ASPECTOS DO USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM

AMBIENTES DE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA

Ronnie Edson de Souza Santos, Cleyton Vanut Cordeiro de Magalhães, Richarlyson Alves

D‟Emery

Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

Serra Talhada – PE – Brasil

{ronnie.gd, cleyton.vanut, ricodemery}@gmail.com

RESUMO

Na última década, a área da informática aplicada à Educação, inclusive na modalidade a distância, foi

marcada por mudanças no conteúdo dos ambientes educativos, auxiliadas pela utilização de conceitos da

Inteligência Artificial, a exemplo dos Sistemas Tutores Inteligentes, cuja popularidade cresce cada vez mais

com a aplicação de agentes inteligentes, promovendo o aprimoramento dos ambientes virtuais de

aprendizagem. O propósito deste estudo foi descrever a evolução do uso das técnicas da Inteligência

Artificial em ambientes de aprendizagem voltados para o ensino a distância, a partir de uma análise de

conteúdo realizada em publicações acadêmicas da área dos últimos nove anos. Através de uma pesquisa do

tipo desk research exploratória e descritiva pode- se concluir que a Inteligência Artificial tem sido uma das

áreas mais importante para o crescimento da educação a distância, pois é através dela que os ambientes

virtuais de aprendizagem tem evoluído nos aspectos inerentes a aprendizagem: a facilidade de uso, a

interação com o usuário, a disponibilização de feedback para o tutor e a diminuição da necessidade de

encontros presenciais.

PALAVRAS-CHAVE

Educação a Distância, Inteligência Artificial, Ambiente de Aprendizagem a Distância, Sistema

Tutor Inteligênte e Agentes Inteligentes

1. INTRODUÇÃO

O processo de aprendizagem é considerado uma das mais importantes atividades realizadas pelo ser

humano, pois lhe permite a assimilação de novos conhecimentos e a construção de idéias que possibilitam a

sua evolução. Um dos ambientes mais comuns onde se realiza a aprendizagem é a “sala de aula”, porém nos

últimos tempos, com o crescente aumento da capacidade de processamento dos computadores e a sua

popularização tem permitido o avanço de uma área que vem sendo pesquisada há mais de um século, a

Educação a Distância (EaD).

A EaD é considerada uma modalidade de ensino que possui como principal característica a distância

física ou temporal entre instrutor e aluno. Cruz e Barcia (1997) definem a EaD como uma atividade

pedagógica em que o processo ensino-aprendizagem ocorre por intermédio de recursos didáticos apoiados

por diferentes tipos de tecnologias da informação e comunicação, "transformando a sala de aula presencial

num grande „lugar‟ espalhado geograficamente.

O histórico desta modalidade de ensino permite perceber que seu desenvolvimento passou por

algumas etapas importantes caracterizadas pelo predomínio de algum tipo específico de tecnologia (EAD

Unicamp, 2002). A primeira etapa é conhecida como geração textual caracterizada pelo surgimento, em

diversos países, de cursos por correspondência direcionados a pessoas que não possuíam outra forma de

acesso a educação. Na segunda etapa, a geração analógica contemplou a combinação do ensino por

correspondência com técnicas que buscavam aumentar a interação entre professores e alunos, através de

encontros presenciais e transmissões radiofônicas. Por fim, os sistemas computacionais tornaram-se cada vez

mais acessíveis, sendo utilizados para uma infinidade de propósitos, inclusive para o desenvolvimento de

ambientes computacionais de apoio às atividades de EaD, sendo a popularização dos computadores e a

interação que estas máquinas possibilitam a marca principal da terceira geração da EaD, ou também chamada

geração digital.

Na área da informática aplicada à educação, inclusive a EaD, a última década foi marcada pela

mudança no conteúdo dos ambientes educativos, com a inserção de conceitos da Inteligência Artificial (IA).

