Tese
Modelo híbrido de sistema tutor inteligente utilizando conhecimento do especialista e mapas de Kohonen com treinamento automatizado
Modelo híbrido de sistema tutor inteligente utilizando conhecimento do especialista e mapas de Kohonen com treinamento automatizado
Registro en:
Autor
Carvalho, Sirlon Diniz de
Institución
Resumen
The contemporary education has a lot of challenges and among them is the
adaptation of using new technologies with classical education paradigm. It hasn\'t
been different with distance education. In this context, this work proposes to
develop a hybrid tutoring system model with decisions based on the teachers
knowledge and help from Self Organizing Maps (SOM) or Kohonen\'s Maps neural
networks. The proposed system has a initial teaching method that is set by specialist
teacher up and while system is being running this pedagogic method is refined by
the neural networks, which use patterns extracted from students that has used the
system. The model proposes the utilization of a basic neural network structure with
automated training which is capable of train several networks and define the one
which represents results that is more coherent with the pattern\'s set, dismissing the
intervention of a specialist on the evaluation of the network training performance.
The system has adaptive and reactive features related to the apprentice, being able
to offer to the students a personalized and dynamic learning. The system was
developed in a web environment aiming avail the advantages of this technology. At
this work, besides the proposed model developing it also were performed a data
gathering with fresh students from integrated learning technical of Federal
Institution of Goiás, Luziânia, Goiás, Brazil, to evaluate system\'s applicability. This
thesis presents the fundamentals theorists of the virtual education environment, as
also the artificial neural networks SOM, used on proposed model. Likewise, it
shows the system developing process, the automated training build, in addition with
the system tutor structure. The knowledge\'s transmission is inspired in the content\'s
didactic transposition, with organization didactic units in levels that aim develop
distinct skills. The SOM networks analysis indicate that the automated train was
able to train several networks and identify a network with best topologic order.
Moreover, this work presents a comparison between students performance when
submitted to learn using the system with purely specialized orientation and hybrid
orientation. The outcomes of this evaluation points out the viability of the proposed
model, since the system has shown to be able to learn from students and adapt the
teacher learning method. The apprentices that studied utilizing the system had
amplified theirs grades on the learning system evaluations and the hybrid tutor was
capable of take decisions which magnify the acceptation of the tutor learning
indication. Doutor em Ciências A educação contemporânea tem muitos desafios, dentre eles o de adequar a utilização
de novas tecnologias aos paradigmas clássicos de ensino. Com a educação a
distância não tem sido diferente. Nesse contexto, este trabalho apresenta o processo
de desenvolvimento de um sistema tutor inteligente híbrido com decisões baseadas
no conhecimento do professor, subsidiadas pelas decisões das redes neurais Self
Organizing Maps (SOM) ou Mapas de Kohonen. O sistema proposto tem a sua estratégia
de ensino inicial estabelecida pelo professor especialista e à medida em que
o sistema é utilizado a estratégia pedagógica é refinada pelas redes neurais, que utilizam
padrões extraídos dos estudantes que usaram o tutor. O modelo propõe a utilização
de uma estrutura de rede neural com treinamento automatizado que é capaz
de treinar diferentes redes e definir a que apresente o resultado mais coerente com
conjunto de padrões, dispensando a intervenção de um especialista na avaliação do
desempenho das redes. O sistema tem característica adaptativa e reativa ao aprendiz,
capaz de oferecer ao estudante um ensino personalizado e dinâmico. O sistema
foi desenvolvido para ambiente web com o objetivo de obter vantagens que essa
tecnologia oferece. Neste trabalho, além do desenvolvimento do modelo proposto
também foram realizadas coletas de dados com alunos dos anos iniciais do ensino
técnico integrado do Instituto Federal de Goiás Campus Luziânia para avaliar a
aplicabilidade do sistema. A tese apresenta os fundamentos teóricos de ambientes
virtuais de educação, bem como das redes neurais artificiais SOM, utilizadas no
modelo proposto. Também é apresentado o processo de desenvolvimento do sistema,
a construção do treinamento automatizado e a estruturação do sistema tutor. A
transmissão de conhecimentos é inspirada na transposição didática de conteúdos,
com unidades didáticas organizadas em níveis que tem como objetivo desenvolver
diferentes competências. As análises das redes SOM indicaram que o treinamento
automatizado foi capaz de treinar diversas redes e identificar a rede com melhor
ordenação topológica. Também são apresentadas comparações entre os desempenhos
dos estudantes quando submetidos a estudos nos sistemas com orientação puramente
especialista e híbrido. Os resultados dessa avaliação indicam a viabilidade
do modelo proposto, pois o sistema mostrou-se capaz de aprender com os estudantes
e ajustar as estratégias de ensino do professor. Os aprendizes que estudaram no
sistema ampliaram suas médias nas avaliações de aprendizado do sistema e o tutor
híbrido foi capaz de tomar decisões que ampliaram a aceitação das indicações de
estudos do tutor.