SISTEMA INTELIGENTE PARA ENSINO DE HISTOLOGIA BUCAL
Osmar de Souza JúniorRua Germano Montebeller, 633 – São Judas – CEP: 88303-540 Itajaí – SC – Brasil
Anita Maria da Rocha Fernandes, Drª [email protected]
Rua Uruguai, 458 – Caixa Postal 360 – CEP: 88302-202 Itajaí – SC – Brasil
RESUMO
A Histologia tornou-se fundamental na prática da clínica médica. Muitos diagnósticos de doenças são baseados em exames histológicos de amostras de tecido. No entanto, o corpo humano possui uma imensa variedade de tecidos, tornando desafiador o processo de ensino-aprendizagem de Histologia. Para auxiliar os acadêmicos nesse estudo, os sistemas computacionais têm sido grandes aliados. Sistemas de apoio ao ensino, com lâminas histológicas detalhadas, estão disponíveis. Mas apesar desses sistemas apresentarem imagens com alto grau de definição e um conteúdo para leitura, não se enquadram como sistemas de ensino-aprendizagem, porque não possibilitam o aprendizado efetivo do estudante. Este projeto insere-se nesse contexto, pois buscou desenvolver uma solução que permita ao aluno estudar através de um conjunto de materiais, disponibilizado pelo professor, e resolver exercícios, recebendo uma realimentação sobre o seu estudo e desempenho. O sistema foi baseado numa solução Web, utilizando as tecnologias PHP e PostgreSQL, para processamento e armazenamento das informações, respectivamente. A metodologia utilizada neste projeto compreendeu cinco etapas. Na primeira etapa, Estudo, foi realizado um levantamento bibliográfico a fim de adquirir o conhecimento necessário sobre as soluções similares e tecnologias que seriam utilizadas, objetivando desenvolver uma solução mais adequada e eficiente que as existentes. Na segunda etapa, Modelagem, foi feita a especificação do funcionamento da solução proposta, bem como a análise e o projeto do Sistema Tutor Inteligente. Na terceira etapa, Desenvolvimento, realizou-se a implementação da solução modelada através da codificação das suas funcionalidades em software e da prototipação do sistema. Na quarta etapa, Teste, foram realizados experimentos com o protótipo tentando falseá-lo, com o objetivo de eliminar os erros existentes em sua modelagem ou desenvolvimento. Na quinta e última etapa, Documentação, foi feito o registro de todo o projeto de pesquisa com a elaboração de uma monografia e de um artigo científico. Espera-se que o sistema desenvolvido crie uma motivação maior no estudo de
ABSTRACT
Histology becomes fundamental in medical clinic practice. Many illness diagnoses are based on histological examinations of tissue samples. However, human body has a wide variety of tissues becoming challenger the process of teaching/learning histology. To assist students in this process, computational systems have been great allied. Systems to assist teaching process, with detailed histological sheets, are available. But although these systems present images, with a high degree of resolution and a content to read, they don’t be classified as teaching/learning systems, because they don’t allow an effective learning to the student. This project is inserted in this context, looking for develop a solution which allows the student to study through a set of materials, available by teacher; and solve exercises, receiving a feedback about its own study and performance. The system was based on a web solution, using PHP and PostgreSQL technologies, to process and store information respectively. The methodology used in this project has five phases. In first phase, the Study, was done a bibliographical survey in order to acquire knowledge about similar solutions and technologies that was used to develop a solution better than the others. In second phase, Modeling, was done specification about the system, and analysis and intelligent tutoring system project. In third phase, Development, was done the implementation of modeled system using codification of its functionalities and system prototype. In fourth phase, Testing, were done experiments with the prototype in order to eliminate its errors. In fifth and last phase, Documentation, was done a documentation about the entire project. The goal of this project is to create a better motivation to Histology study, creating in the student an interest and allowing a gradual and effective learning.
Palavras-chave: Inteligência Artificial. Sistemas Tutores Inteligentes. Histologia.
1. Introdução
O estudo da Histologia abrange a arquitetura das células, ou seja, o modo como elas estão organizadas no tecido, a função de cada uma e a interação com o meio extracelular (CORMACK, 1996).
Conhecer a Histologia permite definir a estrutura e função de um órgão e de um sistema. E conhecer o aspecto normal de um tecido é fundamental para identificar estruturas alteradas, que podem resultar em doenças. Uma modificação na estrutura de um tecido pode comprometer sua função, comprometendo também o funcionamento do órgão, do sistema e até mesmo de todo o organismo (MENDONÇA e LOPES, 2003).
