Evologic : sistema tutor inteligente para ensino de lógica baseado em computação evolutiva - Galafassi, Cristiano (2021)
O uso de sistemas computacionais na educação vem demonstrando ser de grande valia para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem. Uma das ferramentas disponíveis são os Sistemas Tutores Inteligentes, que tem o objetivo de dar suporte ao aluno em um determinado conteúdo. Em meados de 1980, surge o Cognitive Tutor®, para testar a arquitetura cognitiva ACT-R, se diferenciando dos Sistemas Tutores Inteligentes por possuir um viés cognitivo, destinado a acompanhar o processo cognitivo atrelado a resolução de problemas. Desde seu surgimento, o Cognitive Tutor® passou por inúmeras atualizações além de novos tutores cognitivos terem surgido. Contudo, todos recaem sobre o problema de disponibilizar um conjunto limitado de exercícios nativos, demandaram um grande esforço do professor para modelar novas atividades para os alunos ou apresentam um processo cognitivo limitado a certas formas de resolver o problema. Nesse sentido, o objetivo desse estudo é propor um Sistema Tutor Inteligente capaz de acompanhar o processo cognitivo do aluno no domínio de Dedução Natural em Lógica Proposicional, permitindo que seja possível identificar a linha de raciocínio dos alunos e que seja possível fornecer feedback de qualidade possibilitando que o aluno tenha flexibilidade na escolha dos exercícios que deseja resolver. Os agentes são modelados no contexto de um Sistema Tutor Inteligente denominado EvoLogic, utilizando uma arquitetura multiagente, suportada por cinco estruturas cognitivas estudadas ao longo dos anos. O sistema é composto por três agentes, destacando-se o agente Pedagógico, que tem a função de identificar as características do processo cognitivo do aluno (Modelo de Aluno), e o agente Especialista baseado em Algoritmos Genéticos. O objetivo deste estudo é a criação do EvoLogic, um Sistema Tutor Inteligente que possa acompanhar o processo cognitivo do aluno, flexibilizando a escolha dos exercícios e possuindo um model tracing adequado ao raciocínio do aluno. Sendo assim, optou-se pela utilização de um algoritmo genético como especialista do domínio de ensino dada a sua grande adaptabilidade a diversos contextos e problemas, facilitando uma possível portabilidade futura para outros domínios de ensino. Para validar o sistema proposto, foi criado um ambiente simulado com dados de um experimento realizado em outro sistema, especialista em Lógica. Os resultados apontam que o agente Especialista foi capaz de obter as diferentes soluções para os problemas estudados e que o agente Pedagógico pode identificar características do processo cognitivo dos alunos e acompanhar seu raciocínio ao resolverem os exercícios.