Modelagem e Desenvolvimento do Sistema de Tutoria para os Jogos Educacionais do Projeto COSAEMAF1 Rafael Luchetta2, Jacques Duílio Brancher3 Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (URI) - Campus de Erechim Endereço: Av. Sete de Setembro, 1621 – Centro - Erechim, RS - CEP 99700-000
[email protected],
[email protected] Abstract: Through the use of the computer in the educational process, it was allowed an evolution in relation to the form of knowledge construction, making possible this way, the practic of a differentiated approaching from the traditional methods of teach-learning, aiming to increase the motivation and the interest of the pupil with the educational contents. Inserted in this context, the present paper objectives the presentation of the modeling through Intelligent Tutorial Systems paradigms and the results reached with the system of tutorship of the educational games that are being and will be developed by the COSAEMAF. Resumo: Através da utilização do computador no processo educacional, permitiu-se uma evolução em relação a forma de se construir o conhecimento, possibilitando assim a prática de uma abordagem diferenciada dos métodos tradicionais de ensinoaprendizagem, visando aumentar a motivação e o interesse do aluno para com os conteúdos educacionais. Inserido neste contexto o presente artigo objetiva a apresentação da modelagem através de paradigmas dos Sistemas Tutores Inteligentes e os resultados alcançados com o sistema de tutoria dos jogos educacionais que estão e serão desenvolvidos pelo projeto COSAEMAF.
1. Introdução O processo de ensino-aprendizagem tradicional vem sofrendo sérias modificações através da inserção do computador no ambiente escolar. A busca de novas metodologias educacionais, visa possibilitar maior integração e flexibilidade no processo de ensino. Esta nova forma de construção do conhecimento além de educar tem por objetivo promover a motivação do aluno através da integração de materiais didáticos, multimídia, e computadores. Através desse novo cenário educacional o projeto COSAEMAF tem por finalidade o desenvolvimento de jogos educacionais incluindo nos mesmos paradigmas de Sistemas Tutores Inteligentes (STI) proposto pela Inteligência Artificial Aplicada à Educação (IAED). Proposta semelhante possui o projeto AITEM/EAD, que é a construção de ambientes interativos e temáticos e que tem por objetivo inserir a matemática nestes ambientes, propiciando uma maneira lúdica e interativa de aprendizado do assunto em epígrafe. Deseja-se através destas propostas desenvolver jogos educacionais que consigam contornar ao máximo os principais desafios que estão presentes no seu desenvolvimento, onde Conati e Zhao [2] citam dois deles: 1
Parte integrante dos projetos financiados pelo CNPq: COSAEMAF - 552.247/2002-2 e AITEM/EAD 401.193/2003-9 2 Bolsista ITI - Projeto COSAEMAF e colaborador do projeto AITEM/EAD 3 Prof. Dr. do Departamento de Engenharias e Ciência da Computação da URI – Campus de Erechim. Coordenador dos Projetos CNPq/ COSAEMAF PDPG-TI nº 552.247/2002-2 e AITEM-EAD nº 401.193/2003-9.
O primeiro está relacionado em avaliar e repassar conhecimento através de interações, já que muitas vezes os jogos terão contato com alunos que não possuem conhecimentos primitivos necessários para absorver todo o seu potencial intrínseco. O segundo está em fornecer apoio individualizado sem interferir no compromisso dos jogos educacionais que é o ensino diferenciado da forma tradicional. Assim, é apresentada a arquitetura do sistema de tutoria que irá compor os jogos monousuário e multiusuários dos projetos COSAEMAF e AITEM/EAD. Será descrito como foi realizada a modelagem do sistema, os resultados já obtidos através desta modelagem, bem como as teorias que as arquiteturas foram embasadas. Partindo deste contexto na próxima seção será apresentado o embasamento teórico para a modelagem dos sistemas de tutoria. Na seção 3 será apresentada a modelagem do sistema de tutoria utilizada nos jogos monousuários. Na seção 4 trataremos da modelagem do sistema de tutoria empregada nos jogos multiusuários. Em seguida na seção 5 descreveremos os resultados obtidos até o presente momento no projeto e, finalmente será apresentado na seção 6 as conclusões finais.
