{"id":1195,"date":"2022-03-24T19:20:25","date_gmt":"2022-03-24T22:20:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgie\/?page_id=1195"},"modified":"2022-03-24T19:20:27","modified_gmt":"2022-03-24T22:20:27","slug":"identificando-conhecimentos-a-partir-da-aplicacao-das-regras-de-deducao-natural-na-logica-proposicional-um-estudo-pratico","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgie\/identificando-conhecimentos-a-partir-da-aplicacao-das-regras-de-deducao-natural-na-logica-proposicional-um-estudo-pratico\/","title":{"rendered":"Identificando Conhecimentos a partir da Aplica\u00e7\u00e3o das Regras de Dedu\u00e7\u00e3o Natural na L\u00f3gica Proposicional, um Estudo Pr\u00e1tico"},"content":{"rendered":"\n

Autora:<\/strong> Fabiane Flores Penteado Galafassi<\/p>\n\n\n\n

Data: <\/strong>11\/03\/2019<\/p>\n\n\n\n

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

Local: <\/strong>Sala 329 – Audit\u00f3rio do PPGIE\/CINTED<\/p>\n\n\n\n

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

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

Prof. Dr. Leandro Krug Wives (PPGIE)
Prof\u00aa. Dr\u00aa. Cintia In\u00eas Boll (FACED\/UFRGS)
Prof. Dr. Roberto dos Santos Rabello (UPF)<\/p>\n\n\n\n

Resumo: <\/strong>Esta pesquisa apresenta o reprojeto e desenvolvimento do agente Modelo de Aluno e sua aplica\u00e7\u00e3o em um sistema de tutoria inteligente voltada para o ensino de L\u00f3gica. Esta nova modelagem utilizou um modelo de Infer\u00eancia capaz de calcular estatisticamente quanto um dado aluno conhece (ou n\u00e3o) acerca dos conceitos que envolvem as regras de dedu\u00e7\u00e3o natural, na l\u00f3gica proposicional (DNLP). O desenvolvimento do novo modelo de aluno teve sua representa\u00e7\u00e3o do conhecimento (RP) baseado em Redes Bayesianas (RB), e tam- b\u00e9m contou com uma abordagem pedag\u00f3gica para a escolha das vari\u00e1veis e dos pesos estat\u00edsticos aplicados a este modelo. Por meio desta representa\u00e7\u00e3o topol\u00f3gica, aliada ao mecanismo de infer\u00eancia foi gerado um modelo de aluno inspirado no que concerne ao conceito de Zona de Desenvolvimento Potencial (ZDP). Este conceito norteou a estrutura topol\u00f3gica utilizada na rede para sistematizar os conceitos de DNLP, que aliada \u00e0s pro- babilidades de cada vari\u00e1vel, permitiu que fosse inferido o n\u00edvel de desenvolvimento real (NDR) do aluno. Ainda que de forma n\u00e3o completa, o modelo ao inferir o NDR do aluno, tamb\u00e9m foi capaz de estimar a sua ZDP (mesmo que de forma simpl\u00f3ria). A valida\u00e7\u00e3o do sistema e an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o dos resultados foram realizadas atrav\u00e9s de testes apli- cados em turmas de gradua\u00e7\u00e3o dos cursos de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e Engenharia de Software da UFRGS, no componente curricular L\u00f3gica para Programa\u00e7\u00e3o no semestre de 2018\/2. Os dados utilizados nesta pesquisa foram obtidos a partir de teste pr\u00e1tico em sala de aula e das intera\u00e7\u00f5es armazenadas no ambiente virtual de ensino-aprendizagem ambiente Her\u00e1clito. Os experimentos realizados foram divididos em quatro fases, inici- ando por uma valida\u00e7\u00e3o estat\u00edstica acerca da resolu\u00e7\u00e3o dos exerc\u00edcios (por meio dos pr\u00e9 e p\u00f3s-testes), seguido pela avalia\u00e7\u00e3o da percep\u00e7\u00e3o do uso do ambiente Her\u00e1clito quanto \u00e0 sua usabilidade\/interface, servi\u00e7o de tutoria e aplica\u00e7\u00e3o das regras de dedu\u00e7\u00e3o natural (por meio de um formul\u00e1rio eletr\u00f4nico). Em especial, na \u00faltima fase, no que tange as regras, foram realizadas duas an\u00e1lises: 1) envolvendo quest\u00f5es perguntadas no formul\u00e1rio eletr\u00f4- nico, e; 2) envolvendo um estudo acerca das probabilidades de conhecimento das regras, calculadas pelo agente Modelo de Aluno. Os resultados comparativos ao conhecimento dos alunos versosa utiliza\u00e7\u00e3o das regras pelos mesmos, apontou que o Modelo de Aluno proposto apresenta uma alta taxa de precis\u00e3o do mecanismo de infer\u00eancia ao comparar o conhecimento hist\u00f3rico dos alunos com a aplica\u00e7\u00e3o das regras. Essa afirma\u00e7\u00e3o permite que seja aberto um leque de aplica\u00e7\u00f5es, em especial, permitindo que o ambiente caminhe para um ensino mais personalizado, levando em conta o conhecimento individual de cada aluno.<\/p>\n\n\n\n

Palavras-chave: <\/strong>Sistemas Tutores Inteligentes. Modelo de Aluno. Dedu\u00e7\u00e3o Natural na L\u00f3gica Proposicional. N\u00edvel de Desenvolvimento Real. Representa\u00e7\u00e3o do Conhecimento. Redes Bayesianas.<\/p>\n\n\n\n

Tese Homologada em: 21\/06\/2019<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Autora: Fabiane Flores Penteado Galafassi Data: 11\/03\/2019 Hor\u00e1rio: 14:00 Local: Sala 329 – Audit\u00f3rio do PPGIE\/CINTED Orientadora: Prof\u00aa. Dr\u00aa. Rosa Maria Viccari Banca Examinadora:       Prof. Dr. Leandro Krug Wives (PPGIE)Prof\u00aa. Dr\u00aa. Cintia In\u00eas Boll (FACED\/UFRGS)Prof. Dr. Roberto dos Santos Rabello (UPF) Resumo: Esta pesquisa apresenta o reprojeto e desenvolvimento do agente Modelo de Aluno e sua aplica\u00e7\u00e3o em um sistema de tutoria inteligente voltada …<\/p>\n

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