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UMA MÁQUINA DE ESTADOS FINITOS PARA AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO EM UM GRUPO DE DISCUSSÃO ON-LINE

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Abstract

Resumo Este artigo apresenta um modelo de máquina de estados finitos para acompanhar e avaliar a performance de um participante de um debate presencial via web. Usamos uma variação da Teoria do Vínculo de Pichon-Rivière(8) para estabelecer o m ecanismo que acompanha automaticamente cada participante, estabelecendo uma avaliação do seu progresso à medida que ele participa do debate. Escolhemos o modelo de máquina de estados finitos por que acreditamos que seja mais rápido e de baixa carga de complexidade computacional. Esse modelo atende aos requisitos de avaliação passo-a- passo e utiliza agentes para realizar os cálculos necessários à avaliação e atualizar a informação a ser usada pela máquina, assim reduzindo ao mínimo a necessidade de estrutura ção do discurso dos participantes. As transições de estado são efetuadas com base em heurísticas sobre os dados de entrada. 1. Introdução
XIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação – SBIE – UNISINOS 2002
420
Uma máquina de estados finitos para avaliação de desempenho
em um grupo de discussão on-line
José Carlos Tavares da Silva
1
, Bruno Feijó
2
1
Departamento de Informática – Universidade Católica de Petrópolis (UCP)
Rua Barão de Amazonas, 124 - Caixa Postal 90944 – 25.685-070 – Petrópolis – RJ – Brasil
carlos.tavares@ucp.br
2
Departamento de Informática – Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
Rua Marquês de São Vicente 225 – Gávea - CEP 22453-900 - Rio de Janeiro – RJ – Brasil
bruno@inf.puc-rio.br
Resumo. Esse artigo apresenta um modelo de máquina de estados finitos para acompanhar
e avaliar a performance de um participante de um debate presencial via web. Usamos uma
variação da Teoria do Vínculo de Pichon-Rivière[8] para estabelecer o mecanismo que
acompanha automaticamente cada participante, estabelecendo uma avaliação do seu
progresso à medida que ele participa do debate. Escolhemos o modelo de máquina de
estados finitos por que acreditamos que seja mais rápido e de baixa carga de complexidade
computacional. Esse modelo atende aos requisitos de avaliação passo-a-passo e utiliza
agentes para realizar os cálculos necessários à avaliação e atualizar a informação a ser usada
pela máquina, assim reduzindo ao mínimo a necessidade de estruturação do discurso dos
participantes. As transições de estado são efetuadas com base em heurísticas sobre os dados
de entrada.
1. Introdução
Este trabalho contém a definição de um
componente do modelo geral de avaliação em
ensino a distância Amon-AD de Silva e
Fernandes[13] e tem como objetivo proporcionar
uma estrutura para avaliação de aprendizagem de
debates on-line.
Um grupo de discussão presencial via web éum
dos mecanismos de avaliação presencial. Sua
principal característica é oferecer uma base para
um trabalho cooperativo mediado por
computador (veja Fuks[4]).
Computacionalmente, é um sistema cujas
entradas são as mensagens transmitidas pelos
participantes e compiladas em um arquivo de
texto. A estrutura nima destas mensagens é
constituída por um header que identifica quem a
mandou e o corpo da mensagem, ambos com
formatação como cadeia de caracteres. O terceiro
item de informação desta estrutura é um campo
que registra a qualidade da mensagem que um
avaliador humano estabelece dicotomicamente
para cada uma, apenas informando se ela é ruim
ou boa. Com isso os agentes podem fazer o resto
do tratamento.
O que interessa saber é se houve aprendizagem;
se a comunicação entre os participantes
proporcionou condições para o aprendizado; se o
papel do participante foi positivo ou não.
Uma avaliação final é requerida de modo a
constituir uma base parcial para a decisão sobre a
aprovação do participante no curso.
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O modelo teórico de avaliação de grupos
operativos desenvolvidos por Pichon-Rivière[8],
foi escolhido como para nossa máquina de
estados finitos. A teoria das máquinas de estados
finitos é a mesma utilizada para os jogos de
computador, como em Rabin e Dybsand [12],
seções 3.0 e 3.1.
Esse artigo está organizado em três seções além
desta introdução e da conclusão. Na seção 2,
faremos uma breve exposição da teoria do
vínculo de Pichon-Rivière[8]. Na seção 3
faremos uma exposição do modelo de máquinas
de estados finitos. Na seção 4, explicaremos o
nosso modelo. Por fim, apresentaremos na seção
5 as nossas conclusões.
2. A teoria do vínculo de Pichon-
Rivière
O psiquiatra belga Enrique Pichon-Rivière,
desenvolveu uma teoria para avaliação de grupos
operativos muito conhecida e já consolidada.
