QSabe -
Trocando Experiências sobre Informática
Educativa em uma Rede de Educadores
Crediné S. Menezes Orivaldo L. Tavares José M. Pessoa [email protected] [email protected] [email protected]
Universidade Federal do Espírito Santo Centro Tecnológico - Mestrado em Informática Av. Fernando Ferrari, s/n - Campus de Goiabeiras
CEP 29060-900 - Vitória - ES - Brasil
Resumo
A implantação do Programa Nacional de Informática Educativa (PROINFO) envolverá um enorme contingente de educadores, trabalhando em regiões dispersas pelo país. O sucesso do programa depende fortemente da capacidade de cooperação e troca de experiências entre os educadores envolvidos. Este trabalho propõe um sistema de distribuição inteligente de mensagens que visa facilitar o processo social de compartilhamento de experiências. O QSabe é um serviço de perguntas e respostas, capaz de catalogar dinamicamente o perfil de especialistas do conhecimento (colaboradores) e atuar como um distribuidor inteligente de mensagens. Utilizando a metáfora de ambientes groupwares, o QSabe atua como um assistente interpessoal, permitindo que cada membro do grupo participe dos trabalhos, formulando ou respondendo perguntas. Utilizando teorias e técnicas de compreensão de texto, o sistema é capaz de identificar o conteúdo de uma pergunta e, através de técnicas de aprendizagem automática, aprender o perfil de cada respondedor/colaborador.
Abstract
The implantation of the National Program for the Educational Informatics (PROINFO), will involve a huge amount of educators, working in different regions of the country. The success of the program strongly depends on the mutual cooperation and interchange of experiences among the involved ones. This work proposes an intelligent distributor messages system which aims to make the share of experiences easier. The QSABE is a Questions-and-Answers service, able to list dinamically the knowledge specialist profile and perform as an intelligent distributor of messages. Using the enviroment metaphor of groupwares, the QSABE acts as a personal assistent, allowing each group member to take part of the jobs, asking and/or answering questions. Taking advantage of the text comprehension technics and theories the system is able to identify the content of a question and through automatic learning technics it acquires each colaborator/responserer profile.
1. Introdução
O governo brasileiro, através da Secretaria de Educação à Distância do Ministério de Educação, elaborou e está em vistas de implantar o Programa Nacional de Informática Educativa (PROINFO). Este programa tem como objetivo a integração da informática na prática pedagógica da rede pública de ensino, em todo o território nacional. A proposta é ousada, considerando-se que programas desta natureza já fracassaram em outros países, notadamente por não serem fortes no que diz respeito à preparação dos professores. O programa nacional, tirando lições das experiências realizadas em outros países, pretende fazer um maior investimento, também, na formação de recursos humanos.
No entanto, o número de especialistas, distribuídos pelas universidades e secretarias de educação de alguns estados, pode ser considerado pequeno, diante da grandeza dos números da educação nacional e das dimensões geográficas do país. Assim, a meta inicial do programa do MEC é a formação de multiplicadores de conhecimento através de cursos de pós-graduação, de modo a expandir o contigente de especialistas para que se possa, finalmente, levar a informática educativa até as escolas. A idéia é formar, numa primeira fase, 800 multiplicadores, que serão alocados nos 200 Núcleos de Tecnologia Educacional/NTE distribuídos pelo país, os quais darão suporte ao funcionamento de cerca de 4000 laboratórios de informática educativa implantados em escolas pelo país afora.
O sucesso do programa do MEC passa ainda pelo compromisso de seus agentes com um projeto pedagógico consistente. Nos meios especializados, já existe hoje um entendimento de que o computador pode vir a desempenhar um papel de destaque na educação, mas também há o risco de se configurar como mais uma tentativa frustada de modernizar o ensino no país. Isto vai depender, em grande parte, do modo como esse instrumento seja inserido na problemática do ensino nacional. O computador pode ser uma poderosa ferramenta cognitiva, capaz de despertar o entusiasmo de professores e alunos, mas pode também ser relegado ao papel de uma ferramenta utilitária, uma mídia a mais, e assim frustar todas as expectativas. Os resultados vão depender fortemente da habilidade dos agentes em experimentar, criticar e socializar o conhecimento.
