Saltar para o conteúdo

Sistema Tutorial Inteligente: diferenças entre revisões

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Explorar interativamente o histórico
← Ver a alteração anteriorVer a alteração posterior →
Conteúdo apagado Conteúdo adicionado
VisualTexto wiki
Dorito voador20 (discussão | contribs)
7 143 edições
Funcionalidade de sugestões de hiperligações: 3 hiperligações adicionadas.
Etiquetas: Editor Visual Edição via dispositivo móvel Edição feita através do sítio móvel Tarefa para recém-chegados Sugerida: adicionar hiperligações
Sisotani (discussão | contribs)
13 edições
m inclusão de citações e melhor definição do termo.
Linha 1: Linha 1:
Um '''Sistema Tutorial Inteligente''' (STI) é qualquer sistema de computador que fornece instruções diretas personalizadas ou ''feedback'' aos alunos, ou seja, sem a intervenção de seres humanos, ao mesmo tempo em que executa uma tarefa. <ref name"mutter">{{citar livro|autor=Psotka, Joseph; Mutter, Sharon A.|título=Intelligent Tutoring Systems|subtítulo=Lessons Learned|idioma=inglês|edição=|local=|editora=Lawrence Erlbaum Associates|ano=1988|páginas=|volume=|isbn= 0-80580192-8}}</ref> Assim, STIs implementam a teoria do aprender fazendo. Os STIs podem empregar uma variedade de tecnologias diferentes. No entanto, estes sistemas são geralmente mais estreitamente concebidos como sistemas de [[inteligência artificial]], mais especificamente, [[sistemas especialistas]] feitos para simular os aspectos de um tutor humano. Sistemas tutoriais inteligentes surgiram no fim da década década de 1970, mas sua popularidade cresceu bastante nos anos 1990.
Um '''Sistemas Tutores Inteligentes''' (STI) é qualquer sistema de computador que fornece instruções diretas personalizadas ou ''feedback'' aos alunos, ou seja, sem a intervenção de seres humanos, ao mesmo tempo em que executa uma tarefa. <ref name"mutter">{{citar livro|autor=Psotka, Joseph; Mutter, Sharon A.|título=Intelligent Tutoring Systems|subtítulo=Lessons Learned|idioma=inglês|edição=|local=|editora=Lawrence Erlbaum Associates|ano=1988|páginas=|volume=|isbn= 0-80580192-8}}</ref> Assim, STIs implementam a teoria do aprender fazendo. Os STIs podem empregar uma variedade de tecnologias diferentes. No entanto, estes sistemas são geralmente mais estreitamente concebidos como sistemas de [[inteligência artificial]], mais especificamente, [[sistemas especialistas]] feitos para simular os aspectos de um tutor humano. Sistemas tutoriais inteligentes surgiram no fim da década década de 1970, mas sua popularidade cresceu bastante nos anos 1990.


