{"id":1090,"date":"2022-03-24T18:58:14","date_gmt":"2022-03-24T21:58:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgie\/?page_id=1090"},"modified":"2022-03-24T18:58:16","modified_gmt":"2022-03-24T21:58:16","slug":"evologic-sistema-tutor-inteligente-para-ensino-de-logica-baseado-em-computacao-evolutiva","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgie\/evologic-sistema-tutor-inteligente-para-ensino-de-logica-baseado-em-computacao-evolutiva\/","title":{"rendered":"Evologic: Sistema Tutor Inteligente para Ensino de L\u00f3gica Baseado em Computa\u00e7\u00e3o Evolutiva"},"content":{"rendered":"\n

Autor: <\/strong>Cristiano Galafassi<\/p>\n\n\n\n

Data: <\/strong>20\/04\/2021<\/p>\n\n\n\n

Hor\u00e1rio: <\/strong>14:00<\/p>\n\n\n\n

Local: <\/strong>https:\/\/meet.google.com\/ydb-tqmb-smj<\/p>\n\n\n\n

Orientadora: <\/strong>Prof.\u00aa Dr.\u00aaRosa Maria Viccari<\/p>\n\n\n\n

Coorientador:<\/strong> Prof. Dr. Eliseo Berni Reategui       <\/p>\n\n\n\n

Banca Examinadora:      <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Prof. Dr. Leandro Krug Wives (PPGIE)
Prof.\u00aa Dr.\u00aa C\u00edntia In\u00eas Boll (FACED\/UFRGS)
Prof.\u00aa Dr.\u00aa Eliane Pozzebon (IFFAR)<\/p>\n\n\n\n

Resumo:  <\/strong>O uso de sistemas computacionais na educa\u00e7\u00e3o vem demonstrando ser de grande valia para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem. Uma das ferramentas dispon\u00edveis s\u00e3o os Sistemas Tutores Inteligentes, que tem o objetivo de dar suporte ao aluno em um determinado conte\u00fado. Em meados de 1980, surge o Cognitive Tutor\u00ae, para testar a arquitetura cognitiva ACT-R, se diferenciando dos Sistemas Tutores Inteligentes por possuir um vi\u00e9s cognitivo, destinado a acompanhar o processo cognitivo atrelado a resolu\u00e7\u00e3o de problemas. Desde seu surgimento, o Cognitive Tutor\u00ae passou por in\u00fameras atualiza\u00e7\u00f5es al\u00e9m de novos tutores cognitivos terem surgido. Contudo, todos recaem sobre o problema de disponibilizar um conjunto limitado de exerc\u00edcios nativos, demandaram um grande esfor\u00e7o do professor para modelar novas atividades para os alunos ou apresentam um processo cognitivo limitado a certas formas de resolver o problema. Nesse sentido, o objetivo desse estudo \u00e9 propor um Sistema Tutor Inteligente capaz de acompanhar o processo cognitivo do aluno no dom\u00ednio de Dedu\u00e7\u00e3o Natural em L\u00f3gica Proposicional, permitindo que seja poss\u00edvel identificar a linha de racioc\u00ednio dos alunos e que seja poss\u00edvel fornecer feedback de qualidade possibilitando que o aluno tenha flexibilidade na escolha dos exerc\u00edcios que deseja resolver. Os agentes s\u00e3o modelados no contexto de um Sistema Tutor Inteligente denominado EvoLogic, utilizando uma arquitetura multiagente, suportada por cinco estruturas cognitivas estudadas ao longo dos anos. O sistema \u00e9 composto por tr\u00eas agentes, destacando-se o agente Pedag\u00f3gico, que tem a fun\u00e7\u00e3o de identificar as caracter\u00edsticas do processo cognitivo do aluno (Modelo de Aluno), e o agente Especialista baseado em Algoritmos Gen\u00e9ticos. O objetivo deste estudo \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o do EvoLogic, um Sistema Tutor Inteligente que possa acompanhar o processo cognitivo do aluno, flexibilizando a escolha dos exerc\u00edcios e possuindo um model tracing adequado ao racioc\u00ednio do aluno. Sendo assim, optou-se pela utiliza\u00e7\u00e3o de um algoritmo gen\u00e9tico como especialista do dom\u00ednio de ensino dada a sua grande adaptabilidade a diversos contextos e problemas, facilitando uma poss\u00edvel portabilidade futura para outros dom\u00ednios de ensino. Para validar o sistema proposto, foi criado um ambiente simulado com dados de um experimento realizado em outro sistema, especialista em L\u00f3gica. Os resultados apontam que o agente Especialista foi capaz de identificar as diferentes solu\u00e7\u00f5es para os problemas estudados, com tempo de processamento adequado ao problema, bem como foi poss\u00edvel identificar caracter\u00edsticas do processo cognitivo dos alunos e acompanhar seu processo cognitivo ao resolverem os exerc\u00edcios.<\/p>\n\n\n\n

Palavras-chave:  <\/strong>Algoritmos Gen\u00e9ticos. Sistema Multiagente. Modelo de Aluno. Agente Especialista.<\/p>\n\n\n\n

Tese Homologada em:<\/strong> 07\/05\/2021<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Autor: Cristiano Galafassi Data: 20\/04\/2021 Hor\u00e1rio: 14:00 Local: https:\/\/meet.google.com\/ydb-tqmb-smj Orientadora: Prof.\u00aa Dr.\u00aaRosa Maria Viccari Coorientador: Prof. Dr. Eliseo Berni Reategui        Banca Examinadora:       Prof. Dr. Leandro Krug Wives (PPGIE)Prof.\u00aa Dr.\u00aa C\u00edntia In\u00eas Boll (FACED\/UFRGS)Prof.\u00aa Dr.\u00aa Eliane Pozzebon (IFFAR) Resumo:  O uso de sistemas computacionais na educa\u00e7\u00e3o vem demonstrando ser de grande valia para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem. Uma das …<\/p>\n

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