Para ele, um grupo opera melhor se houver
pertinência, afiliação, centramento na tarefa,
empatia, comunicação, cooperação e
aprendizagem no conjunto de pessoas em ação.
A pertinência pode ser vista como a qualidade da
intervenção de cada um no grupo. A afiliação éa
intensidade do envolvimento do indivíduo no
grupo. O centramento na tarefa éoeixo
principal da cooperação, refere-se ao grau de
interação que com que um participante mantém o
vínculo com o trabalho a ser efetuado, e avalia a
dispersão e a realização de esforço útil do
indivíduo. A empatia é o modo como o grupo
pode ganhar força para operar cada vez mais
significativamente. A comunicação é essencial
para o entrosamento e a cooperação é o modo
pelo qual o trabalho ganha qualidade e
operatividade. Se observarmos como opera um
grupo num debate on-line via web, poderemos
compreender que se trata de um grupo operativo
centrado na tarefa de dominar o tema do debate.
vários papéis a serem desempenhados pelos
participantes, muitos deles não contribuirão para
o efetivo domínio do tema, contudo são típicos
num grupo operativo. Há quem assuma o papel
de líder, quem assuma o papel de bode
expiatório, etc.
Através desses papéis, os participantes se
apresentam para o grupo e o faz operar. As
forças motivacionais são normalmente
intrínsecas e agem sobre cada um e
gestalticamente sobre todos. Essas, a princípio
não podem ser medidas de forma automática,
mas podem ser avaliadas por um observador
humano que terá no grupo essa atribuição. No
nosso caso, entendemos que este deve ser um dos
papéis do professor/facilitador. Veja mais
detalhes em Pichon-Rivière[8].
O tema do debate deve ser proposto em forma de
desafio, e espera-se que o mesmo tenha sido
previamente discutido off-line afim de que os
participantes venham preparados para o chat.
Num debate, o que interessa é o nivelamento do
conhecimento previamente pesquisado pelos
participantes. Espera-se que o grupo ganhe
conteúdo e coesão a cada debate consecutivo. Ao
final do curso pode-se avaliar a performance
global de cada um e atribuir um grau nas
participações presenciais como parte da
avaliação do aprendiz. Esse tem sido o estilo
usado nos debates através do Aulanet, embora o
ambiente ainda não conte com um software para
apoiar esse tipo de avaliação on-line.
Acreditamos que este procedimento de avaliação
pode ser estendido a instituições de ensino
superior ou médio, com a disseminação do uso
do referido ambiente de Ensino a Distância.
3. O modelo geral de máquina de
estados finitos
O modelo de máquina de estados finitos nos
pareceu adequado para uma implementação do
nosso esquema de avaliação de debate "on-
line"(chat). É um modelo simples e de baixa
complexidade computacional e, por isso, ideal
para avaliação "on-fly". Todaalógicada
avaliação fica embutida no modelo de máquina
de estados finitos e nas funções de transição.
Externamente ao modelo, é exigível do
professor/facilitador que marque as entradas
ruins dos participantes, e o sistema assume que a
mensagem de um participante que não foi
marcada pelo avaliador é boa. Isso reduz a
sobrecarga do professor/facilitador, deixando
espaço para o livre fluir das idéias. As
mensagens do moderador, se este for o professor,
não serão computadas para efeito das heurísticas
sugeridas no modelo. Assim, todas mensagens
avaliadas refletirão exclusivamente a
participação de cada aprendiz debatedor. Apenas
quando o papel de moderação é deixado ao
aprendiz, este também será avaliado. Nesse caso
o professor/facilitador fica apenas com o encargo
de marcar as participações ruins e intervir apenas
quando julgar necessário.
Escolhemos um alfabeto binário de entrada para
a máquina, devido ao interesse específico de
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simplificar o modelo. As transições de estado
ocorrem apenas para um Sim (S) ou um Não (N)
conforme se poderá ver no esquema da Figura
4.2 da seção 4 deste artigo.
As mensagens são tratadas por um processo
roteador de mensagens que recebe o input de
cada participante. Sua função é tratar as
informações e repassá-las ao agente de cada
aprendiz, que por sua vez processa as heurísticas
e oferece a informação para a máquina de
estados finitos que operará o controle das
transições.
O processo é simples. Cada vez que um
participante entra num estado da máquina, um
código de preparação/inicialização é executado.
Estando num estado j, uma heurística é ativada,
um processo de cálculo é disparado, uma
informação é passada para o serviço global do
sistema e um código de saída do estado é
executado afim de transicionar o estado do
aprendiz e limpar os conteúdos desnecessários da
memória. O tratamento de exceção se dará, entre
outras situações, para casos onde a mensagem é
passada para o aprendiz que deixou o debate.
