Sistemas Tutores Inteligentes (STIs) são programas de computador com propósitos
educacionais e que incorporam técnicas de Inteligência Artificial (IA),
geralmente utilizando-se da tecnologia dos sistemas especialistas. Os STIs derivam dos programas CAI (Instrução Assistida por
Computador) e oferecem vantagens sobre estes, porque podem simular o processo
do pensamento humano, dentro de um determinado domínio, para auxiliar em
estratégias nas soluções de problemas ou nas tomadas de decisões.
Mais precisamente, um STI é um
sistema computacional que faz o tutoramento de um
aluno num dado domínio (disciplina, matéria), como por exemplo matemática. O
STI modela o entendimento do aluno sobre um tópico e à medida que ele realiza
determinadas tarefas no sistema, compara o conhecimento do aluno com o modelo
que ele tem de um especialista naquele domínio. Se existir uma diferença, o
sistema pode usar o seu modelo do domínio para gerar uma explicação que vai
auxiliar o aluno a compreender o que ficou mal entendido. Além disso o sistema
pode também ajustar os níveis e estilos de aprendizado do aluno e apresentar a
informação, os testes e o feedback que são mais apropriados.
Os Sistemas Tutores Inteligentes
(STI) representam uma parte significativa da Inteligência Artificial Aplicada à
Educação (IAED), mas não a totalidade, e
constituem uma tentativa de implementar, num sistema computacional, os métodos
tradicionais de ensino e aprendizado exemplificados por uma interação um-a-um (entre tutor e aluno). O tutoramento
um-a-um permite que o aprendizado seja altamente
individualizado e, conseqüentemente, permite um melhor resultado. Um STI é
baseado na hipótese de que o processo de
pensamento de um estudante pode ser modelado, rastreado e corrigido.
O estudo e o desenvolvimento de
ferramentas computacionais voltadas para educação vêm sendo realizados desde a
década de 60 quando foram apresentados os softwares educacionais chamados CAI (Computer Assisted Instruction – Instrução Assistida por Computador). Esta categoria de software é baseada no
modelo educacional comportamentalista, onde o professor é a figura central do
processo ensino-aprendizagem. Os sistemas do tipo CAI
apenas apresentam os conteúdos e o aluno é direcionado a tomar algumas atitudes
frente a estímulos apresentados, ou seja, não há uma preocupação com o processo
de raciocínio e aprendizado do aluno.
Neste contexto o aluno é quem
precisa se adaptar ao sistema e não o sistema ao modelo de aprendizado
do aluno.
Na década de 70 os
sistemas do tipo CAI sofreram uma reformulação, com o uso de técnicas de
Inteligência Artificial, passando a ser chamados de ICAI (Intelligent
Computer Assisted Instruction - Instrução Inteligente Auxiliada por
Computador) e depois de ITS (Intelligent Tutoring Systems - Sistemas
Tutores Inteligentes), permitindo assim uma maior flexibilidade e participação
ativa do aluno e do sistema, o que resultou num ambiente cooperativo para o
ensino-aprendizagem. Neste contexto, pela modelagem do estudante, os sistemas
podem personalizar a instrução, tornando a apresentação apropriada ao nível de
conhecimento do estudante e com o seu modo de aprendizagem, ou seja, o aluno
passa a ser o centro do processo ensino-aprendizagem, deixando de ser passivo e
tornando-se um ser ativo no processo, além de tornar relevante o seu
conhecimento atual e as suas características de aprendizado.
Os STIs
são um campo de pesquisa e desenvolvimento interdisciplinar, envolvendo áreas
diversas como Educação, Psicologia e Computação. Desde os anos 80 novos
paradigmas de instrução têm surgido, refletindo as várias mudanças de ênfase na
educação. O desenvolvimento de micromundos e ambientes
de aprendizado interativos constituem
manifestações das mudanças de enfoque da IAED.
Nos estudos atuais sobre STIs uma das questões principais é como torná-los capazes
de se adaptarem às características de cada usuário (aluno), afim de executar um
processo de ensino-aprendizagem individualizado e mais eficaz. Para tanto, os STIs devem permitir descentralização das atividades,
múltiplas representações do conhecimento, múltiplas estratégias, aprendizagem
colaborativa e detecção do estado motivacional e
afetivo do aluno.
Os avanços mais
recentes no campo dos ambientes de aprendizagem inteligentes, têm proposto o
uso de arquiteturas baseadas em sociedades de agentes. Os princípios dos
sistemas multiagentes (SMA) têm mostrado um potencial
bastante adequado ao desenvolvimento de sistemas de ensino, devido ao fato de a
natureza do problema de ensino-aprendizagem ser mais facilmente resolvido de
forma cooperativa. As arquiteturas BDI (Believe, Desire and Intention),
são um segmento da IA que tem explorado modelos de agentes baseados em crenças,
desejos e intenções.
Pesquisas mais recentes têm
enfatizado a necessidade de incorporação em STI de aspectos que permitam o
monitoramento de habilidades metacognitivas (o
conhecimento sobre o próprio conhecimento) e também de fatores motivacionais e afetivos do aluno : como o aluno aprende e
o que impede a aprendizagem. A idéia é permitir ao aluno ter um papel mais
ativo e crítico no processo de ensino-aprendizagem.
1Instituto Tecnológico da Aeronáutica
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Caetano do Sul– SP – Brasil
Anais da 56ª Reunião Anual da SBPC - Cuiabá, MT - Julho/2004 |