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HIPERTÔMATO CONTROLA OS ITENS DA MATÉRIA ENSINADA NUM TUTORIAL DE NEUROFISIOLOGIA Eliane Pozzebon1,
Sheila Ballmann2
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Maria Aparecida Fernandes Almeida 3
Jorge Muniz Barreto4
[email protected]
[email protected]
1, 4
Laboratório de Conexionismo e Ciências Cognitivas (L3C) Departamento de Informática e Estatística (INE) Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) Campus Universitário – Trindade - 88040-900 – Florianópolis – SC 2
Dep. de Ciências Exatas e Tecnológicas Universidade do Planalto Catarinense (UNIPLAC) Av. Castelo Branco, 170 Bairro Universitário – 88.509. 900 - Lages – SC – Brasil 3
Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas) Rua Yolando S. Logli, 255 - B. Industrial II CEP: 35.588-000 - Arcos - M G
RESUMO Este artigo apresenta uma aplicação da modelagem de sistemas hipermídia como autômatos, denominado “Hipertômatos”. Este modelo, independente do domínio de aplicação, foi aqui utilizado na concepção de um sistema, via rede, de ensino-aprendizagem de conceitos básicos de Neurofisiologia. Onde o aluno preenche um formulário com suas preferências e através destas definições o hipertômato controla quais os itens da matéria que serão ensinados. Palavras-chave:, Hipertômatos, Hipermídia, Autômatos, Ensino-Aprendizagem, Neurofisiologia.. ABSTRACT Key-words: This paper presents an application of hypermedia systems models as an automata. These models, independent of the application domain, were used in the conception of a web-based system for teaching/learning basics concepts about Neurophysiology. Where the student answer a form with preferences and through these definitions the hypertomata controls which the items that will be taught. Key-words: Hypertomata, Hypermedia, Automata, Teaching-Learning, Neurophysiology.
Categoria do Artigo: (
) Sessões Técnicas
( x ) II Workshop de Informática aplicada à Saúde (
) “Agents Day”
Sendo II Workshop de Informática aplicada à Saúde, o artigo enquadra-se em: ( x ) Relatos de Pesquisa (
) Teses e Dissertações
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HIPERTÔMATO CONTROLA OS ITENS DA MATÉRIA ENSINADA NUM TUTORIAL DE NEUROFISIOLOGIA RESUMO Este artigo apresenta uma aplicação da modelagem de sistemas hipermídia como autômatos, denominado “Hipertômatos”. Este modelo, independente do domínio de aplicação, foi aqui utilizado na concepção de um sistema, via rede, de ensino-aprendizagem de conceitos básicos de Neurofisiologia. Onde o aluno preenche um formulário com suas preferências e através destas definições o hipertômato controla quais os itens da matéria que serão ensinados. Palavras-chave:, Hipertômatos; Hipermídia; Autômatos; Ensino-Aprendizagem; Neurofisiologia.. ABSTRACT Key-words: This paper presents an application of hypermedia systems models as an automata. These models, independent of the application domain, were used in the conception of a web-based system for teaching/learning basics concepts about Neurophysiology. Where the student answer a form with preferences and through these definitions the hypertomata controls which the items that will be taught. Key-words: Hypertomata, Hypermedia, Automata, Teaching-Learning, Neurophysiology.
1. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ENSINO A utilização do ensino via computador com abordagens da IA (Inteligência Artificial) pode ser uma forma de diversificar os instrumentos de apoio do ambiente e atendendo às necessidades pedagógicas e tecnológicas em questão. Um ponto central de sistemas de ensino considerados inteligentes para suporte ao aprendizado é sua adaptação às experiências requisitadas pelos estudantes. A hipermídia permite relacionar os assuntos de muitas maneiras, onde os aprendizes também podem visualizar suas experiências. Existem numerosos problemas nestes sistemas, que, todavia, tem sido reduzidos. Um modelo teórico de hipermídia baseado na Teoria dos Autômatos,
denominado hipertômato [3] [6], inclui aspectos dinâmicos nestes sistemas e
ampliam suas capacidades facilitando a criação de um ambiente exploratório onde o aprendiz pode construir seu conhecimento. Um percurso desenvolvido pelo aprendiz pode identificar seu comportamento. Dessa maneira, elaboramos um questionário onde o aprendiz responderá questões para identificar suas preferências e adaptar o ambiente de aprendizagem, dos conceitos básicos de neurofisiologia, para que facilite um aprendizado individualizado. Dependendo das características dos softwares estes podem ser classificados como [13]: tutoriais, exercitação, investigação, simulação, jogos. •
Tutoriais: apresentam conceitos e instruções. Geralmente possuem baixa interatividade;
•
Exercitação: repete e reforça conceitos já vistos anteriormente;
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•
Investigação: Através deste tipo de programa o aluno localiza informações a respeito de assuntos diversos. Como exemplo desta classe pode-se citar as enciclopédias;
•
Simulação: O aluno é fomentado a tomar decisões a partir de resultados obtidos num modelo artificial que reproduz uma situação real. Estes softwares também são utilizados para antecipar os resultados de determinados experimentos que na vida real inspiram perigo, impossibilidade de execução, inconveniência e alto custo. Como exemplo de sua aplicação pode-se citar o ensino de Engenharia Civil, quando os alunos simulam falhas em estruturas. Isto seria impossível no mundo real.
2. Descrição do Ambiente Computacional 2.1 Multimídia e Hipermídia A combinação de texto, gráfico, som, animação e vídeo transmitida e manipulada pelo computador faz com que as informações fiquem mais atraentes e sejam tratadas de forma mais clara e fácil. Desta forma, a multimídia tem sido muito utilizada para prender a atenção de usuários e manter seu interesse durante uma apresentação [5] [19]. O que anteriormente era apenas um texto estático sobre uma tela, tornou-se um texto envolvendo muitas mídias, de leitura não linear. Muitas vezes uma aplicação multimídia é confundida com aplicações hipermídia. Reconhecer uma aplicação hipermídia depende muito mais da interface com o usuário do que com os aspectos específicos do sistema, comandos ou estruturas de dados [1] [2] [7] [18]. 2.2 Hipertexto como Autômato Um modelo formal de hipertexto ou de hipermídia (o computador gerencia vários meios para apresentar a informação e isto justifica porque as implementações de hipertexto são as vezes denominadas de hipermídia), pode ser fundamentado na Teoria de Autômatos, incorporando não somente os aspectos declarativos do sistema (por exemplo, o diagrama de transição), mas também aspectos dinâmicos (a evolução no tempo do autômato em resposta a qualquer seqüência de entrada de dados) [6]. Um autômato pode ser considerado como uma particularização de um sistema dinâmico, que varia com o tempo. Em um sistema dinâmico descreve-se um sistema como se estivesse descrevendo o mecanismo de como ele trabalha (internamente), especificando como o conjunto dos estados varia com o tempo. Tal descrição é suficiente para gerar uma definição comportamental [3].
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A introdução de características dinâmicas parece aumentar as possibilidades do hipertexto em ambientes de aprendizagem computadorizados, conforme demonstrados em Pagano [12]. Para exemplificar, a figura 1 mostra um autômato com alfabeto de entrada U = {0,1}, alfabeto de saída Y = {α,β} e o conjunto de estados X = {x1 = A, x2 = B, x3 = C }.
