Sistemas Tutores Inteligentes
Carina Frota Alves
Roteiro
 Introdução
 Ambientes de aprendizagem
 Softwares CAI
 Sistemas Tutores Inteligentes
 Características
 Histórico
 Arquitetura básica
 Considerações finais
 Referências bibliográficas
Softwares Educacionais
 Ambientes de aprendizagem interativa
– LOGO
– Jogos educacionais (WEST e WUSOR)
 Softwares CAI (Instrução assistida por computador)
 STI (Sistemas Tutores Inteligentes)
Ambientes de Aprendizagem
Idéia geral: Promover o aprendizado
enquanto o aluno se diverte
Filosofia Piagetiana
Aprendizagem não é autocontida
LOGO
 Seymour Papert, MIT
Programa da “Tartaruga”
Uso de Micromundos
Estudo de geometria
Jogos Educacionais
Ferramenta de ensino eficaz
Motiva os alunos
 Facilita a comunicação
 Exige diversos tipos de conhecimento
WEST
 Laboratórios da Bolt Beranek & Newman
– John Seely e Richard Burton
 Filosofia aprendizado por descobertas
orientadas
 Habilidades aritméticas
 Estratégias de diagnóstico
Técnicas de IA
O jogo “How the West was won”
WUSOR
Carr e Goldstein, MIT
 Influências do LOGO e WEST
Mundo do Wumpus
Habilidades lógicas e probabilísticas
O jogo do Wumpus
CAI Instrução assistida por computador
 Filosofia comportamental (behaviourista)
 “Livros eletrônicos”
 Conhecimento de especialistas
 Estratégias pedagógicas
 Simplicidade para representar conhecimentos
pedagógicos
CAI Instrução assistida por computador
Representação estática
 Decisões tomadas antes de implementar
 Estrutura rígida
 Modelo é rejeitado atualmente
Tipos de CAI
 Softwares de exercício e prática
–
estudante adquire habilidades específicas
– criticados por especialistas
– desenvolvem memorização
– permitem estudo no próprio ritmo
 Softwares tutoriais
– disponibilizam caminhos alternativos
– possuem níveis de complexidade
– úteis na revisão de um tópico
Softwares baseados em simulação
– oferecem maior interatividade
– auxiliam o professor
– estudantes constróem seu próprio conhecimento
STI Sistemas Tutores Inteligentes
 Proporcionam ensino individualizado
 Permitem interação ativa
 Utilizam técnicas de IA
 Abordagem cooperativa
Diferenças entre CAI x STI
CAI
Origem
Fundamentação teórica
Estruturação e funções
Estruturação do
conhecimento
Modelagem do aluno
Modalidades encontradas
STI
Educação
Behaviourista
Única estrutura algoritmica
pré-definida, onde o aluno
não influi na sequencia de
apresentação do conteúdo
Algorítmica
Computação
Psicologia Cognitivista
Estrutura dividida em
módulos, cuja sequencia é
determinada pelas respostas
do aluno
Heurística
Avaliam a última resposta do
aluno, sem considerar suas
dúvidas
Tutorial, exercício e prática,
simulação e jogos interativos
Tentam avaliar toda a
interação com o aluno
Socrático, ambiente,
interativo, diálogo
bidirecional e guia
Características desejáveis num
STI
 Ser flexível em todos os níveis
 Favorecer exploração de domínios diversos
 Possuir inúmeros planos de ensino
 Dominar o assunto ensinado
 Solucionar situações não previstas
 Ter capacidade de reconstruir estados passados
1ª Geração de STI
 Anos 70 a meados de 80
Objetivo - Explorar técnicas de IA
 Enfoque - Representação do conhecimento e
granularidade
 Características - Sistemas ilustrativos do
funcionamento de técnicas de IA
Exemplos - SCHOLAR, WHY, GUIDON
2ª Geração de STI
 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
3ª Geração de STI
Início dos anos 90 ate hoje
Objetivo - Representação, comunicação e
conhecimento do aluno
 Enfoque - Tecnologias hipermídia
 Características - Equipes multidisciplinares
 Exemplos - STEAMER, Smithtown economics tutor
SCHOLAR
Considerado pioneiro
 Conteúdo: Geografia sul-americana
‘Diálogo misto’
 Interface em linguagem natural
Domínio representado por Rede Semântica
 Método Socrático
 Não foi muito utilizado
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! ...
WHY
Sucessor do SCHOLAR
 Conteúdo: Conjunto de processos que
ocasionam as chuvas
 Tutor trabalha com hierarquias de scripts
 Não trata erros dos alunos
Arquitetura Básica
Modelo do estudante
Modelo do domínio
Modelo do tutor
Modelo da interface
Modelo do domínio
 Manipula o conteúdo que vai ser ensinado
 Provê mecanismos de geração de exemplos
 Conhecimento deve ser compatível com
raciocínio do estudante
 Domínio é modelado segundo uma taxonomia
 Usa formalismos de IA para modelar o
conhecimento Ex. redes semânticas, frames, scripts,
regras de produção
Modelo do estudante
 Representa aspectos do comportamento e
conhecimento do aluno
 Deve ser capaz de detectar erros cometidos
pelos estudantes
 Verifica mudanças no perfil do estudante
 Gera processo de diagnóstico
Relações entre os modelos do
estudante e do domínio
 Modelagem por sobreposição
 Modelagem diferencial
 Modelagem por perturbação
Modelagem por sobreposição
 Técnica bastante simples
 Conhecimento do estudante é subconjunto do
modelo do domínio
 Não trata informações fora do modelo do
domínio
Conhecimento do domínio
Modelo do estudante
Modelagem diferencial
 Refinamento do anterior
 Divide o conhecimento em 2 categorias
– o que o estudante deveria saber
– o que não se pode esperar que ele conheça
 Modelo do estudante muito restrito
Conhecimento do domínio
Conhecimento esperado do estudante
Modelo do estudante
Modelagem por perturbação
 Avanço em relação aos outros
 Conhecimento do estudante vai além do
modelo do domínio
 Inclui possíveis erros ou falsas concepções do
aluno (biblioteca de erros)
Conhecimento do domínio
Modelo do estudante
Modelo do tutor
 Conhecimento pedagógico do sistema
 Possui um conjunto de regras
 Seleciona conteúdo a ser apresentado
 Monitora e critica o desempenho do aluno
 Fornece assistência quando solicitado
Estratégias de ensino
 Treinamento
– simulação do domínio, muitas vezes em forma de jogos
 Socrático
– tutor questiona o aluno
 Orientador
– aluno requisita explicitamente auxílio
 Cooperativo
– estudante e sistema são agentes que interagem visando
trocar conhecimentos
Estratégias de diálogo
 Motiva o aluno
 Fornece sugestões, questões ou contraexemplos
 Comenta as respostas do estudante
 Muda a abordagem usada
Modelo da 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
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
Referências Bibliográficas
 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 NetworkBased 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