Graças às novas tecnologias, a Histologia tornou-se uma parte central na prática da clínica médica. Cada vez mais, os diagnósticos de doenças baseiam-se no exame histológico de pequenas amostras de tecido, os quais podem ser agora obtidos de quase todas as partes do corpo através de técnicas indolores e seguras de biópsia (PAIM, RODRIGUES e RODRIGUES, 2003).
Contudo, com a grande variedade de tecidos existentes no corpo humano, o processo de ensino-aprendizagem de Histologia torna-se um desafio para professores e alunos, pois há necessidade de criar habilidade nos acadêmicos que os capacitem a reconhecer e identificar características específicas de cada tipo de tecido (CORMACK, 1996).
Para auxiliar os acadêmicos no estudo da Histologia, os sistemas computacionais têm sido grandes aliados. Este projeto de pesquisa resumiu-se em construir um protótipo de Sistema Tutor Inteligente para o ensino de Histologia Bucal. A razão da escolha pela disciplina de Histologia Bucal foi decorrente da grande variedade de tecidos existentes no corpo humano, exigindo a definição de um escopo para o trabalho. Outro motivo foi a disponibilidade de uma professora da disciplina que auxiliou na aquisição dos materiais de estudo e exercícios, importantes para os testes da solução desenvolvida.
Um dos objetivos de um STI é criar ambientes interativos, e para tanto, utilizou-se de fundamentos de agentes inteligentes. A utilização de agentes em STIs permite criar ambientes adaptados aos alunos, capazes de avaliar o desempenho dos alunos e traçar estratégias de ensino. Os agentes possibilitam aos sistemas tutores uma maior interatividade com o aluno.
1.1. Justificativa
O desenvolvimento de um Sistema Tutor Inteligente se justifica porque esses sistemas modelam o perfil do aluno, permitindo uma adaptação ao estilo de aprendizado de cada estudante, uma vez que nem todos aprendem da mesma forma.
1.2. Metodologia
O desenvolvimento do trabalho proposto consistiu em cinco etapas. A primeira consistiu em obter informações, através de uma revisão bibliográfica, sobre os conceitos e técnicas que cercam o desenvolvimento de Sistemas Tutores Inteligentes e Agentes. Também foram avaliados alguns sistemas de ensino de Histologia, para tentar prover maior qualidade no sistema proposto.
Na segunda etapa foi realizada uma avaliação das tecnologias necessárias (linguagens de desenvolvimento, banco de dados e técnicas de Inteligência Artificial), que determinaram as ferramentas de desenvolvimento do sistema. Esta etapa também consistiu na modelagem do sistema, feita utilizando a linguagem UML (Unified Modeling Language), e na definição das características e comportamentos dos agentes inteligentes.
A terceira etapa compreendeu o desenvolvimento, onde os casos de uso e as classes da modelagem foram codificados para a linguagem PHP, e o banco de dados foi implementado.
Na quarta etapa foram feitos testes de funcionamento do sistema, buscando corrigir os erros de implementação e procurando validar a implementação, cada classe e cada caso de uso, segundo a modelagem definida. Não foram realizados testes com alunos ou professores.
Na quinta e última etapa, após a conclusão da modelagem e da implementação, foi realizada a documentação do sistema, onde foi feito todo o registro do projeto de pesquisa, através da elaboração de uma monografia e um artigo científico.
2. Discussão
Segundo Hall (1990 apud VAZ e RAPOSO, 2002), os Sistemas Tutores Inteligentes são uma composição de diversas disciplinas como psicologia, ciência cognitiva e inteligência artificial.
O objetivo principal destes sistemas é a modelagem e a representação do conhecimento especialista humano para auxiliar o estudante através de um processo interativo.
Os STI são programas que, interagindo com o aluno, modificam suas bases de conhecimento (aprendem), percebem as intervenções do aluno e possuem a capacidade de adaptar as estratégias de ensino de acordo com o desenrolar do diálogo. Caracterizam-se principalmente por construir um Modelo Cognitivo do aluno, da interação, da formulação e comprovação de hipótese sobre o estilo do aluno, suas ações, o seu nível de conhecimento do assunto e suas estratégias de aprendizagem (VICARI e GIRAFFA, 2003).