2. Referencial teórico 2.1. Sistemas tutores inteligentes A utilização de máquinas como ferramenta educacional teve seu início no final da década de 50 e início da década de 60 com o aparecimento dos primeiros programas de Instrução Assistida por Computador (CAI). Nestas primeiras tentativas os softwares apresentavam o material de uma forma estruturada, seguindo uma determinada seqüência. Em relação a interação do aluno com o sistema a mesma era restrita, muitas vezes o aluno limitava-se a apertar uma determinada tecla para a troca de telas, esta forma de ensino computadorizado não objetivava nenhum tipo de ensino personalizado. Na década de 70 os sistemas CAI sofrem modificações, Carbonell [1] apresenta uma nova proposta para a questão da “aprendizagem-computadorizada”. Sua idéia está baseada na forma em que o professor repassa o conhecimento na sala de aula, ou seja, sua pretensão é transportar a dinamicidade do ensino de sala de aula para o computador, buscando um ensino mais personalizado. Com está nova proposta e com a utilização de conceitos de Inteligência Artificial (IA), surgem os programas de Instrução Assistida por Computador Inteligentes (ICAI). Na década de 80, pesquisadores ao revisar o estado da arte dos sistemas CAI, criaram o termo Sistemas Tutores Inteligentes (STI), para melhor descrever e destingir os ICAI dos CAI. Segundo Viccari [6] STI “...são programas que modificam suas bases de conhecimento, percebem as intervenções do aluno e são dotados da capacidade de aprender e adaptar suas estratégias de ensino mediante a interação com o aluno”. Outra interessante definição é de Freeman [3] “Sistema Tutor Inteligente, é um termo amplo, abrangendo qualquer programa de computador que contém alguma inteligência e pode ser usado em aprendizagem”. O principal objetivo do desenvolvimento de STI educacionais é proporcionar um ensino personalizado ou menos impessoal, levando em consideração as reais necessidades do usuário. Outra característica presente nestes sistemas é a aquisição do conhecimento de uma forma interativa, onde o usuário através de seus conhecimentos primitivos e da análise de suas ações no decorrer do jogo, conseguirá construir seu próprio conhecimento por meio da experiência realizada, esta proposta de ensino está intimamente relacionada com a prática da pedagogia Construtivista de Piaget. Os STIs possuem uma arquitetura modular denominada clássica ou funcional tripartida onde contém basicamente os seguintes módulos:
•
Módulo aluno: neste módulo estará contido as características individuais do aluno.
•
Módulo tutor: possui as estratégias e táticas que serão escolhidas de acordo as características do aluno.
•
Módulo domínio: contém o conhecimento sobre o conteúdo que será abordado.
•
Interface: onde o usuário poderá interagir com o sistema.
De uma forma genérica, os STI se caracterizam por representar separadamente a matéria que se ensina (modelo do domínio) e as estratégias para ensiná-la (modelo pedagógico). Por outro lado, caracterizam o aluno (através do modelo do aluno) com o objetivo de obter um ensino individualizado. Outra característica marcante é a necessidade da interface de comunicação ser um módulo bem planejado, de fácil manipulação, e que favoreça o processo de comunicação tutor-aluno. 2.2 Modelagem de sistemas tutores inteligentes através de agentes A modelagem com agentes surgiu da crescente pesquisa em Sistemas Multiagentes (SMA), sendo esta uma das áreas da Inteligência Artificial Distribuída (IAD). Sistemas Multiagentes são sistemas compostos por múltiplos agentes, estes exibem comportamento autônomo mas ao mesmo tempo interagem com os outros agentes presentes no sistema. Agentes de softwares é uma das áreas com maior crescimento da tecnologia da informação, são várias as áreas que utilizam os mesmos, dentre elas a área de jogos de computadores. Apesar desta grande proliferação não se tem uma definição de agentes aceita por todos. Para Wooldridge [7] “Um agente é um sistema de computador que está situado em algum ambiente e que é capaz de executar ações autônomas de forma flexível neste ambiente, a fim de satisfazer seus