Os Sistemas Tutores Inteligentes tornam-se cada vez mais populares com a aplicação de Agentes

Inteligentes, promovendo o aprimoramento dos sistemas. A grande característica desses aplicativos é sua

capacidade de interagir com o aluno, percebendo as ações do aprendiz, e a partir disto, atualizando sua base

de conhecimento a fim de adaptar as estratégias de ensino de acordo com o desempenho particular de cada

indivíduo (VICARRI, 1990).

A IA é uma disciplina científica que utiliza as capacidades de processamento de símbolos da

computação com a finalidade de encontrar métodos genéricos para automatizar atividades perceptivas,

cognitivas e manipulativas, por via do computador (PEREIRA, 2004). Na busca pelo entendimento e a

simulação do pensamento e do comportamento humano, esta ciência tem buscado desenvolver os mais

diferentes meios de fazer com que um computador possa realizar tarefas de forma racional, atingindo além de

um conjunto pré-programado de instruções.

O propósito deste estudo é descrever a evolução do uso das técnicas da IA em ambientes de

aprendizagem voltados para o ensino a distância, a partir de uma análise de conteúdo realizada nas

publicações acadêmicas da área dos últimos nove anos. O artigo segue organizado em cinco seções, a partir

desta introdução. A segunda seção apresenta informações conceituais acerca da temática do assunto. Na

seção seguinte é apresentada a metodologia de pesquisa adotada para realização dos trabalhos. Logo após, na

quarta seção, os resultados do estudo são apresentados e discutidos e, a quinta seção trata das considerações

finais.

2. REFERÊNCIAL CONCEITUAL

Na IA alguns conteúdos são de suma importância no suporte ao processo de ensino-aprendizagem.

Estes conceitos são importantes tópicos de estudo da área da Informática na Educação.

2.1 Sistemas Tutores Inteligentes

Os Sistemas Tutores Inteligentes (STI) são sistemas computacionais com modelos de conteúdo

instrucionais que especificam o que ensinar e estratégias de ensino que especificam como ensinar (MURRAY

apud BOLZAN e GIRAFFA, 2001). O objetivo principal destes sistemas é a modelagem e a representação do

conhecimento especialista humano para auxiliar o aprendiz através de um processo interativo.

Os STIs oferecem considerável flexibilidade na apresentação do material de estudo e uma grande

capacidade para responder às necessidades dos usuários (estudantes). Assim, procuram não somente ensinar,

mas também a melhor forma de ensinar. Conseguem absorver informações relevantes sobre o estudante,

proporcionando um aprendizado individualizado e tomando decisões pedagógicas sobre como transmitir o

material (LIMA e ROSATELLI, 2003).

Segundo Oliveira (1994), os STI possuem uma organização básica com elementos necessários para o

desenvolvimento das atividades (Fig. 1). Na organização o Módulo do Aluno é responsável pelo

armazenamento das informações de cada estudante de forma específica e individual. Este módulo deve

manter um histórico sobre como o estudante está trabalhando no sistema, além de um registro sobre os erros

frequentes. Nele são representados o conhecimento e as habilidades cognitivas do aluno em um dado

momento. Além disso, contém a representação do estado de conhecimento que o aprendiz possui ao interagir

com o STI. O STI, com o conteúdo das informações administradas pelo módulo do aluno, atualizada os dados

da base de domínio, que dará ao sistema a capacidade de inferir a melhor estratégia de ação a ser utilizada

para cada aluno.

O Módulo Tutorial, também chamado de Módulo Pedagógico, tem como função oferecer uma

metodologia eficiente para ser utilizada no processo de aprendizado. Inclui informações sobre as estratégias e

táticas das funções do aluno, sendo o Módulo do Aluno fornecedor das entradas deste módulo.

O Módulo de Domínio armazena as informações que o tutor está ensinando. Uma das suas operações

fundamentais é a modelagem do conhecimento disponibilizado pelo ambiente de aprendizagem, que utiliza o

material disponível (material instrucional, geração de exemplos, diagnósticos e simulação) para realizar a

escolha do método de ensino adequado.

