Utilização de Agentes Inteligentes em STI

Figura 5. Arquitetura do assistente pessoal do aluno Fonte: Adaptado de Cristea e Tuduce (2002)

• IADz (Inteligência Artificial Descentralizada) está voltada para as atividades de agentes autônomos em um mundo multiagente. Agente é utilizado no sentido amplo, para designar uma entidade inteligente, agindo racionalmente com respeito a atingir seus próprios objetivos e o estado corrente de seu conhecimento.Os agentes podem trabalhar em direção a um único objetivo global ou rumo a objetivos individuais separados que podem interagir, sendo então a autonomia dos agentes relacionada com a existência de cada agente, independentemente da existência dos demais.

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.

Segundo Fraga (2001) um Sistema Tutor Inteligente será mais eficiente à medida que tiver uma base de modelo de aluno mais completa e estratégias de ensino mais adequadas à determinada situação disposta no software. Conforme Hietala (1998 apud FRAGA, 2001), um STI pode fornecer maior interatividade quando, além de modelar o aluno corretamente e propiciar as estratégias adequadas, também estiver incluso em um contexto social, trabalhando com agentes autônomos em cooperação com os alunos.

2.3.5.1. Agentes Inteligentes

Os Sistemas Tutores Inteligentes objetivam reproduzir no computador um comportamento similar ao realizado por um professor. No entanto, uma das maiores preocupações dos pesquisadores da área é a interação do STI com o aluno, considerando que um STI tradicional é baseado em um estilo rígido de interação, significando que o sistema detém sempre o controle da mesma. Uma das formas encontradas para amenizar este problema é a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial Distribuída, a qual traz sua contribuição com a utilização de agentes inteligentes (SANTOS et. al., 2001).

Segundo Álvares (1997 apud FERREIRA e BERCHT, 2000) um agente é uma entidade real ou virtual, imersa num ambiente sobre o qual ela é capaz de agir, que dispõe de uma capacidade de

percepção e de representação parcial deste ambiente, que pode se comunicar com outros agentes, e que possui um comportamento autônomo, conseqüência de suas observações, de seu conhecimento e da suas intenções com outros agentes.

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.

Do ponto de vista prático (VICARI e GIRAFFA, 2003), os agentes podem ser vistos como:

• Robôs atuando em um ambiente, interagindo entre ou com os humanos em língua natural e fazendo uso de sensores para captar informações do meio ambiente, como, por exemplo, controle de motor e restrições de tempo;

• Um sistema interagindo com outros sistemas ou com o ser humano.

A abordagem de agentes em STIs possibilita interações mais naturais e mais próximas entre alunos e o sistema tutor, onde a iniciativa da interação é normalmente compartilhada entre o sistema e o aluno. Tais interações são um contraste preciso com os documentos estáticos, que geralmente são encontrados em materiais de cursos baseados na Internet (SANTOS et. al., 2001).

Um agente raciocina sobre o ambiente, sobre os outros agentes e decide racionalmente quais objetivos deve perseguir e quais ações deve tomar. Como não existe um consenso quanto à definição de agente, eles podem ser caracterizados através de capacidades ou funcionalidades que possuam. Também não existe uma classificação universal para os agentes, entretanto a maioria aceita a autonomia como característica principal que distingue um software tradicional de um agente. Autonomia é identificada pela capacidade de um software em exercer controle sobre suas próprias ações (FERREIRA e BERCHT, 2000). Vicari e Giraffa (2003) afirmam que a autonomia está intimamente relacionada com o tipo de arquitetura do sistema, assim, podem-se ter agentes com diferentes graus de autonomia.

Segundo Shoham (1993 apud VICARI e GIRAFFA, 2003), o agente também pode ser uma entidade à qual se atribuem estados, denominados estados mentais. Os estados mentais usuais são:

crenças, decisões, capacidades, objetivos, intenções, compromissos e expectativas, conceitos análogos ou similares aos dos humanos.

2.3.5.2. Propriedades dos Agentes Inteligentes

Conforme citado anteriormente, não há uma definição universalmente aceita de agente.