Sistemas Tutores Inteligentes oferecem considerável flexibilidade na apresentação do material e uma maior habilidade para responder às necessidades do usuário (estudante). Eles procuram não apenas ensinar, mas como ensinar, aprendendo informações relevantes sobre o estudante, proporcionando um aprendizado individualizado e tomando decisões pedagógicas sobre como transmitir o material. Isto permite uma grande interatividade do sistema com o estudante.
Sistemas tutores inteligentes têm sido apresentados como altamente eficientes para a melhora do desempenho e motivação dos estudantes (LIMA e ROSATELLI, 2003).
2.1. Utilização de Agentes em Sistemas Tutores Inteligentes
Agentes inteligentes estão sendo utilizados para implementar diversos sistemas STI (VAZ e RAPOSO, 2002), uma vez que cada componente do ambiente pode ser implementado como um agente independente, possuindo facilidades de interação com os outros agentes. A abordagem por agentes possibilita o desenvolvimento de diferentes raciocínios e a integração de várias ações para alcançar um determinado objetivo (MARIETTO, 1997 apud VAZ e RAPOSO, 2002). Além disso, a utilização de agentes inteligentes é uma boa opção para reduzir o custo destes sistemas, pois eles favorecem a modularização e a evolução.
Garcia e Sichman (2003) definem um agente como uma entidade real ou virtual, capaz de agir num ambiente, de se comunicar com outros agentes, que é movida por um conjunto de inclinações (sejam objetivos individuais a atingir ou uma função de satisfação a otimizar); que possui recursos próprios; que é capaz de perceber seu ambiente (de modo limitado); que dispõe (eventualmente) de uma representação parcial deste ambiente; que possui competência e oferece serviços; que pode eventualmente se reproduzir e cujo comportamento tende a atingir seus objetivos utilizando as competências e os recursos que dispõe e levando em conta os resultados de suas funções de percepção e comunicação, bem como suas representações internas.
Ferreira e Bercht (2000) afirmam que uma aplicação interessante para o uso de agentes é a educação e o treinamento. Os agentes autônomos projetados e desenvolvidos para dar apoio ao aprendizado humano, interagindo com educadores e educandos, de tal forma a facilitar o seu aprendizado, são chamados agentes pedagógicos.
Dowling (2000) afirma que agentes pedagógicos são agentes autônomos que apóiam o aprendizado humano, interagindo com os estudantes no contexto de ambientes de aprendizado interativos. Eles ampliam e melhoram o trabalho sobre Sistemas Tutores Inteligentes de várias formas. São capazes de adaptar seu comportamento de acordo com o estado dinâmico do ambiente, tendo a vantagem de buscar as oportunidades de aprendizado assim que elas surgem. Podem apoiar tanto o aprendizado colaborativo quanto o individualizado, pois múltiplos estudantes e agentes podem interagir num ambiente compartilhado.
2.1. Inteligências Múltiplas
Para conceber um sistema tutor, como o de ensino de Histologia Bucal, é necessário identificar as inteligências múltiplas do ser humano, ou seja, as diferentes formas de pensar sobre as
coisas. É necessário criar uma gama de atividades para trabalhar as diferentes inteligências. Existem basicamente nove tipos de inteligência no ser humano (TRAVASSOS, 2001):
• Lingüística: é a habilidade para usar a linguagem para convencer, agradar, estimular ou transmitir idéias. É o tipo de capacidade exibida em sua forma mais completa talvez pelos poetas;
• Lógico-matemática: é a habilidade para explorar relações, categorias e padrões, através da manipulação de objetos ou símbolos, e para experimentar de forma controlada; é a habilidade para lidar com séries de raciocínios, para reconhecer problemas e resolvê-los. É a inteligência característica de matemáticos e cientistas;
• Visual/espacial: é a capacidade de formar um modelo mental de um mundo espacial e ser capaz de manobrar e operar utilizando esse modelo. Exemplo: os marinheiros, engenheiros, cirurgiões, pintores, escultores;
• Musical: é a capacidade voltada para a música. Esta inteligência se manifesta através de uma habilidade para apreciar, compor ou reproduzir uma peça musical. Exemplo:
Leonardo Bernstein, Mozart.
• Corporal cinestésica: capacidade de resolver problemas ou de elaborar produtos utilizando o corpo inteiro, ou partes do corpo. Exemplo: dançarinos, atletas, cirurgiões e artistas.
• Interpessoal: capacidade de compreender outras pessoas: o que as motiva, como elas trabalham, como trabalhar cooperativamente com elas. Exemplo: vendedores, políticos, professores, clínicos (terapeutas) e líderes religiosos bem-sucedidos.