objetivos de projeto”. Em relação a estar situado no ambiente significa, ter a capacidade de receber entradas do mesmo, executar ações alterando este ambiente de alguma forma através dos reagentes. Executar tarefas sem o intermédio do usuário e possuir controle de seu estado interno, são características da autonomia do agente. Para que o agente seja considerado inteligente é necessário se fazer presente a flexibilidade, que segundo Jennings [5], flexível é ser: Reativo: Perceber seu ambiente e responder de forma oportuna as mudanças que nele ocorrem. Proativo: Não devem apenas responder as mudanças do ambiente, devem ser oportunistas, ter iniciativa em prol de seus objetivos. Social: Capacidade de interagir quando necessários com outros agentes, sejam eles artificiais ou humanos, a fim de completar suas soluções ou ajudar a completar as soluções de outros agentes. Desta forma, a utilização de sistemas multiagentes no desenvolvimento de sistemas tutores inteligentes , objetiva abranger aspectos que ficaram pendentes na arquitetura clássica tais como modelagem de múltiplas estratégias do aluno e a possibilidade de seleção de múltiplas estratégias pedagógicas
3. Modelagem do sistema de tutoria para jogos monousuário Essa arquitetura foi desenvolvida e modelada com embasamento na arquitetura clássica de STI,
isso porque os jogos monousuários irão realizar tarefas apenas localmente não necessitando da distribuição de informações. Na modelagem proposta além dos módulos básicos da arquitetura clássica, foi inserido o módulo de mensagens, sendo este de grande importância, pois como estamos tratando de jogos educacionais este módulo conterá mensagens em relação ao enrredo, dando sentido ao jogo em questão, ou seja, irá orientar o usuário (aluno) sobre o estado atual do jogo, bem como tarefas a serem realizadas. Com base nessas informações na Figura 1 podemos ter uma visão da arquitetura proposta, bem como, é realizada a interação entre os módulos.
Figura 1: Arquitetura do sistema de tutoria para jogos monousuários.
Módulo Domínio: Possui todo o conhecimento teórico dos conteúdos, bem como exercícios práticos que deverão ser repassados. O conhecimento é adquirido pelo módulo pedagógico, devendo este, transferir para o aluno. Módulo Mensagens: Neste módulo estará localizado mensagens em relação ao andamento do jogo, bem como mensagens de motivação ao usuário. Módulo Aluno: Contém informações individuais de cada usuário que utilizar o sistema. Estas informações são dinâmicas, podendo ser mudadas de acordo com as interações do usuário no sistema. Módulo Pedagógico: Através da análise das informações contidas nos módulos aluno, domínio e da situação atual do jogo através do módulo mensagens será feita a escolha da próxima tarefa para o usuário. Módulo Interface: É a interface entre o STI e o usuário. Esta interface mudará de acordo com a informação que será repassada. Sendo informações teóricas ou exercícios, será apresentada em um janela específica para este caso, informações referentes ao jogo, será mostrada na própria janela do jogo, já mensagens motivacionais e dicas aos usuários será utilizado um avatar como interface. Para que as dificuldades dos assuntos e dos desafios se adaptem ao máximo aos usuários, numa determinada quantia de acesso dos mesmos, o banco é atualizado, onde é analisado o desempenho dos usuários e conforme for o desempenho as dificuldades são atualizadas. Sendo assim se um determinado conteúdo foi configurado inicialmente como
“fácil”, e na análise de desempenho detectou-se dificuldades ao se resolver desafios desse conteúdo, logo a dificuldade do conteúdo será atualizada para um nível mais elevado, tal como “médio” ou “difícil”. Nesta arquitetura, assim como na maioria dos sistemas de tutoria o módulo com maior significancia é o pedagógico, pois se utilizando dos módulos aluno, domínio e mensagens, nele estará concentrado praticamente todas as decisões do sistema de tutoria. Estas decisões em nível geral afetam a sequência de apresentação do conteúdo, a integração do contexto do jogo com conteúdos matemáticos, dentre as intervensões a serem feitos ao aluno.
