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TIDA

Utilizando a Tecnologia de Agentes na Construção de Sistemas Tutores Inteligentes em Ambiente Interativo
by

Paz Araujo

on 6 February 2013

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TIDA Utilizando a Tecnologia de Agentes
na Construção de Sistemas Tutores
Inteligentes em Ambiente Interativo Estado da Arte em
Tecnologia da Inteligência e
Desenvolvimento de Sistemas Autor: Rodrigo Rafael Villarreal Goulart
Orientadora: Profa. Dra. Lucia Maria Martins Giraffa
PUC-RS 2001 Motivação A idéia que permeia nosso trabalho é identificar quais as tarefas do tutor que podem ser “terceirizadas” para um “Assistente” (Agente).

O Tutor ficaria, então, com as tarefas de caráter pedagógico, tais como: selecionar a estratégia e o conjunto de táticas mais adequadas aos alunos.

Acredita-se que a inclusão desse “Assistente” baixa a complexidade do tratamento do fluxo de informações, reduzindo a sobrecarga de tarefas a serem realizadas pelo tutor. O Problema A complexidade da modelagem e implementação do tutor e o volume de tarefas desempenhadas por ele em uma seção de trabalho Artigo Introdução Estrutura Referencial Teórico Arquitetura Proposta Protótipo Conclusões TIDD
Programa de Pós-Graduação em
Tecnologias da Inteligência e
Design Digital Pesquisa Objetivo Este trabalho de pesquisa propõe a extensão da arquitetura proposta por [GIR99], para auxiliar a gerência das informações de um STI modelado como um jogo educacional utilizando uma arquitetura multiagente.

Buscamos com estas contribuições solucionar algumas das dificuldades encontradas em modelar este tipo de sistema, assim como ampliar a pesquisa tanto na área de Informática na Educação como a de Inteligência Artificial aplicada à Educação. O trabalho desenvolvido por Giraffa em [GIR99], explorou o ensino da conscientização ecológica com o auxílio de um “tutor” artificial através de um ambiente que utiliza a metáfora que jogos. Que extensões serão necessárias na arquitetura proposta por [GIR99] para auxiliar a diminuir a complexidade de modelagem do tutor e facilitar a distribuição de suas tarefas? Hipótese 1: Existem tarefas realizadas pelo tutor que podem ser terceirizadas;

Hipótese 2: Em ambientes de jogos existem ações diretamente ligadas ao domínio do conteúdo, por parte do aluno, e outras associadas a circunstâncias do jogo (por exemplo, o resultado da ação do outro colega, comportamento aleatório do jogo, etc.);

Hipótese 3: A inclusão de um agente para mediar e organizar o conjunto de informações do ambiente, facilita o trabalho do tutor.

Hipótese 4: Existe a necessidade de se filtrar/tratar o fluxo de mensagens entre os Sistemas Multiagentes Reativos (SMAR), aluno e tutor, a fim de melhorar a modelagem do sistema e permitir que o agente auxilie o tutor, bem como, os alunos. Estudar o impacto da aprendizagem por reforço aplicada aos peixes nos demais agentes da sociedade;

Identificar o conjunto de atividades a serem realizadas pelo tutor e o agente mediador para monitorar os alunos e o ambiente;

Organizar o conjunto de estratégias e táticas associadas ao comportamento do tutor;

Organizar o conjunto de comportamentos desejáveis que o agente mediador desempenha dentro do contexto do ambiente;

Identificar o conjunto de mensagens necessárias para garantir a interação entre aluno/mediador/tutor;

Apresentar uma proposta de arquitetura estendida que incorpore os requisitos necessários para solução da questão de pesquisa proposta.
Implementar um protótipo para verificar e validar a extensão proposta na arquitetura original. Agentes de Interface são como um programa ou conjunto de programas com habilidade para compreender uma tarefa delegada pelo usuário

Propriedades: personalização, autonomia e aprendizagem Agentes de
Interface AGENTE OBSERVADOR: ao mesmo tempo, usuário e agente criam um modelo mútuo, incluindo informação sobre preferências, capacidades e etc. AGENTE INTERMEDIADOR: faz parte da interface, servindo como um auxílio para uma interface mais convencional. Sistema Tutor
Inteligente Realizam tarefa de aprendizagem de um dado conteúdo (domínio) de forma mais adaptada às necessidades individuais do aluno Arquitetura
Clássica Arquitetura
Ampliada O STI realiza suas funções com a finalidade de assistir o aluno de acordo com suas características individuais, auxiliando-o a organizar o conteúdo
apresentado. Esta assistência segue então os Objetivos educacionais desempenhados pelo tutor, sendo estes, explicitados através das estratégias e táticas selecionadas.

