Estratégias Pedagógicas para um Ambiente Multi-Agente Probabilistico Inteligente de Aprendizagem - AMPLIA

Louise Marguerite Jeanty de Seixas

Resumo


Este trabalho pretende avaliar se é possivel elaborar estratégias pedagógicas com base em modelos de níveis de
tomada de consciência e utiliza-las, por meio de agentes inteligentes, em um ambiente de aprendizagem. O ambiente utilizado foi o AMPLIA - Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem, desenvolvido inicialmente
como um recurso auxiliar para a educação médica: neste ambiente, o aluno constrói uma representação gráfica de
sua hipótese diagnóstica, por meio de uma rede bayesiana. O AMPLIA é formado por três agentes inteligentes, o
primeiro é o Agente de Domínio, responsável pela avaliação da rede bayesiana do aluno. Os projetos dfos outros
dois agentes inteligentes do amplia AMPLIA são apresentados nesta tese: o Agente Aprendiz, que faz inferências
probabiísticas sobre as ações do aluno, a fim de construir um modelo do aluno baseado em seu nível de tomada de
consciência, e o Agente Mediador, modelo do aluno baseado em seu nível de tomada de consciência, e o Agente
Mediador que utiliza um Diagrama de influência para selecionar a estratégia pedagógica com maior probabilidade de
utilidade. Por meio de uma revisão dos estudos de Piaget sobre a equilibração dasestruturas cognitivas e sobre a
tomada de consciência, foi construída a base teórica para a definição e organização das estratégias. Essas foram
organizadas em classes, de acordo com o principal problema detectado na rede do aluno e com a confiança
declarada pelo aluno, e em táticas, de acordo com o nível de tomada de consciência inferido pelo Agente Aprendiz.
Foram realizados experimentos práticos acompanhados por isntrumentos de avaliação e por observações virtuais
on line, com o objetivo de detectar variações nos estados de confiança de autonomia e de competência. Também
foram pesquisados indícios de estados de desequilibração e de condutas de regulação e equilibração durante os
ciclos de interação do aluno com o AMPLIA. Os resultados obtidos permitiram concluir que há evidências de que, ao
longo do processo, há ciclos em que o aluno realiza ações sem uma tomada de consciência. Estes estados são
identificados, probabilisticamente, pelo agente inteligente, que então seciona uma estratégia mais voltada para um
feedback negativo, isto é, uma correção. Quando o agente infere uma mudança neste estado, seleciona outra
estratégia com amior utilidade para dar início a um processo de negociação pedagógica, isto é, uma tentativa de
maximizar a confiança do aluno em si mesmo e no AMPLIA, assim como maximizar a confiança do AMPLIA no aluno.
Os trabalhos futuros apontam para a ampliação do modelo do aluno, por meio da incorporação de um maior número
de variavés, e para a necessidade de aprofundamento dos estudos sobre a declaração de confiança do ponto de
vista psicológico. As principais contribuições relatadas são na definição e construção de um modelo de aluno, com
utilização de redes bayesianas, no projeto de um agente pedagógico como mediador num processo de negociação
pedagógica, e na definição e seleção de estratégia pedagógica para o AMPLIA.



DOI: https://doi.org/10.22456/1982-1654.9715

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INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO: teoria & prática. e-ISSN: 1982-1654 ISSN Impresso:1516-084X