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  • CONTEDO DIDTICO MULTINVEL PARA PERSONALIZAO REATIVAEM SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES

    Francisco Ramos de Melochicorm@yahoo.com.br

    Edna Lcia Flresedna@ufu.br

    Sirlon Diniz de Carvalhosirlondiniz@yahoo.com.br

    Weber Martinsweber@ufg.br

    Gilberto Arantes Carrijogilberto@ufu.br

    Antnio Cludio Paschoarelli Veigaacpveiga@ufu.br

    Universidade Federal de UberlndiaFaculdade de Engenharia Eltrica

    Uberlndia MG Brasil

    Universidade Federal de GoisFaculdade de Engenharia Eltrica e Computao

    Goinia - GO Brasil

    Universidade Estadual de GoisUNUCET/UNUEAD

    Anpolis GO Brasil

    ABSTRACT

    Multi Level Didatic Content for Reactive PersonalizationOn Intelligent Tutor SystemsThis paper presents a model for organization of educationalcontent in connectionists intelligent tutoring systems. Theavailability of educational content in a single format hasemerged as a problem for many students. The inadequacy ofa single format of content that ignores differences in individ-ual profiles may have inefficient outcomes in the teaching-learning process. The proposed multilevel structure allowsfor different combinations of concepts for presentation to thesame content. Assuming that the pattern of successful orga-nization of the study by a student can be applied to other stu-dents with similar profiles, a system was structured to assistin the task of customization reactive content. The customiza-

    Artigo submetido em 06/12/2010 (Id.: 1227)Revisado em 09/03/2011, 23/06/2011, 06/11/2011, 24/02/2012Aceito sob recomendao do Editor Associado Prof. Js de Jesus Fiais Cer-

    queira

    tion is provided by a neural network that links the studentsprofile to a proximal learning pattern. This pattern is com-bined with expert rules to enable a probabilistic selection sothat the system presents the reactivity in the different learningstages. The results of experiments indicate that the approachis effective in providing better use of the content in the per-sonal study and its potential use in Distance Education.

    KEYWORDS: Didactics personalized contents, learningproximity patterns, intelligent tutor systems, artificial neuralnetworks, didactic personalization.

    RESUMO

    Este trabalho apresenta um modelo para organizao de con-tedos didticos em sistemas tutores inteligentes conexionis-tas. A disponibilidade de contedos didticos em formatonico tem se apresentado como um problema para muitos es-tudantes. A inadequao de um formato nico de contedo

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  • que desconsidera diferenas de perfil individual pode apre-sentar resultados ineficientes no processo de ensino aprendi-zagem. A proposta de estruturao multinvel de conceitospossibilita diferentes combinaes de apresentao para ummesmo contedo. Pressupondo que o padro bem sucedidode organizao do estudo por um estudante pode ser aplicadoa outros estudantes com perfis semelhantes, um sistema foiestruturado para auxiliar na tarefa de personalizao reativado contedo. A personalizao propiciada por uma redeneural que associa o perfil do estudante a um padro proxi-mal de aprendizagem. Este padro combinado com regrasde especialistas para possibilitar uma seleo probabilisticapara que o sistema apresente a reatividade nos diferentes mo-mentos do processo. Os resultados do experimento indicamque a abordagem eficiente ao proporcionar melhor aprovei-tamento do contedo no processo individual de estudo e oseu potencial emprego no Ensino a Distncia.

    PALAVRAS-CHAVE: Contedos didticos personalizados,padres proximais de aprendizagem, Sistemas tutores inte-ligentes, redes neurais artificiais, personalizao didtica.

    1 INTRODUO

    Desde os primrdios da humanidade adquirir e transmitir oconhecimento tm sido os elementos que diferenciam e im-pulsionam o desenvolvimento humano. O conhecimento temsido os elementos que diferenciam e impulsionam o desen-volvimento humano. O conhecimento tem sido o instru-mento utilizado para promover e assegurar a sobrevivnciada humanidade, a evoluo pessoal e social e a soberaniadas naes. Como decorrncia, os processos de aquisio(aprendizagem) e de transmisso (ensino, instruo) do co-nhecimento tm sido alvo de muitos questionamentos e in-vestigaes (Dewey, 1900; Thorndike, 1931).

    O modo mais antigo e mais utilizado para transmitir conhe-cimento ainda o presencial. Uma das principais caracters-ticas desse modelo a presena simultnea do agente trans-missor (professor) e do agente receptor (estudante). Na mo-dalidade presencial, o processo de transmitir a interao en-tre o professor e o estudante, onde o professor conduz o pro-cesso conforme sua percepo da reatividade do estudante.(Horton, 2000).

    Com a expanso tecnolgica e baseados na idia de que partedo processo ensino-aprendizagem pode dispensar a presenafsica do professor junto aos estudantes, educadores e psic-logos desenvolveram o campo de investigao e de tecnolo-gia educacional, denominado Ensino Distncia (EAD).Uma vantagem oferecida pelo EAD sua caracterstica as-sncrona, onde professor e aluno no precisam compartilharsimultaneamente o mesmo espao e tempo. Sem as limita-es impostas pelo modelo presencial, o EAD tem permitido

    maior disseminao de conhecimentos, favorecendo a popu-larizao do ensino (Jonassen, 2001; Phelan, 2002).

