PATRYCK PABLLO BORGES DE OLIVEIRA
UM MODELO DE INTEGRAÇÃO DE JOGOS EDUCACIONAIS DO TIPO MMORPG A SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Gestão do Co-nhecimento e da Tecnologia da Informação da Universidade Católica de Brasília, como requi-sito para obtenção do Título de Mestre em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação.
Orientador: Dr. Edilson Ferneda
Coorientador: Dr. Hércules Antônio do Prado
Ficha elaborada pela Biblioteca Pós-Graduação da UCB
O48m Oliveira, Patryck Pabllo Borges de.
Um modelo de integração de jogos educacionais do tipo MMORPG a sistemas tutores inteligentes. / Patryck Pabllo Borges de Oliveira – 2012.
120f. : il.; 30 cm
Dissertação (mestrado) – Universidade Católica de Brasília, 2012. Orientação: Prof. Dr. Edilson Ferneda
Coorientação: Prof. Dr. Hércules Antônio do Prado
1. Jogos educativos. 2. Sistemas tutoriais inteligentes. 3. Tecnologia educacional. 4. Ensino à distância. I. Femeda, Edilson, orient. II. Prado, Hércules Antônio do, coorient. III. Título.
Espaço reservado para a folha de aprovação. Pegar com o Edilson.
Dissertação de autoria de Patryck Pabllo Borges de Oliveira, intitulada UM MODELO DE INTEGRAÇÃO DE JOGOS EDUCACIONAIS DO TIPO MMORPG A SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES, apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação da Universidade Católica de Brasília, defendida e aprovada pela banca examinadora abaixo assinada:
Aos meus pais, Demilde e Mario Lúcio, obri-gado por tudo.
A minha família, Daniella, Eduardo e Julia, ra-zão da minha vida.
AGRADECIMENTO
Diversas pessoas colaboraram direta ou indiretamente para a realização deste trabalho, com sugestões, ideias, críticas e opiniões. Outros contribuíram com amizade, carinho e afeto. Temendo esquecer alguém, agradeço a todos que conviveram comigo nestes últimos dois anos. Gostaria de destacar pessoas que foram especiais neste período.
Minha família, Daniella (esposa) , Eduardo e Julia (filhos) pela paciência e compreen-são. Embora grande parte deste trabalho tenha sido realizado em nossa casa, meus pensamen-tos estavam distantes, minha presença em muipensamen-tos momenpensamen-tos não era completa, prometo recu-perar esse tempo e recompensá-los. Especialmente minha esposa pelo apoio incondicional, quando as dificuldades se mostraram insuperáveis e a opção mais óbvia seria a desistência, seu incentivo foi determinante. Outra pessoa importante neste processo, foi a babá de meus filhos, a Jú, sem ela esse caminho seria mais difícil.
Meus pais Demilde e Mario Lúcio, pela educação e o ensinamento de valores essenci-ais para a vida.
Meus irmãos, Daniel, Priscylla e Dyego, embora não entendam sobre o tema deste tra-balho, são excelentes jogadores e conhecem bastante o mundo dos jogos digitais. A convivên-cia com eles e a paixão que temos por jogos foram fontes de inspiração.
Meus orientadores Edilson e Hércules, agradeço por todo auxílio nas descobertas da área da Informática e Educação e por acreditarem em meu potencial, incentivando-me nos momentos difíceis. Foram muitas horas de trabalho duro e discussões em sua sala. A nossa parceria continua.
Meu amigo Elerson, de nosso grupo vindo de Minas Gerais para trabalhar em Brasília foi quem trilhou primeiro esse caminho, durante minha jornada me ofereceu valiosos conse-lhos.
Meus amigos Alexandre, Pedro, Tadao e Rogério, também conhecidos como megane-rds. Se existe alguma classificação que meça o nível de conhecimento sobre assuntos nerds, principalmente jogos, alguns deles com certeza estariam no topo de qualquer lista. Foram bas-tante preciosos os papos que tínhamos durante os intervalos quando trabalhávamos no exérci-to. Foi uma honra servir, ou melhor, trabalhar com vocês.
Meus amigos da UCB, aqui incluo, funcionários, estudantes e mestres pelas conversas agradáveis e trocas de experiências que certamente enriqueceram este trabalho.
“Se me falar esquecerei. Se me mostrar, talvez eu lembre. Se me envolver, entenderei”.
RESUMO
OLIVEIRA, Patryck Pabllo Borges de. UM MODELO DE INTEGRAÇÃO DE JOGOS
EDUCACIONAIS DO TIPO MMORPG A SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES.
2012. 120 f. Dissertação de Mestrado (Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informa-ção) – Universidade Católica de Brasília, Brasília, 2012.
E-learning é o segmento que mais se expande na área da Educação a Distância. No entanto, observa-se que as atuais implementações de sistemas e-learning têm focado, sobretudo, em questões relativas à gestão do que na efetividade do ensino ofertado. Uma das limitações que se observa nos tradicionais cursos a distância pela Internet se refere ao pouco engajamento dos estudantes. Pesquisas sugerem que quanto maior o engajamento dos estudantes, melhor é o aprendizado. Neste contexto, os jogos digitais educacionais apresentam vantagens em rela-ção aos tradicionais ambientes de aprendizagem, pois neles é possível encontrar elementos importantes que favorecem esse engajamento. No entanto, muitos jogos educacionais têm apresentado problemas de integração entre jogabilidade e aprendizagem tornando-os inade-quados e desagradáveis. Jogos do gênero Massive Multiplayer Online Role Playing Game
(MMORPG) têm recebido especial atenção por apresentarem características desejáveis para um ambiente de aprendizagem, facilitando tanto o aprendizado individual quanto do aprendi-zado advindo das relações sociais. Neste trabalho, é proposto um modelo computacional que considera os princípios dos sistemas e-learning e dos Sistemas Tutores Inteligentes (STI) inte-grados a um MMORPG. Esta proposta é fundamentada nos princípios de ensino-aprendizagem de um STI e da Computação Orientada a Serviços (COS) para o seu desenho.
ABSTRACT
E-learning is the fastest growing segment in the field of Distance Education (DE). However it is observed that the current e-learning system deployments have been focused especially on issues relating to the management than the effectiveness of the teaching offered to its students. One of the limitations observed in traditional distance learning courses over the Internet refers to low student engagement. Researches suggests that the greater the engagement, the better the learning. In this context, digital educational games have advantages over the traditional learning environments, for through them it is easier to find the important elements for en-gagement. However, many educational games have presented problems of integration be-tween gameplay and learning making them unsuitable and unpleasant. This work aims to pro-pose a computational model to guide the creation of a learning environment as the digital game genre Massive Multiplayer Online Role Playing Game (MMORPG) that facilitates learning. Digital games of this type have received special attention because they have desira-ble characteristics for a learning environment for facilitating both, individual or social learn-ing. In this sense, the proposed computational model considers the principles of e-learning systems and Intelligent Tutoring Systems (ITS) integrated into a MMORPG. The design of educational MMORPG proposed in this paper is based on two models. The first model is the pedagogical, here is transported the principles of teaching and learning of MATHEMA‟s mo d-el. The second model is the software architecture, which considers the principles of Service Oriented Computing (SOC) approach to its design.