4. Modelagem do sistema de tutoria para jogos multiusuários A arquitetura proposta para os jogos multiusuários estará embasada na abordagem de modelagem com agentes inteligentes. Nestes jogos será possível ocorrer comunicação direta entre os participantes, o professor terá a opção de acompanhar todas as atividades dos participantes, pondendo o mesmo interromper a qualquer momento uma partida para enviar mensagens para os participantes ou para algum usuário em específico que esteja com dificuldades através de explicações ou com mensagens de ajuda. Está arquitetura será formada por quatro agentes, sendo que o agente professor será sempre utilizado pelo professor, ou seja, este agente será humano. Em relação ao comportamento dos agentes restantes existirá dois tipos o guia e o assistente, que segundo Giraffa [4]: Guia: Agente diretivo em suas intervenções e monitora o aluno todo o tempo, conduzindo o aluno na resolução do problema por todo o processo de interação. Assistente: O agente é menos diretivo e monitora o aluno todo o tempo, intervindo baseado em heurísticas sobre a solução do problema naquele domínio. Na Figura 2, podemos observar os componentes e o fluxo de comunicação da arquitetura proposta.
Figura 2: Arquitetura do SMA.
Agente Cliente: Terá as informações sobre o usuário, sempre que necessário irá enviar
as informações atualizadas do usuário para o agente mediador ou para o agente pedagógico, este último irá sempre analisar as informações e determinar a próxima tarefa. Agente Mediador: Estará gerenciando as mensagens entre os agentes, bem como através do agente pedagógico irá enviar as tarefas para os usuários. Terá como tarefa final, organizar os dados dos usuários e elaborar um relatório final das atividades que será de uso do professor ou responsável. Agente Pedagógico: Através das informações enviadas pelo agente cliente, irá analisar os dados e então repassar as próximas atividades ao agente mediador e este repassando as tarefas específicas de cada usuário. Agente Professor: Só estará ativo se algum professor ou responsável estiver acompanhando a atividade, com este agente o professor estará observando os usuários daquele momento, estará visualizando as principais dificuldades de cada usuário. Sendo necessário o professor poderá se comunicar com o aluno com o intuito de esclarecer possíveis dúvidas. A comunicação entre os agentes será realizada através de trocas de mensagens (sockets), sendo que o agente mediador irá controlar essa comunicação. A Figura 3 nos mostra como será o funcionamento do ciclo de mensagens através do diagrama de colaboração.
Figura 3: Diagrama de colaboração do SMA.
5. Resultados Obtidos Ainda em fase de adaptação das ferramentas e do estudo bibliográfico desenvolveu-se uma ferramenta para a prática de regra de três simples. Possuindo problemas que envolve situações cotidianas e um agente inteligente que auxilia o aluno durante todo o processo da prática, possibilitando para o aprendiz além da fixação do conteúdo, o aprimoramento de seus conhecimentos referentes ao tema. Na Figura 4 é apresentado a tela prinicipal da ferramenta regra de três, onde podemos vizualizar a representação do agente no canto inferior direito, cujo comportamento muda conforme as ações do aluno para com o sistema. Chegando ao término da primeira fase, iniciou-se concomitantemente o desenvolvimento dos jogos para o auxílio no ensino da matemática fundamental, dentre eles Mercadão GL, o Estádio de Futebol e a Trilha Matemática, ocorrendo nestes a inserção do sistema de tutoria cuja modelagem foi apresentada anteriormente. O Estádio de Futebol e o Mercadão GL, por ser ambos de processamento local, ou seja, monousuários o desenvolvimento do sistema de tutoria foi realizado baseado-se na proposta vista anteriormente onde aspectos da arquitetura clássica se faz presente.
Figura 4 : Visão geral do regra de três
Em relação a representação do conhecimento do sistema de tutoria do Estádio de Futebol, o mesmo é construído através de regras de produção, onde sempre que necessário o agente Félix, mostrado no canto superior esquerdo da Figura 5, realiza intervenções de auxílio ao usuário.