Nesses casos a mensagem receberá tratamento
pelo componente de respostas globais da
máquina de estados finitos, evitando a
interrupção do processo para os demais agentes
dos aprendizes que ainda permanecem no debate.
Em resumo, projetamos um design pattern do
tipo blackboard para o tratamento das
mensagens.
A máquina de estados finitos opera exatamente
como em um jogo de computador artificialmente
inteligente. Em, Rabin e Dybsand [12],
encontramos o mecanismo de máquina de
estados finitos genérica que possui toda a lógica
artificial embutida no próprio sistema que serviu
de base para o presente projeto. Podemos
entender que se a máquina entrou num estado, o
fato de visitar esse estado significa que algo
armazenado na memória da máquina, exatamente
como conceitualmente definido e de fácil
inspeção em qualquer referência. Por exemplo,
se uma transição do estado i para o estado j foi
efetuada, então ao entrar no estado j a máquina
“sabe” que veio de um estado i e isso representa
algo lógico e válido para o controle. No nosso
modelo apenas as entradas das mensagens dos
participantes e a avaliação do
professor/facilitador contribuirão externamente
para as transições de estado.
A máquina para avaliação é um dispositivo
projetado para atuar como uma máquina de
estados finitos. Ele contem um roteador de
mensagens, um sistema matricial de transição de
estados, um número finito de estados, um único
estado inicial e um conjunto de estados finais. A
cada transição temos três códigos a executar: o
da entrada no estado, o do próprio estado e o de
fechamento para sair deste estado atual para o
estado destino.
O esquema do roteador de mensagens. é ao
mesmo tempo simples e poderoso. Simples por
não exigir interatividade adicional dos usuários
do sistema, e poderoso por que basta uma
qualificação de cada mensagem para que este
produza uma avaliação. A máquina opera
basicamente sobre: i) informação externa; ii)
informação dos objetos que participam do
sistema, etc. iii) informação aos participantes
externos. Todas essas influências são tratadas
como dados e atuarão como elementos que
direcionam as transições de estados. Toda a
lógica do processo, como já dito, estará embutida
na máquina de estados finitos. Isto faz com que
se possa desenhar um sistema com regras a
priori, sem necessidade de alterar a lógica do
processo em tempo de execução. Também
resulta em bom encapsulamento, uma vez que
está rigidamente projetada para evitar
interrupção ou travamento do sistema em tempo
de execução. Os mecanismos de feedback são
dados também apriori. A estratégia de controle
uma vez escolhida não muda mais. Veja na seção
a seguir os detalhes do modelo.
4- A máquina de estados finitos para
avaliação de aprendizagem
Concebemos a máquina com os estados
mostrados na Tabela 4.1 e com as transições
mostradas na Figura 4.1. Como se pode perceber
por simples inspeção da figura, a máquina de
avaliação começa com um estado denominado
Desafio. Neste um imperativo: se o facilitador
informa o desafio, uma mensagem “Sim” (S) é
enviada ao roteador de mensagens que se
encarregará de transicionar para o estado
Pertinência e registrar esse dado na memória
global. Caso contrário, um sinal “Não” (N) é
passado ao roteador que disparará uma transição
para um estado final que representa o
cancelamento do debate. Ao entrar no
mecanismo de avaliação através do estado
Pertinência, a máquina de estados finitos entrará
no loop de avaliação "on-fly". As transições
dependerão de funções heurísticas para
determinar o sinal (S ou N) para cada transição
de estado.
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Projetamos as heurísticas levando em
consideração o esforço computacional e
assumindo que estas sejam calculadas pelo
computador. Embora as mesmas determinem
imprecisamente uma transição de estado, tal
imprecisão não altera a performance final da
avaliação. As funções projetadas são
intuitivamente aceitáveis por se fundamentarem
na performance relativa do grupo. São de fácil
enten-dimento e dependem de intervenção
humana apenas para marcar as mensagens ruins.