LISTA DE FIGURAS E QUADROS
Figura 1: Evolução dos AAAC ... 26
Figura 2: Disciplinas que fundamentam a Inteligência Artificial na Educação (IAED) ... 28
Figura 3: Módulos básicos de um STI ... 30
Figura 4: Formas de representação do modelo de estudante ... 33
Figura 5: Modelo de ambiente mínimo de aprendizagem ... 39
Figura 6: Visão multidimensional do conhecimento do domínio... 40
Figura 7: Estrutura pedagógica do conhecimento do domínio ... 40
Figura 8: Modelo de ambiente de aprendizagem baseado em agentes ... 41
Figura 9: Arquitetura do MATHEMA ... 41
Figura 10: Arquitetura de um agente tutor: visão interna ... 42
Figura 11: Modelo conceitual de ambientes educacionais adaptativos e semânticos ... 43
Figura 12: Arquitetura para suportar interoperabilidade entre ambientes educacionais ... 45
Figura 13: Arquitetura Multicamadas ... 46
Figura 14: Ontologias e suas relações e regras de mapeamentos ... 46
Figura 15: Arquitetura baseada em agentes da camada de Framework ... 48
Figura 16: Hierarquia entre simulações, jogos e mundos virtuais ... 57
Figura 17: Partes que envolvem os jogos educacionais ... 58
Figura 18: Modelo de ciclo de aprendizagem em jogos educacionais ... 59
Figura 19: Envolvidos no processo de publicação, descoberta, ligação e uso de serviços ... 68
Figura 20: As principais camadas de serviços ... 70
Figura 21: Dinâmica de publicação e descoberta em WS ... 73
Figura 22: Exemplo de aplicações conectadas a um ESB ... 75
Figura 23: Arquiteturas separadas ... 76
Figura 24: Arquitetura embutida ... 77
Figura 25: Arquiteturas parcialmente integradas... 77
Figura 26: Arquitetura STI baseada em RPG ... 78
Figura 27: Interface do estudante no MOCAS ... 82
Figura 28: Arquitetura multi-agentes no MOCAS ... 83
Figura 29: Princípios de um MMORPG educacional ... 91
Figura 30: Área geográfica como forma de expressar domínio ... 95
Figura 31: Região como forma de expressar subdomínio ... 96
Figura 32: Missão como forma de expressar problemas ... 96
Figura 33: Exemplos de personagens que representam Agentes Pedagógicos ... 97
Figura 34: Visão de Módulos - Os cinco principais módulos do modelo ... 100
Figura 35: Visão de execução - componentes e conectores do modelo ... 102
Figura 36: Motor do Mundo Virtual e seus principais componentes ... 104
Figura 37: Distribuição de Infraestrutura e o Registro de Serviços ... 106
Figura 38: Distribuição de Infraestrutura e a Mediação de Serviços ... 107
Quadro 1: Estratégias de representações de conhecimento ... 35
Quadro 2: Comparação dos jogos educativos analisados ... 86
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ... 12
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO ... 12
1.2 MOTIVAÇÃO ... 16
1.3 FORMULAÇÃO DO PROBLEMA ... 19
1.4 OBJETIVOS ... 19
1.5 ORGANIZAÇÃO DA DISSERTAÇÃO ... 20
2 REFERÊNCIAL TEÓRICO ... 21
2.1 AMBIENTES EDUCACIONAIS MEDIADOS POR COMPUTADOR ... 21
2.1.1 Um breve histórico ... 21
2.1.1.1 Primeiro momento ... 22
2.1.1.2 Segundo momento ... 23
2.1.1.3 Terceiro momento... 24
2.1.1.4 Principais eventos técnico-científicos ... 26
2.1.2 Inteligência artificial na educação ... 27
2.1.3 Conceituando sistemas tutores inteligentes ... 29
2.1.3.1 Módulo do estudante ... 30
2.1.3.2 Módulo do conhecimento do domínio ... 33
2.1.3.3 Módulo pedagógico ... 35
2.1.3.4 Módulo de comunicação ... 36
2.2 O AMBIENTE MASSAYO ... 38
2.2.1 O modelo Mathema ... 38
2.2.2 Os modelos do MASSAYO ... 42
2.2.2.1 O modelo conceitual (MASSAYO-RM) ... 42
2.2.2.2 O modelo de interoperabilidade (MASSAYO-IM) ... 44
2.2.2.3 O modelo computacional (MASSAYO-CM) ... 45
2.2.3 Jogos digitais em educação ... 48
2.2.4 Contextualizando jogos em educação ... 50
2.2.5 As teorias de aprendizagem embutidas nos jogos... 51
2.2.5.1 Comportamentalismo ... 51
2.2.5.2 Construtivismo ... 52
2.2.5.3 Aprendizagem situada ... 53
2.2.6 Outras teorias sobre jogos em educação... 54
2.2.6.1 A teoria de James Paul Gee ... 54
2.2.6.2 A teoria de Marc Prensky ... 55
2.2.6.3 A teoria de Ian Bogost ... 55
2.2.6.4 A teoria de Clark Aldrich ... 56
2.2.6.6 A teoria de Kearney e Pivec ... 58
2.3 CONSIDERAÇÕES SOBRE DESIGN DE JOGOS EDUCACIONAIS ... 60
2.4 SITUANDO MASSIVE MULTIPLAYER ONLINE ROLE-PLAYING GAME ... 62
2.5 POSSIBILIDADES EDUCACIONAIS DOS JOGOS DO TIPO MMORPG ... 63
2.6 AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM ORIENTADOS A SERVIÇOS ... 64
2.7 COMPUTAÇÃO ORIENTADA A SERVIÇOS ... 66
2.7.1 Benefícios da computação orientada a serviços ... 70
2.7.2 Web Services ... 71
2.7.3 Infraestrutura ... 73
2.8 PROPOSTAS DE INTEGRAÇÃO ENTRE JOGOS E STI ... 76
2.9 TRABALHOS CORRELATOS ... 79
2.9.1 PRIMECLIMB ... 80
2.9.1.1 Limitações ... 81
2.9.2 MOCAS ... 81
2.9.2.1 Limitações ... 83
2.9.3 80DAYS ... 84
2.9.3.1 Limitações ... 85
2.9.4 Uma comparação entre os jogos analisados ... 85
2.10 DISCUSSÃO ... 86
3 METODOLOGIA ... 87
4 MODELOS PROPOSTOS ... 90
4.1 MODELO PEDAGÓGICO ... 92
4.1.1 Estrutura pedagógica do MATHEMA ... 93
4.1.2 Elementos de um MMORPG considerados no modelo pedagógico ... 93
4.1.3 Estrutura do modelo pedagógico ... 94
4.1.4 Contextualizando o modelo ... 99
4.2 MODELO ARQUITETURAL ... 100
4.3 DISCUSSÃO ... 108
5 CONCLUSÕES ... 109
1INTRODUÇÃO
1.1CONTEXTUALIZAÇÃO
Nas últimas décadas, tem-se assistido a profundas mudanças no campo do conheci-mento proporcionadas pelo progresso tecnológico. As novas tecnologias de informação e co-municação (TIC) possibilitaram não só mudanças diárias no cotidiano das pessoas e nas suas relações sociais, mas também delineiam novos espaços e fontes de aprendizagem no campo educacional. Neste sentido, observa-se que o ensino convencional, aquele que ocorre entre um professor e o estudante, tem dividido cada vez mais seu espaço com o ensino mediado por computadorz, que enfatiza a autoaprendizagem auxiliada por recursos computacionais. Neste momento de mudança contínua, em que o indivíduo é o gerenciador de seu próprio conheci-mento, o processo educacional mediado por computador tem se mostrado efetivo para a aprendizagem.
Ainda que em menor quantidade de uso em relação aos tradicionais métodos de ensino mediado por computador, nos últimos anos o jogo digital tem sido considerado uma relevante ferramenta educacional. O seu uso na educação assume todas as formas do modelo de ensino (PAULA, FERNEDA e CAMPOS FILHO, 2004): (i) educação formal, caracterizada por
cur-sos que visam a uma formação oficialmente reconhecida e que enfatizam o conhecimento profissional e universal, (ii) educação informal, voltada aos setores da população que buscam
um determinado aprendizado para melhorar sua qualidade de vida, sua receita familiar ou o exercício de sua cidadania, e (iii) transmissão para o desenvolvimento, voltada para práticas
ocupacionais ou treinamentos. Este último tipo de educação busca a transmissão para o de-senvolvimento das habilidades individuais ou de grupos, contribuindo para o dede-senvolvimento organizacional ou com objetivos socioeconômicos, atuando na melhoria da qualidade de vida das comunidades.
A grande adesão a este modelo é fundamentado especialmente por vantagens e facilidades em sua implementação. Rosemberg (2002 apud ITACARAMBI, 2005) destaca alguns benefícios do e-learning, entre os quais: (i) baixo custo de implementação quando comparado com o
treinamento presencial; (ii) acesso ao material didático a qualquer hora e de forma mais
confi-ável, uma vez que é oferecido na Web; (iii) soluções escaláveis.
Por outro lado, as estratégias de ensino utilizadas pelas soluções de e-learning têm sido alvo de questionamentos, colocando em dúvida a efetividade do ensino proposta pelas atuais ferramentas. Ghedine, Testa e Freitas (2008) analisaram 12 grandes empresas brasileiras, in-vestigando as características da EaD oferecida por essas organizações. Como resultado apon-taram que a maioria das empresas utiliza sistemas - Learning Managment System (LMS),
co-mo Lotus Note, Learning Space, Saba, Interwise, entre outros. Um LMS pode ser entendido
como um software para administração, documentação e acompanhamento voltado para pro-gramas de treinamento, salas de aula virtual e eventos on-line, e que não oferecem estratégias pedagógicas adequadas para o ensino efetivo.