Os cursos de formação representam um primeiro esforço, dando condições de se criar uma linguagem adequada a esta troca de experiências. Mas o desenvolvimento do programa passa, ainda, por um processo social de comunicação e troca de experiências entre os educadores. Certos desta necessidade, os formuladores do programa colocaram, como um dos elementos importantes do aparato tecnológico, a interligação dos NTE’s e das escolas através da Internet.
Este trabalho descreve um sistema de distribuição inteligente de mensagens que visa facilitar o processo social de compartilhamento de experiências. O QSabe é um serviço de perguntas e respostas, capaz de catalogar dinamicamente o perfil de especialistas do conhecimento(colaboradores), e assim atuar como um distribuidor inteligente de mensagens.
Em que pese a disponibilidade na rede Internet de uma série de serviços básicos para a troca de informações, o projeto em questão requer a organização e a administração de um serviço de comunicação mais aderente às suas particularidades. De modo a atender: (1) a necessidade de disseminação do uso da nova tecnologia para uma enorme quantidade de usuários; (2) a necessidade de que o uso da tecnologia se implante simultaneamente em um espaço geográfico muito amplo; (3 ) a necessidade de delinear e uniformizar conceitos; (4) a necessidade de que o tempo para sensibilização e implantação seja razoavelmente pequeno; (5) potencializar o número reduzido de especialistas com fundamentação e experiência no uso da tecnologia; (6) a inexistência de um corpo de conhecimento acabado, aplicável em qualquer situação, passível de ser registrado em uma espécie de manual de uso; (7) a necessidade de que as pessoas aprendam fazendo e que as experiências sejam socializadas, criticadas e aprimoradas; (8) o amplo espectro de subtemas, geradores de dúvidas, a que a informática educativa dá origem, variando desde questões do tipo “o que fazer quando o programa XXX
mostra a mensagem YYY ?”, até questões sobre teorias da aprendizagem como: “o uso
do programa PPP para tratar o problema TTT pode ser entendido como uma experiência em construcionismo?” , e (9) possibilitar que ambos, perguntador e respondedor, fiquem no anonimato, o que, em uma rede desta natureza, permitirá que as pessoas exercitem o hábito de perguntar sem o medo de serem ridicularizadas, visto que na área de informática o grau de conhecimento é bastante variado e obtido de maneira nem sempre apropriada.
3. QSabe - Um Ambiente para a Troca Cooperativa de Informações na Rede Internet.
O QSabe[Pessoa97] é um ambiente inteligente para a troca cooperativa de informações suportado por uma rede de computadores. Ainda que as listas de discussões e mesmo as FAQ’s da rede Internet também se prestam a esses objetivos, o QSabe busca uma aproximação mais direcionada entre usuários que precisam da informação e especialistas/colaboradores que possuem a informação procurada. Ainda que a aplicação seja independente do domínio de conhecimento, este estudo de caso foi feito utilizando a área de informática.
Utilizando a metáfora de ambientes groupwares, o QSabe atua como um assistente interpessoal ou um agente de interface[Maes94], permitindo que cada membro do grupo participe dos trabalhos, formulando ou respondendo perguntas. Um agente de interface é um sistema semi-inteligente e semi-autônomo que assiste um usuário em uma aplicação de computador, sugerindo ou automatizando tarefas repetitivas e adaptando-se continuamente aos hábitos e preferências do usuário.
Utilizando teorias e técnicas de compreensão de texto, o QSabe é capaz de identificar o conteúdo de uma pergunta e, através de técnicas de aprendizagem automática, aprender o perfil de cada respondedor/colaborador. Assim, o sistema é capaz de automatizar um serviço de perguntas e respostas.
3.1. Arquitetura do Sistema
perguntas e respostas baseado em agentes. O arco 1 representa a ação de um usuário enviar uma pergunta, via Internet, para o sistema QSabe. No arco 2, o agente QCTBD (agente que faz a compreensão de texto baseado em um domínio) captura a pergunta. No arco 3, o agente QCTBD consulta sua base de conhecimentos para realizar a “interpretação” da pergunta recebida.
