Navegação Adaptativa e as Redes Quantizadas

Na navegação adaptativa, o objetivo é oferecer ao usuário a oportunidade de acessar os conteúdos que potencialmente podem ser de seu interesse e isso pode ser feito por meio da

seleção de links mais importantes, ordenação ou ocultação (Palazzo, 2004; Brusilovsky, 1998).

Para fazer a análise dos links mais importantes, é possível fazer a geração de redes de informações quantizadas, onde cada ligação entre nodos possui um potencial de ativação gerado e atualizado a partir das características do usuário e da utilização dos mesmos. As redes de informações são formadas por nodos, ligações entre nodos e um conjunto de informações específicas de cada rede. Os nodos são classificados como entidades primitivas que podem ser unidades estruturais, semânticas ou referenciais do sistema e, neste trabalho, são definidos como cada tópico de um tema de um curso.

A quantização da rede pode ser feita de dois modos: retroativa e proativa. Na quantização retroativa é considerada a frequência de acesso dos nodos da rede, ou seja, cada ligação possui um valor associado e quando um usuário faz o caminho entre dois nodos da rede, é incrementado um valor predeterminado. Desse modo, a frequência de acesso promove uma quantização da rede inicial e indica as ligações mais importantes da rede.

A quantização proativa é uma complementação do processo em que são realizadas inferências sobre os acessos aos nodos da rede por meio das operações de fecho. Esse modelo apresentado por Palazzo (2000) possui base no conceito matemático de fecho e suas principais classificações: fecho cíclico (figura 3.4a), fecho transitivo (figura 3.4b), fecho sobrejetor (figura 3.4c) e fecho sobrejetor inverso (figura 3.4d) (Heylighen, 1988; Palazzo, 2000; Palazzo, 2004). 12 1 23 20 8 10 10 12 12 10 10 1 1 2 3 1 1 2 1 1 1 1

A idéia principal é utilizar as operações de fecho para gerar novas ligações entre os nodos da rede, identificando a evolução da rede e antecipando possíveis estados futuros da rede. Com as operações de fecho é possível induzir o surgimento de novos estados e configurações e utilizar uma heurística simples em relação à forma de quantização das ligações com base em tais operações.

Alguns operadores conhecidos são frequência, transitividade e simetria, conceitos trabalhados por Bollen e Heylighen (1996) para auto-aprendizagem de uma rede de informações distribuída e com múltiplos usuários, onde foi verificada também a estabilidade da rede de acordo com esse modelo; e, por Palazzo (2000) no processo para quantização de uma rede hipermidiática, onde foi inclusa também a operação de degradação da rede para representação da história recente em favor de uma melhor navegação adaptativa. A aplicação dessa e de outras teorias similares possuem um grande espaço de aplicações, em especial, para auto-organização de sistemas dinâmicos em diversos campos do conhecimento: cibernética, termodinâmica, biologia, matemática, evolução da linguagem e evolução de sistemas dentro da internet (Gershenson, 2007).

No operador frequência, se um nodo A é acessado e, logo em seguida, um nodo B, então o potencial de ativação entre A e B sofre a seguinte operação . O coeficiente é chamado de constante de frequência e é o coeficiente de maior valor pelo fato de ser uma ação direta do usuário sobre a rede.

A transitividade está relacionada com uma sequência de três acessos, ou seja, se o usuário acessou na ordem os nodos A, B e C, então o potencial de ativação entre A e C, , sofre a seguinte modificação . Vale notar que o usuário não fez o caminho entre A e C, contudo, é possível que haja alguma relação entre esses nodos. O coeficiente de

(a) (b) (c) (d)

transitividade provavelmente terá em sua especificação um valor inferior à pois é uma inferência sobre a rede e não resultado de uma ação direta.

Um exemplo simples da importância de se realizar uma inferência sobre a rede de informações seria um repositório de vídeos em que o usuário acessou os vídeos A, B e C, em sequência. Pelo operador de frequência, a ligação entre A e B e a ligação entre B e C foram incrementadas um determinado valor e, com isso, outro usuário que fizesse o acesso ao nodo A, teria a indicação que o nodo B poderia ser relevante de acordo com seus interesses, contudo, não faria nenhuma menção ao nodo C. Mas, com o uso do operador de transitividade, o nodo C também poderia entrar na lista de ligações de interesse.

O operador de simetria tem por objetivo representar o nível de simetria do potencial de ativação em relação à direção da ligação entre dois nodos, ou seja, se os nodos A e B forem acessados nessa ordem, então o potencial de ativação entre B e A deve ser modificado para

.

Por fim, a taxa de degradação especifica um decréscimo percentual no potencial de ativação dos nodos da rede de acordo com um intervalo de tempo especificado. Em

termos matemáticos: .

A degradação da rede constituída como um percentual do valor total do potencial de ligação de cada nodo garante a quantização da rede de acordo com acontecimentos recentes sem que, com isso, as ligações tenham esses valores anulados. Como a degradação possui decaimento percentual em cada momento, é possível trabalhar também com a idéia de meia vida de uma rede que especifica o tempo necessário para uma ligação da rede perder metade de seu potencial de ligação se não participar de nenhuma operação de fecho. Sendo assim, a meia vida é dada por:

Com a aplicação dos operadores de fecho, novas ligações são constantemente criadas e reavaliadas e um limiar de visibilidade pode ser especificado como critério de exibição das ligações.

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ARQUITETURA DE UM SISTEMA DE TUTORIA

INTELIGENTE E ADAPTATIVO E A MODELAGEM DO

DOMÍNIO

Este capítulo inicia com a apresentação da arquitetura de um Sistema de Tutoria Inteligente aplicado a Objetos de Aprendizagem Multiformes (STI-OAM) que, segundo a revisão acerca dos STI’s, SHA’s e educação a distância, vai em direção aos avanços nessas áreas.

Em seguida, é feita uma análise das características necessárias de um modelo de domínio para o STI-OAM e é proposta uma modelagem para caracterização do domínio. Por fim, é descrita a utilização do modelo duas abordagens didáticas distintas: behaviorista e ausubeliana.