• Intrapessoal: é uma capacidade correlativa voltada para dentro. É a capacidade de formar um modelo acurado e verídico de si mesmo e de utilizar esse modelo para operar efetivamente na vida.
• Naturalista: Vivências significativas, junto ao meio ambiente, podem possibilitar ao homem o reconhecimento dos objetos da natureza, a distinção dos elementos vegetais, animais, minerais e, simbolicamente, reconhecer-se como dotado de um corpo, com espaço ecológico integrante, integrado e integrador homem-natureza e natureza-humana (GÁSPARI e SCHWARTS, 2002).
• Existencialista: A partir da reflexão sobre sua finitude, transitoriedade, condição de transcendência, questões inerentes à sua própria existência, o ser humano amplia as possibilidades de elevar-se além da realidade cotidiana, de extrapolar os limites sociais, aos quais precisa resistir (GÁSPARI e SCHWARTS, 2002).
Todos os seres humanos possuem todas as inteligências. No entanto, algumas se sobressaem em relação às outras. No sistema para ensino de Histologia Bucal, analisou-se a possibilidade de exercitar três dessas inteligências: lingüística, lógico-matemática e visual/espacial.
3. Resultados
A arquitetura do sistema inteligente para Histologia Bucal constitui uma adaptação simplificada da arquitetura proposta por Cristea e Tuduce (2002), conforme ilustrado na Figura 1.
De um lado está o professor, ou tutor, interagindo com o sistema através de um navegador (browser). O agente do tutor atua como um assistente, agindo paralelamente as ações do professor no sistema, e interagindo com ele através de mensagens na tela do navegador. O agente sempre busca as informações da base de dados, para saber qual ação deve tomar. Do outro lado do ambiente está o aluno, que também interage através de um navegador e, de forma semelhante, também possui um agente agindo com ele através de mensagens. O agente do aluno busca as informações necessárias no perfil do aluno, que é uma base de conhecimento que persiste informações relevantes sobre o aluno, como suas preferências.
Figura 1. Arquitetura do sistema inteligente para ensino de Histologia Bucal
O sistema desenvolvido é composto de dois agentes inteligentes: o Assistente Pessoal do Aluno e o Assistente Pessoal do Tutor. Os agentes foram desenvolvidos totalmente na linguagem
PHP, que pode ser considerada uma linguagem reativa, ou seja, um arquivo PHP só é executado quando há uma requisição do servidor Web. Isso faz com que os agentes tenham características particulares, um pouco diferentes de agentes desenvolvidos em Java, por exemplo. A ênfase do projeto foi direcionada ao agente pedagógico, que é o agente do aluno.
3.1. Assistente Pessoal do Tutor
O Assistente Pessoal do Tutor (APT) oferece ao professor um auxílio nos cadastros dos recursos necessários ao sistema, como materiais e questões, além de permitir ao professor um acompanhamento dos alunos que estão cadastrados em sua turma. Os objetivos deste agente são:
• Manter uma estrutura de recuperação das informações necessárias;
• Monitorar o estado dos cadastros dos alunos;
• Monitorar o estado do cadastro da turma e da ementa;
• Auxiliar o professor nas interações com o sistema (cadastro de unidades, materiais, questões, etc.), apresentando mensagens como dicas.
O agente do tutor não possui uma representação gráfica, como o agente do aluno. Consiste em um assistente, e suas funcionalidades são mais básicas do que o agente do aluno, resumindo-se a verificar o estado de cada recurso (materiais, questões, links e imagens) na base de dados e dar um feedback para o professor, através de uma mensagem. A Figura 2 ilustra uma mensagem do agente sobre o cadastro de materiais de estudo.
Figura 2. Tela de cadastro de materiais 3.2. Assistente Pessoal do Aluno
O Assistente Pessoal do Aluno (APA) possui características de um agente pedagógico animado. Ele possui a aparência de um personagem feminino, com feições humanas e é capaz de apresentar expressões faciais de alegria, seriedade ou tristeza, dependendo sempre do momento e do desempenho do aluno. As funções deste agente, de forma geral, compreendem monitorar as ações do aluno sobre o sistema, bem como acompanhar o seu desempenho nas atividades.