Após “interpretada”, a pergunta é entregue ao agente QSabe, no arco 5. No arco 6, o agente QSabe consulta sua base de fatos, na tentativa de encontrar o colaborador mais apropriado para responder a pergunta. No arco 8, três situações podem ocorrer. A primeira é quando o QSabe não consegue encontrar o colaborador apropriado, ou não confia suficientemente em sua predição. Se o agente estiver trabalhando no modo “assistido”, pede ajuda ao operador, arco 7, possivelmente apresentando sua sugestão, e então envia a pergunta ao colaborador escolhido pelo operador. Se não estiver no modo “assistido”, envia a pergunta para todos (ou para alguns, dependendo de sua confiança na predição) os colaboradores, arco 9, e aumenta a base de fatos não resolvidos, arco 18 . Por último, quando o QSabe consegue encontrar algum colaborador com um nível de confiança “aceitável”, envia a pergunta automaticamente, arco 10.
Internet Usuários fazem perguntas Colabora-dores respondem perguntas Operador Agente QClassif Agente QSabe BC TL BC FNR BC FAP ? * ! 1 2 3 5 7 6 8 9 10 12 18 11 13
figura 1: arquitetura do Sistema QSabe
No arco 12, o colaborador devolve uma pergunta respondida ao sistema. No arco 13, o agente QSabe recupera as respostas dadas pelos colaboradores e em seguida enriquece sua base de fatos, arco 6, através da resolução das pendências deixadas na base FNR. Então, envia a resposta ao usuário interessado, conforme mostra o arco 11.
3.2. Interpretação de Texto
No sistema Qsab, e caminha-se na direção da normalização
semântica[Lewis96]. Nesse sentido, o tema informática educativa pode ser fracionado em um número de subtemas ou assuntos. Uma base de conhecimento relaciona cada palavra-chave ao seu assunto e mantém ainda uma lista de assuntos alternativos relacionados a cada palavra-chave. O número de elementos dessa lista caracteriza o grau de ambigüidade da palavra-chave.
A interpretação do texto é feita da seguinte forma: uma “leitura” do texto é feita, em busca das palavras significativas. Para cada palavra significativa, o sistema verifica o grau de ambigüidade e a freqüência ao longo da vida do sistema e calcula a freqüência da palavra no documento. Das palavras significativas de ambigüidade de grau zero são extraídos os assuntos que irão compor um domínio semântico local. As palavras significativas de ambigüidade maior que zero são guardadas em uma lista, em ordem crescente segundo o grau de ambigüidade. Em seguida, são precisadas no confronto com o domínio local formado anteriormente. De fato, o que se busca aqui é reforçar ou descartar a ocorrência de determinado assunto no documento, já que uma palavra ambígua não é uma boa representante para um assunto. Para cada assunto do domínio local também são verificadas a freqüência ao longo da vida do sistema e computada a sua freqüência no documento. A seguir são atribuídos pesos, como descrito em [Salton83], a todas as palavras significativas que participaram da formação do domínio local, bem como para os assuntos desse domínio. Tais pesos são usados como critério de desempate entre palavras significativas de um mesmo assunto. Por último, o sistema reporta cada assunto encontrado no texto(domínio local), bem como a palavra significativa de maior peso associada a cada assunto.
3.3. Aprendizagem Automática
O QSabe utiliza uma técnica de aprendizagem conhecida por Raciocínio Baseado em Memória/MBR [Stanfill86]. No MBR, uma situação é definida como um
estado da aplicação e uma ação é definida como uma resposta do usuário para aquele
estado. Uma memória é um par situação-ação, representando um estado da aplicação e a resposta do usuário para aquele estado. Uma predição é feita segundo a proximidade entre a situação corrente e todas as outras situações memorizadas. Assim, coletando dados estatísticos em situações passadas e as respectivas ações tomadas, o agente é capaz de fazer uma predição e inclusive de computar o grau de confiança nesta predição. Cada predição requer o exame de todas as situações em memória. Nesse sentido, o MBR é um algoritmo computacionalmente intensivo. Quando uma nova situação ocorre, uma ação é selecionada, considerando a proximidade entre a nova situação e aquelas já armazenadas em memória. A ação selecionada é a que está mais freqüentemente (ou fortemente) associada com a situação similar. A definição de
similaridade é baseada em uma soma ponderada de distâncias entre os valores de um conjunto propriedade que definem uma situação numa dada aplicação. As distâncias e pesos para os vários valores dessas propriedades estão baseados em uma análise estatística dos exemplos da base de conhecimento, os quais determinam quão consistentemente valores particulares dessas propriedades estão relacionadas com as
diferentes ações possíveis.