==A estrutura de um Sistema Tutorial Inteligente==
==A estrutura de um Sistema Tutor Inteligente==
Sistemas tutoriais inteligentes são compostos por quatro diferentes subsistemas ou módulos: o módulo de interface, o módulo especialista, o módulo do aluno, e o módulo de tutor. O ''módulo de interface'' fornece os meios para que o aluno possa interagir com o STI, geralmente através de um [[interface gráfica]] e, por vezes através de um rica [[simulação]] do domínio de tarefas que o aluno está aprendendo (por exemplo, controle de uma usina ou realizando uma operação médica). O ''módulo especialista'' faz referência a um especialista ou modelo de domínio que contenha uma descrição dos conhecimentos ou comportamentos que representam competências no objeto de domínio no qual o STI está ensinando -- muitas vezes um [[sistema especialista]] ou um [[modelo cognitivo]]. Um exemplo seria o tipo de diagnóstico e subsequentes acções correctivas que um perito técnico tem quando confrontado com um [[termostato]] com defeito. O ''módulo estudante'' utiliza um modelo de aluno contendo descrições do conhecimento do aluno ou comportamentos, incluindo os seus equívocos e lacunas de conhecimento. Um aprendiz técnico pode, por exemplo, acreditar que um termostato também sinaliza temperaturas muito altas para um [[forno]] (equívoco) ou pode não saber sobre os termostatos que também medem a temperatura exterior (lacuna de conhecimento). A discrepância entre o comportamento ou o conhecimento de um aluno e o comportamento ou o conhecimento presumível do perito é um sinal para o ''módulo tutor'' que, posteriormente, tomar medidas corretivas, tais como o fornecimento de [[feedback]] ou instruções corretivas. Para ser capaz de fazer isso, ele precisa de informações sobre o que um tutor humano em tais situações faria: um modelo de tutor.
Sistemas tutoriais inteligentes são compostos por quatro diferentes subsistemas ou módulos: o módulo de interface, o módulo especialista, o módulo do aluno, e o módulo de tutor. O ''módulo de interface'' fornece os meios para que o aluno possa interagir com o STI, geralmente através de um [[interface gráfica]] e, por vezes através de um rica [[simulação]] do domínio de tarefas que o aluno está aprendendo (por exemplo, controle de uma usina ou realizando uma operação médica). O ''módulo especialista'' faz referência a um especialista ou modelo de domínio que contenha uma descrição dos conhecimentos ou comportamentos que representam competências no objeto de domínio no qual o STI está ensinando -- muitas vezes um [[sistema especialista]] ou um [[modelo cognitivo]]. Um exemplo seria o tipo de diagnóstico e subsequentes ações corretivas que um perito técnico tem quando confrontado com um [[termostato]] com defeito. O ''módulo estudante'' utiliza um modelo de aluno contendo descrições do conhecimento do aluno ou comportamentos, incluindo os seus equívocos e lacunas de conhecimento. Um aprendiz técnico pode, por exemplo, acreditar que um termostato também sinaliza temperaturas muito altas para um [[forno]] (equívoco) ou pode não saber sobre os termostatos que também medem a temperatura exterior (lacuna de conhecimento). A discrepância entre o comportamento ou o conhecimento de um aluno e o comportamento ou o conhecimento presumível do perito é um sinal para o ''módulo tutor'' que, posteriormente, tomar medidas corretivas, tais como o fornecimento de [[feedback]] ou instruções corretivas. Para ser capaz de fazer isso, ele precisa de informações sobre o que um tutor humano em tais situações faria: um modelo de tutor.


Um sistema tutorial inteligente é apenas tão eficaz quanto os diversos modelos que dependem de forma adequada do perito ou especialista de cada modelo, aluno e tutor do conhecimento e do comportamento. Assim, a construção de um STI requer preparação cuidadosa em termos de descrever os conhecimentos e comportamentos possíveis de especialistas, estudantes e tutores. Esta descrição deve ser feita em uma [[linguagem formal]], a fim de que o STI possa processar a informação e tirar conclusões, a fim de gerar feedback ou instrução adequada. Portanto, uma simples descrição não é suficiente, os conhecimentos contidos nos modelos devem ser organizados e ligados a um [[motor de inferência]]. É através da interação desta com os dados descritivos que o feedback na forma de tutoria é gerado .
Um sistema tutor inteligente é apenas tão eficaz quanto os diversos modelos que dependem de forma adequada do perito ou especialista de cada modelo, aluno e tutor do conhecimento e do comportamento. Assim, a construção de um STI requer preparação cuidadosa em termos de descrever os conhecimentos e comportamentos possíveis de especialistas, estudantes e tutores. Esta descrição deve ser feita em uma [[linguagem formal]], a fim de que o STI possa processar a informação e tirar conclusões, a fim de gerar feedback ou instrução adequada. Portanto, uma simples descrição não é suficiente, os conhecimentos contidos nos modelos devem ser organizados e ligados a um [[motor de inferência]]. É através da interação desta com os dados descritivos que o feedback na forma de tutoria é gerado .


