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Banca de QUALIFICAÇÃO: RICARDO YUTAKA ICHIURA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RICARDO YUTAKA ICHIURA
DATA : 16/08/2019
HORA: 14:00
LOCAL: na sala 407, 4º andar, Bloco B, Campus SA da Fundação Universidade Federal do ABC, localizada na Avenida dos Estados, 5001, Santa Terezinha, Santo André, SP
TÍTULO:

Utilização de Sistema Multiagente para Monitoramento de Ambientes de Aprendizagem Pervasiva


PÁGINAS: 40
RESUMO:

O aprendizado em ambientes diversificados, longe das tradicionais salas de
aulas, tem se tornado cada vez mais frequente no mundo atual. O grande propulsor
para esta ruptura nas práticas clássicas de transmissão do conhecimento é o
aceerado avanço nas Tecnologias de Informação e Comunicação – conhecidas
como TIC. Um estilo de aprendizagem que se apresenta com grandes possibilidades
de sucesso é a Aprendizagem Pervasiva (Pervasive Learning), onde o aprendizado
se faz com auxílio de ambientes monitorados por sensores, que auxiliam e
interagem com o aprendiz no seu processo de aprendizado.
Sensores espalhados pelo ambiente podem monitorar a presença do aprendiz,
o percurso feito por ele pelas diversas estações de trabalho, sua interação com
outros aprendizes, o cumprimento de procedimentos de segurança, o tempo gasto
em cada atividade e outras atividades mais. Ao mesmo tempo, podem interagir de
acordo com o nível de aprendizado e conhecimento de cada um, apresentando
material de consulta e exercícios e atividades exclusivos e direcionados
individualmente, de acordo com seu grau de desenvolvimento.
Cada resultado das atividades monitoradas servem para avaliar o desempenho
do aprendiz e, consequentemente, atualizar o modelo de conhecimento de cada um
deles, permitindo que um sistema central possa modificar as estratégias de ensino
para cada um deles, individualmente. A Taxonomia de Bloom e o Modelo de
Felder-Silverman foram os principais modelos utilizados para classificar os
resultados esperados no processo de ensino/aprendizado e definir os estilos de
aprendizagem de cada um dos envolvidos no processo.
Toda esta estrutura de sensoriamento e aquisição de dados, com posterior
conversão de resultados e gerenciamento destes, integram um sistema maior,
comumente denominado Sistema Tutor Inteligente (STI). Esta composição de
hardware e software tem por finalidade gerenciar o processo de
ensino/aprendizagem, e é formado por quatro modelos básicos: Modelo do
Conhecimento – onde se encontram todo o conhecimento sobre o aprendizado em
questão, Modelo do Estudante – onde se armazenam os dados das medida do
conhecimento adquirido e estilo de aprendizado de cada estudante ou aprendiz,
Modelo Pedagógico – onde estão as linhas de condução para o processo de
ensino e o Modelo de Interface – onde ocorre a interação entre o aprendiz e o STI.
É no Modelo de Interface que ocorrem todas as interações com o aprendiz
dentro do conceito de ambientes pervasivos monitorados por sensores. Os dados

coletados pelos diversos tipos de sensores são transferidos para o Sistema Tutor
Inteligente através desta interface, assim como as ações de resposta a alguns
destes estímulos coletados também são transmitidas através desta.
As ações de coleta de dados pelos sensores, respostas a estímulos e
monitoramento do ambiente são ações simples, do ponto de vista da concepção,
porém complexas se analisadas pela ótica da diversidade de estímulos detectados e
dados coletados. Uma ação de resposta pode ser um simples fechamento de
arquivo de computador, mas também pode ser o desligamento do fornecimento de
energia elétrica de um determinado equipamento ou o recálculo, e posterior
regravação, do nível de status de um determinado aspecto avaliado num aprendiz.
Esta complexidade de entrada e saída de informações pode ser melhor gerenciada
com a utilização de agentes autônomos de um Sistema Multiagentes (SMA).
Sistemas Multiagentes são sistemas computacionais compostos por diversos
elementos posicionados em um ambiente e que são autônomos no cumprimento dos
objetivos a eles atribuídos. Estes elementos são denominados Agentes e podem ser
de dois tipos: Reativos – quando simplesmente reagem com uma ação a um
estímulo recebido ou Cognitivos – quando tem a capacidade de inferir sobre um ou
mais estímulos e agir de acordo com o resultado desta inferência. Agentes “sentem”
o ambiente e agem sobre ele, interferindo, de acordo com seus objetivos.
Este presente estudo pretende fazer uma análise de três ferramentas livres e
de código aberto para simulação de ambientes multiagentes, bem conhecidas e
disponíveis para utilização atualmente: JADE, GOAL e JADEX. Esta análise terá um
foco especial na forma de criação dos ambientes de interação, já que o mercado não
possui um padrão bem definido e estabelecido para isto. Pretende-se adotar as
especificações de uma proposta de padronização denominada Environment
Interface Standard (EIS) e analisar sua viabilidade para a criação de ambientes
para as três ferramentas analisadas. Serão construídos, com o uso de uma destas
ferramentas, protótipos de agentes – Reativos e Cognitivos – para a simulação de
seu funcionamento em um laboratório de Química do Ensino Médio Técnico, de
modo que propicie um ambiente interativo e pervasivo de estudos para os
estudantes.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1761107 - RICARDO SUYAMA
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 2334927 - ANDRE KAZUO TAKAHATA
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 2271891 - MARCO AURELIO CAZAROTTO GOMES
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1761105 - MURILO BELLEZONI LOIOLA
Membro Suplente - Examinador(a) Externo ao Programa - 2356637 - KENJI NOSE FILHO
Notícia cadastrada em: 20/07/2019 11:18
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