Inicialização Abertura do
Chat
Desafio
Desafio Sim Pertinência
Desafio Não Fim
Pertinência Não Afiliação
Pertinência Sim Centr. Tarefa
Tele Sim Cooperação
Tele Não Comunicação
Afiliação Sim Centr. Tarefa
Afiliação Não Pertinência
Centr. Tarefa Sim Aprendizagem
Centr. Tarefa Não Cooperação
Cooperação Sim Centr. Tarefa
Cooperação Não Comunicação
Comunicação Sim Tele
Comunicação Não Cooperação
Aprendizagem Sim Fim
Aprendizagem Não Pertinência
Fim Finalização Saída Máquina
Tabela 4.1 – Estados da máquina de avaliação
Figura 4.1 - Máquina de Avaliação
As funções de transição são as seguintes:
a) afiliação entendemos que quanto maior é o
número de mensagens do participante, mais
afiliado ele está ao debate. Então, se T é o total
de mensagens até o momento e se T
i
é o número
de mensagens do aprendiz i, podemos definir a
função Afil(i) por:
b) pertinência quanto maior for o número de
mensagens (frases) consideradas boas pelo facili-
tador, maior será a pertinência do aprendiz. Se B
i
é o número de mensagens boas do aprendiz i,e
se B é o total de mensagens consideradas boas no
debate até o momento, então podemos calcular a
função Pert(i) por:
c) centramento na tarefa –ousimplesmente
tarefa. A resolução da tarefa está ligada ao
crescente envolvimento do aprendiz. Assim,
podemos calcular um sinal desse envolvimento, a
cada etapa em que ele participa, isto é, a cada
uma de suas mensagens. A função Centr pode
ser calculada com base neste sinal. O sinal é
dado pelo avanço do aprendiz em relação à sua
posição anterior, isto é, se B
ij
é o total de
mensagens boas do aprendiz na jsima
participação, e B
i,j+1
na sua participação seguinte,
se esta for maior que a anterior, então houve
evolução. Se esta for igual, não houve evolução.
Isso significa que sua participação está decaindo
em relação aos momentos anteriores. Assim, a
função Centr(i) pode ser calculada por:
>
+
=
contráriocasoemN
ji
B
ji
BseS
iCentr
,
,1,
,
)(
=
==
contráriocasoemN
X
B
i
B
seS
iPert
nnj
B
j
B
médiaCalculeX
,
,
)(
}15,,...,1,{
=
==
contráriocasoemN
X
T
T
seS
iAfil
nnj
T
T
médiaXCalcule
i
j
,
,
)(
}15,,...,1,{
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d) tele ou empatia – a empatia é do aprendiz para
o grupo na relação com o este. Podemos dar uma
medida para a empatia comparando o número de
mensagens ruins do aprendiz em relação ao
número de mensagens ruins totais marcadas pelo
facilitador. Se esse número for menor do que a
média das mensagens ruins, então esse aprendiz
está prezando não errar. Assim, ele está
procurando gerar uma participação positiva, e
certamente estará induzindo os demais a fazerem
o mesmo. A isso podemos denominar ação
positiva para o grupo ou uma medida de empatia
positiva. De certo que esta medida é pobre para
definir empatia. Precisaríamos saber do papel
desempenhado por esse aprendiz, mas isso é de
difícil obtenção, pois dependeria da análise
humana, já que o contexto de per si é insuficiente
para tal determinação. Estamos entendendo que
dar o bom exemplo é algo motivador e deve ser
seguido pelos demais. Disso decorre uma
empatia ou uma influência positiva, na mais
pobre das expectativas. A função Tele(i) é:
e) comunicação a comunicação representa o
quanto está equilibrada ou não uma conversação
através da troca de mensagens. Uma distribuição
quase uniforme representa uma boa comunicação
de muitos para muitos. Uma distribuição que
esteja privilegiando um pequeno grupo com
muitas mensagens e outros com poucas
mensagens indica a existência de uma
comunicação de poucos para muitos. Calculando
os desvios em relação à média podemos
determinar se uma comunicação é boa ou não
para o grupo. Entendemos como boa a
comunicação que se aproxima da média, e como
ruim a que se distancia da média por privilegiar
alguns em detrimentos de outros. Se T
i
é o total
de frases do i-ésimo participante e T é o total de
frases no debate até o momento, a função
Comum(i) é
f) cooperação representa o quanto o aluno
contribui para o trabalho do grupo. Assim, se sua
participação se distancia da média da
participação do grupo, sua cooperação decai.
Mesmo no caso em que ele é o que mais
trabalha, ou melhor, se sua performance é muito
superior a dos demais, não estará havendo
cooperação construtiva, ele estará resolvendo o
problema pelo grupo e não o grupo resolvendo o
problema. A cooperação estará boa se o
índice de cooperação for inferior a 1. A função
Cooper(i) é calculada por:
g) aprendizagem a aprendizagem é o objetivo
global do debate. Assim, é preciso considerar
que ela não ocorreu por completo enquanto durar
o debate. Isto significa que é necessário que a
mensagem nesse estado receba o rótulo o N até
que o debate termine. Temos então um
imperativo temporário. Após o término do
debate, uma medida para a aprendizagem será
efetuada. É difícil estabelecer o grau de
aprendizagem durante o decorrer do debate. A
aprendizagem se dará por sedimentação ou por
gestalt. Primeiro é preciso entender que num
debate o que se pretende é que hajam dois tipos
de aprendizagem: i) a aprendizagem do
conteúdo, e ii) a aprendizagem de como operar
bem em grupo. A primeira pode ser medida pela
participação positiva do aprendiz no debate, isto
é, pelo número de mensagens consideradas boas.