Referindo-se ao distanciamento dos princípios do e-learning que os atuais softwares de e-learning seguiram, Squire (2008) argumenta que, apesar da variedade de estratégias possí-veis oferecidas pelas atuais ferramentas disponípossí-veis, o e-learning tem sido implementado co-mo uma virtualização dos co-modelos tradicionais, onde o conhecimento é baseado em fatos dis-cretos e abstratos e a aprendizagem ocorre a partir da aquisição de conteúdo. Esse autor ainda destaca que apenas publicar conteúdo on-line não é sinônimo de aprendizagem ou melhoria de desempenho. Há, portanto, déficit de projetos educacionais inovadores e efetivos para o de-senvolvimento de materiais didáticos significativos e úteis.
Neste sentido, Moita (2009, p. 240) defende que a busca pela melhoria da qualidade no e-learning passa pela reformulação no processo de ensino:
Isto significa conceber metodologias de ensino e estratégias de utilização de materi-ais de ensino e aprendizagem que potencializem ao máximo as possibilidades de aprendizagem autônoma, livre, centrada no aluno criativo, crítico, de forma a asse-gurar sua interação com o sistema de ensino [...]
estabele-cendo um ensino individualizado e personalizado (WOLF, 2009).
Wolf (2009) e Conati (2009) defendem que os softwares educacionais devem ser fun-damentados no modelo de ensino centrado no estudante, buscando, raciocinar sobre o seu processo de aprendizado, entender suas necessidades individuais; fornecer representações alternativas de conteúdos; possibilitar diferentes caminhos de aprendizagem e formas de itera-ção; além de compreender como a emoção influencia no processo de aprendizagem. Neste contexto, identificam-se os Sistemas Tutores Inteligentes (STI), sistemas adaptativos que se adequam aos preceitos apontados por Wolf e Conati.
Um software educativo na perspectiva STI se fundamenta em três tipos de conheci-mentos: (i) conhecimento sobre o domínio do que será ensinado; (ii) conhecimento sobre o
estudante e (iii) conhecimento sobre as estratégias pedagógicas relevantes. Estes três
diferen-tes tipos de conhecimento contribuem para definir o comportamento efetivo de um sistema educativo, permitindo se adaptar a diferentes estudantes, usando a estratégia pedagógica ade-quada às suas habilidades e preferências (VÉLEZ-LANGS; ARGÜELLO, 2007; CONATI, 2009; WOLF, 2009).
Mesmo que não possuam objetivos educacionais explícitos, os jogos digitais, princi-palmente os de entretenimento que possuem grandes investimentos, possuem as característi-cas supracitadas desejáveis em softwares educacionais. O conhecimento sobre o domínio do que será ensinado, por exemplo, esta associado ao contexto da estória e da trama do jogo. O conhecimento sobre o estudante, por exemplo, é percebido através da Inteligência Artificial (IA) embutida no jogo adaptando sua dificuldade a medida que o jogador aumenta suas habi-lidades. O conhecimento sobre as estratégias pedagógicas relevantes, por exemplo, é percebi-da em jogos que possuem algum tipo de agente que orienta o jogador no decorrer percebi-das partipercebi-das, sua função é principalmente oferecer dicas ao jogador com vistas a resolver problemas que levam a atingir objetivos do jogo.
Nesse contexto, como destacam Connolly, Stansfield e Hainey (2011), Mattar (2010) e Prensky (2010), a aprendizagem baseada em jogos digitais vem conquistando importantes progressos, promovendo efetivas experiências de aprendizado. Esse fato tem despertado um especial interesse da comunidade interessada em STI1 (KHAN, 2002; MCNAMARA, JACK-SON e GRAESSER, 2009; JACKJACK-SON, BOONTHUM e MCNAMARA, 2009; CONATI, 2009) pelo alinhamento destes com jogos digitais. Para McNamara, Jackson e Graesser (2009), essa nova área de pesquisa busca a convergência dos princípios de aprendizagem dos
1 Por exemplo, a Conferência Internacional de Inteligência Artificial na Educação de 2009 teve tema os Jogos
STI com a motivação e o engajamento próprios dos jogos.
Moita (2009) defende que, como ambientes virtuais, os jogos digitais são lugares pri-vilegiados de aprendizagem, onde coabitam a construção cooperativa de saberes, a interativi-dade, a intersubjetiviinterativi-dade, a autonomia e o alcance de uma consciência crítica nos indivíduos, constituindo novos paradigmas epistemológicos da educação. Moita conceitua ambiente de aprendizagem como:
O vocábulo „ambiente‟ vem de ambi, que significa „ao redor‟, e „ente‟, que remete a ação, qualidade e estado, conduzindo-nos à ideia de lugar ou espaço envolvente. Neste contexto semântico, um ambiente proporciona, ecológica e dinamicamente, relações entre organismos e seu meio circundante na manutenção da vida. (MOITA, 2009, p. 241)
Ela destaca também o potencial dos jogos digitais na perspectiva de Ambiente de Vir-tual de Aprendizagem (AVA), sua reflexão conceitua o complexo processo de aprendizagem que emerge da interação entre jogador e jogo:
[...] os games são um espaço fecundo de significação, onde os jogadores interagem, potencializando e virtualizando o conhecimento, a invenção e a aprendizagem. Um espaço virtual, mas real, que pode indicar a sua capacidade de reinventar, construin-do novos saberes, ressignificanconstruin-do suas práticas que, certamente, produzirão outros saberes [...] (MOITA, 2009, p. 241)
Law et al. (2008, p. 19) descreve a dinâmica de aprendizagem através dos jogos digi-tais:
[Um jogo digital] oferece um ambiente emocionante e dinâmico, que engaja os jo-gadores em atividades de aprendizagem significativas e motivantes, inspirando-os, através da diversão e prazer, para explorar uma variedade de tópicos e tarefas. As características de simulações encontradas nos jogos educacionais podem contri-buir substancialmente para o jogador a habilidade de construir conhecimento, en-quanto os aspectos sociais podem aumentar as habilidades de aprendizagem colabo-rativa [...]
De acordo com Connolly, Stansfield e Hainey (2011, p. 1389), a aprendizagem basea-da em jogos digitais pode ser conceituabasea-da como “[...] o uso das tecnologias de jogos digitais para entregar, suportar, e aprimorar, o ensino, a aprendizagem, e a avaliação”.
Prensky (2001) argumenta que a aprendizagem tem sido desinteressante quando com-parada aos atuais meios de comunicação, tais como os jogos digitais, e que a jovem geração de nativos digitais cresceu em um ambiente tecnologicamente sofisticado, levando a mudan-ças em suas atitudes e expectativas.
aprendi-zagem, Gee (2003) elaborou um conjunto de 36 princípios educativos associados a jogos, en-tre os quais se destacam:
aprendizagem comprometida - como extensão de seu mundo real, os jogadores se enga-jam fortemente;
autoaprendizagem - os jogadores aprendem não somente sobre o domínio do jogo, mas também sobre si mesmos e suas habilidades e capacidades;
múltiplas rotas - permite o jogador fazer escolhas, dependendo de seus pontos fortes e estilos de aprendizagem;
exploração - o jogador reflete sobre suas ações e cria hipóteses.
1.2 MOTIVAÇÃO
Uma das motivações deste trabalho é que uma parcela significativa de nossa popula-ção cresceu imersa na cultura do videogame. Cada vez mais os jogos digitais estão inseridos no desenvolvimento social e cultural da população mundial. Este processo teve inicio em me-ados da década de 70, com a aparição da geração que se convencionou chamar de nativos di-gitais (ALVES, 2008; PRENSKY, 2010). Considerando que os nativos didi-gitais são‟ indiví-duos que nasceram imersos na cultura digital (GADOTTI, 2000), acredita-se que a adesão de jogos digitais como prática de ensino terá resultado mais efetivo para o processo educacional. Os indivíduos nascidos entre o final dos anos 70 e início dos anos 90 e que cresceram em contato intenso com a tecnologia têm sido chamados de Geração Y. Os hábitos desse gru-po veem sendo focados gru-por estudos em diversas áreas do conhecimento (KRUGER e CRUZ, 2004; VASCONCELOS et al., 2010; BLACK, 2010; XAVIER; 2011; CARLI et al., 2011). Ela é marcada por características relacionadas com o ritmo de mudança, a necessidade e o grau de interatividade, o acesso à informação e o entendimento do mundo, que, em conjunto, definem uma nova forma de ser e de agir na sociedade. Este grupo é representado por aqueles que cresceram convivendo fortemente com um vasto conjunto de aparatos tecnológicos, tais como a internet, o computador doméstico, o celular (XAVIER, 2011) e, em particular, com os
videogames (OLIVEIRA, 2010 apud CARLI et al., 2011). Segundo Erickson (2008), essa
geração, cujos indivíduos mais velhos possuem em média 30 anos de idade, será predominan-te nas próximas décadas e em 2030 será a maior parpredominan-te da força no mercado de trabalho.
exem-plo, Carli et al. (2011) afirmam que entre os profissionais da área de desenvolvimento de sof-tware no Brasil, por volta de 84% pertencem a Geração Y e que eles estão assumindo postos
importantes de gestão e operacionais em empresas do segmento de Tecnologia da Informação (TI). Vanconcelos et al. (2010) evidenciaram que esse grupo busca conciliar as necessidade pessoais e familiares com a carreira profissional, no qual trabalho é uma fonte de satisfação e aprendizado. Kruger e Cruz (2004), que investigaram as estratégias de marketing e o relacio-namento de uma empresa produtora de jogos digitais com seus consumidores, enfatizam as estratégias utilizadas por essa empresa para atender os anseios da exigente Geração Y, o que possibilitou o sucesso de seus produtos por muitos anos no mercado.