O agente pedagógico, assim como o agente do tutor, age quando é invocado, dentro de um contexto. As suas expressões faciais mudam conforme o desempenho do aluno. Se o desempenho estiver baixo, a expressão é de tristeza. Se o desempenho for regular, a expressão é de seriedade. E se o desempenho for bom, a expressão é de alegria. Em alguns momentos a expressão do agente não depende do desempenho, por exemplo quando o aluno acaba de entrar no ambiente, a expressão é sempre de alegria, para fazer uma saudação. O agente sempre aparece de corpo inteiro, e transmite as mensagens através de um balão de diálogo, conforme ilustra a Figura 3.
Figura 3. Agente pedagógico fazendo uma saudação ao aluno
A fim de apresentar uma solução para a tomada de decisão do agente, optou-se por utilizar Sistemas Especialistas, que segundo Fernandes (2003) apresentam as seguintes vantagens:
• Possibilidade para construção de regras, o que aumenta sua flexibilidade e eficiência;
• Tomada lógica de decisões sob imprecisão ou na ausência de informações. Nos sistemas tradicionais, o método de busca é baseado em um conhecimento codificado anteriormente. Quando surge um novo conhecimento, faz-se necessário reescrever o código. Já em Sistemas Especialistas pode-se recuperar novos fatos e regras e usá-los sem modificar a estratégia de busca;
• Velocidade na determinação de problemas;
• A decisão está fundamentada em uma base de conhecimento;
• Estabilidade e flexibilidade.
A fim de determinar o algoritmo que envolve o processo de decisão do agente, optou-se por realizar uma modelagem completa, com todos os caminhos possíveis, através de uma árvore de decisão. Essa árvore, ilustrada na Figura 4, determina a maneira como o agente pedagógico toma as suas decisões.
Nessa árvore de decisão, cada nó que contém uma pergunta representa uma verificação que o agente faz, normalmente na base de dados. A partir de cada verificação, o agente tem a resposta para aquela pergunta. A partir daí ele pode tomar apenas dois caminhos, para o SIM ou para o NÃO. Esse caminho pode levar a uma nova pergunta (uma nova verificação) ou a uma resposta, que é representada pelas folhas na árvore. Essas respostas indicam a ação que o agente toma para cada caso.
Figura 4. Árvore de decisão do agente pedagógico
3.3. Exercício das Inteligências Múltiplas
No sistema desenvolvido os tipos de questões são: múltipla escolha, somatória, verdadeiro ou falso, análise de imagem e questões subjetivas. Para se trabalhar com as diferentes inteligências do aluno, os tipos de questões são os mesmos. O contexto da questão é que determina o tipo de inteligência exercitada. A exceção para essa regra são as questões de análise de imagem, onde o aluno tem que identificar as estruturas de uma célula. Esse tipo de questão exercita evidentemente a inteligência visual.
A Tabela 1 ilustra os tipos de inteligência que o sistema desenvolvido trabalha. Para cada inteligência segue alguns exemplos de exercícios, que correspondem a estratégias pedagógicas que podem ser adotadas pelo agente tutor.
Tabela 1. Estratégias para desenvolver os tipos de inteligência Inteligência Estratégias
Lingüístico-verbal Questões descritivas onde o aluno possa expressar sua capacidade lingüística (escrita) ou de interpretação.
Visual-espacial Exercícios para o aluno identificar as estruturas de uma célula, ou analisar uma foto, gráfico, etc.
Lógico-matemática Exercícios que envolvam cálculo, problema lógico, enigma ou
envolvam a capacidade crítica do aluno (por exemplo, calcular o pH de células).
Na tela de cadastro das questões, existem três parâmetros que o professor pode definir para classificar as questões. Esses parâmetros são textos explicativos que remetem aos três tipos de inteligência trabalhados. Dessa forma, cada questão pode ser facilmente associada às inteligências múltiplas, e também facilita a recuperação de uma questão de acordo com o perfil do aluno. Os parâmetros utilizados são os seguintes:
• “Esta questão constitui um desafio, resolução de um problema lógico ou enigma, interpretação de um gráfico ou envolve pensamento crítico do aluno”. Remete à inteligência lógico-matemática.
• “Esta questão envolve a interpretação/análise de uma imagem, foto ou apresentação.
Ou envolve transferir um texto para desenhos, gráficos, ou quadros-síntese”. Remete à inteligência visual-espacial.
• “Esta questão envolve habilidades do aluno como sintetizar, analisar, relatar, descrever, desafios sobre interpretação de textos”. Remete à inteligência lingüístico- verbal.