Gera processo de diagnstico
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  • Relaes entre os modelos do estudante e do domnio Modelagem por sobreposio Modelagem diferencial Modelagem por perturbao
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  • Modelagem por sobreposio Tcnica bastante simples Conhecimento do estudante subconjunto do modelo do domnio No trata informaes fora do modelo do domnio Conhecimento do domnio Modelo do estudante
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  • Modelagem diferencial Refinamento do anterior Divide o conhecimento em 2 categorias o que o estudante deveria saber o que no se pode esperar que ele conhea Modelo do estudante muito restrito Conhecimento do domnio Conhecimento esperado do estudante Modelo do estudante
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  • Modelagem por perturbao Avano em relao aos outros Conhecimento do estudante vai alm do modelo do domnio Inclui possveis erros ou falsas concepes do aluno (biblioteca de erros) Conhecimento do domnio Modelo do estudante
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  • Modelo do tutor Conhecimento pedaggico do sistema Possui um conjunto de regras Seleciona contedo a ser apresentado Monitora e critica o desempenho do aluno Fornece assistncia quando solicitado
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  • Estratgias de ensino Treinamento simulao do domnio, muitas vezes em forma de jogos Socrtico tutor questiona o aluno Orientador aluno requisita explicitamente auxlio Cooperativo estudante e sistema so agentes que interagem visando trocar conhecimentos
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  • Estratgias de dilogo Motiva o aluno Fornece sugestes, questes ou contra- exemplos Comenta as respostas do estudante Muda a abordagem usada
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  • Modelo da Interface nico componente que interage diretamente com o estudante Papel crucial em sistemas interativos Tempo de resposta razovel Visual interessante Representao clara Fcil de usar
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  • Consideraes finais STI so uma poderosa ferramenta no processo de ensino-aprendizagem Existem dificuldades de difuso dos STI Interdisciplinaridade Inexistncia de uma teoria geral Sistemas caros e complexos
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  • Referncias Bibliogrficas Wenger, E Artificial Intelligence and Tutoring Systems, Morgan Kaufmann Publishers,inc. 1987 Tedesco, P.C.A.R SEI - Sistema de Ensino Inteligente, Tese de Mestrado, DI - UFPE, junho/1997 Nunes, M.G.V Takehara, R.S Mendes,M.D.C A Network- Based Model for Intelligent Tutoring Systems, X SBIA, Porto Alegre, 1993 Viccari, R.M Giraffa, L.M.M Sistemas Tutores Inteligentes: abordagem tradicional x abordagem de agentes, Tutorial apresentado no XIII SBIA, Curitiba, 1996