Algoritmos Genéticos

A plataforma ADAPT utiliza um AG quando a solução devolvida na segunda fase do ciclo RBC (reutilização) não é considerada satisfatória, procedendo à sua adaptação. Esta adaptação consiste numa otimização, efetuada através da substituição dos OA do guião original de modo a aumentar a similaridade entre o estilo de aprendizagem do aluno e a classificação VARK dos conteúdos.

Atualmente, o AG utiliza os OA recomendados na pesquisa local efetuada pelo motor de busca na exploração de novas soluções. Futuramente, será utilizado na procura de novas soluções resultantes de uma pesquisa global estendida até ao domínio da Internet.

No decorrer da navegação de um guião podem ser apresentados ao aluno OA contidos noutros Guiões Base que podem ter sido sugeridos pelo motor de busca (secção 6.8.1) quando este

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sugere conteúdos alternativos aos que o aluno está a visualizar no momento, ou quando foi detetado uma alteração no perfil de aprendizagem do aluno pelo classificador de estilos de aprendizagem (secção 6.8.2) passando a navegação a ser definida pelo motor de busca. Em ambas as situações, ao efetuar uma pesquisa local com base em parâmetros como a média das notas dos alunos que consultaram os OA e o seu tempo de visualização médio, o motor de busca ao não estar limitado aos OA do Guião Base, pode selecionar OA de outros Guiões Base pertencentes à mesma ou a outras disciplinas. Como exemplo, pode considerar-se o caso de existirem outras disciplinas em que o Guião Base contenha conteúdos considerados relevantes dado a sua proximidade com o tema que o aluno está a seguir no momento: a um aluno que esteja a seguir o guião da disciplina de Sistemas Digitais ser-lhe sugerido um OA pertencente ao Guião Base da disciplina de Eletrónica pelo facto de o tema ser semelhante e também porque os alunos que consultaram o OA em questão obtiveram um bom desempenho.

Posteriormente, com a realização das alterações ao motor de busca da plataforma ADAPT previstas para trabalho futuro (secção 6.8.3) e que consistem na integração da API do motor de busca da Google (Google Custom Search, 2018) vai permitir que a pesquisa de OA deixe de ser exclusivamente local e passe a ter um caráter mais global ao utilizar a Internet como espaço de procura. Esta pesquisa global vai permitir abranger um leque consideravelmente maior de soluções possíveis sendo necessário um algoritmo que as consiga determinar e avaliar a sua qualidade.

As situações mencionados anteriormente tornam a utilização de um AG um método eficaz no processo de adaptação de um guião, dado permitir encontrar novas soluções e possibilitar a criação de sequências de navegação que possam ainda não ter sido exploradas e deste modo obter uma solução que possua uma qualidade superior.

No processo de otimização efetuado pelo AG, atualmente são consideradas apenas as preferências VARK e não as taxonomias de Bloom pelo facto de no período de desenvolvimento da plataforma ADAPT não estarem ainda disponíveis OA com níveis taxonómicos diferentes que pudessem ser utilizados.

Os cromossomas utilizados no AG são constituídos pela sequência de id dos OA pertencentes ao guião. A Figura 54 ilustra um exemplo de um cromossoma:

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Figura 54 - Exemplo de um cromossoma.

A população inicial é obtida pela ordenação de N soluções candidatas que foram obtidas na fase Retrieve do ciclo RBC, sendo N definido na interface Configurações de Algoritmos Genéticos. De seguida é iniciado um processo iterativo em que é utilizada a função de avaliação representada pela equação (15) para medir a qualidade dos indivíduos. Posteriormente, a seleção é outra etapa do algoritmo que é executada a seguir à avaliação. Na plataforma ADAPT, é utilizado o método de seleção por torneio sendo selecionados 2 indivíduos para cada torneio, sendo o mais apto selecionado. O passo seguinte consiste no processo de recombinação. A mutação, representada na Figura 55, é utilizada para modificar aleatoriamente um ou mais pontos do guião através da substituição de um OA por outro diferente.

Neste processo todos os OA têm uma probabilidade pequena de serem alterados. Para esse fim gera-se um valor aleatório para cada OA para determinar se o objeto vai sofrer a mutação. Na Figura 55 ilustra-se o operador de mutação onde apenas o segundo elemento sofre a mutação. Assim, o OA é substituído pelo OA 19 formando assim o novo guião. De salientar que os OA que podem substituir o OA selecionado tem de pertencer ao mesmo nó no Guião Base.

Figura 55 - Exemplo do operador genético Mutação.

A Figura 56 descreve o operador genético de cruzamento multiponto utilizado pela plataforma. Os OA assinalados pelos pontos de cruzamento, selecionados aleatoriamente, serão trocados entre os guiões progenitores. Assim, o primeiro descendente será formado pelo material inicial do primeiro guião, o material intermédio do segundo indivíduo e pela parte final do indivíduo 1. O descendente 2 será formado pelo material restante. Este operador é responsável pela

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recombinação de características dos progenitores durante o processo de reprodução, permitindo que as próximas gerações herdem essas características.

Figura 56 - Exemplo do operador genético Cruzamento em dois pontos.

O processo termina com o retorno da melhor solução encontrada depois de o algoritmo ter realizado N iterações. A Figura 57 ilustra a interface gráfica que permite configurar os parâmetros utilizados pelo algoritmo genético da plataforma:

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