A segunda é de difícil obtenção por que contem
fatores subjetivos que a mente humana pode
tratar. Podemos estabelecer quem está
aprendendo mais que quem, ou quem sabe mais
que quem, uma vez que, ao se prepararem para o
debate, os aprendizes dispõem de algum
conhecimento. O outro aspecto importante da
aprendizagem é que ela muda o comportamento
do aprendiz, quer seja por meio de gestalt, quer
seja pela sedimentação. Podemos então
estabelecer uma medida compa-rativa no grupo,
e poderíamos também calcular uma medida em
relação a algum referencial projetado, mas esse
último carece de informação apriorie isso
=
=
=
contráriocasoemN
XseS
iCooper
nnjPara
j
Bdesvio
j
Bmédia
i
B
XCalcule
,
1,
)(
15,,...,1
,
}{
}{
=
=
=
contráriocasoemN
XseS
iComun
nnjPara
j
Tdesvio
j
Tmédia
i
T
XCalcule
,
1,
)(
15,,...,1
,
}{
}{
=
==
contráriocasoemN
X
i
B
i
TseS
iTele
nnj
j
B
j
TdiaCalculeX
,
,
)(
}15,,...,1},{
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provavelmente acarretaria mais esforço do
professor/facilitador. Por ora, sugerimos a
avaliação comparativa com base no desempenho
do grupo. É a medida gaussiana, muito usada nos
vestibulares e em outros concursos. O grau final
relativo a participação do aprendiz no debate on-
line, pode ser apurado de três modos: i) por
média ponderada sobre os itens que representa
cada estado. (Nesse caso o facilitador informa
previa mente os pesos). ii) por média aritmética
simples ou iii) por simples atribuição de grau
pelo avaliador humano (facilitador). A medida
gaussiana pode ser calculada pela função
Aprend(i) abaixo:
O sistema opera conforme a Figura 4.2, as
entradas externas e a atualização das mensagens
dos alunos são tratadas pela estrutura e
disponibilizadas para os demais agentes.
Figura 4.2 – O roteador de mensagens da
máquina de estados da avaliação
O design pattern blackboard mantém disponíveis
as informações para os agentes dos alunos. Tal
como definido, um tal padrão é visitado pelos
agentes, e identificada a alteração o agente que
dela depende reage calculando e informando a
situação ao seu usuário. Mecanismos alternativos
podem ser encontrados em Costa e Feijó[2] e em
D´Souza[3].
O protocolo de comunicação interagentes
escolhido foi o KQML. O comportamento do DP
blackboard é também o de um agente (veja
Russel e Nörvig[10]) que disponibiliza as
informações para os demais uma vez que recebe
e compila as entradas externas ao sistema. Com
isso, temos uma estrutura multiagente que
integra a operação dos agentes. Assim, o sistema
distribui o processamento evitando overload de
um agente individual e consequentemente reduz
os atrasos nas respostas.
5. Conclusão
A presente proposta segue duas teses básicas. A
da simplicidade computacional e uma lógica
robusta para apoiar o processo de decisão sobre a
avaliação da participação de cada aprendiz em
um debate presencial via web. Entendemos que o
modelo proposto, embora com imprecisões
cumpre seu papel de orientar a avaliação e
assistir na atribuição de graus. Muitas são as
possibilidades a serem exploradas no presente
modelo. Uma delas é a determinação de sinais
indicativos dos papéis desempenhados pelos
participantes de um groupware Fuks[4] e
Colleman[1]. Por exemplo, o aprendiz que
enviou o maior número de mensagens boas pode
ser indicado como líder?. O modelo reflete a real
interação entre os itens de avaliação indicados
pela teoria do vínculo de Pichon-Rivière?
Podemos estar seguros de que a máquina pode
produzir boa performance de avaliação? Em
suma, muitas são as perguntas.
Na escolha dos estados e das transições de estado
procuramos uma inter-relação natural. Isto é,
consideramos natural que ao se desviar do centro
na tarefa, o aprendiz seja induzido a colaborar.