Contudo, existem algumas propriedades que efetivam a caracterização de um agente (GARCIA e SICHMAN, 2003):

• Autonomia de decisão: capacidade de analisar uma situação, gerar alternativas de atuação e escolher a situação que melhor atende seus objetivos. Em certos casos, o agente não conhece o cenário de atuação, mas tem capacidade de escolher uma experiência prévia semelhante e adaptar a solução ao novo cenário;

• Competência para decidir: capacidade de configurar sua atuação sem intervenção externa;

• Existência de uma agenda própria: capacidade de criar uma agenda (lista) de objetivos que concretizem suas metas;

• Reatividade: capacidade de reagir às mudanças do ambiente a partir do reconhecimento de um contexto conhecido;

• Adaptabilidade: capacidade do agente de adaptar seu processo de decisão frente a situações desconhecidas;

• Personalidade: capacidade do agente de personificar-se, utilizando recursos que lembrem características humanas como a emoção ou o mau humor;

• Interatividade com o usuário: capacidade de interagir com usuários e, considerando os possíveis mal-entendidos, reagir às falhas de comunicação de maneira aceitável;

• Ambiente de atuação: caracteriza o local onde o agente vai atuar, isto é, em ambientes fechados (desktop) ou abertos (Internet).

2.3.5.3. Taxonomia de Agentes

Segundo Ahmed (200?), a tecnologia de agentes combina Inteligência Artificial (raciocínio, planejamento, processamento de linguagem natural, etc.) e técnicas de desenvolvimento de sistemas (programação orientada a objetos, linguagens de scripts, interface homem-computador, computação distribuída, etc.). A figura 6 mostra a taxonomia proposta por Franklin e Graesser (1996 apud AHMED, 200?).

Figura 6. Taxonomia natural de agentes

Fonte: Adaptado de Franklin e Graesser (1996 apud AHMED, 200?) 2.3.5.4. Agentes Pedagógicos

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.

Segundo Santos et. al. (2001), os agentes são denominados pedagógicos quando estão inseridos em um ambiente que compõe um sistema de ensino-aprendizagem. São entidades cujo propósito fundamental é a comunicação com o aluno, a fim de realizar eficientemente a função de tutor, como parte da missão pedagógica do sistema. O termo agente pedagógico surgiu, segundo Giraffa (1999 apud SANTOS et. al., 2001), devido a muitos sistemas desenvolvidos para fins educacionais adotarem um paradigma de agentes.

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.

Os agentes pedagógicos atuam como monitores, que observam as ações dos alunos e os ajudam durante o seu aprendizado. Além disso, eles trocam informações com o aluno, a fim de adaptar a apresentação do conteúdo conforme o modelo ideal do aluno, supervisionando o ambiente de aprendizado (SANTOS et. al., 2001).

No entanto, Ferreira e Bercht (2000) ressaltam que para um agente pedagógico ser útil, ele precisa ter conhecimento e “aprender” novas situações, originadas pelas diversas interações que acontecem entre os participantes do ambiente (educadores, educandos, outros agentes, etc.) no qual atua, ou seja, além de um conhecimento, o agente precisa aprender.

O tutor de um STI deve fornecer feedback às ações dos alunos. Segundo Fraga (2001) o agente pedagógico pode fornecer feedback não verbal ou feedback verbal para influenciar o aluno.

O feedback não verbal ocorre através de expressões faciais, gestos (linguagem corporal), enquanto que o feedback verbal se dá através de mensagens. A habilidade de utilizar o feedback não verbal ao invés de comentários verbais permite ao agente fornecer alto grau de feedback ao aluno, proporcionando um menor grau de distração. O feedback verbal e não verbal é uma característica de agentes pedagógicos animados (agentes representados por um personagem graficamente animado, como por exemplo, com feições humanas).

Segundo Santos et. al. (2001) os agentes pedagógicos apresentam algumas propriedades fundamentais de agentes inteligentes, como autonomia, capacidade social (interações e comunicação) e adaptabilidade ao ambiente. Além destas propriedades, os agentes pedagógicos são capazes de aprender e, na maioria dos casos, podem ser representados por um personagem.

Ferreira e Bercht (2000) apresentam a uma forma de funcionamento do agente pedagógico, onde há duas etapas:

• Aprendizagem do agente: nesta fase o agente deve criar esquemas de assimilação.

O agente aprenderá, através da criação de esquemas, os procedimentos que vai utilizar na fase seguinte, quando então apoiará a avaliação de desempenho do educando ou treinando.