Black (2010) estudou as carateríticas dos estudantes da Geração Y e argumenta que esse grupo pensa e processa informações de forma diferente das gerações passadas. Seus re-presentantes consideram os métodos tradicionais de ensino tediosos; têm pouca paciência com palestras, instruções passo-a-passo e testes tradicionais, valorizando materiais e atividades
online. Neste sentido, Black (2010) defende que educadores e instituições de ensino se
adap-tem a essa realidade, reconhecendo que o uso da tecnologia é o caminho para o sucesso da educação dessa e futuras gerações.
Segundo Era (2012), a familiaridade da Geração Y com os jogos digitais fizeram com que essas pessoas lidem com informações massivas de forma rápida. Esse comportamento é tão natural na vida virtual quanto na vida real. Como consequência, eles chegam ao mercado de trabalho esperando que o plano de carreira ocorra de forma semelhante à evolução de um jogo. Ou seja, a progressão é uma mudança de fase em que se espera sempre algum tipo de recompensa pelas realizações feitas. Visto que a Geração Y cresceu em meio aos jogos digi-tais, faz sentido usar a dinâmica dos jogos na área da educação? Partindo do princípio que a linguagem dos jogos é a forma como essa geração compreende seu entorno, usar esse meca-nismo como instrumento didático pode se mostrar eficaz. Portanto, estratégias pedagógicas baseadas em jogos poderiam ser absorvidas com naturalidade por essa e, possivelmente, pelas futuras gerações.
Conteúdo estático e de difícil assimilação - um dos obstáculos da maioria das atuais propostas de treinamento on-line é o conteúdo estático e com pouca iteratividade, le-vando a situações em que o usuário rapidamente perde o interesse pelo sistema.
Difícil mensuração de impactos na aprendizagem - Em muitas situações, a eficácia do treinamento on-line é mensurada apenas através do feedback qualitativo apresentado
pe-lo colaborador;
Taxas de abandono preocupantes - A taxa de abandono tem sido uma preocupação tanto para os pesquisadores quanto para os profissionais de RH. (ROCHA et al., 2007; AL-VES, 2007). Esta questão pode estar ligada à falta de motivação e engajamento;
Estratégias de ensino inadequadas – Em sua maioria, os LMS não possuem a capacida-de capacida-de adaptação às habilidacapacida-des e preferências do estudante, comprometendo a efetivida-de do aprendizado. “[...] O fato de integrar imagens, textos e som, com interligações de informações em sequências não–lineares, através de multimídias, hipertextos e hipermí-dia não garante a qualidade pedagógica.” (MORAES, 1996 apud ALVES, 2007, p. 1). A maioria das empresas que implantam programas de e-learning, em grande parte o fazem com soluções de terceiros (pacotes fechados), muitas vezes inadequados às suas neces-sidades (ROCHA et al., 2007);
Distanciamento dos princípios e-learning – Muitas vezes, os LMS dão maior ênfase à gestão de conteúdo do que aos aspectos relativos ao acompanhamento pedagógico e dis-tantes de uma estratégia de formação sintonizada com um plano institucional de gestão por competências ou de planejamento.
Estudos sobre o uso dos jogos digitais em situações de aprendizagem não é novidade. Abt (1970), por exemplo, desenvolveu relevantes trabalhos envolvendo a integração entre jogos digitais e educação. Para o autor, os jogos não se destinavam somente para o puro diver-timento.
De acordo com Egenfeldt-Nelsen (2006), os jogos utilizados em situação educacionais podem ser categorizados da seguinte forma: (i) jogos de entretenimento comerciais, que não
foram concebidos originalmente com propósitos educacionais, mas que apresentam caracterís-ticas que os fazem úteis em alguma atividade específica de ensino-aprendizagem; (ii) jogos
educacionais comerciais, concebidos para objetivos específicos, como em treinamentos pro-fissionais; e (iii) jogos educacionais acadêmicos, criados a partir de pesquisas acadêmicas,
Independentemente de sua categoria, percebem-se lacunas em jogos aplicados em Educação. A primeira diz respeito ao acompanhamento do estudante. Na maioria dos casos, os jogos não oferecem uma ferramenta onde o professor possa monitorar a evolução do estu-dante. A segunda está relacionada à abrangência do conteúdo educacional. A maioria dos jo-gos restringem-se a um único domínio do conhecimento, ou seja, não é possível o estudante, no mesmo ambiente, explorar vários domínios de conhecimento. A terceira diz respeito à construção social do conhecimento. Geralmente, a interação ocorre apenas entre o jogador e jogo; o aprendizado decorrente da interação com outros indivíduos (aprendizes ou professor) não é considerada.
1.3FORMULAÇÃO DO PROBLEMA
Os jogos educativos estão se estabelecendo cada vez mais como uma proposta educa-cional, tanto em programas de treinamento2 quanto na educação formal3, como alternativa aos sistemas e-learning baseados em LMS que vem sofrendo duras críticas quanto a sua efetivida-de efetivida-de aprendizagem. No entanto, não foram encontrados estudos conclusivos que atestem os jogos digitais como um método de ensino mais efetivo que os outros métodos de ensino exis-tentes. Este autor acredita que uma forma de melhorar este cenário seria considerar, de manei-ra mais clamanei-ra, as estmanei-ratégias de ensino (modelos pedagógicos) nos jogos. Nesse sentido, uma abordagem seria a integração dos jogos do tipo MMORPG aos princípios dos e-learning e STI.
Neste sentido, a questão a ser respondida neste trabalho de pesquisa é: Como integrar aos jogos digitais os princípios e-learning e STI, de forma a conceber uma estratégia de ensi-no que promova o engajamento, a motivação e como consequência o aprendizado efetivo? 1.4OBJETIVOS
Dado o desafio de conceber um modelo de jogo educacional fundamentado em princí-pios educativos no contexto dos jogos digitais, o objetivo geral deste trabalho é propor uma arquitetura que viabilize a integração de jogos do tipo MMORPG com Sistemas Tutores Inte-ligentes.
Para alcançar o objetivo geral do trabalho se propõe a:
2
http://g1.globo.com/jornal-da-globo/noticia/2011/09/centros-de-formacao-investem-em-simuladores-para-treinar-mao-de-obra.html
3
Estudar os modelos de jogos educacionais existentes;
Estudar os modelos de STI;
Propor um modelo de MMORPG educacional passível de integração com STI.
1.5ORGANIZAÇÃO DA DISSERTAÇÃO
2REFERÊNCIAL TEÓRICO
Em função das lacunas apresentadas anteriormente, o autor deste trabalho acredita que uma abordagem ampla que busque mitigar essas lacunas pode passar por uma solução híbrida que integre os princípios de e-learning e STI a jogos digitais.
No modelo considerado, os prinicípios e-learning proporcionaria flexibilidade, possi-bilitando ao professor a criação e publicação de conteúdos educacionais de múltiplos domí-nios do conhecimento e a interação entre alunos e professores. No que diz respeito aos princí-pios STI, busca-se embutir inteligência aos jogos, tornando-o ativo no processo de ensino-aprendizagem. Tal inteligência almeja um ensino personalizado, alcançado através da contex-tualização do conteúdo educacional, adequação dos problemas sugeridos pelo sistema ao es-tudante, avaliação do conhecimento do estudante e fornecimento de feedbacks relevantes para
o aprendizado.
Uma abordagem possível para a realização de tal sistema é a da Computação Orienta-da a Serviços - Service Oriented Computing (SOC). Esta abordagem fornece as bases para a
concepção de um sistema educacional distribuído que permite a reusabilidade, escalabilidade, flexibilidade, integração e interoperabilidade. A reusabilidade refere-se à capacidade de utili-zação de um mesmo serviço em mais de um contexto educacional. Enquanto que a escalabili-dade endereça os problemas relacionados ao aumento de usuários no sistema. A flexibiliescalabili-dade é a capacidade de adicionar novos conteúdos educacionais e participantes dinamicamente ao sistema. A integração trata de questões relacionadas à comunicação com a infraestrutura e com sistemas legados. Por fim a interoperabilidade permite a interação com vários participan-tes construídos em diferenparticipan-tes tecnologias com o sistema através da utilização de protocolos abertos e padronização de troca de dados.