Istooenvolveemumloop de três influências
básicas: a cooperação, a comunicação e a
empatia(outele).Apertinênciaeaafiliação
foram igualmente alocadas em um loop de inter-
influência. Uma resposta afirmativa a uma das
duas leva ao estado de centramento na tarefa. E
isso nos parece relativamente óbvio. Se
mensagens enviadas, de certo que o foco é, em
princípio, na tarefa mesmo que não haja
pertinência. Notemos ainda que, tanto os
aprendizes quanto o avaliador/facilitador poderão
estar recebendo o feedback,desdequesejaessaa
configuração escolhida para as interações do
debate. Se os aprendizes receberem feedback,
poderão alterar seu comportamento em função de
informação adicional, e isso pode influenciar o
discurso distanciando ou aproximando o mesmo
do foco ou centramento na tarefa. Assim, suas
posições podem ser sinalizadas para ele e para o
Entrada
Externa
Atualiza
Alunos
DP Blackboard
Ag 1 Ag 2
Ag 3 Ag 4
Avaliador Avaliador Avaliador
=
>
<
=
+=
15,,...,1
10,10
100,
0,0
)(
}{
}{
5
nnjpara
Xse
XseX
Xse
iAprend
Bdesvio
j
Bmédia
i
B
XCalcule
j
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grupo, e isso certamente será levado em conta
nas futuras interações. O mecanismo assim
cumprirá a função de estimular continuamente os
participantes a contribuírem para o aprendizado
global do grupo. Caso a opção seja o não envio
do feedback, o debate fluirá livremente em torno
da tarefa principal. Deixa-se a opção para o
professor/facilitador, que estará recebendo o
feedback mesmo que os demais não estejam.
Nosso modelo é, portanto, baseado em um
mecanismo simples, de fácil operação., de fácil
implementação segundo a tecnologia de
orientação a objetos (veja Rumbaugh et alii[9]) e
que permite duas funcionalidades: i) auxiliar na
avaliação da aprendizagem de conteúdo e, ii)
contribuir para a alteração comportamental
durante o debate.
A máquina de estados é o centro fundamental de
toda a interação. Parece-nos razoável supor que
várias configurações possíveis. Assim,
projetamos uma interface configurável, que
permite ao professor/facilitador aceitar a
máquina inicial ou reconfigurar do modo como
achar adequado. Para isso, bastará usar a
interface de configuração e gerar a máquina
personalizada. Note-se porém que, uma vez
configurada ela poderá ser alterada para outro
debate.
O referencial é claramente situado na
performance do grupo. Entendemos que essa
relativização é positiva para a avaliação.
Contudo, é possível, após várias realizações dos
mesmos debates, com vários grupos, chegarmos
a um referencial ideal. Este pode ser utilizado
para dar uma medida de aprendizagem do grupo
em relação a esse referencial.
Cabe-nos ainda considerar que esta é uma
proposta original, que até o presente momento
não encontra parâmetros de comparação, senão
pela utilização em caráter experimental. Nossa
intenção é produzir um mecanismo fácil, eficaz
para avaliação de conteúdos e comportamentos.
O foco é muito mais localizado na relação entre
os participantes, do que em cada indivíduo o que
favorece sua utilização. Caso se deseje apenas a
avaliação de conteúdos, várias outras técnicas
podem ser utilizadas.
Para a avaliação conjunta, de conteúdo e
comportamento, Pichon Rivière[8] nos um
conjunto de vetores. outras teorias
psicológicas. As que pudemos avaliar
apresentam dificuldades quanto ao
estabelecimento de parâmetros estáveis ou
mesmo estruturáveis em um sistema de
computação digital.
Finalmente, procuramos, dentro das tendências
atuais preconizadas por Pierre Lèvy[5,6,7], que
aponta as tecnologias da inteligência como
formas atuais de educação presencial e à
distância, apresentar soluções inovadoras e
eficazes para orientar os esforços de educação no
ciberespaço, dotando-o de mecanismos
adequados de auxílio à aprendizagem.
6. Bibliografia
[1] Colleman, D., & Khanna, R. Groupware:
Technology and Applications.EUA
Prentice Hall, 1995.
[2]Costa,M.&Feijó,B.Agents with emotions
in behavioral animation. Comput. &
Graphics, 2, nº 3, 377-384. 1986.
[3] D’Souza, D. M., & Wills, A. C., Objects,
Components and Frameworks with UML
The Catalysis Approach.EUA.
Massachusets. Addison Wesley, 1998.
[4] Fuks, H. Aprendizagem e Trabalho
Cooperativo no Ambiente Aulanet.
Monografia em Ciência da Computação nº
11/00. Depto de Informática PUC-Rio.
Rio de Janeiro. 2000.
[5] Lèvy, Pierre. As Tecnologias da Inteligência,
Rio de Janeiro: Ed. 34 , 1993.
