Tegnene på fysisk mishandling

Como o interesse do estudo envolve principalmente a utilização da Lógica Difusa para avaliação de resultados em avaliações de desempenho, foi possível identificar melhor a sua utilização nos artigos estudados, os quais possuem grande semelhança entre eles, sendo retratadas a seguir.

3.2.1 Utilização de Regras

Durante a análise dos artigos apresentados, foi possível perceber a utilização de regras próprias apresentadas por tutores ou especialistas em avaliação, isto para compor o conjunto de necessidades que o tutor desenvolve e planeja acompanhar durante a realização do treinamento ou avaliação.

As regras são definidas de acordo com a necessidade de avaliação, como por exemplo: Regras apresentadas por (MALVEZZI; MOURÃO; BRESSAN, 2010, p. 8):

1. If (Vlteste is Muito_Bom) and (Vlchat is Insuficiente) and (Vlforum is Bom) and (Vltarefa is Insuficiente) then (output is Regular);

2. If (Vlteste is Muito_Bom) and (Vlchat is Insuficiente) and (Vlforum is Bom) and (Vltarefa is Bom) then (output is Bom);

Regras apresentadas por (WILGES et al., 2010, p. 7):

1. If (desempenhoPraticoAVA is Regular) and (DesempenhoTeoricoAVA is Regular) then (avaliacaoGeral is Regular)(1)

2. If (desempenhoPraticoAVA is Bom) and (DesempenhoTeoricoAVA is Regular) then (avaliacaoGeral is Regular)(1)

Vahldick, Santiago e Raabe (2008, p. 3) somente comentam as regras, mas não as apresentam em seu artigo, deixando claro que a sua utilização fica a critério também de um especialista ou tutor, o qual deverá realizar o acompanhamento ou desenvolvimento do material de estudo.

Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 39) não detalham as regras, mas comentam sobre o relacionamento do conjunto de valores obtidos e a sua transformação em variáveis

linguísticas, ao oferecer maiores detalhes sobre a Lógica Difusa, apresentam também a necessidade de um especialista para o seu desenvolvimento.

No sistema também são utilizadas regras conforme apresentado no estudo, seguindo os exemplos demonstrados pelos autores, a utilização de regras faz parte da estrutura do desenvolvimento de Sistemas Especialistas, sendo esta uma de suas principais características.

3.2.2 Utilização de Variáveis Linguísticas

Como característica da Lógica Difusa, conforme informado pelos autores anteriormente, utiliza valores numéricos que são transformados em valores linguísticos, tais como: Regular; Bom e Excelente, isto para tratamento do conjunto de informações nebulosas que compõem um cenário a ser definido pelo tutor.

Como, por exemplo, as que foram utilizadas por Wilges et al.(2010, p. 9):

As notas extraídas do banco de dados possuem os conceitos A, B e C, equivalentes as variáveis linguísticas Regular, Bom e Excelente, sendo os estudantes com valores 0,6 consideradas C, entre 0.61 e 0.79 são consideradas B, 0.8 e 1.0 são consideradas A. Vahldick, Santiago e Raabe (2008, p. 1) comentam sobre vários autores que propõem métodos, ferramentas e ambientes de acompanhamento de desempenho baseados em Conjuntos Fuzzy utilizando variáveis linguísticas para valores como: Satisfatório; Insatisfatório e Regular, no qual o tutor relaciona o grau de pertinência destes valores dentro de intervalos de notas, como uma base de regras.

3.2.3 Utilização do Raciocínio Estatístico

Wilges et al. (2010, p. 3) comentam a utilização de análise estatística no sistema AVA (Ambiente Virtual de Aprendizagem) para cálculos de notas e avaliação de desempenho; na verdade a utilização da estatística é comum durante avaliações, no qual se deseja chegar próximo a um valor, existente em um conjunto de valores ou resultados.

Nos próximos capítulos, o Raciocínio Estatístico deverá ser utilizado em maior profundidade, para ter um melhor entendimento de sua utilização durante o desenvolvimento deste trabalho.

A utilização do Raciocínio Estatístico é caracterizada em todos os materiais estudados, pela simples forma de pensamento para obter resultados por meio do cálculo de médias, probabilidades e certezas, caracterizam de fato a utilização deste recurso.

3.2.4 Tratamento da Incerteza

Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 41) referem-se à Lógica Difusa para o tratamento da incerteza encontrada nas informações durante o processo de avaliação, por meio de modelos matemáticos para que as informações vagas possam ser tratadas de forma precisa e rigorosa.

