Mecanismos de raciocínio para sistemas de avaliação de conhecimento

Abstract

Sendo certo que o recurso à tecnologia no ensino é cada vez mais notório, a utilização de sistemas informáticos de tutoria continua aquém do seu potencial, ainda que seja um tema abordado há já algumas décadas. Assim, surgiu a iniciativa Leonardo e o respetivo desenvolvimento de uma ferramenta computacional para sistemas de avaliação de conhecimento, com vista a ser aplicada, pelo menos, no suporte de processos de avaliação de alunos, na Universidade do Minho. De entre os módulos que caracterizam estes agentes de software, no contexto desta dissertação, destacam se a base de conhecimento, o mecanismo de raciocínio e o modelo do estudante. Dado que o esforço maior recai em habilitar os tutores artificiais à adaptação, em tempo real, da avaliação ao nível de conhecimento atual dos alunos, surge a necessidade de desenvolvimento de um mecanismo de raciocínio, que seja capaz de determinar, criteriosamente, o que deve ser apresentado de seguida num dado momento avaliativo. O trabalho desta dissertação focou-se na conceção e implementação de um sistema de avaliação baseado em conhecimento para o sistema Leonardo, com a capacidade de ajustar de forma dinâmica, à medida da perícia e conhecimento dos estudantes alvos do processo de avaliação, o seu comportamento, acompanhando de perto a evolução do processo de aprendizagem dos estudantes. Essencialmente, neste trabalho implementou-se a “máquina” de raciocínio para o sistema Leonardo poder sustentar de forma efetiva a avaliação de estudantes ao longo do tempo, numa ou mais áreas do conhecimento.

Despite the fact that the use of technology in education is progressively more noticeable, the use of computer tutoring systems stays below its potential, even though this is a subject that has been addressed for decades. Thus emerged the Leonardo initiative and the respective development of a computational tool for knowledge evaluation systems, aiming to be applied, at least, to support students’ assessment processes at the University of Minho. Among the models that usually constitute these software agents, in the context of this dissertation, we focus the knowledge base, the reasoning mechanism and the student model. As the major effort is to enable artificial tutors to adapt, in real time, the assessment to the students’ current level of knowledge, the need arises for the development of a reasoning mechanism capable of carefully decide what should be presented next at a certain evaluation moment. The work of this dissertation focused on the conception and implementation of a knowledge-based assessment system for the Leonardo system, capable of dynamically adjusting its behavior, according to the expertise and knowledge of the target students of the assessment process, keeping track of the students’ learning process. Mainly, in this work the reasoning “machine” was implemented for the Leonardo system to effectively support student assessment over time in one or more areas of knowledge.