• Avaliação da competência técnica do estudante/treinando: o agente pedagógico, uma vez treinado a realizar um procedimento, através da sua capacidade de aprendizado neural, estará apto a comparar seus esquemas de ação (criadas na sua fase de aprendizado) com as ações realizadas pelo estudante. No processo de avaliação, o agente verificará se existem esquemas que geram ações similares àquelas entradas sensoriais (os observáveis). Pode-se então afirmar que, se o agente não possuir esquemas que gerem ações similares ao que foi observado nas ações do estudante, este não executou o procedimento corretamente.

O objetivo central destes agentes pedagógicos é contribuir para uma aprendizagem efetiva do aluno, gerando um ganho de qualidade, sob o ponto de vista pedagógico, para o ambiente onde estão inseridos. Para isto, estes agentes podem (SANTOS et. al., 2001):

• Guiar o aluno durante a interação com o sistema;

• Monitorar as atividades do aluno, fornecendo auxílio em situações críticas;

• Registrar informações necessárias à modelagem do perfil do aluno;

• Selecionar estratégias de ensino adequadas, com base no perfil do aluno;

• Motivar o aluno a aprender;

• Prover interatividade ao sistema, oferecendo aos alunos a idéia de ter um amigo tutor que lhes fornecerá ajuda.

2.3.5.4.1. Arquitetura de um Agente Pedagógico

Considerando as características que o agente pedagógico possui, Santos et. al. (2001) apresenta uma arquitetura com os seguintes módulos (ilustrada na Figura 7):

Figura 7. Arquitetura de um agente pedagógico Fonte: Adaptado de Santos et. al. (2001)

• Módulo Perceptivo: este módulo é o responsável pela extração e armazenamento das informações referentes à interação do aluno com o sistema. É através dele que é realizada a tarefa de monitoração das ações do aluno. Este módulo verifica o tempo de permanência no sistema, as dificuldades encontradas, dúvidas e preferência do aluno;

• Módulo Cognitivo: é o responsável por realizar as inferências sobre a base de conhecimento, determinando quais as ações que devem ser executadas pelo agente, a partir de suas percepções. É através deste módulo que é feita a escolha das mensagens que serão emitidas pelo agente na sua interação com o aluno, bem como determinados os recursos áudios-visuais a serem utilizados em concordância com o estado emocional corrente do agente;

• Módulo Reativo: é o módulo responsável por executar as ações indicadas pelo módulo cognitivo. Ainda estabelece a interface animada com o aluno. É através deste módulo que são efetivamente apresentadas as mensagens e animações do agente aos alunos;

• Base de Conhecimento: à base de conhecimento interna do agente é formada por:

recursos áudios-visuais, informações referentes às aulas, informações das páginas visitadas, conteúdos, respostas do aluno, mensagens, dúvidas e preferências dos alunos.

Segundo Ahmed (200?) os agentes pedagógicos são um tipo de agente autônomo que incorpora múltiplas características de agentes de tarefas específicas e entretenimento. Os agentes

e dirigido por utilidade. A Tabela 3 ilustra as características dos agentes pedagógicos dirigidos por metas.

Tabela 3. Características de um agente pedagógico dirigido por metas

Tutor Mentor Assistente

Conhecimento sobre o ambiente Forte Forte Médio

Especialista no domínio Forte Forte Forte

Modelo do estudante Forte Médio Fraco/nulo

Aspectos pedagógicos Forte Médio Fraco/nulo

Fonte: Adaptado de Ahmed (200?)

Os agentes dirigidos por utilidade são utilizados para propósitos pedagógicos como ajudar os estudantes a encontrar materiais de aprendizado, agendar encontros em grupo, lembrar de prazos limite para inscrições em tarefas, etc. (AHMED, 200?).

2.3.5.4.2. Propriedades de um Agente Pedagógico

Normalmente os agentes pedagógicos aparecem para os estudantes como personagens de desenho animado, em 2D ou 3D. As pesquisas demonstram que um agente pedagógico deve possuir algumas propriedades básicas, ilustradas na Tabela 4 (AHMED, 200?).

Tabela 4. Propriedades de um agente pedagógico Propriedade Descrição

Autônomo O agente deve ser capaz de efetuar a maioria das tarefas de resolução de

problemas sem interferir diretamente o usuário ou outro agente. Tem que ter certo grau de controle sobre suas ações e seu estado interno.