3.4. A Implementação do Sistema QSabe
• QSabe é um serviço na rede Internet, assim a sua arquitetura faz uso de padrões já bem estabelecidos nessa rede. Nesse sentido, são aproveitados os navegadores de rede ou browsers e os servidores HTTP(WWW) e também SMTP(Correio Eletrônico). A figura 2, a seguir, ilustra este fato. Um pequeno programa de comunicação “CgiQSabe.exe” é interposto entre o módulo principal do Agente QSabe “QSabe.exe” e o servidor WWW. Enquanto o módulo secundário, “CgiQSabe.exe”, tem uma existência efêmera, apenas o suficiente para completar uma interação com o servidor WWW, o módulo principal do agente roda continuamente, aguardando mensagens vindas do módulo secundário ou de algum usuário “qualificado”. O módulo principal encapsula dois agentes: o Agente CTBD (Agente para Compreensão de Texto Baseado em Domínio) é o responsável pela “leitura” e “entendimento” das perguntas que chegam. O Agente Interface é o responsável pela escolha do colaborador. Veja a figura 2, a seguir:
figura 2: funcionamento geral do sistema QSabe
3.4.1. As Interfaces com os Usuários
Como pode ser observado na figura 2, as interações com o QSabe podem se dar de duas maneiras. Do ponto de vista de “perguntadores’ e “colaboradores”, o sistema funciona justamente como um sítio interativo. Já do ponto de vista de um usuário qualificado, chamado aqui de “administrador”, as interações ganham outras dimensões.
Web Browser Ex: Netscape, Mosaic, IExplore, ... Web Server Ex: WebSite, ZBServer, Netscape, ... CgiQSabe.exe QSabe.exe BC AgInterface AgenteQSabe AgCTBD SMTP
A seção seguinte apresenta os modos de interação como sítio do QSabe.
3.4.1.1. Interações com o Sítio do QSabe
A figura 3, a seguir, apresenta a página principal do sítio do QSabe. As funções disponíveis nessa página são:
1- Postar uma pergunta para o QSabe; 2- Inscrever novos colaboradores;
3- Visitar a página de FAQ do QSabe, isto é, encontrar todas as perguntas já feitas e respondidas.
Ainda que o sistema tenha o claro propósito de manter no anonimato tanto os perguntadores quanto os colaboradores, esta norma pode ser quebrada se ao final de uma pergunta, na última linha, o perguntador escrever o seu nome precedido do prefixo “@”.
Ao receber uma pergunta, o QSabe tenta encontrar o “colaborador” mais apropriado, consultando a sua base de conhecimento e o seu conjunto de heurísticas.
Ao “colaborador” é então solicitado que recupere a pergunta através de um link para o sítio do QSabe (figura 4, a seguir).
A figura 5, a seguir, apresenta a pergunta recuperada pelo colaborador.
De posse da resposta para uma pergunta, o QSabe a envia, através do e-mail, ao interessado (figura 6 , a seguir).
Neste momento, o usuário que recebeu uma resposta é convidado a enviar um
feedback ao QSabe, reportando o seu grau de satisfação. Ao seguir o link, o usuário encontra a página da figura 7. Nessa página, o usuário tem a oportunidade de relatar o seu grau de satisfação ao agente QSabe. Segundo esse grau de satisfação, o QSabe irá promover um refinamento no seu mecanismo de seleção do especialista/colaborador.
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figura 7: O QSabe quer conhecer a avaliação de quem recebeu uma resposta. 3.4.1.2. Interações com o agente de interface do QSabe
Ainda que o processo de aprendizagem do QSabe possa se dar de modo autônomo, apenas pela interação com os colaboradores, o trabalho assistido tem um papel fundamental na velocidade dessa aprendizagem. Quanto mais assistido, mais confiança o QSabe adquire em suas predições, e com isso aumenta o seu grau de utilidade. No entanto, a aprendizagem sempre será um processo dinâmico e contínuo, visto que os colaboradores podem modificar os seus interesses em relação a uma sub-área do domínio de conhecimento ou mesmo incorporar novos conhecimentos e passar então a responder perguntas nessa nova sub-área. A figura 8, a seguir, mostra uma interação do QSabe com um usuário qualificado, aqui chamado de administrador. Este tipo de interação é possível somente na máquina servidora do serviço e visa prestar um auxílio no processo de aprendizagem do sistema.
figura 8: O QSabe tem uma sugestão!