2.1AMBIENTES EDUCACIONAIS MEDIADOS POR COMPUTADOR
2.1.1Um breve histórico
aprendizagem, passando pelo comportamentalismo e seguindo em direção ao construtivismo. Este momento tem como principal limitação, a inexistência de adaptação ao estudante. O se-gundo momento, por sua vez, é fundamentado na combinação das áreas da Inteligência Artifi-cial, Ciência Cognitiva e Educação, trazendo importantes conhecimentos que culminaram no conceito de STI. Por fim, o terceiro momento é fundamentado na construção social do conhe-cimento, alcançado principalmente devido aos avanços da computação distribuída.
2.1.1.1Primeiro momento
As primeiras iniciativas de ensino mediado por computador surgiram entre as décadas de 1950 e 1960. Os sistemas de Computer-Aided Instruction (CAI), como eram chamados, eram fundamentados nas teorias comportamentalistas, tais como, Pavlov, Thorndike, Watson e Skinner (NAWANA, 1990). Nesse tipo de sistema, o fluxo de questionamentos apresenta-dos aos estudantes era determinado pelas suas respostas a um determinado problema. Ou seja, os CAI podiam reconhecer apenas questões e respostas pré-definidas (CLANCEY, 1986).
As limitações dos CAI eram evidentes: (i) não forneciam o ensino individualizado, uma vez que todos os estudantes, independentemente de suas habilidades, experiência e co-nhecimento prévio do domínio, recebiam exatamente o mesmo material, que era explorado em uma mesma sequência (CLANCEY, 1986; NAWANA, 1990); (ii) segundo Gunel (2006), os CAI possuíam interfaces estáticas, com um feedback que se limitava a avaliar a corretude das respostas, sem uma explanação sobre a solução do problema.
Os micromundos (PAPERT, 1980, 1985; 1987) surgiram na década de 60, constituin-do uma proposta pedagógica radicalmente contrária aos CAI. Sua proposta central recai sobre a aprendizagem pela ação, sob uma perspectiva de construção do conhecimento (COSTA, 1997).
Papert (1980) conceitua micromundo como incubador de conhecimento, Squires e Preece (1999) acrescentam que neste tipo de ambiente é possível experimentar ideias e testar diferentes soluções para os problemas. Hooper e Rieber (1995) argumentam que ao se explo-rar um micromundo, cria-se uma compreensão sobre os conceitos expostos, sendo possível levar o conhecimento adquirido para o mundo real e manipulá-lo da forma que se desejar. Papert (1980, p. 204) descreve micromundo como:
proporcionar um ambiente a operar de forma eficaz. Esses conceitos levam ao proje-to de invenção de micromundos estruturados de modo a permitir que um estudante humano possa exercitar poderosas ideias ou habilidades intelectuais.
Segundo Costa (1997), nos micromundos, a ênfase no processo de aprendizado está na construção do conhecimento por parte do estudante. Isso se inspira em aportes construtivistas (PIAGET, 1958; BRUNER, 1969) ou mesmo sócio-construtivistas (VYGOTSKY, 1991). Dessa maneira, os micromundos contrapõem-se à abordagem adotada pelos sistemas CAI, onde a essência no processo de aprendizagem está na transmissão do conhecimento. No en-tanto, uma das limitações atribuídas aos micromundos (pelo menos aos tradicionais) diz res-peito à falta de retroalimentação adequada por parte do computador, ou seja, o computador desempenha um papel de suporte quase passivo junto às ações do aprendiz (COSTA, 1997).
Nesse contexto, entre os sistemas educacionais propostos também se encontravam os simuladores e os jogos, que podiam apresentar tanto características de CAI quanto de micro-mundo. O maior ou o menor nível de intervenção oferecido pelos simuladores ou jogos, os aproximavam das características de um micromundo ou de um CAI, respectivamente.
Segundo Costa (1997), os simuladores envolvem a criação de modelos do mundo real ou imaginário. Nos simuladores, o computador recebe entradas e então responde como se fos-se o sistema que está fos-sendo simulado, permitindo aos estudantes experimentarem os resulta-dos de decisões boas ou más, sem riscos ou consequências caras.
A simulação oferece a possibilidade do estudante desenvolver hipóteses, testá-las, ana-lisar resultados e refinar os conceitos. Já os jogos oferecem um aspecto lúdico incorporado num conteúdo instrucional a ser trabalhado, visando assim proporcionar mais motivação ofe-recendo algo como aprender brincando, sendo comum, por exemplo, a disponibilidade para criação de cenários, personagens, etc. Nesse sentido, boa parte dos jogos propõe-se a colocar seus usuários diante de situações desafiadoras, em atividades de resolução de problemas.
2.1.1.2Segundo momento
Ao contrário dos sistemas CAI tradicionais, os STI fornecem instrução personalizada, levando em conta o estado do conhecimento do estudante, raciocinando sobre seu comporta-mento e preferências (CLANCEY, 1986). Neste sentido, Conati (2009) destaca que o STI possui uma dinâmica particular, enquanto sistemas CAI precisam ter embutidas todas as ques-tões e respostas do domínio de conhecimento. Os STI raciocinam utilizando os modelos do estudante e do domínio e, em tempo real, geram automaticamente soluções para um determi-nado problema.
É atribuída a Jaime Carbonell a proposta do primeiro STI, chamado SCHOLAR. Esse sistema possibilitava os estudantes explorarem as características geográficas da América do Sul. Este sistema se diferenciava dos sistemas educacionais baseados em computador da épo-ca, trazendo inovações como a geração de respostas personalizadas para as questões dos estu-dantes, através de uma rede semântica de conhecimento sobre geografia (WOOLF, 2009).
O primeiro STI baseado em um sistema especialista foi o GUIDON, desenvolvido por William Clancey (1983), na área da Medicina. O projeto GUIDON tornou-se relevante no desenvolvimento de tutores (CROWLEY et al., 2003) devido a sua representação de conhe-cimento da área médica, suficientemente abrangente para apoiar de forma efetiva a aprendiza-gem.
2.1.1.3Terceiro momento
Na década de 1990 surgiram os primeiros ambientes educacionais baseados em mode-los de construção cooperativos do conhecimento. Os tradicionais STI evoluíram então para os Ambientes Interativos de Aprendizagem (AIA) ou ainda Sistemas Tutores Cooperativos (STC) (COSTA, 1997; GIRAFFA, 1999). Tais sistemas podem ser entendidos como uma combinação de aspectos oriundos dos STI e dos micromundos.
Distribuída (IAD), através de uma abordagem de Sistemas Multi-Agentes (SMA), aumentan-do ainda mais a sua capacidade de interação/cooperação, contrastanaumentan-do com os STI tradicio-nais, que somente se comunicam e interagem apenas com um estudante (CASAS, 1997).
No caso particular dos AIA, agentes artificiais são projetados para suportar a aprendi-zagem humana, interagindo com os estudantes a fim de facilitar a aprendiaprendi-zagem destes (JOHNSON, 1998 apud CASAS, 1999).
Neste sentido, Giraffa (1999) destaca algumas características desejáveis dos ambientes educacionais que incorporam AIA numa abordagem de agentes: (i) habilidade social, do-tando os agentes artificiais de instrumentos para a comunicação com outros agentes, sejam eles humanos ou artificiais; (ii)reatividade aos estímulos gerados por outros agentes ou pelo ambiente; (iii)racionalidade, ou seja, a capacidade de resolver problemas com os meios e as informações disponíveis; (iv)adaptabilidade às modificações no ambiente, alterando planos previamente concebidos ou aprendendo através da interação com o ambiente; e (v) represen-tação através de personagens, tanto em 2D, 3D e através de avatares.
Atualmente, os estudos sobre AIA vêm evoluindo para os ambientes educacionais adaptativos e semânticos ou simplesmente AIA semântico. Estes sistemas são fundamentados principalmente na integração (i) de uma representação do conhecimento profundo do domínio por meio, por exemplo, de ontologias, (ii) de agentes inteligentes e (iii) serviços da Web se-mântica (ISOTANI e BITTENCOURT, 2009; BITTENCOURT, 2009, 2011). Segundo Bit-tencourt (2009), este tipo de ambiente é a fusão entre o EAD e AIA. Neste contexto, o termo EAD refere-se mais especificamente a sistemas de EAD baseados em Web (e-Learning), incluindo os LMS. Para o autor, tal fusão combinaria características tais como o ensino de múltiplos domínios (através da apresentação de materiais/objetos de aprendizagem), e suporte colaborativo aos AIA. Estes, por sua vez, provêm atividades personalizadas tanto para usuá-rios quanto para grupos de usuáusuá-rios pela utilização de informações sobre esses usuáusuá-rios. Além disso, esses ambientes apoiam estudantes, tutores e professores em atividades de resolução de problemas, acompanhamento de atividades, avaliação, entre outras.