Desta forma os STI podem desempenhar suas tarefas, auxiliar o aluno e principalmente coletar informações e complementar as tarefas do professor. Módulo domínio: detêm o conhecimento sobre a matéria no formato de regras de produção, estereótipos, etc;
Módulo Aluno: neste módulo estão armazenadas/modeladas as características individuais do aluno (conhecimento individual sobre o domínio);
Módulo tutor: possui o conhecimento sobre as estratégias e táticas para seleciona-las em função das características do aluno (representadas no módulo aluno);
Interface: intermedia a interação entre o tutor e o aluno. Módulo de domínio: modelo dos aspectos do conhecimento sobre o domínio que o aluno pode acessar durante as interações com o STI (Modelo da situação).
Módulo Aluno: busca uma contextualização maior destas interações em função das ações do aluno, o contexto em que elas ocorrem e a estrutura cognitiva do aluno naquele momento (Modelo de Interação).
Módulo Tutor: conduz o aluno de acordo com objetivos e desafios educacionais que o ambiente proporciona ao aluno (Modelo de permissões). Os agentes desenvolvidos para ambientes de ensino recebem o nome de agentes pedagógicos e seus objetivos podem ser descritos em função do seu comportamento :
Guia: o agente é diretivo em suas intervenções e monitora o aluno todo tempo, conduzindo-o na resolução do problema durante todo processo de interação;
Assistente: o agente é menos diretivo e monitora o aluno todo o tempo, intervindo baseado em heurísticas sobre a resolução do problema daquele domínio;
Facilitador: o agente monitora o aluno todo o tempo porém não é diretivo. Ele apenas oferece dicas sobre a resolução do problema e só intervém quando solicitado.
O tutor pode utilizar um ou vários comportamentos, sendo assim os objetivos podem variar em função das informações recebidas do usuário (ações do aluno) e da situação que se deseja atingir (plano). Modelagem de Tutores
Utilizando Agentes O sistema LeCS de Rosatelli [ROS99] tem como objetivo dar suporte à aprendizagem colaborativa através da Internet utilizando o método de Estudos de Casos.

Este método tem como objetivo ensinar aos alunos conteúdos baseados em situações complexas e reais. São apresentadas situações problema onde o aluno deverá buscar uma solução.

A falta de uma estrutura definida no domínio permite que o aluno desenvolva uma flexibilidade cognitiva para que possa lidar com tais situações. Sistema LeCS Foi possível validar a hipótese a cerca da necessidade e possibilidade de terceirizar atividades originalmente modeladas e implementadas no agente tutor.

Esta é uma importante contribuição que os agentes trouxeram para modelagem de STI como uma sociedade de agentes. A proposta visa acompanhar o trabalho do aluno, comparando dados/informações referentes a construção coletiva de conhecimento, bastando que isto seja expresso no conjunto de estados mentais dos agentes cognitivos. Agentes SMAC - Sistemas Multiagentes Cognitivos: representam o comportamento dos alunos e do tutor e são modelados utilizando arquitetura BDI (belief, desire, intention):

crença de um agente corresponde às informações que o agente tem sobre o mundo (ambiente);
desejo de agente (ou objetivo em um sistema) intuitivamente corresponde a tarefas estabelecidas pelo próprio agente e;
intenção é um desejo com o valor agregado do comprometimento em alcançá-lo (e torná-lo uma crença). Agentes SMAR - Sistemas Multiagente Reativos: desenvolvem um comportamento reativo semelhante ao de um ser do ecossistema do lago. A cadeia alimentar desenvolve um comportamento autônomo semelhante ao de uma cadeia alimentar real, onde os peixes e demais seres podem se reproduzir, procurar alimento, etc. Botão Iniciar: inicializa o jogo Botão Parar: encerra o jogo, a simulação é finalizada
e nenhuma mensagem é mais enviada ao tutor Botão Pausa: permite suspender temporariamente a partida. Botão X-BDI: altera o endereço (IP) do servidor X-BDI Botão Poluir: Permite a inserção de agentes
poluidores ocorre quando este botão é pressionado Lago: Representação gráfica do lago e seus elementos Janela de Mensagens: nesta janela são apresentadas as mensagens enviadas pelo tutor ao aluno Botão Colocar Lixeiras: relativo a utilização da ferramenta “Colocar Lixeiras” Botão Proibição Genérica: relativo a utilização da ferramenta “Proibição Genérica” Botão Retirar Licença: relativo a utilização da ferramenta “Retirar Licença” Botão Multar: relativo a utilização da ferramenta “Multar” Ciclo: Permite verificar o tempo decorrido desde o início da partida Ecômetro: medidor do grau de poluição do lago Botão Ajuda: disponibiliza ajuda para o usuário sobre o protótipo PUC-SP O agente inteligente, é aquele que adota a melhor ação possível diante de uma situação, está presente na resolução de uma infinidade de problemas dos usuários comuns.

Na língua portuguesa o significado da palavra "agente" é geralmente interpretada nos dicionários como:

Alguém que atua;
Alguém atuando ou fazendo negócios por outro;
Procurador, delegado.

Um agente é definido como uma entidade computacional que funciona de forma contínua e autônoma em um ambiente restrito, ambiente no qual, podem existir outros agentes com características comuns ou não.

Um sistema poderá ser visto como um agente se for capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por intermédio de atuadores agregando as características como autonomia, habilidade social, reatividade e pró-atividade. Agentes Reativos: pode desenvolver inteligência a partir de interações com seu ambiente, não necessita modelo preestabelecido.

Agentes Reativos Simples: respondem a percepções, interpreta entrada, verifica regra correspondente e age

Agentes Reativos baseado em modelo: matêm o estado interno pra aspectos não percebido
seu estado interno modela mundo, pode utilizar percepções passadas para base em decisões Agentes Cognitivos: complexo, com mecanismos de tomada de decisões avançados, interações sofisticadas e com um objetivo fortemente estabelecido.

Agentes baseados em objetivos: procuram atingir alvos, mais flexível que reativos

Agentes baseados na utilidade: tentam maximizar suas expectativas, pondera probabilidade de sucesso em relação á importância de objetivos Agentes Reativos Agentes Cognitivos Agentes Inteligentes
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