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SISTEMAS MULTIAGENTES aplicados à

TUTORIA INTELIGENTE

Luis Felippe Floriani e Juliana Souza Cidade

Inteligência Artificial

Bacharelado em Tecnologias da Informação e Comunicação

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)

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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 COGNITIVOSescolhem 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 a Distância (EaD) mediada pela internet.

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

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

Sistema de construção e acompanhamento de cursos com o uso de técnicas pedagógicas que levam em conta os aspectos cognitivos de aprendizagem, monitorando o aluno na tentativa de descobrir e tratar comportamentos fora do previsto para assegurar um aproveitamento satisfatório.

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DORSA et al (2011)

Arquitetura de software para Ead com características de adaptatividade e inteligência que ainda não estariam efetivamente presentes nos Ambientes Virtuais 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 e apresentando no Simpósio Brasileiro de Informática na Educação em 2001.

Modelo de agente que tem como objetivo a promoção do aprendizado através da adaptação dinâmica das características particulares do aluno: Adaptabilidade ao perfil do aluno - proporciona maior qualidade na seleção dos materiais disponibilizados, o sistema relaciona a cada aluno um modelo de crenças. Este modelo procura representar o que o sistema julga conhecido pelo aluno e que seja suficiente para avançar no aprendizado;

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

Personalização do currículo de ensino - através de um agente específico, responsável por esta atividade, a personalização do currículo é definida como a seleção de material de acordo com as 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 sua conversação. Cada usuário é assistido por um agente inteligente que estabelece um perfil de seus interesses. Com o comportamento móvel e autônomo o agente pesquisa agentes pessoais de outros para encontrar aquele que tenham interesses comuns e então os colocam em contato.

LeCS Desenvolvido pelo Departamento de Computação e Estatística da UFSC em conjunto com a Universidade do Vale do Itajaí (Itajaí – Santa Catarina) e a Unidade de Aprendizagem Baseada em Computador da Universidade de Lees (Leeds – UK), pode ser caracterizado como um sistema inteligente para o ensino a distância dando suporte à aprendizagem colaborativa 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 da Universidade de Montreal (Montreal – Canadá) e da Unidade de Informática da Universidade de Paul (Bayonne – França), apresenta as principais características dos agentes para um ambiente de aprendizagem à distância, bem como suas funções em ambientes distribuídos. Propõe também uma arquitetura para o ambiente com a especificação dos papéis dos diferentes agentes inteligentes que compõem a sociedade.

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

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

Explanation AgentDesenvolvido pelo Departamento de Informática e Pesquisa Operacional da Universidade de Montreal (Montreal – Canadá), tem como objetivo principal prover respostas ou explicações sobre o conteúdo com maior qualidade, identificando problemas que possam ocorrer durante o processo de explicação ou resolução de problemas, com dois objetivos específicos: descobrir a fonte do mal entendimento do aprendiz através do modelo do estudante e ajudar o projetista do curso a adaptar suas explicações de acordo com estas observações. É utilizada a teoria de Mapas 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