Com isso, ambientes educacionais adaptativos e semânticos buscam garantir automati-zação, integração e reuso entre aplicações para prover mais adaptação para os usuários e mais inteligência para o sistema (HUANG et al., 2006; BITTENCOURT, 2009).
Bittencourt (2009; 2011) identifica as seguintes características desejáveis para este ti-po de ambiente: (i) são extensíveis; (ii) garantem acesso participativo e universal; (iii) possu-em uma estrutura que considera as características de cada estudante; (iv) permitem a integra-ção de ferramentas de comunicaintegra-ção; e (v) garantem a interoperabilidade entre os ambientes educacionais, permitindo o reuso de conhecimento e a integração de atores.
A Figura 1 sintetiza a evolução dos sistemas de ensino-aprendizagem apresentados nesta seção. A figura descreve os momentos dos AAAC iniciados na década de 1950 e culmi-nando nas recentes pesquisas sobre AIA semânticos.
Figura 1: Evolução dos AAAC
Fonte: Adaptado de Costa (1997)
2.1.1.4Principais eventos técnico-científicos
pro-fissionais trocarem idéias, experiências e técnicas em todas as áreas de convergência entre informática e aprendizagem humana. Outro evento relevante na área de sistemas de aprendi-zagem é a conferência Artificial Intelligence in Education (AIED), cujo objetivo é avançar em
pesquisas e desenvolvimento para apoiar as comunidades da Ciência da Computação, Educa-ção e Psicologia e promover a rigorosas inovações em ambientes de aprendizagem adaptati-vos e interatiadaptati-vos. No Brasil, o Simpósio Brasileiro de Informática na Educação tem sido um fórum privilegiado para o debate sobre esse tema.
2.1.2Inteligência artificial na educação
O campo da Inteligência Artificial na Educação (IAED) possui como principio a apli-cação de técnicas de Inteligência Artificial na resolução de problemas educacionais (SELF, 1995). Seu principal objetivo é propor modelos e desenvolver sistemas computacionais que incorporem o raciocínio dos professores e acompanhem a aprendizagem dos estudantes, bus-cando, corresponder suas necessidades, fornecer diferentes alternativas de exploração do ma-terial didático e de interação. Mais recentemente, vem-se também buscando um entendimento de como certas características humanas, como a emoção, a capacidade cognitiva ou o gênero, podem influenciar a aprendizagem (WOOLF, 2009).
Self (1995) e Woolf (2009) apontam para a necessidade de premissas psicológicas e pedagógicas para a construção de sistemas de ensino. A IAED recebe contribuições de varias áreas, principalmente, Ciência da Computação, Psicologia e Educação conforme apresentado na Figura 2.
Figura 2: Disciplinas que fundamentam a Inteligência Artificial na Educação (IAED)
Fonte: Adaptado de Woolf (2009)
Pesquisas demonstram que a tutoria individualizada torna o aprendizado mais efetivo (BLOOM, 1984). Nesta perspectiva a estratégia de ensino individualizado que se busca em IAED, ou seja, um professor por estudante (one-to-one) se apoia no modelo cognitivo e
prefe-rências do estudante. Neste sentido Self (1988; 1995) expõe sua visão crítica em torno de princípios que ele acredita direcionar a IAED:
Qual a natureza do conhecimento, e como ele é representado?
Como um estudante pode ser individualmente ajudado a aprender?
Quais estilos de interação ensino são eficazes, e quando eles devem ser usados?
O sistemas tutores devem, guiar ou treinar os estudantes?
Como deve ser usado novas tecnologias na educação?
Quais são as medidas de eficácia?
No intuito de responder a algumas destas questões, Woolf (2009) destaca que a IAED tem adotado um conjunto de teorias, tais como análise de tarefas, engenharia de modelagem instrucional, e modelagem cognitiva. Para Woolf a IAED possui como visão de futuro a am-bição de produzir um professor para cada estudante, referindo-se a capacidade de tutoria per-sonalizada (one-to-one). Esta visão ainda inclui tornar a aprendizagem uma atividade social,
2.1.3Conceituando sistemas tutores inteligentes
Segundo Rickel (1999), um STI é definido como um programa de computador desti-nado a auxiliar no processo de ensino e aprendizagem, utilizando técnicas e métodos de IA para apresentar o conhecimento e conduzir a interação com o estudante. É um sistema que incorpora modelos sobre o que ensinar,a quem ensinar, e como ensinar (NWANA, 1990).
Métodos e técnicas de IA desempenham um papel relevante nos STI por possibilitar, em principio, uma maior flexibilidade e participação ativa do estudante e do sistema, gerando um ambiente cooperativo para o ensino e para a aprendizagem (RICKEL, 1999).
Considerando a Educação como um processo de comunicação de conhecimento entre o professor e um estudante, Wenger (1987) apresenta uma visão expandida para os STI. Esse autor os vê como ambientes de comunicação de conhecimento onde o tutor, se referindo ao sistema, interage com os estudantes para apoiá-los na obtenção de conhecimento ou especiali-dade em um domínio.
Segundo Self (1990), existem muitos pesquisadores que não concordam com a ideia de considerar STI como sistemas de comunicação de conhecimento. O autor defende que co-nhecimento não é um tipo de mercadoria que pode ser transmitida. Ele não pode ser simples-mente recebido pelos estudantes, mas deve ser construído de alguma forma por ele. A cons-trução deste conhecimento, ou seja, a aprendizagem por parte do estudante é, essencialmente, o resultado de um processo reflexivo. Muitas vezes, os estudantes não aprendem somente fa-zendo algo, mas refletindo sobre o que estão fafa-zendo ou sobre o que já fizeram, isto é, pas-sando pelo processo de tomada de consciência das ações.
Apesar de não haver uma concordância sobre as arquiteturas em STI (SELF, 1990; NWANA,1990), observa-se na literatura sobre a área consenso a respeito da adoção de quatro componentes, conforme mostrado na Figura 3: (i) o módulo do conhecimento do domínio (ou especialista), (ii) o módulo do estudante, (iii) o módulo pedagógico (ou tutor) e, por último, (iv) o módulo de comunicação (ou interface) (SELF, 1990; NWANA, 1990; WOOLF, 2009; CONATI, 2009).
Figura 3: Módulos básicos de um STI
Fonte: Adaptado de Nwana (1990)
Para contextualizar a interação entre os quatro componentes da arquitetura de referên-cia de um STI, Woolf (2009, p. 45) elaborou um fluxo que exemplifica a sequênreferên-cia de passos em um caso hipotético:
Combinações desses componentes são utilizadas em tutores inteligentes. Para os tu-tores que contêm os quatro componentes, um ciclo de ensino pode primeiro buscar, através do módulo do domínio, tópicos sobre quais problemas particulares gerar, e então raciocinar sobre as atividades do estudante armazenadas no módulo do estu-dante. Finalmente, o sistema seleciona as dicas ou ajudas apropriadas através do módulo pedagógico e escolhe um estilo de apresentação através das opções do mó-dulo de comunicação. Os fluxos de informação ocorrem tanto na forma top-down quanto bottom-up. O módulo do domínio pode recomendar um tópico específico, enquanto que o modelo do estudante rejeita o assunto, enviando informações de vol-ta para identificar um novo tópico para apresenvol-tação. A categorização destes com-ponentes de conhecimento não é exata; certos conhecimentos aparecem em mais de uma categoria. Por exemplo, a especificação do conhecimento de ensino é necessari-amente baseada na identificação e definição das características do estudante, conhe-cimento este tão relevante poderia estar em ambos os módulos do estudante e peda-gógico.4 (Tradução nossa)
2.1.3.1Módulo do estudante
4“Some combination of these components are used in intelligent tutors. For those tutors that do contain all four
Este módulo é encarregado pela questão a quem ensinar, é uma representação abstra-ta que o sistema constrói sobre o conhecimento e desempenho do estudante, durante sua inter-ação dinâmica com o mesmo (COSTA, 1997), sem ele o STI não conseguiria tomar qualquer decisão no sentido de se adaptar em função das características do estudante, o que tornaria o processo de ensino igual para todos os estudantes. Segundo Costa (1997), este módulo, basea-do em um modelo, busca determinar, a cada momento, o estabasea-do cognitivo basea-do estudante (o que ele sabe, o que não sabe, o que entendeu mal). Giraffa (1999) destaca que o modelo do estudante deve ser constituído de dados estáticos e dinâmicos, necessários para que o tutor possa comprovar hipóteses sobre o estudante. Para Casas (1997), um modelo realista do estu-dante implica numa atualização dinâmica, à medida que o sistema avalia o desempenho do estudante.