[6] _________ O Que é Virtual.SãoPaulo:Ed.
34, 1996.
[7] _________ Ciberespaço. São Paulo: Ed. 34,
1999.
[8] Pichon-Rivière, E. Teoria do Vínculo Livraria
Martins Fontes, Edição Brasileira,
1982, São Paulo SP Brasil.
[9] Rumbaugh, J. & Blaha, M., & Premelani, W.,
& Eddy, F., & Lorensen, W., Modelagem
e Projetos Baseados em Objetos. Editora
Campus, Rio de Janeiro, 1994.
[10]Russel, S., & Nörvig, P., Artificial
Intelligence A Modern Approach.New
Jersey EUA Prentice Hall Series in
Artificial Intelligence. 1995.
[11]Russel Y, Agent-Oriented Programming.
EUA. Artificial Intelligence, 60. 51-92.
Artigo integral. 1993.
[12] Rabin. S. Designing a General Robust AI
Engine & Dybsand, E. A Finite-State
Machine Class em: Game Programming
Gems, Mark A. DeLoura (ed.), Charles
River Media, Rockland, Massachusetts,
2000.
[13] Silva, J.C.T. & Fernandes, J.R. Amon-Ad:
Um Agente Inteligente para Avaliação de
Aprendizagem em Ambientes Baseados na
XIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação – SBIE – UNISINOS 2002
427
Web - VI Workshop de Informática na
Escola, II Workshop de Agentes de
Software na Educação - XX Congresso da
SBC, Curitiba, Paraná, Brasil - julho,
2000.
... Também não é especificado um método para avaliar os aprendizes em função das mensagens selecionadas. Silva e Feijó (2002) propõem um conjunto de medidas para avaliar os aprendizes em função da quantidade e qualidade das mensagens enviadas no bate-papo. Na avaliação qualitativa, um avaliador atribui o conceito Bom ou Ruim a cada mensagem do debate. ...
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This article presents a research about the assessment of learner participation in chat sessions of a distance education course. There, some assessment methods are compared, focusing on the criteria used for qualitative analysis and considerations on message quantity. Other methods are evoked to assess learners' participation in an educational setting. A new chat tool is implemented.
... Quer seja pela necessidade, quer seja pela utilidade de tal avaliação, o fato é que o assunto ainda não está esgotado. Silva e Feijó (2002) apresentam um agente de avaliação que pode ser usado independentemente do meio em que o debate presencial a distância está sendo veiculado. Tomando por base o trabalho citado, e levando em consideração a mídia, neste artigo está proposto um agente de Workshop em Informática na Educação (wie) 2003avaliação para chat no formato texto, tal como acontece em vários ambientes de EAD. ...
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Here is described an evaluation contents chat based interface agent that can be used by two ways: i) the teacher can use it as the chat is going or ii) after the chat's end. The goal is to improve a mechanism to facilitate the evaluation performance task. The results can be used "on-fly" or stored to permit post analysis and to compose a basis for a global evaluation when the course deadline is reached. Having in mind the low complexity performance requirement, a very light data structure was chosen to bind it. The main problem and the easy-to-use solution to evaluate the participants issues can be seen in this paper. Resumo. Aqui se apresenta um agente de interface para avaliação de conteúdos para aprendizagem baseada em chat que pode ser usado de dois modos: i) o professor pode utilizar à medida que o chat se desenvolve ou ii) utilizar após o término do mesmo. A meta é propor um mecanismo que facilite a tarefa de avaliar a performance de cada participante. Os resultados podem utilizados "on-fly" e também armazenados para permitir análise à posteriori e compor uma base para uma avaliação global ao fim do curso. Tendo em mente o requisito de performance de baixa complexidade, uma estrutura de dados muito simples foi escolhida para a implementação do agente. O problema principal e uma solução simples e fácil de usar para o mesmo podem ser encontrados neste artigo.
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The concern among the researchers in education has increased to learning evaluation issues, mainly when related to the degree of student's participation in learning activities based on information technologies. Nevertheless, when one looks around and sees how all this stuff has been handled, he soon realizes that once more old paradigms have been renewed, instead of looking for new ones. This paper presents the use of rubrics on learning evaluation process, carried out under distance education environments, as a way to assist the whole evaluating planning.