== Uso na prática ==
== Uso na prática ==
Tudo isso é uma quantidade substancial de trabalho, mesmo se [[ferramenta de autoria|ferramentas de autoria]] tenham se tornado disponíveis para facilitar a tarefa. Isto significa que a construção de um STI é uma opção apenas em situações em que, apesar dos seus custos de desenvolvimento relativamente altos, ainda reduz os custos globais através da redução da necessidade de professores humanos ou suficiente aumento da produtividade global. Estas situações ocorrem quando grandes grupos precisam ser tutelados em simultâneo, ou muitos esforços de tutoria replicados são necessários. Os casos em questão são as situações de treinamento técnico, como treinamento de recrutas militares e matemática do ensino médio. Um tipo específico de sistema de tutoria inteligente [[Tutor cognitivo|tutores cognitivos]], foi integrada no currículo de matemática em um número significativo de escolas de ensino médio dos Estados Unidos, produzindo melhores resultados de aprendizagem do estudante em exames finais e testes padronizados.<ref>{{Citar livro|nome=K. R.|sobrenome=Koedinger|título=The Cambridge Handbook of the Learning Sciences|subtítulo=Cognitive Tutors: Technology bringing learning science to the classroom|idioma=|edição=|local=Cambridge|editora=Cambridge University Press|ano=2006|páginas=61–78
Tudo isso é uma quantidade substancial de trabalho, mesmo se [[ferramenta de autoria|ferramentas de autoria]]<ref>{{Citar periódico |url=https://doi.org/10.1007/s40593-017-0157-9 |título=Authoring Tools for Designing Intelligent Tutoring Systems: a Systematic Review of the Literature |data=2018-09-01 |acessodata=2023-09-18 |periódico=International Journal of Artificial Intelligence in Education |número=3 |ultimo=Dermeval |primeiro=Diego |ultimo2=Paiva |primeiro2=Ranilson |paginas=336–384 |lingua=en |doi=10.1007/s40593-017-0157-9 |issn=1560-4306 |ultimo3=Bittencourt |primeiro3=Ig Ibert |ultimo4=Vassileva |primeiro4=Julita |ultimo5=Borges |primeiro5=Daniel}}</ref><ref>{{Citar periódico |url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-11647-6_79 |título=Authoring Inner Loops of Intelligent Tutoring Systems Using Collective Intelligence |data=2022 |acessodata=2023-09-18 |publicado=Springer International Publishing |ultimo=Tenório |primeiro=Thyago |ultimo2=Isotani |primeiro2=Seiji |editor-sobrenome=Rodrigo |editor-nome=Maria Mercedes |series=Lecture Notes in Computer Science |local=Cham |paginas=400–404 |lingua=en |doi=10.1007/978-3-031-11647-6_79 |isbn=978-3-031-11647-6 |ultimo3=Bittencourt |primeiro3=Ig Ibert |editor-sobrenome2=Matsuda |editor-nome2=Noburu |editor-sobrenome3=Cristea |editor-nome3=Alexandra I. |editor-sobrenome4=Dimitrova |editor-nome4=Vania}}</ref> tenham se tornado disponíveis para facilitar a tarefa. Isto significa que a construção de um STI é uma opção apenas em situações em que, apesar dos seus custos de desenvolvimento relativamente altos, ainda reduz os custos globais através da redução da necessidade de professores humanos ou suficiente aumento da produtividade global. Estas situações ocorrem quando grandes grupos precisam ser tutelados em simultâneo, ou muitos esforços de tutoria replicados são necessários. Os casos em questão são as situações de treinamento técnico, como treinamento de recrutas militares e matemática do ensino médio. Um tipo específico de sistema de tutoria inteligente [[Tutor cognitivo|tutores cognitivos]], foi integrada no currículo de matemática em um número significativo de escolas de ensino médio dos Estados Unidos, produzindo melhores resultados de aprendizagem do estudante em exames finais e testes padronizados.<ref>{{Citar livro|nome=K. R.|sobrenome=Koedinger|título=The Cambridge Handbook of the Learning Sciences|subtítulo=Cognitive Tutors: Technology bringing learning science to the classroom|idioma=|edição=|local=Cambridge|editora=Cambridge University Press|ano=2006|páginas=61–78
|volume=|isbn=}}
|volume=|isbn=}}
</ref> Sistemas inteligentes de ensino foram construídos para ajudar os alunos a aprender geografia, equações químicas, diagnóstico médico, [[programação de computadores]], matemática, física, genética, etc
</ref> Sistemas inteligentes de ensino foram construídos para ajudar os alunos a aprender geografia, equações químicas, diagnóstico médico, [[programação de computadores]], matemática, física, genética, etc