E a Interface é a camada intermediária responsável pela interação entre o tutor e o aluno. A

complexidade utilizada para a construção deste módulo pode ser a mais diversa possível, podendo ser

utilizadas desde simples janelas de diálogo até linguagem natural e reconhecimento de voz, ou ainda a

aplicação de Realidade Virtual para permitir uma imersão total do estudante no sistema.

Figura 1: Organização do STI

Fonte: Andrade e Zavaleta, 2003

O STI agrega as vantagens de construir o seu domínio ao longo do aprendizado, partindo de uma base

de conhecimento inicial, proporcionando incentivo ao aluno ao mostrar vários ângulos de uma mesma

solução, e ainda, fornecendo explicações sobre o motivo da escolha. Segundo Lima e Rosatelli (2003), este

tipo de ambiente de aprendizagem desempenha um importante papel na EaD, pois o tutor está mais próximo

do aluno, assumindo a função de guia e orientador, podendo auxiliar tanto as metodologias de estudo e

trabalho como também na indicação de bibliografias.

2.2 Agentes Inteligentes

Um dos campos mais abrangentes da área de IA são os Agentes Inteligentes. Buscando simular o

comportamento humano para resolver os mais diversos tipos de problema, são aplicados de forma

significativa para a resolução de diversos tipos de problemas. Os agentes podem assumir diferentes

definições, as quais vão estar associadas a diferentes pontos de vista, ou relacionadas ao contexto em que

estão sendo utilizados, bem como às funcionalidades que se deseja obter através deles.

O estudo dos agentes relaciona-se aos sistemas biológicos, que por sua vez possuem a capacidade de

interagir com o ambiente em que vivem. Assim, aproximando-se desta definição, Artero (2009) descreve os

agentes como dispositivos (hardware ou software) que através de sensores, tem a capacidade de captar

estímulos do ambiente e agir sobre o mesmo utilizando atuadores.

Do ponto de vista de pesquisadores em IA, o conceito de Agentes Inteligentes é considerado de

forma mais ampla. Braga e Pereira, 2001 (apud Wooldrige e Jennings, 1995) acreditam que determinado

sistema pode ser classificado como um agente, caso apresente: autonomia – propriedade que permite seu

funcionamento sem intervenção humana, ou seja, as ações são baseadas no conhecimento acumulado;

habilidade social – caracterizada pela comunicação entre agentes através de uma linguagem comum;

reatividade – habilidade de percepção a mudanças no ambiente e capacidade de adaptação a estas mudanças

e; pró-atividade – capacidade do agente de alcançar determinada meta, apresentando iniciativa.

Quanto à arquitetura, o modelo mais comum de um agente inteligente consiste em um dispositivo de

hardware constituído de sensores e atuadores, onde é necessário que o estímulo recebido pelos sensores

sejam entendidos e posteriormente enviados para os atuadores, para que estes por sua vez, possam executar a

tarefa solicitada (Fig. 2).

Figura 2. Arquitetura de um agente inteligente

Fonte: Artero, 2009

Sistemas formados por vários agentes distintos que podem executar diferentes funções são chamados

de Sistemas Multiagentes. Através da variedade de agentes presentes neste tipo de sistema é possível resolver

problemas complexos, os quais, muitas vezes, não podem ser resolvidos através dos tradicionais. Portanto,

segundo Artero (2009), o fato de tratar problemas complexos como um aglomerado de problemas menores

traz uma maior rapidez na resolução dos problemas, pois neste tipo de sistema é utilizada a técnica do

paralelismo.

A definição que melhor se adapta ao sistema multiagente utilizado para a construção de um STI é:

“Um agente é um sistema computacional, posicionado em algum ambiente, que é capaz de agir com

autonomia flexível visando atingir os objetivos para o qual foi projetado.” (JENNINGS apud FRIGO e

BITTENCOURT, 2004).