FIGURA 1: Exemplo de um autômato finito [6] Definição 2: Um sistema computacional, denominado hipertexto, pode
ser
convenientemente definido como autômato. Assim, um hipertexto Hp é descrito anteriormente como a séxtupla: [11] Hp = {U, Y, X, x0 , ρ, δ} Onde: U é o alfabeto finito de entrada, Y é o alfabeto finito de saída, X é o espaço de estado finito, X0 ∈ X0 ⊂ X é o estado inicial, ρ: U x X → X é a função de transição de estados. δ: U x X → Y é a função de saída do próximo estado. O alfabeto de entrada U do hipertexto Hp é o conjunto de valores que o usuário pode introduzir no sistema, através do teclado, mouse ou qualquer outro dispositivo. As ações, como mudança de tamanho de uma janela, acionamento de botão etc, geram o alfabeto de entrada. O conceito de estado conduz ao aspecto dinâmico de hipertexto. A possibilidade de apresentação simultânea de nós de um hipertexto é essencialmente uma porção deste modelo através do conceito de estado. Se cada nó de informação é associado, por exemplo, com uma janela na tela do computador (uma forma possível de saída), então um conjunto de janelas na tela caracteriza um estado x do hipertexto Hp . O estado inicial x0 ∈ X0 ⊂ X do hipertexto Hp é qualquer estado no qual o usuário pode começar a navegar no documento. Pode existir um ou mais estados iniciais (configuração de nós)
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dos quais, por exemplo, um pode iniciar a localização de uma base de dados. X0 é o conjunto de todos os estados iniciais possíveis e um subconjunto de todos os estados possíveis. A função de transição pode ser referida como uma ligação (link) que conecta o hipertexto como um todo. A função de transição ρ do hipertexto Hp é a função que conduz o sistema hipertexto de um estado ao outro, dada uma seqüência de dados de entrada. O usuário poderá notar a transição de estado a outro se o conjunto de nós apresentados a ele em um novo estado tem valores de saída diferentes do estado anterior. O alfabeto de saída Y de um hipertexto Hp inclui todas as formas de representação da informação que são vistas pelo usuário na tela. O tamanho e a forma de cada janela na tela, sua posições relativas, gráficos, sons, vídeo etc, caracterizam uma alfabeto de saída. A função de transição δ de um hipertexto Hp é uma função que, dada uma seqüência de entrada e um estado, oferece a informação e sua representação na tela ou em qualquer outro dispositivo. As possibilidades de apresentação dependerão da riqueza do alfabeto de saída. A função δ possui valores no alfabeto de saída, um conjunto de meios de apresentação que depende do estado dado e do alfabeto de entrada. Se cada nó de informação é associado, por exemplo, com uma janela na tela do computador (uma forma possível de entrada), então um conjunto de janelas na tela caracteriza um estado x do hipertexto. Se a cada nó de informação é associado, por exemplo, com uma janela na tela do computador (uma forma possível de entrada), então um conjunto de janelas na tela caracteriza um estado x do hipertexto[4] . 3. DESCRIÇÃO FUNCIONAL 3.1. Modelagem do ambiente de Ensino -Aprendizagem de Neurofisiologia O protótipo para Ensino de Neurofisiologia consiste de quatro blocos funcionais que são: Apresentação, Célula Biológica, Neurônio e Sistema Nervoso [20]. Inicialmente foi definido a estrutura do bloco de apresentação que consiste de duas molduras: uma contendo a tela principal do protótipo e outra um mapa de navegação. Isto permite ao usuá rio selecionar o assunto de seu interesse. Um segundo bloco apresenta informações sobre a célula biológica, sua definição, classificação e composição. Faz parte deste bloco a página que aborda os assuntos sobre organelas. O neurônio é mostrado no terceiro bloco instruindo sobre sua função e principais partes. Pertencem a este bloco, as páginas do impulso nervoso e da sinapse.
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O quarto e último bloco apresenta informações sobre o sistema nervoso distribuídas em quatro páginas: sistema nervoso, sistema nervoso central, sistema nervoso periférico e sistema nervoso autônomo. Estes blocos podem conter um ou mais nós de informações conectados a outros documentos do mesmo bloco ou a blocos distintos. A figura 2 mostra o modelo hipertômato deste sistema.
FIGURA 2: Grafo de implementação do sistema modelado como hipertômato
O modelo hipertômato permite a visualização de todos os nós (estados) do sistema e das ligações (transições de estado) que poderão ocorrer quando da navegação do usuário no sistema. A grande vantagem da concepção do sistema através desta modelagem é a garantia de que todos os estados do ambiente sejam alcançáveis. Ou seja, muitos dos problemas de navegação (perda do usuário no espaço de informações, páginas não encontradas) e que na maioria das vezes dependem dos aspectos construtivos dos sistemas podem ser evitados. Em relação à figura 2, tem-se que o usuário inicia a navegação do sistema tipo "espinha dorsal" no nó 1 (estado inicial) onde é feito a apresentação do mesmo com recursos na Web internos e externos. Em seguida, o mesmo poderá seguir o percurso no nó 2 que contém os tópicos de apresentação da célula biológica. Deste, poderá percorrer o nó 3 que trata o neurônio e em seguida o nó quatro (sistema nervoso). Nota-se que os nós possuem retorno e conexões para outros nós (nós de detalhamento). A partir do nó quatro ele poderá percorrer o nó 5 que apresenta o mapa do site. Finalmente o usuário atinge o nó 6 (estado final) e sai do sistema.