    O sucesso de um processo de transmisso de conhecimentodeve considerar a organizao e apresentao do contedo(Libneo, 1994). Geralmente, para a elaborao, escolhae aplicao de programas e procedimentos de ensino paraclasses numerosas, os professores desenvolvem um formatonico. Neste formato pressuposto um determinado perfil deestudante. No modelo presencial o formato nico apresentaresultados efetivos devido a interao imediata do professorcom o aluno no momento em que ocorrem dificuldades. Pelacaracterstica assncrona do EAD, a ao do professor noacontece no instante em que ocorrem problemas, tais comodvidas ou erro de interpretao. Desta forma, o estudanteem um ambiente de aprendizagem individual pode ser preju-dicado pela demora ou falta da ao docente (Horton, 2000;Rosenberg, 2001).

    Para transmitir conhecimentos, Skinner (1968) aponta a im-portncia e conceitos da organizao da sequncia didtica.Nestes conceitos observa-se a necessidade de estabelecer pa-dres para sistematizar o processo. Os conceitos do traba-lho de Skinner embasam definies de formatao, fraciona-mento e apresentao do contedo que viabilizam a media-o do conhecimento com o emprego de mquinas.

    A necessidade de proporcionar instruo a contingentes po-pulacionais cada vez maiores e mais diversos com custo re-duzido levou ao desenvolvimento de novas alternativas ins-trucionais. A introduo de computadores eletrnicos pro-porcionou o desenvolvimento de muitas tecnologias para au-xiliar nos processos educacionais. A inteligncia artificial(IA) uma das tecnologias computacionais que tem propor-cionado solues de interao na modalidade no presencial.Vrias aplicaes com IA, como os sistemas tutores inteli-gentes (STI), foram desenvolvidas buscando formas de esta-belecer ligaes entre o objeto de aprendizagem e o saber doestudante (Dastbaz, 2006; Duque, 2006).

    Normalmente, os STIs so desenvolvidos com tcnicas de IAclssica, onde os processos de conhecimento so abstrados eorganizados em regras ou estruturas equivalentes. Nas dife-rentes tcnicas empregadas observa-se um esforo no sentidode desenvolver disponibilidades de estratgias diferenciadase um mecanismo que possibilite a adaptao necessria (per-sonalizao) ao estudante. (Rissoli, 2007, Gonzlez, 2009;Fontenla, 2010). Um grande esforo no desenvolvimento deum STI a busca de um mecanismo que possa compensara falta do professor para interagir (reatividade) com o estu-dante durante a apresentao do contedo. Existe um grandeesforo no desenvolvimento de tcnicas para personalizar re-ativamente o contedo apresentado (Vicari, 2005; Dastbaz,2006; Duque, 2006, Jimenez, 2006; Mndez, 2008). A per-

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  • sonalizao reativa do contedo proporciona uma apresen-tao adaptada ao perfil do estudante e reajustes durante aapresentao para proporcionar interao com o estudante.

    Uma alternativa no desenvolvimento de STIs emprega tc-nicas de IA conexionista. Carvalho (2002) desenvolveu umsistema utilizando rede neural artificial (RNA) para validara personalizao e a reatividade do STI conexionista. Nessesistema, foi inserida uma RNA aps cada questionrio avalia-tivo do nvel de conceito do contedo apresentado. O sistemaapresentou bons resultados, mas com um grande nmero deRNAs especializadas.

    Melo (2003) simplificou o sistema de Carvalho (2004) con-cebendo e implementando um STI hbrido utilizando umanica RNA global e regras de especialistas para decises dosistema na navegao. Posteriormente, foi demonstrada acapacidade do STI hbrido para apresentar outros contedosutilizando a mesma RNA (Quinder, 2008).

    Nos trabalhos de Carvalho (2002), Melo (2003) e Quinder(2008) no foi observada a apresentao de um formalismomatemtico. A formalizao matemtica de um modelo faci-lita seu entendimento e possibilita a concepo e o desenvol-vimento de novos trabalhos. Trabalhos apresentados em dife-rentes reas do conhecimento mostram a capacidade de des-crio da formalizao matemtica (Vargas, 2008; Cereda,2008; Barajas, 2010).

    Este trabalho apresenta um modelo para personalizao re-ativa de contedos didticos. No trabalho proposta umamaneira de reestruturar e formalizar um contedo em dife-rentes nveis de apresentao do mesmo conceito. A combi-nao de diferentes nveis conceituais possibilita estabelecerum contedo personalizado para cada estudante. Adicional-mente inserido um formalismo para definio de uma traje-tria reativa de apresentao do contedo. Este formalismo,empregando o mtodo de diferenas finitas, procura funda-mentar o desenvolvimento de trabal