Uma Arquitetura de tutor utilizando estados mentais

Abstract

Esta tese situa-se na área de IA (Inteligência Artificial) aplicada à educação incluindo características interdisciplinares tanto da própria IA como de IE (informática na Educação). Faz-se também necessário constarem, aspectos referentes à Ciência da Computação e Educação a fim de melhor situar a complexidade e a dimensão do trabalho desenvolvido. A utilização de técnicas de IA na elaboração e no desenvolvimento de ambientes de ensino-aprendizagem computadorizados tem se constituído em objeto de investigação por parte dos pesquisadores da área de Informática aplicada à Educação, devido as suas potencialidades. A utilização de agentes na modelagem e no projeto de STI permite-nos resgatar antigos problemas em aberto, como por exemplo a melhoria da interação entre tutor e aluno e a possibilidade de investigação dos processos mentais em nível mais estratificado. A arquitetura descrita nesta tese utiliza a metodologia que vem sendo aplicada ao projeto de STI, onde são contempladas diferentes formas de se trabalhar com um determinado conhecimento (estratégias de ensino e táticas associadas), levando-se em consideração o tipo de usuário que está interagindo com o sistema. A arquitetura, elaborada segundo uma abordagem construtivista, prevê que o tutor seja menos diretivo e menos controlador das ações do aluno. O controle é feito na forma de monitoração para que o tutor funcione como um parceiro, ou seja, como facilitador do trabalho do aluno. Contudo, devido às características da modalidade escolhida para construção do protótipo (jogo educacional), precisamos ter algumas atitudes no tutor que garantam que o sistema não entre em colapso. O que inviabilizaria o trabalho do aluno. Nestas situações críticas, o tutor vai se comportar de maneira mais diretiva. Cabe salientar que a abordagem construtivista não significa dar liberdade total ao aluno nem privá-lo de qualquer tipo de assistência. Portanto, o que deve ser destacado é o grau de interferência do tutor, i.e., o quanto ele interfere no trabalho do aluno e se ele permite ou não que o aluno siga um caminho alternativo àquele que ele tem como o ideal para resolver o problema (heurísticas do tutor sobre o problema e forma de solução). Além destes aspectos educacionais inerentes a todo o projeto de software educacional (necessários num trabalho desta natureza), esta tese está inserida no contexto da pesquisa em agentes cognitivos modelados através de seus estados mentais. É importante salientar que os estados mentais utilizados neste trabalho (crenças, desejos, intenções e expectativas) funcionam como uma metáfora dos estudos mentais humanos. Por exemplo, quando se coloca a crença de um aluno a respeito de "lago", na realidade está se colocando a crença que temos a respeito da crença que o aluno possui a respeito de "lago". O mesmo acontece com os outros estados mentais aqui utilizados. Os diálogos reais foram registrados através de observação direta e posteriormente analisados a fim de se identificar os estados mentais relacionados. Perguntas adicionais foram feitas no sentido de obterem-se mais elementos para auxiliar na inferência do conjunto de estados mentais que o aluno possui naquele momento em que estava jogando. Após a observação de vários alunos jogando, identificou-se um certo padrão nas suas atitudes quando executavam uma ação. Observações sucessivas permitiram delinear o conjunto de estados mentais associados à ação do aluno. Tal conjunto foi utilizado como base para elaboração da coreografia. Estes dados servem de entrada para a construção do modelo do aluno mediante a interação com o tutor. No presente trabalho, nós apresentamos a modelagem de um STI através do uso da tecnologia de agentes utilizando a arquitetura de SMA (Sistemas Multiagentes). O STI é concebido como um SMA híbrido composto por um ambiente reativo (SMAR - Sistema Multiagente Reativo) e um "kernel" cognitivo (SMAC - Sistema Multiagente Cognitivo). O SMAR e o SMAC interagem entre si de para ampliar as informações quantitativas e qualitativas oferecidas aos alunos que utilizam o sistema. Estas informações disponíveis é que irão permitir ao tutor selecionar estratégias de ensino mais adequadas a um determinado tipo de aluno. A principal contribuição desta tese está centrada no "kernel" cognitivo. Nós propomos uma arquitetura para o tutor que permitirá a monitoração de dois alunos trabalhando conjuntamente. Além disso, propomos uma forma de selecionar o comportamento do tutor para oferecer auxílio personalizado aos alunos considerando o perfil de cada um. Esta arquitetura pretende ser uma alternativa de solução para uma questão importante na área de STI: Como o tutor pode selecionar, entre várias estratégias de ensino, a mais adequada para cada perfil de aluno? O grupo de pesquisa no qual este trabalho está inserido (GIA/UFRGS, sob orientação da Prof.a. Rosa Maria Viccari) tem realizado algumas avaliações experimentais, usando STI tradicionais e STI projetados e modelados através de sistemas multiagentes As contribuições científicas listadas no texto deste trabalho possibilitaram que o grupo avançasse sua pesquisa na abordagem mentalística através da criação de uma arquitetura para o tutor e favorecesse a integração do trabalho desenvolvido por Móra et al. [MOR97; MOR98]. A utilização do modelo computacional de agentes criado por Móra et al. gerou a implementação do "kernel" cognitivo. Os desafios inerentes a implementação da arquitetura proposta para o tutor ampliaram as características do ambiente criado por Móra et al. e favorecem a junção de dois trabalhos de tese supervisionados pela mesma orientadora [MOR99]. Portanto, a nova arquitetura proporcionou ganhos tanto para tais pesquisas, como para o avanço das pesquisas desenvolvidas pelo nosso grupo.