A cada dia, a educação incorpora mais ferramentas computacionais no processo de ensino-

aprendizagem, buscando otimizá-lo. Neste contexto surgem, portanto, os agentes inteligentes que vem sendo

utilizados principalmente em STI. Por sua vez, estes sistemas são capazes de armazenar características do

aluno a fim de proporcionar um ensino individualizado que busca aperfeiçoar o aprendizado, tomando

decisões pedagógicas de como ensinar. Assim, as pesquisas em STI ou ambientes de ensino-aprendizagem,

preocupam-se com a construção de ambientes que possibilitem um aprendizado mais eficiente. A tecnologia

dos agentes tornou os STI mais adaptados às necessidades e características individuais de cada estudante.

3. METODOLOGIA

Esta é uma pesquisa do tipo desk research exploratória e descritiva, pois buscou conhecer, analisar e

explicar contribuições sobre determinado assunto, tema ou problema (VERGARA, 1997). A pesquisa

descritiva tem característica conclusiva e procura apresentar um conteúdo através de uma abordagem

qualitativa utilizada para que haja maior percepção e compreensão do contexto do problema (MALHOTRA,

2006). O estudo exploratório, segundo Vergara (1997), é realizado em área em que há pouco conhecimento

acumulado e sistematizado. Estas pesquisas são indicadas como preliminares de estudos com delineamentos

mais rigorosos para proporcionar maior familiaridade com um problema, a fim de torná-lo mais explícito.

Para a realização desta pesquisa bibliométrica optou-se por restringir a consulta aos congressos que

estivessem disponíveis de forma on-line ou em CD-ROM. Foram selecionados aqueles ligados à Sociedade

Brasileira de Computação (SBC), dada sua importância acadêmica em termos de produção e divulgação

científicas. Desta forma, foram consultados os artigos publicados nos anais do Simpósio Brasileiro de

Informática na Educação (SBIE) entre os anos de 2001 a 2009.

3.1 Seleção dos artigos

Inicialmente o corpus da pesquisa foi composto por 635 artigos (Tabela 1), publicados nos Anais do

Congresso Brasileiro de Informática na Educação (SBIE) entre os anos de 2001 e 2009, que passaram por um

processo de filtragem cujo objetivo foi identificar quais dos trabalhos tinham a EaD como tema do estudo.

Posteriormente estes artigos passaram por um segundo filtro com o intuito de separar, dentre os selecionados

anteriormente, os que tinham relação com a utilização de componentes e técnicas da IA para a definição dos

objetivos específicos.

Foram identificados, entre os trabalhos publicados, 73 artigos distribuídos conforme apresentado na

Tabela 2.

Tabela 1: Corpus inicial

Meio Ano Quantidade

SBIE 2001 58

SBIE 2002 53

SBIE 2003 70

SBIE 2004 54

SBIE 2005 63

SBIE 2006 60

SBIE 2007 60

SBIE 2008 54

SBIE 2009 106

Tabela 2: Corpus final

Meio Ano Quantidade

SBIE 2001 5

SBIE 2002 21

SBIE 2003 16

SBIE 2004 6

SBIE 2005 4

SBIE 2006 3

SBIE 2007 9

SBIE 2008 3

SBIE 2009 6

3.2 Análise reflexiva

Este tipo de análise é comum em pesquisas bibliográficas de natureza exploratório-descritiva e tem o

objetivo de identificar, no contexto dos artigos, padrões que permitam agrupá-los e classificá-los em

categorias ou estilos. Nesta pesquisa buscou-se encontrar a forma como os componentes da IA estavam sendo

utilizados em cada período, para atingir os objetivos que motivaram os estudo e com isso, descrever a sua

aplicação nos trabalhos da última década.