Revisão das 06h06min de 18 de setembro de 2023

Um Sistemas Tutores Inteligentes (STI) é qualquer sistema de computador que fornece instruções diretas personalizadas ou feedback aos alunos, ou seja, sem a intervenção de seres humanos, ao mesmo tempo em que executa uma tarefa. [1] Assim, STIs implementam a teoria do aprender fazendo. Os STIs podem empregar uma variedade de tecnologias diferentes. No entanto, estes sistemas são geralmente mais estreitamente concebidos como sistemas de inteligência artificial, mais especificamente, sistemas especialistas feitos para simular os aspectos de um tutor humano. Sistemas tutoriais inteligentes surgiram no fim da década década de 1970, mas sua popularidade cresceu bastante nos anos 1990.

A estrutura de um Sistema Tutor Inteligente

Sistemas tutoriais inteligentes são compostos por quatro diferentes subsistemas ou módulos: o módulo de interface, o módulo especialista, o módulo do aluno, e o módulo de tutor. O módulo de interface fornece os meios para que o aluno possa interagir com o STI, geralmente através de um interface gráfica e, por vezes através de um rica simulação do domínio de tarefas que o aluno está aprendendo (por exemplo, controle de uma usina ou realizando uma operação médica). O módulo especialista faz referência a um especialista ou modelo de domínio que contenha uma descrição dos conhecimentos ou comportamentos que representam competências no objeto de domínio no qual o STI está ensinando -- muitas vezes um sistema especialista ou um modelo cognitivo. Um exemplo seria o tipo de diagnóstico e subsequentes ações corretivas que um perito técnico tem quando confrontado com um termostato com defeito. O módulo estudante utiliza um modelo de aluno contendo descrições do conhecimento do aluno ou comportamentos, incluindo os seus equívocos e lacunas de conhecimento. Um aprendiz técnico pode, por exemplo, acreditar que um termostato também sinaliza temperaturas muito altas para um forno (equívoco) ou pode não saber sobre os termostatos que também medem a temperatura exterior (lacuna de conhecimento). A discrepância entre o comportamento ou o conhecimento de um aluno e o comportamento ou o conhecimento presumível do perito é um sinal para o módulo tutor que, posteriormente, tomar medidas corretivas, tais como o fornecimento de feedback ou instruções corretivas. Para ser capaz de fazer isso, ele precisa de informações sobre o que um tutor humano em tais situações faria: um modelo de tutor.

Um sistema tutor inteligente é apenas tão eficaz quanto os diversos modelos que dependem de forma adequada do perito ou especialista de cada modelo, aluno e tutor do conhecimento e do comportamento. Assim, a construção de um STI requer preparação cuidadosa em termos de descrever os conhecimentos e comportamentos possíveis de especialistas, estudantes e tutores. Esta descrição deve ser feita em uma linguagem formal, a fim de que o STI possa processar a informação e tirar conclusões, a fim de gerar feedback ou instrução adequada. Portanto, uma simples descrição não é suficiente, os conhecimentos contidos nos modelos devem ser organizados e ligados a um motor de inferência. É através da interação desta com os dados descritivos que o feedback na forma de tutoria é gerado .

