O artigo em pauta, publicado na revista Informática na Educação Teoria & Prática, em Porto Alegre, apresenta considerações importantes para o desenvolvimento deste trabalho tendo como foco a utilização da Lógica Difusa em sistemas de treinamento. O trabalho contempla uma proposta de um Sistema Tutor Inteligente (STI) para suporte em atividades de ensino em ambiente Web, baseando-se na Teoria de Aprendizagem de Ausubel. Ao sistema, foi adicionada a Lógica Difusa para monitorar o acompanhamento evolutivo do aprendiz, tendo o professor como parceiro para assistência aos alunos, que deverão utilizar o sistema.
Conforme apresentado, o processo de ensino e aprendizagem está sendo apoiado por recursos tecnológicos que oferecem diferentes formas de comunicação entre os indivíduos. A maneira como as informações estão disponíveis na internet permitem um novo pensamento sobre a forma tradicional de se construir e manipular o conhecimento. Hoje as informações disponíveis na internet possibilitam o acesso sem distinção da sociedade que a utiliza, facilitando o acesso instantâneo em qualquer lugar, constituindo-se em um elemento de transformação radical no relacionamento do ser humano com o seu meio sócio-cultural, segundo Filatro (2004 apud RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 37).
Perrenoud (2000 apud RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 37) explica que há a necessidade de se romper com a Pedagogia que impõe a mesma lição, com a mesma forma de aplicação e com os mesmos exercícios e atividades de fixação em grupo, normalmente grande, de diferentes estudantes, acarretando a aplicação de uma pedagogia injusta com alguns membros deste grupo.
Devido à impossibilidade da realização de um ensino sob medida para cada aluno, dado que a grande quantidade de alunos acaba dificultando o processo em uma sala de aula, a Tecnologia da Informação e Comunicação é uma forma de se alcançar lugares ou situações que possam atingir um grande número de pessoas.
Desta forma, é colocada a necessidade da virtualização do ensino, centrado na aprendizagem do estudante, não sendo somente a disponibilidade do material extra em meio digital aos estudantes, não distinguindo a prática educacional, sendo necessário um processo de reflexão sobre as posturas e conduta dos agentes humanos envolvidos neste processo.
Novas tecnologias não estão substituindo o apoio interpessoal no ensino-aprendizagem, porém, elas estão promovendo modificação no mecanismo de construção do conhecimento, não se tratando somente de conteúdo disponível pelo professor, mas com conteúdo dinamicamente construído pelos estudantes, tendo uma orientação dos professores com apoio ou não da tecnologia.
O trabalho desenvolvido por Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 37) tem como objetivo dar suporte ao ensino e aprendizagem para alunos de graduação em informática,
relacionada com a Programação Computacional, que integra diferentes sistemas, cabendo a integração das atividades com o aluno a um Sistema Tutor Inteligente.
Esta interação foi inspirada na Teoria da Aprendizagem Significativa (TAS) proposta por Ausubel (1968 apud RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 38), instanciado fisicamente no sistema por um assistente inteligente que infere o estado cognitivo corrente do aluno, utilizando um modelo de acompanhamento em Lógica Difusa.
Segundo Giraffa et al. (1998, apud RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 38), um Sistema Tutor Inteligente “[...] incorpora técnicas de Inteligência Artificial a fim de criar um ambiente que leve em consideração os diversos estilos cognitivos dos alunos”, atribuindo ao computador alguns aspectos humanos. Desta maneira, o computador é empregado como uma ferramenta de apoio no ensino e aprendizagem.
Esta utilização muda a forma centrada no professor para um modelo melhor adaptado ao indivíduo, sendo este modelo centrado no estudante e em sua aprendizagem individual, principalmente nos aspectos educativos, Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 37) ainda explicam com um maior detalhamento o funcionamento dos Sistemas Tutoriais Inteligentes.
A Teoria da Aprendizagem Significativa propõe uma aprendizagem facilitada por meio da associação/interconexão do novo conteúdo com os conhecimentos pré-existentes na estrutura cognitiva do aprendiz, tornando-o significativo para este, permitindo estabelecer-se na estrutura mental do indivíduo por meio de relacionamentos e interconexões com os conhecimentos mais inclusivos já estabelecidos em sua estrutura mental, partindo de hipóteses fundamentais de acordo com Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 40).