The present thesis has been elaborated within the AI (Artificial Intelligence) applied to Education realm, and it brings specific contributions to the STI (Intelligent Tutoring System) area. The use of AI techniques has been investigated by researchers of Computer Science applied to Education, due to its potentialities to improve educational systems. The agents' techniques used in the design of STI allow us to solve old problems opened in the area. For instance, the improvement of the interaction between tutor and student, and the possibility of tracing the mental processes in a more stratified way. The architecture described in this thesis uses the methodology applied to the modern STI projects: multiple strategies for the tutor (i.e., teaching strategies and associated tactics). This approach considers different forms of working with a certain piece of knowledge, and is taken into consideration to create the user profile, as well as to monitor the student interaction with the system. The architecture, designed according to a constructivist approach, expects the tutor to be less directive, and less controller of the student's actions. The control is made by an observation of students' actions by the tutor. The tutor works either as a student's partner or as a facilitator. However, due to the characteristics of the modality chosen for construction of the prototype (educational game), we needed to take some attitudes in the tutor in order to avoid the system to collapse. What would make unfeasible the student's work. In these critical situations, the tutor will behave in more directive way. It fits to point out that the construtivist approach does not mean to give total freedom to the student or to deprive it of any kind of attendance. Therefore, what should be note here is the degree of the tutor's interference, i.e., how it interferes with the student's work using its own set of heuristics. Besides these educational aspects, inherent to a project of Educational software, this thesis is inserted in the context of the research in cognitive agents modelled through their mental states (Believe, Desire, Intention, and Expectation). It is important to point out that the mental states used in this work are as a metaphor of the human mental states. For example, when the student's has a believe regarding "lake", in fact we area talking about belief that we have regarding the belief that the student possesses regarding about "lake". The same happens here with the other mental states used. The real dialogues were registered through direct observation in real situation (students playing with the game). They were analysed in order to identify the mental states connected with the student's actions. Additional questions were asked to obtain more elements to aid us to inference the group of mental states possessed by the student when he/she was playing. Successive observations allowed us to delineate the group of mental states associated to the student's action. Such group was used as a base for the choreography. These data were used as input for the construction to the student's model during the interaction with the tutor. In this work, we have presented the design of an STI with the use of architecture of MAS (Multi-agent System Architecture). The ITS is conceived as a hybrid MAS composed by a RMAS (Reactive Multi-agent System) and a "cognitive kernel" using the CMAS (Cognitive Multi-agent System). The RMAS and the CMAS interact with each other to enlarge the quantitative and qualitative information offered to the students that uses the system. These available information allow the tutor to select teaching strategies more adapted to a certain student type. The main contribution of this thesis is centred in the "cognitive kernel". We propose an architecture for the tutor that will allow the two students to work together. Besides, we propose a way to select the tutor behaviour in order to aid the students considering their personal profile. This architecture intends to be an alternative solution for an important question in ITS research: How can the tutor select, among several teaching strategies, the one that is more suitable for each student profile? The research group in which this work is placed (GIA/UFRGS - Artificial Intelligence Group), under the supervision of Profa. Rosa Maria Viccari, has been doing executing some experimental evaluations, using traditional ITS and ITS modelled through multi-agents systems techniques. The scientific contributions listed in this work allow the group to achive some interesting results in the research of STI using a mental approach. The tutor architecture favoured the integration of the X-BDI (eXecutable Belief Desire, and Intention model)) developed by Móra et al. The use the X-BDI allowed us to implement the "cognitive kernel". The inherent challenges posed by the implementation of the architecture of the tutor refined the XBDI environment. It favours the junction of two thesis works supervised done under the same supervisor[MOR99]. Therefore, the new architecture provided many gains for both researches, as well as for the progress of the research developed by our group.