Uso na prática

Tudo isso é uma quantidade substancial de trabalho, mesmo se ferramentas de autoria[2][3] tenham se tornado disponíveis para facilitar a tarefa. Isto significa que a construção de um STI é uma opção apenas em situações em que, apesar dos seus custos de desenvolvimento relativamente altos, ainda reduz os custos globais através da redução da necessidade de professores humanos ou suficiente aumento da produtividade global. Estas situações ocorrem quando grandes grupos precisam ser tutelados em simultâneo, ou muitos esforços de tutoria replicados são necessários. Os casos em questão são as situações de treinamento técnico, como treinamento de recrutas militares e matemática do ensino médio. Um tipo específico de sistema de tutoria inteligente tutores cognitivos, foi integrada no currículo de matemática em um número significativo de escolas de ensino médio dos Estados Unidos, produzindo melhores resultados de aprendizagem do estudante em exames finais e testes padronizados.[4] Sistemas inteligentes de ensino foram construídos para ajudar os alunos a aprender geografia, equações químicas, diagnóstico médico, programação de computadores, matemática, física, genética, etc

Conferências de STI (ITS)

A conferência Intelligent Tutoring Systems era tipicamente realizada a cada dois anos em Montreal (Canadá) por Claude Frasson e Gilles Gauthier, em 1988, 1992, 1996 e 2000; Ocorreu em San Antonio (E.U.A.) por Redfield e Carol Shute Valerie, em 1998; Ocorreu em Biarritz (França) e San Sebastian (Espanha), Gouardères Guy e Stefano Cerri em 2002; Ocorreu em Maceió (Brasil) por Rosa Maria Vicari e Fábio Paraguaçu, em 2004; Ocorreu em Jhongli (Taiwan) por Chan Tak-Wai em 2006. A conferência voltou recentemente a ocorrer em Montreal, em 2008 (pelo seu aniversário de 20 anos) por Roger Lajoie Nkambou e Susanne. A ITS'2010 será realizada em Pittsburgh (E.U.A.) por Jack Mostow, Judy Kay, e Vincent Aleven. A The International Artificial Intelligence in Education (AIED) Society publica o The International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAIED) e produz a Conferência Internacional sobre Inteligência Artificial em Educação em todos os anos ímpares. A American Association of Artificial Intelligence (Associação Americana de Inteligência Artificial) (AAAI) (www.aaai.org) às vezes tem simpósios e trabalhos relacionados com sistemas inteligentes de tutoria. Um número de livros têm sido escritos sobre STI incluindo três publicados por Lawrence Erlbaum Associates.

Ver também

Bibliografia

Livros

Artigos

Referências

  1. ↑ Psotka, Joseph; Mutter, Sharon A. (1988). Intelligent Tutoring Systems. Lessons Learned (em inglês). [S.l.]: Lawrence Erlbaum Associates. ISBN 0-80580192-8 
  2. ↑ Dermeval, Diego; Paiva, Ranilson; Bittencourt, Ig Ibert; Vassileva, Julita; Borges, Daniel (1 de setembro de 2018). «Authoring Tools for Designing Intelligent Tutoring Systems: a Systematic Review of the Literature». International Journal of Artificial Intelligence in Education (em inglês) (3): 336–384. ISSN 1560-4306. doi:10.1007/s40593-017-0157-9. Consultado em 18 de setembro de 2023 
  3. ↑ Tenório, Thyago; Isotani, Seiji; Bittencourt, Ig Ibert (2022). Rodrigo, Maria Mercedes; Matsuda, Noburu; Cristea, Alexandra I.; Dimitrova, Vania, eds. «Authoring Inner Loops of Intelligent Tutoring Systems Using Collective Intelligence». Cham: Springer International Publishing. Lecture Notes in Computer Science (em inglês): 400–404. ISBN 978-3-031-11647-6. doi:10.1007/978-3-031-11647-6_79. Consultado em 18 de setembro de 2023 
  4. ↑ Koedinger, K. R. (2006). The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. Cognitive Tutors: Technology bringing learning science to the classroom. Cambridge: Cambridge University Press. pp. 61–78 

Ligações externas

Obtida de "https://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistema_Tutorial_Inteligente&oldid=66615063"