Em relação ao modelo do estudante, as decisões do sistema dizem respeito à escolha de estratégias de ensino adequadas ao estudante em uma dada situação. Serve também para ajudar nos diagnósticos e nas consequentes correções em relação ao desempenho do estudante (COSTA, 1997).
Os modelos dos estudantes podem ser classificados em modelos qualitativos, ou nu-méricos, e quantitativos. Os primeiros são baseados em valores, ou seja, o estudante é mapea-do em um modelo que contém damapea-dos de quanto ele sabe sobre aquele assunto, quantas vezes ele errou, acertou, etc. Modelos qualitativos descrevem os objetos e processos do sistema, em termos das relações espaciais, temporais e de causa-efeitos. Ou seja, são informações sobre o estudante, tais como a forma de representação do material instrucional a qual o estudante me-lhor se adaptou, o nível de conhecimento do estudante, ou os tipos de exercícios preferidos (CLANCEY, 1988).
De acordo com Self (1988 apud NWANA, 1990), o modelo do estudante possui seis tipos de funções básicas: (i) corretiva, para ajudar a eliminar bugs do conhecimento do estu-dante; (ii) elaborativa, para ajudar o complementar o conhecimento do estudante; (iii) estra-tégico, para ajudar a promover mudanças significativas nas estratégias de ensino (módulo pedagógico); (iv) diagnóstico, para ajudar a diagnosticar os bugs do conhecimento do estu-dante; (v) prognóstico, para ajudar as prováveis respostas do estudante às ações do tutor; e (vi) avaliativo, para ajudar a avaliar tanto o estudante como o STI
KOBSA, 1989; BECK; STERN e HAUGSJAA, 1996; MARTINS et al., 2008): (i) o modelo de sobreposição (overlay) e (ii) o modelo de perturbação (buggy).
No modelo de sobreposição, considera-se o conhecimento do estudante como um sub-conjunto do conhecimento do especialista. A tarefa de ensinar é, portanto, visto como o pre-enchimento das lacunas no conhecimento do estudante até que ele tenha aprendido todo o modelo, a fim de alcançar o conhecimento especializado. Este modelo pressupõe que o estu-dante não aprenderá nada além do conhecimento do especialista. Como é possível observar na Figura 4, o círculo mais interno refere-se ao conhecimento do estudante antes do ensino, que se expande após uma instrução, esta diferença entre o conhecimento antigo e o novo represen-ta novos conhecimentos adquiridos pelo estudante, já o círculo mais externo refere-se ao co-nhecimento do especialista. Constata-se que o estudante é limitado ao coco-nhecimento do espe-cialista. O problema deste modelo é que não existe um mecanismo para diferenciar entre o conhecimento que o estudante ainda não tenha entendido e o conhecimento que não foi expos-to para o estudante.
O modelo de perturbação, ao contrário do modelo anterior, considera que o estudante poderá se equivocar (knowlege buggy). Para se representar os erros que os estudantes são propensos a fazer, na forma de uma biblioteca de bugs, por exemplo, é preciso compreender
Figura 4: Formas de representação do modelo de estudante
(a) Sobreposição (b) Perturbação
Fonte: Martins et al. (2006)
2.1.3.2Módulo do conhecimento do domínio
Também conhecido como módulo do especialista, este módulo é o responsável pela questão o que ensinar, contendo, por exemplo, os fatos e as regras do conhecimento especia-lizado sobre o domínio de aplicação. Nele, representa-se o conhecimento sobre um domínio particular de ensino, a ser trabalhado pelo sistema tutor. Este módulo serve de base para a operacionalização das funções pedagógicas, a exemplo de resolução de problemas, diagnósti-co diagnósti-cognitivo e instrução (COSTA,1997).
O módulo do conhecimento do domínio exerce duas funções principais (WENGER, 1987; NWANA, 1990): (i) atua como fonte de conhecimento do assunto a ser ensinado para o estudante, incluindo capacidades de geração de explicações e respostas para os estudantes, bem como tarefas e questões a serem realizadas, e (ii) atua como um padrão para avaliar o desempenho geral do estudante, devendo o sistema ser capaz de gerar soluções para os pro-blemas no mesmo contexto do estudante, para que suas respectivas respostas, seja, compara-das. Mesmo que o módulo não tenha necessariamente habilidades para resolver todos os pro-blemas para o estudante, deve pelo menos reconhecer as respostas corretas e incorretas.
que seja possível ser comparado com a resolução do estudante. Este módulo também é res-ponsável por identificar erros semânticos e, se possível, detectar qualquer lacuna no conheci-mento do estudante que possa ser sua causa.
Em muitos casos, a representação do conhecimento não é somente uma descrição de vários conceitos e habilidades que o estudante está para adquirir, como um currículo escolar. Ele pode ser considerado um modelo que representa um domínio específico e restrito, e forne-ce ao sistema uma forma dinâmica de experiência (WENGER, 1987).
Segundo Giraffa (1999), uma escolha inadequada da representação do conhecimento pode comprometer todo o desempenho do sistema, uma vez que este módulo deve ser capaz de determinar, entre outras coisas, a complexidade e, consequentemente, a forma de apresen-tação dos conceitos da área de conhecimento em questão. Na literatura sobre este tema foram identificadas várias estratégias de representação do conhecimento (Quadro 1), conforme sua representação, características, limitações e citações dos autores que apontam o uso de tais estratégias.
Segundo Casas (1997), a base de conhecimentos deve facultar ao sistema a possibili-dade de raciocinar sobre a estrutura do conteúdo a ser ministrado, permitindo-lhe então ser mais do que um simples virador de página. Uma consequência evidente desta importância funcional é que a representação de conhecimento utilizada determina fortemente o comporta-mento do sistema tutor. Neste sentido, o modelo do estudante deve incorporar além de carac-terísticas afetivas, experiência do estudante e estereótipos, os aspectos estruturais do modelo do domínio, cuja representação pode ser expressa na forma de tópicos e erros mais comuns (WOOLF, 2009).
Quadro 1: Estratégias de representações de conhecimento
Representações Características Limitações Autor
Lógica de Predicados
Facilidade de manipular novos fatos a partir de fatos conhecidos.
Independência do processamento em relações ao conhecimento utilizado.
Woolf (2009), Casas (1997),
Regras de
produção Parecida com o modo das pessoas falarem sobre como resolvem seus problemas. Sistemas especialistas baseados em regras de produção não podem exigir um nível de conhecimento especialista.
Deficiência individual de autocontrole necessário. Woolf (2009), Casas (1997), Viccari e Oliveira (1992) Redes
semânticas São orientadas semanticamente. Simulam o modelo psicológico de memória associativa humana.
A mesmas da lógica de
predicados. Hatzilygeroudis e Prentzas (2004), Casas (1997), Viccari e Oliveira (1992) Quadros e
Roteiros Estrutura de dados para representar um conceito ou uma situação dada.
Apropriada na interpretação de uma seqüência específica de acontecimentos.
Permite indicar como os acontecimentos se relacionam entre si.
Não incluem noções de encapsulamento e componentes.
Não são escaláveis para grandes bases de conhecimento. Woolf (2009), Casas (1997), Costa (1997), Viccari e Oliveira (1992)
Objetos Aproximação com a forma de raciocínio
humano Maior esforço na modelagem. Dificuldade para se modelar conhecimento incerto.
Casas (1997)
Ontologias Uma ontologia é umaespecificação formal e explícita de uma
conceitualização compartilhada.
É um artefato, constituído por um vocabulário específico usado para descrever uma dada realidade, mais um conjunto de suposições explícitas sobre o significado pretendido para as palavras deste vocabulário.
Nem sempre é adequada a todos os indivíduos ou grupos.
Ontologias não são estacionárias.
Assim como nas redes semânticas e quadros, a integração entre diferentes ontologias não é trivial.
Bittencourt (2009), Isotani e Bittencourt, (2009); Yli-Luoma e Naevem, (2006), Oguejiofor et al. (2004)
Fonte: Adaptado de Casas (1997)
2.1.3.3Módulo pedagógico
Também conhecido como módulo do tutor ou módulo de ensino, o módulo pedagógi-co está relacionado pedagógi-com as estratégias de ensino-aprendizagem a serem adotadas sobre o do-mínio de aplicação, sendo o responsável pela questão como ensinar (COSTA, 1997). Este módulo é formado por um conjunto de estratégias que permitem ao sistema tutor decidir qual material apresentar e quando apresentá-lo. Para um bom desempenho, este módulo precisa verificar o modelo do estudante e avaliá-lo de forma a conseguir informações do como apre-sentar como sucesso um determinado tópico a um determinado estudante (NWANA, 1990; VICCARAI e OLIVEIRA, 1992).
pla-nejamento das atividades a serem apresentadas ao aprendiz. Um plano corresponde a uma sequência de ações que visam atingir determinados objetivos. As estratégias de ensino-aprendizagem lidam com esquemas de planos, definindo formas de aprender o material ins-trucional.
