CAPÍTULO 3 TECNOLOGIAS COMPUTACIONAIS PARA VIABILIZAR O
3.4. Utilização de Senso Comum em Aplicações Computacionais
3.4.2. ARIA – Annotation and Retrieval Integration Agent
O ARIA é um cliente de e-mail com um banco de imagens integrado, onde os usuários armazenam suas fotos anotando-as previamente com meta-dados relacionados ao local, à data e à ocasião onde as fotos foram tiradas, e a pessoas que estão nas fotos. À medida que o usuário compõe um e-mail, o agente inteligente processa o texto fornecido e, recupera palavras relacionadas ao contexto, utilizando conhecimento de senso comum (Lieberman et al., 2001; Lieberman e Liu, 2002).
Por exemplo, ao digitar a sentença “...yesterday I took my son to a
birthday party...”, o agente inteligente consegue recuperar imagens para sugerir ao
usuário, anotadas com palavras como bolo, docinhos e bexigas, que não apareceram no texto do usuário. Isso é possível através da recuperação do contexto baseado em senso comum, relacionado às palavras filho e aniversário.
Aceitando uma sugestão, o agente adiciona ao conjunto de meta-dados da imagem as palavras do contexto recuperado que ainda não fazem dele, de forma a possibilitar uma recuperação mais precisa em interações futuras. Os autores consideram que quanto mais palavras de um determinado contexto fizerem parte dos meta-dados de uma imagem, maior a relevância da imagem no conjunto de sugestões. O fator relevância é utilizado para ordenar as imagens no momento de exibi-las ao usuário.
Pensando no planejamento de AAs, é possível desenvolver uma aplicação para preparar o material de aprendizagem, que integre um agente inteligente como o do ARIA.
A aplicação teria um banco de dados com objetos de aprendizagem8 previamente anotados, como as imagens do ARIA, e uma interface para o professor compor um novo objeto de aprendizagem. Dessa forma, o agente permaneceria observando o trabalho do professor e, expandindo o contexto das entradas realizadas por ele, poderia recuperar objetos de aprendizagem relevantes naquele contexto, que seriam sugeridos ao professor para ser agregado ao novo objeto. No caso do professor aceitar a sugestão, novos meta-dados poderiam ser adicionados não só ao objeto já existente no banco, mas ao objeto que está sendo gerado.
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Neste trabalho consideram-se como objetos de aprendizagem pequenas porções de conteúdo que podem ser colocadas juntas, tais como se faz com blocos Lego, conforme define Downes (2005).
Outra possível aplicação para ser utilizada num contexto de Aprendizagem Eletrônica, seria um ambiente para explorar o material de aprendizagem disponibilizado pelo professor que sugerisse objetos de aprendizagem baseados na interação dos aprendizes com o material. Este ambiente teria (i) acesso a um banco de objetos de aprendizagem anotados, onde se encontrariam os objetos de aprendizagem a serem utilizados em uma determinada AA; (ii) uma interface para expor o conteúdo do objeto de aprendizagem; (iii) uma interface onde seria possível visualizar a árvore de navegação do conteúdo e (iv) uma ferramenta que permitisse ao aprendiz marcar porções do texto do material (como se faz com canetas marca texto em material impresso).
Nesse contexto, o agente inteligente integrado à ferramenta permaneceria observando a interação do aprendiz e, no momento que uma porção de texto fosse marcada ou um link fosse ativado, o agente inteligente processaria o texto marcado ou o texto da âncora do link, recuperaria o contexto relacionado e, assim, reorganizaria a árvore de navegação, colocando os objetos de aprendizagem com conteúdo relevante, segundo o contexto identificado, no topo da árvore de navegação.
Essa aplicação levaria em consideração, além da utilização do conhecimento de senso comum no processo de ensino e aprendizagem, a possibilidade do aprendiz utilizar a estratégia cognitiva Grifar, mencionada no Capítulo 2 deste trabalho.
3.5. Considerações Finais
Este capítulo apresentou como as tecnologias computacionais podem ser utilizadas para coletar e utilizar conhecimento de senso comum, com o intuito de mostrar como essas tecnologias são importantes para viabilizar o planejamento de AAs apoiado por senso comum por professores.
Foram apresentadas as abordagens que três projetos conhecidos (Cyc,
Thought Treasure e OMCS) utilizam para fornecer ao computador a capacidade de
simular o raciocínio humano, as quais podem ser organizadas em uma arquitetura de três dimensões: a coleta de dados, a sua representação e a sua utilização em sistemas computacionais.
Abordou-se também, no capítulo, a dificuldade que esses projetos enfrentam para construir uma base de conhecimento de larga escala, considerando-se a
abrangência do senso comum e a sua constante evolução, visto que o senso comum é influenciado pelo tempo, estados mentais das pessoas na comunidade e de seus valores culturais.
A descoberta de novos fatos que passam a ser amplamente aceitos como verdadeiros dentro de uma comunidade, reflete nas suas crenças, mitos e forma de expressar-se, alterando, conseqüentemente, o seu senso comum.
Isso de forma alguma é ruim, pois faz parte do processo de aprendizagem mencionado por Freire (1996), que coloca a necessidade da superação do senso comum como essencial para a curiosidade e criatividade das pessoas e, portanto, para o sucesso da aprendizagem e a evolução do indivíduo como ser pensante.
Contudo, considerando a abrangência do senso comum, as estimativas realizadas por profissionais da área sobre o número de fatos que compõem esse tipo de conhecimento e a sua constante renovação, vê-se a importância das tecnologias computacionais para coletar esse tipo de conhecimento continuamente e fornecer ferramentas para manipulá-lo, tal que os professores possam ter condições de filtrar o conhecimento de acordo com variáveis que representem o perfil dos seus aprendizes (faixa etária, sexo, localização geográfica, etc.) e estar em contato com os fatos de senso comum relevantes para a AA que está planejando.
O próximo capítulo apresenta detalhes da arquitetura desenvolvida no projeto OMCS, especificamente na sua versão brasileira, para coleta, representação e manipulação de senso comum. O projeto é a única iniciativa no Brasil para a construção de uma base de conhecimento de senso comum e o utilizado para a realização do estudo de caso deste trabalho.
Conhecer os detalhes da arquitetura do projeto OMCS-Br é de fundamental importância para a compreensão do estudo de caso apresentado no Capítulo 5.