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4. IMPLEMENTAÇÃO E TES TE DO AMBIENTE COMPUTACIONAL 4.1. Descrição do conteúdo O protótipo implementado exibe a teoria a respeito da anatomia e fisiologia do sistema nervoso, bem como imagens, animações e vídeo que representam os tópicos estudados. A tela inicial do documento está representada na figura 3.
FIGURA 3: Tela inicial do protótipo de Neurofisiologia O conteúdo apresentado está dividido em nodos, sendo que cada um deles apresenta de forma bem definida o assunto a ser estudado. Isto possibilita que os mesmos sejam alterados e modificados com facilidade dependendo do estilo e necessidade de cada professor. As partes principais do sistema são apresentadas através dos seguintes tópicos: •
Célula Biológica: Este tópico apresenta ao aluno informações à respeito da constituição, funcionamento e classificação das células. Suas principais partes como, citoplasma, organelas e núcleo, são descritas. A figura 4 representa a tela da célula biológica e impulso nervoso.
FIGURA 4 : : Parte intermediária da página da célula biológica e página do impulso nervoso
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•
Neurônio: Esta seção apresenta ilustração inserida abaixo
as principais partes do neurônio e suas funções. A
descreve as partes da célula nervosa. Contém ligações
bidirecionais para outros dois nodos: •
Impulso Nervoso - Explica através de textos e ilustrações como um neurônio que se encontra no estado de potencial de repouso sofre o potencial de ação.
•
Sinapse - Através de texto, ilustração e animação o leitor poderá entender como os impulsos nervosos são transmitidos de um neurônio ao outro.
•
Sistema Nervoso: Nesta parte do sistema, inicialmente faz-se uma introdução à respeito do sistema nervoso demonstrando através de ilustração a sua estrutura, figura 5. Por motivos didáticos este sistema é dividido em dois tópicos:
FIGURA 4: Parte intermediária da página do sistema nervoso central a) Sistema nervoso central - Detalha o funcionamento destacando suas principais partes. b) Sistema nervoso periférico - Explica como as mensagens são transmitidas de uma parte a outra do indivíduo e quais os elementos que compõem este sistema. Este tópico possui uma ligação bidirecional para outro nodo: sistema nervoso autônomo, que descreve
o
funcionamento involuntário do sistema nervoso sobre os vários órgãos do corpo. •
Mapa do Site: A partir do mapa do site o usuário tem a possibilidade do usuário visualizar todos os elementos que compõem o protótipo de forma estruturada.
4. ADAPTANDO O AMBIENTE CONFORME RACÍOCINIO DO APRENDIZ . Os modelos produzidos por IA têm potencial para representarem um grande meio de comunicação de conhecimento, porque apresentam uma capacidade dinâmica de modelagem cognitiva, facilitando as decisões educacionais à medida que o estudante utiliza o sistema. Dentro desta perspectiva, o processo de aprendizagem pode ser concebido como o mapeamento do conhecimento do tema a ser ensinado para a estrutura de conhecimento do estudante [8] [9].
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Neste tutorial o percurso é definido conforme as preferências do aprendiz. Dessa maneira, elaboramos um questionário para identificar e modelar o tutorial através de regras. Assim conhecendo-se as preferências do aprendiz pode-se adaptadar o sistema para que facilitem a aprendizagem e promovam um aprendizado individualizado com a construção dos conhecimentos, conforme figura 6.