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RESUMO Qual deve ser o melhor meio para a transmissão de conhecimentos a distância? O rádio? A televisão? Os correios? Todos eles já foram devidamente utilizados e mostraram a eficiência -ou deficiência – de seu emprego em função de inúmeros parâmetros que permeiam seu uso. Publicado em: Memórias Simposium Iberoamericano de Educacion, Cibernética e Informática – SIECI 2004, Orlando, Volumen IV, 301-305, 2004. ISBN 978-1-936338-82-5
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Resumo. Neste artigo é apresentada uma implementação de um agente de interface que auxilia na avaliação da performance de um participante de um debate presencial via Web. Foi utilizada uma variação da Teoria do Vínculo de Pichon -Rivière para estabelecer o mecanismo que acompanha automaticamente cada participante, estabelecendo uma avaliação do seu progresso à medida que ele participa do debate. Baseia-se num modelo de máquina de estados finitos de baixa complexidade, que atende aos requisitos de avaliação passo-a-passo e utiliza heurísticas para computar dados necessários à avaliação e atualizar a informação e efetuar as transições de estado. Os resultados são armazenados para análise e composição de uma base para uma avaliação global. Palavras-chave: Avaliação, Ensino a Distância, Agentes de Interface, Inteligência Artificial, Aprendizagem via Web. Abstract. This paper describes an interface agent that capable to track the performance of each participant of a debate via webchat. It has been used a Pichon -Rivière's Vinculum Theory to establish a mechanism that automatically tracks all participants performance evaluating all of them step by step using a low complexity finite state machine and heuristics to decide the state transitions . The results are stored to compose a database that can be used to make off-line analysis, to check the learning evolution of a participant and to make a global evaluation at the course's end.
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A new computational framework is presented, called agent-oriented programming (AOP), which can be viewed as a specialization of object-oriented programming. The state of an agent consists of components such as beliefs, decisions, capabilities, and obligations; for this reason the state of an agent is called its mental state. The mental state of agents is described formally in an extension of standard epistemic logics: beside temporalizing the knowledge and belief operators, AOP introduces operators for obligation, decision, and capability. Agents are controlled by agent programs, which include primitives for communicating with other agents. In the spirit of speech act theory, each communication primitive is of a certain type: informing, requesting, offering, and so on. This article presents the concept of AOP, discusses the concept of mental state and its formal underpinning, defines a class of agent interpreters, and then describes in detail a specific interpreter that has been implemented.
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The topic of bipolar compatible CMOS (BiCMOS) is a fascinating one and of ever-growing practical importance. The "technology pendulum" has swung from the two extremes of preeminence of bipolar in the 1950s and 60s to the apparent endless horizons for VLSI NMOS technology during the 1970s and 80s. Yet starting in the 1980s severallimits were clouding the horizon for pure NMOS technology. CMOS reemerged as a· viable high density, high performance technology. Similarly by the mid 1980s scaled bipolar devices had not only demonstrated new high speed records, but early versions of mixed bipolar/CMOS technology were being produced. Hence the paradigm of either high density . Q[ high speed was metamorphasizing into an opportunity for both speed and density via a BiCMOS approach. Now as we approach the 1990s there have been a number of practical demonstrations of BiCMOS both for memory and logic applications and I expect the trend to escalate over the next decade. This book makes a timely contribution to the field of BiCMOS technology and circuit development. The evolution is now indeed rapid so that it is difficult to make such a book exhaustive of current developments. Probably equally difficult is the fact that the new technology opens a range of novel circuit opportunities that are as yet only formative in their development. Given these obstacles it is a herculean task to try to assemble a book on BiCMOS.
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This paper presents AulaNet, an environment for the creation, participation and maintenance of Web-based courses. It differs from other Web-based instruction environments because it lacks the physical elements of the traditional school which are ever present in most of the other environments. AulaNet does not interfere in the development of didactic contents. Those could be developed using regular tools like any word processor. That gives the teacher the opportunity to use the work that is already in its hard disk to create its online course. AulaNet relieves teachers from the Internet programming burden.
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This paper presents an innovative architecture for emotional characters in computer animation based on a reactive agent structure. The architecture is based on a cognitive model where both controlled and automatic procedures coexist. The proposed architecture breaks with traditional AI paradigms and establishes an efficient approach to develop behavioral animation systems.
As Tecnologias da Inteligência
  • Pierre Lèvy
Lèvy, Pierre. As Tecnologias da Inteligência, Rio de Janeiro: Ed. 34, 1993.
Teoria do Vínculo Livraria Martins Fontes, 1ª Edição Brasileira
  • E Pichon-Rivière
Pichon-Rivière, E. Teoria do Vínculo Livraria Martins Fontes, 1ª Edição Brasileira, 1982, São Paulo SP Brasil.
A Finite-State Machine Class em: Game Programming Gems
  • Rabin S Designing
  • E Dybsand
Rabin. S. Designing a General Robust AI Engine & Dybsand, E. A Finite-State Machine Class em: Game Programming Gems, Mark A. DeLoura (ed.), Charles River Media, Rockland, Massachusetts, 2000.