As estratégias definidas no módulo pedagógico abordam principalmente (WENGER, 1987; NWANA, 1990):
a forma de divisão do controle, ou seja, como é feito o gerenciamento da iniciativa no controle do aprendizado. Esta decisão pode ser classificada em: (i) controle total do sis-tema sobre a forma de aprendizagem, quando o sissis-tema monitora todas as atividades re-alizadas pelo estudante, o qual apenas responde às questões formuladas pelo sistema; (ii) controle do aprendizado balanceado entre o sistema e o estudante, sendo que ambos podem perguntar e responder questões, e (iii) controle total do estudante sobre a apren-dizagem, onde o estudante tem a possibilidade de controlar totalmente o sistema, con-trole este presente, por exemplo, em ambientes de aprendizagem por descoberta ou em sistemas de treinamento.
os critérios de quando interromper o estudante e o que dizer. Esta questão desdobra-se em: (i) seleção dos tópicos a serem apresentados e (ii) ordenação dos tópicos se houver mais de um.
quais os critérios de avaliação do estudante quanto ao conteúdo ministrado.
Em suma, este módulo abrange a funcionalidade básica relativa à decisão sobre qual atividade pedagógica apresentar e como apresentá-la, a partir de informações provenientes do modelo do estudante e do modelo do conhecimento do domínio. Usando o conhecimento so-bre o estudante, este módulo decide quais atividades pedagógicas devem ser apresentadas, tais como, dicas para superar impasses, aconselhamento, explicações, tarefas práticas.
2.1.3.4Módulo de comunicação
Também conhecido como módulo de interface, é responsável por gerenciar a comuni-cação entre o estudante e o tutor. Seu principal objetivo é raciocinar sobre as estratégias de apresentação da interface para o estudante (COSTA, 1997).
à semântica do conteúdo, fazem dos sistemas de hipermídia uma ferramenta de alto potencial para apresentação do material instrucional em STI.
Neste sentido, Woolf (2009) destaca que pouco adianta possuir os melhores módulos, do estudante, do domínio e pedagógico, pois sem estratégias de comunicação eficazes, o STI terá valor limitado. Ele ainda ressalta que poucas coisas são mais desagradáveis em aplicações de computador do que uma interface confusa ou de difícil entendimento, e que grande quanti-dade do trabalho em um STI deveria ser direcionada para o módulo de comunicação. O efeito da interface pode ser tão grande que supera outras características de um STI. Uma interface mal projetada pode produzir um impacto negativo sobre o processo de aprendizagem em ge-ral.
Os STI podem operar sobre varias mídias de comunicação como forma de entrada e saída do sistema, incluindo gráficos, diagramas, textos e etc. Neste sentido, Woolf (2009) destaca quatros estratégias de comunicação:
A comunicação gráfica incorpora sofisticadas técnicas de interação, buscando imergir e motivar o estudante no ambiente de ensino através de agentes pedagógicos, humanos sintéticos e ambientes de realidade virtual;
A comunicação por inteligência social busca estabelecer uma conexão emocional e social com os estudantes, através do reconhecimento visual de emoções, indicadores metabólicos e reconhecimento de voz;
A interface de componentes, construída a partir de componentes padrões conhecidos no desenvolvimento de aplicações baseadas em janelas, como combobox, check box, input box, etc.; e
A comunicação através da linguagem natural incorpora sofisticadas técnicas de processamento de linguagem natural, incluindo métodos de entendimento e geração de sintaxe, semântica e diálogos.
Giraffa (1999) utiliza um jogo educacional como interface de um STI. Segundo a auto-ra, a influência da interface é muito grande e quanto maior sua qualidade, maior as possibili-dades de interação do usuário com o sistema e, também, a riqueza das respostas que o tutor pode enviar para o estudante. Um ambiente meramente textual restringe muito as possibilida-des de táticas que um tutor pode utilizar.
suas principais funções (GIRAFFA, s/d): (i) a apresentação do material instrucional e (ii) a monitoração do progresso do estudante através da recepção da resposta do estudante.
A partir dessas duas funções, a autora destaca alguns objetivos a serem cumpridos pelo módulo de interface: (i) é necessário evitar que o estudante se entedie, ou seja, é preciso ri-queza de recursos na apresentação do material instrucional; (ii) é desejável que haja facilidade para troca da iniciativa do diálogo, ou seja, o estudante deve poder intervir facilmente no dis-curso do tutor, e vice-versa; (iii) o tempo de resposta deve, evidentemente, permanecer dentro de limites aceitáveis; e (iv) a monitoração deve ser realizada o máximo possível em
background, para não onerar o estudante com questionários excessivos, mas respeitando
tam-bém a barreira do tempo de resposta.
2.2O AMBIENTE MASSAYO
O ambiente MASSAYO foi proposto por Bittencourt (2009; 2011) com o objetivo de oferecer uma solução viável e efetiva para a construção de ambientes educacionais adaptati-vos e semânticos, a partir da integração de ontologias, agentes e Serviços Web Semânticos (SWS), buscando garantir a automatização, integração e reuso entre aplicações para prover mais adaptação para os usuários e mais inteligência para o sistema. Este ambiente possui uma abordagem que integra EAD e IAED. O primeiro refere-se ao e-Learning, que por sua vez, possui características como o ensino em múltiplos domínios (pela apresentação de materi-ais/objetos de aprendizagem), feedback e suporte colaborativo. O segundo envolve as técni-cas provenientes da IA para assegurar interações, fornecendo as bases para a criação de ativi-dades personalizadas tanto para estudantes em grupos ou individualmente. Este tipo de ambi-ente é conhecido como Ambiambi-entes de Educação a Distância Adaptativos (AEDA) (GARCIA-BARRIOS, 2006 apud BITTENCOURT, 2009).
Na arquitetura proposta, as bases conceituais que tratam as questões sobre adaptabili-dade e interativiadaptabili-dade são oriundas do modelo MATHEMA (COSTA, 1997). Esse modelo é um STI concebido na perspectiva de agentes inteligentes distribuídos.
2.2.1O modelo Mathema
(Figura 5), visando alcançar os critérios de satisfação de ambas as partes.
Figura 5: Modelode ambiente mínimo de aprendizagem
Fonte: Costa (1997)
O processo de interação é visto como ocorrendo dentro de um esquema de troca de mensagens (x, y) entre os dois atores, obedecendo a um protocolo. A aprendizagem do estu-dante se dará por meio de ações sobre o conteúdo das mensagens. Dentre as exigências neces-sárias para garantir a efetividade no processo de interação, torna-se necessário, do lado do sistema tutor, suporte aos seguintes aspectos: (i) conhecimento sobre o domínio, (ii) conhe-cimento pedagógico, (iii) conhecimento sobre o estudante e (iv) capacidade de interação.
Essas necessidades remetem primeiramente à demanda por uma modelagem do conhe-cimento por meio de uma visão dimensional, ou seja, uma visão externa sobre este domínio, a qual ajudará o seu posterior particionamento. A visão externa equivale a uma interpretação de um dado domínio de conhecimento, enquanto a visão interna equivale a um particionamento do domínio. Tal investimento de modelagem conduziu a uma visão tridimensional associada ao domínio, como mostrado na Figura 6, onde as dimensões são: (i) o contexto, que equivale a um ponto de vista sobre um domínio de conhecimento, (ii) a profundidade, definida em relação a um dado contexto, sendo concernente a alguma forma de refinamento na linguagem de percepção, ou seja, a estratificação dos vários níveis epistemológicos de percepção do ob-jeto de conhecimento em apreciação, (iii) a lateralidade, que diz respeito aos conhecimentos afins de suporte a um dado objeto de conhecimento do domínio alvo, constituindo-se, em pré-requisitos da referida unidade.
Cada partição de D origina subdomínios, que passam a ser mapeados em estruturas curriculares. Uma visão interna do currículo é composta por unidades pedagógicas (up), na forma:
Curric = {up1, up2, ..., upn} ...(1)
onde Curric denota um currículo e cada upi denota uma unidade pedagógica do Curric. Estas
unidades estão ordenadas com base em critérios pedagógicos. A cada upi corresponde um