Para organizar esta etapa da análise, os 73 artigos selecionados foram organizados em uma tabela que

identificou o título do trabalho, os seus autores, o ano de publicação, a técnica da IA utilizada e o objetivo da

aplicação (Tabela 3).

Tabela 3: Estrutura para Análise dos Artigos Selecionados

Artigo Autores Ano Técnica de IA Objetivos

... ... … … ...

Formação de Grupos no

Ambiente AulaNet Utilizando

Agentes de Software

Leonardo Magela Cunha,

Hugo Fuks, Carlos José

Pereira de Lucena

2002

Agentes

Inteligentes

(Multiagentes)

Desenvolvimento (Ambiente

de Aprendizagem – STI/

Grupos na Web)

Utilizando Análise de Diálogo

e Ação para Melhoria do

Ensino em Comunidades

Virtuais de Aprendizado

Ana Cláudia H. Vieira, Luiz

Antônio M. Palazzo, Patrícia

C. A. R. Tedesco

2002 Agentes

Suporte (Comunidades

Virtuais de Aprendizado/

Diálogo)

A Avaliação do Uso de

Chatterbots no Ensino Através

de uma Ferramenta de Autoria

Carla Lisiane de Oliveira

Castanho, Raul Sidnei

Wazlawick

2002 Chatterboot Suporte - Construção do

Módulo

AUXILIAR: Uma aplicação

de inteligência artificial que

possibilita a potencialização da

aprendizagem em Ambientes

Colaborativos de Ensino

Dilermando Piva Jr., Joni de

Almeida Amorin, Mauro

Sérgio Miskulin, Ricardo

Luis de Freitas, Rosana

Giaretta Sguerra Miskulin

2002

Instrução

Programada e

Raciocínio

Baseado em

Casos

Facilitar as interações, o

processo de avaliação, o

redirecionamento através

dos conteúdos e o feedback

da avaliação

... ... … … ...

4. RESULTADOS

A análise reflexiva realizada nos artigos possibilitou encontrar semelhanças nos objetivos que

motivaram o desenvolvimento dos estudos, onde a cada período de tempo a IA foi aplicada buscando o

suporte ou a construção de ferramentas específicas.

Durante toda a década, Agentes Inteligentes formam a principal técnica utilizada para os estudos em

ambientes virtuais de aprendizagem da EaD. Outras técnicas empregadas foram as Redes Neurais, o

Raciocínio Baseado em Casos, o Reconhecimento de Padrões e a Lógica Fuzzy.

Entre os anos de 2001 e 2002 houve muitos trabalhos envolvidos com a construção de STIs que

pudessem ser aplicados na EaD, além do fato de já serem aplicados com sucesso em atividades do ensino

presencial e por isso, os pesquisadores buscaram atingir os mesmos resultados para a EaD. O suporte as

ferramentas visavam produzir melhores resultados nos sentido de interação aluno-máquina com a melhoria

na apresentação do material instrucional e na interface dos ambientes de aprendizagem. As primeiras

pesquisas para o avanço no processo avaliativo dos sistemas de aprendizagem e da comunicação entre o

grupo de aprendizes e o tutor iniciaram-se neste período.

Desta forma, a partir de 2003 tornaram-se comum entre os ambienteis virtuais de aprendizagem à

distância a adaptabilidade e as ferramentas de chat para facilidade de comunicação. A realidade virtual

tornou-se a melhor alternativa no desenvolvimento de interfaces para concepção de ambientes virtuais com

aspectos semelhantes a realidade. A adaptabilidade envolve a aplicação de entidades autônomas inteligentes

exibindo uma variedade de comportamentos. Estas entidades podem ser objetos estáticos ou dinâmicos,

representações virtuais de formas de vida (humanos ou animais), avatares (que representam usuários no

ambiente) e outros. Estes componentes tornam-se mais atrativos por possuírem características adaptativas ao

contexto do usuário, atuando na maior parte dos casos como assistentes no sistema. Para a melhoria da

comunicação nos ambientes de aprendizagem a pesquisa em IA possibilitou a criação de chatterbots,

programas que procuram simular uma conversação, com o objetivo de levar o interlocutor a pensar que está

falando com outro ser humano.