O envolvimento de todas as pessoas que participam do desenvolvimento e uso dos materiais de ensino e aprendizagem é muito importante, bem como o envolvimento do aprendiz em conseguir adquirir de forma clara o novo ensino sobre o que ele já possui, sendo inerente qualquer tipo de conteúdo do material que deverá ser utilizado.
Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 41) apresentam a Lógica Fuzzy, utilizando a Teoria dos Conjuntos Fuzzy (TCF), para tratamento de incertezas inerentes às informações, fornecendo modelos matemáticos para que informações vagas possam ser tratadas como forma precisa e rigorosa.
Com a TCF, a noção básica de pertinência do elemento ao conjunto é modificada, permitindo que um elemento de um conjunto base pertença a um Conjunto Fuzzy com certo grau, sendo este grau obtido por uma função de pertinência que varia no intervalo [0.1], segundo Klir (1995 apud RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 41).
“A Lógica Difusa faz uso da TCF buscando representar o pensamento humano, ou seja, ligar a linguística e a inteligência humana, pois vários conceitos são bem definidos por palavras do que pela matemática”. (RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 42). Esta lógica pode ser vista como uma extensão da lógica Multivalorada, apresentada por Zadeh (1979 apud RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 42), contendo como casos especiais os sistemas lógicos convencionais e multivalorados, além da teoria da probabilidade e a lógica probabilística, adequados para o tratamento de determinados tipos de imperfeições da informação.
A interação entre os agentes reais e artificiais procura oferecer uma aprendizagem sob medida a seus aprendizes, adaptando-se da melhor forma possível à procura de uma aprendizagem excelente para cada um deles; segundo Castro (2005 apud RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 42): “não se melhora o ensino sem melhorar a avaliação”.
A nova forma de acompanhamento, apresentada no artigo, procura obter uma avaliação mais precisa e coerente com o conteúdo; desta forma, as expectativas dos especialistas são atendidas.
O conteúdo é desenvolvido pelo especialista, por meio da função de pertinência, propõe-se coerência com os conteúdos mais relevantes a serem aprendidos pelos estudantes, utilizando características mínimas dos tópicos que deverão ser avaliados por meio das atividades interativas durante o ensino-aprendizagem. O especialista determina pontos relevantes no caminho da aprendizagem, criando atividades interativas.
São adicionados pesos nos pontos de controle pelo especialista durante a elaboração da função de pertinência. A função identifica a situação cognitiva da aprendizagem do aluno, isto ocorre por meio da identificação do grau de pertinência sobre os resultados, correspondendo a elementos do Conjunto Fuzzy que representará esta aprendizagem.
No resultado final de cada tópico, o sistema apresenta ao estudante um caminho diferente de estudo, reforço e aprendizagem, tendo um acompanhamento do docente. No entanto, sempre caberá ao estudante o seu esforço durante a aprendizagem, adequando- se ao ritmo e disciplina.
Utilizando-se no tratamento do Conjunto Fuzzy a fórmula abaixo apresentada por Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 43), é obtido um resultado único que representa a aprendizagem geral ao fim do curso.
Figura 18: Fórmula apresentada por Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 43) para o cálculo Fuzzy.
GrauDsp: armazena o grau de disparo de um Conjunto Fuzzy;
Conj: Indica o conjunto usado no cálculo, sendo neste caso o conj={sig-psico}; QtdNota: Indica a quantidade de tópicos com a nota x;
GrauPrt: Informa o grau de pertinência da nota x;
QtdTopico: Quantidade de tópicos avaliados por este curso;
O resultado é comparado ao valor da média de aprovação do estudante, por meio da aplicação da operação de máximo, caracterizada na TCF como uma s-norma, segundo Klir (1995 apud RISSOLI et al., 2006, p. 44). Apresenta-se a média final alcançada pelo estudante, sendo que o estudante somente evoluirá para os próximos tópicos no estudo caso ele consiga alcançar resultados satisfatórios nos tópicos anteriores.
Como conclusão do trabalho, os autores destacam que arquiteturas alternativas e embasadas em uma proposta metodológica demonstram que, de forma complementar, no ensino semipresencial e virtual, tem-se alcançado melhores resultados que a educação tradicional, como apontou Thiry (2001 apud RISSOLI; GIRAFFA; MARTINS, 2006, p. 45).
3.1.3 O uso de técnicas Fuzzy em Ambientes Inteligentes de aprendizagem