O ícone ? do diálogo da figura 8 permite ao “administrador” fazer a seguinte pergunta: “Porque você escolheu o Rodrigo para responder a essa pergunta?”. O
QSabe então pode exibir a sua explicação. No entanto, se o “administrador” não estiver satisfeito com a performance do agente, então um outro “colaborador” pode ser escolhido na lista disponível através do ícone com uma “seta para baixo” no diálogo visto na figura 8.
4. Considerações Finais
O trabalho aqui relatado procura diminuir a dificuldade enfrentada pela comunidade de educadores quando se trata de encontrar as pessoas que poderiam, em regime de colaboração, repassar conhecimentos e experiências em uma área extremamente dinâmica como a da informática educativa. Esperamos que a prática de perguntar e responder em uma rede dessa natureza materialize a pedagogia da pergunta, provocando com isso um salto qualitativo no exercício da aprendizagem. Vale ressaltar que apesar de termos enfatizado o uso do QSabe em rede nacional, seu uso pode ser perfeitamente realizado a nível local, em cada laboratório, entre alunos e professores de uma escola, ou até mesmo de uma série específica, criando assim espaço para a discussão detalhada de temas específicos.
A catalogação de perguntas e respostas, com o tempo, formará uma grande base de conhecimento, que poderá ser utilizada pelo próprio sistema para mostrar a um usuário as perguntas “parecidas” que já lhe foram feitas e as respostas obtidas, diminuindo assim o tempo necessário para que uma dúvida seja esclarecida.
A versão corrente do QSabe usa o tema informática como base de conhecimento. No entanto, a adaptação para outras áreas de conhecimento pode ser conseguida com baixo custo. Pretende-se inclusive, na seqüência dos trabalhos, desenvolver uma ferramenta adequada para a sua customização. Para futuras versões, as
seguintes melhorias estão sendo providenciadas: (i) um mecanismo que permita ao sistema devolver ao perguntador uma pergunta a ser refeita, considerada ambígua pelo sistema. (ii) uma funcionalidade que permita aos colaboradores acesso ao banco de perguntas pendentes (não resolvidas), de modo a agilizar o serviço em favor do usuário. (iii) uma funcionalidade que permita aos colaboradores incluir novas palavras-chaves no domínio de conhecimento do agente.
4.1. Workshop Virtual
Além do sistema aqui descrito, que visa principalmente a busca de respostas para o tratamento de problemas específicos, outras formas de comunicação e troca de experiências devem ocorrer. Entendemos que uma delas, talvez a mais importante, seja a criação de Workshops Virtuais. A idéia consiste em ter disponível, em home-pages das escolas, a apresentação organizada dos vários projetos desenvolvidos. Esses projetos poderão ficar expostos por um determinado tempo, que dependerá dos recursos computacionais disponíveis. A disponibilização de um catálogo temático, a nível regional e nacional, dará origem a vários workshops. Juntando a esse catálogo as facilidades de troca organizada de mensagens entre expositores, debatedores e outros participantes, teremos uma ferramenta importante para a criação de uma cultura de informática educativa.
Nos workshops, as críticas a cada trabalho, assim como as explicações, poderão ficar disponíveis para os diversos participantes. Um segundo resultado, de grau de importância não inferior, serão os reflexos desses workshops na melhoria do processo de aprendizagem. Fazer projetos, apresentá-los em rede nacional, debater com outras pessoas, refletir sobre os projetos desenvolvidos por outros, exercitar o questionamento e as reflexões metacognitivas, tudo isso provocará profundas mudanças na qualidade de nossos aprendizes, preparando-os para o convívio com as transformações tecnológicas e sociais.
5. Bibliografia
[Lewis96] Lewis, David & Jones, Karen. Natural Language Processing for
Information Retrieval. In Communications of the ACM, vol. 39, janeiro, 1996.
[Maes94] Maes, Pattie. Agents that Reduce Work and Information Overload. In Communications of the ACM, vol. 37, julho,1994.
[Pessoa97] Pessoa, José Marques. Desenvolvimento Orientado a Agentes: Uma
Experiência com Agentes de Interface. Dissertação de Mestrado em Informática, UFES, 1997.
[Salton83] Salton, Gerard. McGill, Michael. Introduction to Modern Information Retrieval. Editora McGraw-Hill, New-York, 1983.
[Stanfil86] Stanfill, C., Waltz, David. Toward memory-based reasoning. In Communications of the ACM, vol. 29, dezembro, 1986.