A medida que a segunda metade da década aproxima-se surge os sistemas de recomendação,

responsáveis por reconhecer um usuário e lhe apresentar conteúdo, produtos ou ofertas personalizados. A

evolução dos métodos de interação com o usuário e a preocupação cada vez maior com as práticas

pedagógicas coloca no contexto dos STIs uma técnica emergente da IA, a “afetividade”. A computação

afetiva é uma linha de pesquisa da computação que estuda como os sistemas computacionais podem detectar,

classificar e responder às emoções humanas. Os ambientes construídos com bases afetivas têm o objetivo de

fornecer suporte emocional ao aluno, a partir da estimulação de sua motivação e encorajamento. Para se

comunicar, utiliza geralmente animações e falas, podendo inferir as seguintes emoções do aprendiz a partir

da observação de seu comportamento: alegria, tristeza, satisfação, frustração, raiva, gratidão e vergonha.

As pesquisas atuais em ambientes virtuais da EaD tem utilizado a IA para encontrar formas mais

eficientes para avaliação de questões discursivas dos alunos. A avaliação automática destas questões abertas

é uma característica almejada atualmente, pois permite ao professor avaliar de forma mais adequada o

desempenho do estudante através do sistema.

5. CONCLUSÃO

Os avanços tecnológicos e o crescimento da Internet tornaram cada vez mais simples o crescimento da

EaD mediada por computador, porém um dos grandes responsáveis por este processo de crescimento na

atualidade tem sido a IA, na qual concentra seus estudos em técnicas que permitam aos computadores

habilidades normalmente associadas aos seres humanos, como compreensão da linguagem natural, resolução

de problemas e a capacidade de aprender por si mesmos. E é esse foco dos estudos que vem possibilitando a

melhoria dos ambientes virtuais de aprendizagem, com a implementação de módulos e ferramentas que

permitam facilitar e validar processos da EaD nestes sistemas.

Assim os achados desta pesquisa possibilitaram perceber como os propósitos da concepção de

sistemas para o uso da EaD foram modificados durante a última década e como a IA foi aplicada visando

atingir estes objetivos. No início da década buscou-se a melhoria na aceitação dos STIs e a interatividade era

o foco dos pesquisadores. Com o passar do tempo a adaptabilidade dos ambientes de acordo com o perfil do

aprendiz e as ferramentas de comunicação foram melhoradas com a utilização dos agentes inteligentes de

interface e pedagógicos. Atualmente os processos avaliativos em ambientes educativos e a aplicação de

características afetivas aos sistemas têm possibilitado pesquisas em uma área relativamente nova da IA, a

computação afetiva.

Conclui-se que a IA tem sido uma das áreas mais importantes para o crescimento da educação,

inclusive na modalidade a distância, pois é através dela que os ambientes virtuais de aprendizagem tem

evoluído nos aspectos mais importantes para a aprendizagem: a facilidade de uso, a interação com o usuário,

a disponibilização de feedback para o tutor e a diminuição da necessidade de encontros presenciais, uma

questão importante neste contexto.

6. REFERÊNCIAS

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Inteligentes. São Paulo, World Congress on Engineering and Technology Education.

LIMA, D. R.; ROSATELLI, M. C. Um Sistema Tutor Inteligente para um Ambiente Virtual de Ensino

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MALHOTRA, N. K. Pesquisa De Marketing: Uma Orientação Aplicada. 4.ed. Porto Alegre, Bookman,

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OLIVEIRA, F. M.. Critérios de equilibração para Sistemas Tutores Inteligentes. Tese de Doutorado,

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VERGARA, S. C. Projetos e Relatórios de Pesquisa em Administração. São Paulo, Atlas, 1997.

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