Figura 6. Adaptando o ambiente conforme preferências do aprendiz. 5. CONCLUSÃO Na concepção de ambientes computacionais destinados aos processos de Ensinoaprendizagem deve ser dada uma certa atenção também aos aspectos construtivos. Um sistema construído com a ut ilização de uma ferramenta formal evita muitos erros de execução devido a um projeto inadequado. Os modelos Hipertômatos utilizam o conceito de sistemas hipertextos, hipermídia modelados como autômatos. O hipertexto, que inicialmente não era visto como um veículo adequado aos processos de ensino-aprendizagem, representou um grande avanço no desenvolvimento do computador na educação. Seu poder de acesso a informação favoreceu o projeto de ambiente de aprendizagem reativos e interativos. Os modelos hipertexto dentro de um contexto educacional, procuram sanar dificuldades de diálogo dos sistemas com os estudantes .A hipermídia promoveu a flexibilidade e um controle completo por parte dos aprendizes. AGRADECIMENTOS A autora Eliane Pozzebon agradece a CAPES pela bolsa de mestrado. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] ANGELONI, M.N., KREUTZ, L. S.;BARRETO, J.M., Técnicas de Simulação e Hipermídia Aplicadas ao Ensino na Área Médica, XVII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica,CBEB 2000, Florianópolis, Santa Catarina, setembro, 2000.
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[2] ANGELONI, M. N. M.; KREUTZ, L. S.; BARRETO, J. M. Hypermedia and Simulation to Teach Cardiac Physilogy. World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, Navy Pier, Chicago, IL, 23 a 28 julho de 2000. [3] ALMEIDA, M. A. F.& BARRETO, J. M. Implementação de um Sistema Hipermídia como Autômato para Ensino de Inteligência Artificial, I Simpósio Catarinense de Computação, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí, SC, agosto, 2000. [4] ALMEIDA, M. A.F. & BARRETO, J. M., Modela gem de um Sistema Hipermídia como Autômato para Ensino de Inteligência Artificial, In: Anais do Congresso Nacional da Sociedade Brasileira de Computação SBC´2000 - VI WIE - Workshop de Informática na Escola, v.1, p. 95, Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUC-PR, Curitiba, julho de 2000. [5] ALMEIDA, M. A.F., BARRETO, & SANTOS, M. M. D., Um ambiente Computacional para Ensino de Redes Neurais Artificiais, 51a. Reunião Anual da SBPC, PUC-RS, Porto Alegre, julho de 1999. [6] BARRETO, J.M, "Inteligência Artificial No limiar do Século XXI", Duplic, Florianópolis, 2001 [7] BRUSILOVSKY, P. Adaptive Hypermedia: An Attempt to Analyze and Generalize. First International Conference in Multimedia, Hypermedia and Virtual Reality: Models, Systems and Applications - MHVR'94, Lecture Notes in Computer Science, Vol 1077, Russia, September, pp 287-304, 1994. [8]JONASSEN, D.H.,WANG, S., "The Physics Tutor: Integrating Hypertext and Expert Systems", Journal of Educational Technology Systems, Vol. 22(1), pp. 19-28, 1993. Obtido na
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[12] PAGANO, R. & BARRETO, J. M. "Hypertext Information Technology in Medical Education'', Proceedings of 6th Mediterranean Electrotehnical Conference - IEEEMELECON'91, vol. 2, p. 1577-1580, Yugoslavia, May, 1991. [13] PAGANO, R. & BARRETO, J. M., "Hypertext and the Teaching process'', Facultés Universitaires Notre Dame de la Paix - FUNDP, Instituto de Informática, Relatório Técnico FUNDP/INF/RP90/4, Namur, Bélgica, 1990. [14] PARK,O., "Functional Characteristics of Intelligent Computer-Assisted Instruction: Intelligent Features", Educational Technology, June 1988, pp. 7-14. [15] RAMIREZ, A. Sistema Inteligente para treinamento do controle de infecção hospitalar. Dissertação de Mestrado, UFSC, IME , 1991. [16] KAPLAN, R., ROCK, D. "New Directions for Intelligent Tutoring", AI Expert, pp. 30-40, Feb. 1995. [17] KAVCIC, A. Adaptation and Navigation Techniques in Educational Adaptive Hypermedia Systems.
Obtido
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