Regulação emocional personalizada para sistemas tutoresinteligentes por meio de traços de personalidade - Reis, Helena Macedo (2019)
As emoções desempenham um papel fundamental nos processos cognitivos e se revelam essenciais durante a aprendizagem, podendo impactar no desempenho, na memória de trabalho e na probabilidade dos estudantes usarem estratégias cognitivas para um processamento de informação mais profundo e mais elaborado. Algumas dessas emoções podem impactar negativamente o aprendizado, como a frustração e o tédio, que dificultam a capacidade de resolver problemas e tomadas de decisões. As emoções positivas, como engajamento, facilitam a recordação de informações. E a confusão, que é uma emoção que possui um papel duplo, pode influenciar tanto positivamente quanto negativamente. A confusão, quando sentida por um longo tempo, diminui a probabilidade de ser resolvida, pois pode gerar uma sobrecarga cognitiva aos estudantes e aumentar as chances do estudante rejeitar o assunto que está sendo aprendido. Portanto, a confusão deve ser regulada a fim de maximizar o aprendizado, promovendo maior engajamento e dificultar o abandono do exercício ou conteúdo. Atualmente, diversas pesquisas têm focado na regulação emocional durante o ensino com o suporte computacional. A regulação emocional refere-se na capacidade do estudante administrar a sua emoção, por meio da observação, avaliação e modificação das suas respostas emocionais e para que aconteça, alguns fatores, como conhecimento prévio do estudante no assunto e seu traço de personalidade dominante podem influenciar no processo da regulação emocional. Dentro desse contexto, o problema investigado neste trabalho é em como apoiar a regulação da confusão sentida por um longo tempo de um estudante durante a resolução de exercícios dentro de um Sistema Tutor Inteligente. Para isso, foi desenvolvido um algoritmo baseado em uma simulação com objetivo de apoiar na escolha de elementos de multimídia (e.g. vídeo, figura ou texto) para apoiar na regulação da confusão. A escolha dos elementos considera o perfil do estudante (e.g. traços de personalidade e conhecimento prévio) e são apresentados de acordo com o seu nível de detalhamento (e.g. elementos com poucos detalhes de resolução até elementos apresentados com vários detalhes). Para verificar a viabilidade do nosso algoritmo, um estudo (N=122) envolveu sujeitos do ensino fundamental e superior de duas escolas e uma faculdade, ao longo de três meses. Analisamos a capacidade do algoritmo influenciar na regulação da confusão durante a resolução de equações de primeiro grau em um Sistema Tutor Inteligente (PAT2Math), em sujeitos com personalidades extroversão e neuroticismo. Os resultados mostram que os estudantes que utilizaram o PAT2Math com o nosso algoritmo implementado auxiliou os estudantes a errarem menos. Não estamos cientes de outras pesquisas que vêm investigando como apoiar na regulação da confusão considerando os traços de personalidade e conhecimento prévio do estudante em Sistemas Tutores Inteligente. Parte desta deficiência pode ser explicada devido à complexidade de considerar os fatores individuais de cada estudante no desenvolvimento destes sistemas, além de ferramentas adequadas para a detecção da emoção. Entretanto, como evidenciado, é necessária a regulação de emoções, pois dependendo do traço de personalidade e conhecimento do estudante no assunto, o seu aprendizado pode ficar comprometido.