Figura 5: Agente Félix em ação no jogo do Estádio de Futebol
O Mercadão GL por envolver vários conteúdos matemáticos e ser um software mais complexo, possibilitando uma customização antes de sua utilização, é utilizado no sistema de tutoria a lógica fuzzy, já que está demostra eficiência ao representar numericamente valores imprecisos tais como: fácil, difícil, bom, ruim; desta maneira o conhecimento do sistema é maximizado através das regras de inferência que utilizam o raciocínio probabilístico, o resultado desse controle realizado através da lógica fuzzy é um acompanhamento mais eficiente durante o processo de aprendizagem. Se falando do sistema de tutoria da Trilha Matemática o mesmo é baseado na abordagem multiusuário apresentada anteriormente, tendo um fucionamento diferenciado por necessitar da troca de mensagens entre os agentes para que se consiga reunir todas as informações necessárias para gerar ao final de cada partida um diagnóstico referente as principais dificuldades encontradas pelos alunos. O sistema de tutoria deste jogo ainda está em
fase de desenvolvimento, sendo que a parte de geração de expressões baseada em níveis está terminada, sendo assim possível jogar a Trilha Matemática (figura 6), mas sem um acompanhamento adequado do sistema de tutoria.
Figura 6: Tela do jogo Trilha Matemática
Nas três últimas ferramentas citadas as mensagens de auxílio ao aluno serão apresentada com avatares animados, através da integração dos caracteres MS-Agent com a linguagem de programação Deplhi7. Pois através dos avatares será possível aumentar a motivação e o interesse dos alunos no jogo, já que os mesmos poderão trazer dicas e explicações de uma forma divertida e visualmente atraente aos alunos.
6. Conclusão A utilização de jogos com comportamentos de STI no processo educacional tende a possibilitar uma interatividade onde os alunos consigam ter uma vivência daquilo que lhe foi transmitido, conseguido assim construir o seu próprio conhecimento de uma forma diferenciada e divertida, relacionando conhecimentos primitivos com a prática dos conceitos repassados em sala de aula. Em relação ao desenvolvimento prático do sistema de tutoria em jogos educacionais notamos que a mesma não é uma tarefa trivial, pois ao buscar o objetivo principal dos STI que é um ensino personalizado notou-se que quanto maior o nível de tutoria, maior será a complexidade, devido a grande carga de conhecimentos que o sistema terá que possuir em relação a um determinado domínio. Por fim, é importante salientar que o processo de desenvolvimento de tutores inteligentes é dinâmico, repleto de desafios e modificações no seu processo de aprendizagem, devido ao fato de que a cada nova utilização dos sistemas em questão, modificam o seu comportamento, tornando o processo de utilização dos jogos de computador uma experiência nova a cada rodada, ainda que seja dentro do mesmo ambiente.
7. Agradecimentos O presente trabalho foi realizado com o apoio do CNPq, uma entidade do Governo Brasileiro voltada ao desenvolvimento científico e tecnológico.
8. Bibliografia [1] CARBONELL, J. R. AI in CAI: An Artificial Intelligence Approach to Computer Assisted Instruction. IEEE Transactions on Man Machine Systems, v.11, n.4, p.190-202. 1970. [2] CONATI, Cristina e ZHAO, Xiaohong. Building and Evaluating an Intelligent Pedagogical Agent to Improve the Effectiveness of an Educational Game. Published in ACM, january, 2004.
[3] FREEMAN, Reva. What is a intelligent tutoring system? Published in Intelligence, 11(3): 15-16,2000. [4] GIRAFFA, Lucia M. M.; VICCARI, Rosa M. Estratégias de ensino em sistemas tutores inteligentes modelados através de agentes. In: SBIE 1998 - Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 1998, Fortaleza, Ceará. Anais...1998. [5] JENNINGS, N. R. e WOOLDRIDGE, M. Applications of Intelligent Agents. University of London, 1998. [6] VICCARI, R. Um tutor inteligente para a programação em lógica-idealização, projeto e desenvolvimento. 1990. Tese - Universidade de Coimbra, Coimbra, Portugal. [7] WOOLDRIDGE, M., JENNINGS, N. R. - Intelligent Agents: Theory and Practice. The nowledge Engineering Review, vol. 10, n° 2, p. 115-152, 1995.