Reatividade O agente deve ser reativo a partir do momento em que ele é capaz de sentir mudanças no ambiente e responder a elas durante um período de tempo.

Guiado por metas

Deve ter pro atividade. Deve exibir um comportamento dirigido por metas, tomando a iniciativa.

Comunicativo Deve responder aos alunos com uma combinação de gestos verbais e não-verbais como olhar fixo, apontar, postura corporal e movimentos com a cabeça. Podem transmitir emoções como surpresa, aprovação ou desapontamento.

Efeito

“Pessoa”

Devem dar ao aluno a impressão de serem naturais e verídicos. Eles devem ser capazes de interagir com o aluno através de bases contínuas (dinâmicas).

Afetivo Eles devem expressar as emoções em movimentos faciais, gestos e linguagem corporal. A expressão emocional tem influência no processo cognitivo do aprendizado.

Subserviência Ato de agir em benefício a alguém, normalmente ao tutor.

Adaptativo Agir de acordo com o estado cognitivo do aluno.

Habilidade social

Capaz de comunicar com os usuários e outros agentes através de alguma linguagem de comunicação de agentes para satisfazer os objetivos.

Fonte: Adaptado de Ahmed (200?)

Além das propriedades mencionadas acima, segundo Ahmed (200?) os agentes pedagógicos podem ser móveis, capazes de se mover de um lugar físico para outro. Também podem aprender do ambiente por observação.

2.3.5.4.3. Exemplos de Agentes Pedagógicos

Nesta seção são descritos vários exemplos de agentes pedagógicos implementados e encontrados na literatura (AHMED, 200?).

• Herman-the-Bug: é um agente natural cujas ações verbais e naturais são controladas por uma máquina de seqüência de comportamento em tempo real em resposta as mudanças de contexto de resolução de problemas. Ele realiza uma ampla faixa de atividades incluindo andar, voar, nadar, pescar, saltar de bungee, encolher, esticar, tele transportar e acrobacias. Ele habita um ambiente de aprendizagem Designs A Plant, que se refere ao domínio de fisiologia vegetal.

• Cosmo: é um personagem em três dimensões que faz o papel de um conselheiro virtual, um ambiente de aprendizado para o domínio de roteamento de pacotes na Internet. Foi projetado para estudar a habilidade dos agentes de combinar dinamicamente gestos, locomoção e discurso para se referir a objetos no ambiente enquanto proferem conselhos para resolução de problemas.

• Adele: é projetado para operar na Internet. A arquitetura do agente Adele implementa funções pedagógicas chave: apresentação, feedback e monitoramento do estudante, questões, dicas e explicações.

• Steve: é um personagem tridimensional que co-habita com estudantes em ambientes virtuais imersivos e tem sido aplicado em tarefas de treinamento naval americano, tais como operar as máquinas a bordo dos navios.

• SmartEgg: é desenvolvido sobre a mesma arquitetura que o Adele e habita um SQLT-Web, um tutor SQL inteligente na Web.

• PPP Persona: é um agente pedagógico animado para apresentação interativa na Web. O agente guia os alunos através de materiais na Web exibindo, apontando, explicando e comentando verbalmente saídas textuais e gráficas numa interface baseada em janelas.

• Alex: o Alex está incorporado no VLab@SP que é um ambiente de laboratório virtual para experimentos elétricos. Possui duas funções principais: explicar passo a passo como fazer certos experimentos e reportar qualquer erro trivial no circuito.

• Guilly: o agente Guilly habita o ambiente AVEI e promove o aprendizado adaptado através de estratégias de ensino baseadas no modelo do aluno e trabalha como um tutor no processo de ensino-aprendizagem.

• Smiley: é um agente pedagógico emocional que oferece treinamento com os seis maiores estados emocionais: tristeza, surpresa, raiva, felicidade, satisfação e estado neutro.

• Doris: o agente pedagógico Doris foi construído para atuar em um STI com domínio genérico. Desta forma, o agente não possui conhecimento específico sobre o domínio que será abordado. Doris é representado por um personagem com comportamento cognitivo e reativo, e trabalha com três estado emocionais: tristeza, felicidade e companheirismo (SANTOS et. al., 2001).