Durante o desenvolvimento deste trabalho também são apresentadas situações para o tratamento da incerteza, em conjunto com regras para esclarecimento de sua utilização durante os processos de avaliações.

3.2.5 Utilização da Teoria da Probabilidade

Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 42) comentam sobre a utilização da Teoria da Probabilidade e a Lógica Probabilística em seu artigo, descrevendo a sua utilização para o tratamento de imperfeições nas informações obtidas durante o processo de avaliação, sendo aplicadas para o tratamento de incertezas.

Russell e Norvig (2010, p. 547), ao se referirem à teoria da probabilidade, enfatizam que:

Uma visão comum é que a teoria da probabilidade é essencialmente numérica, enquanto o raciocínio de bom senso do ser humano é mais "qualitativo". Certamente, não temos consciência da necessidade de efetuar cálculos numéricos de graus de crença (nem estamos cientes da necessidade de efetuar a unificação, ainda que aparentemente sejamos capazes de efetuar raciocínio lógico)[...][...]A probabilidade assume o mesmo compromisso ontológico da lógica: que as proposições sejam verdadeiras ou falsas no mundo, ainda que o agente esteja inseguro sobre qual seja o caso. Os pesquisadores em lógica difusa propuseram uma ontologia que permite a imprecisão: uma proposição pode ter um ‘grau de’ verdade.

3.2.7 Avaliação da Aprendizagem

Malvezzi, Mourão e Bressan (2010, p. 9) comentam em seu artigo que a avaliação é necessária para acompanhamento dos resultados e direcionamento para o estudante, permitindo que os coordenadores do ensino possam realizar a escolha das melhores

práticas de ensino para conduzir o estudante durante a utilização de sistemas para treinamento.

Também é comentado sobre a dificuldade da criação de atividades que o tutor deve imaginar para desenvolver o material, colocando-se na situação do estudante.

A avaliação também é realizada por meio de diferentes variáveis tais como a realização de Testes, participação em Chats, utilização do fórum e entregas de tarefas, somando todos os valores obtidos e comparando-os entre si para a obtenção do resultado final. Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 43) informam, em seu trabalho, que são adicionados pontos de controle por especialistas, por meio de uma função de pertinência, a qual identifica a situação cognitiva da aprendizagem, por meio do grau de pertinência sobre os resultados.

No final de cada tópico é apresentado um caminho diferente de estudo de acordo com os resultados obtidos, também com acompanhamento do docente, mas cabendo ao estudante o maior esforço durante a aprendizagem, adequando-se à disciplina e ao ritmo das atividades.

O resultado é obtido por meio da média final do estudante e da aplicação da operação de máximo, permitindo a evolução do estudante nos estudos, somente se ele alcançar os objetivos que foram criados pelos especialistas.

Vahldick, Santiago e Raabe (2008, p. 2) informam que, em seu sistema, é utilizado um conjunto de informações para avaliar a performance do estudante, sendo consideradas como entradas para o processo de avaliação: as respostas às questões; páginas acessadas; quantidade de tentativas e tempo despendido, com os resultados são dados conceitos para entrada e o aluno é conduzido de acordo com o seu desempenho.

Wilges (2010, p. 3), na apresentação de seu trabalho, procura determinar o perfil de aprendizagem utilizando a Lógica Difusa, por meio de seu desempenho e em conjunto com a análise estatística, a permitir que o modelo apresentado possa ser integrado com outros sistemas. A Lógica Difusa é responsável por avaliar se o estudante conseguiu atingir o resultado suficiente para mudar de nível ou módulo.

3.2.8 Utilização de Agentes

A utilização de agentes foi identificada nos artigos de Rissoli, Giraffa e Martins (2006, p. 44) e Wilges et al. (2010, p. 3), agentes podem ser considerados como tabelas, programas, módulos ou funções que tratam de determinado assunto específico. Por exemplo, para acompanhamento do desempenho do estudante, é utilizado o agente Estudante ou Desempenho; desta forma todas as informações sobre o desenvolvimento do estudante ficam armazenadas e são acompanhadas durante a utilização do sistema, podendo influenciar outros agentes.

No trabalho desenvolvido pelo grupo de estudos de Wilges et al. (2010, p. 3), foram apresentados agentes que utilizam a Lógica Difusa, com a finalidade de determinar o perfil de aprendizagem dos estudantes, por meio do seu desempenho, sendo utilizada também a análise estatística.

3.2.9 Utilização da Lógica Difusa

Os artigos que serviram de base de estudo utilizam a Lógica Difusa para o tratamento de resultados, por meio de:

• Inferências: Tirar por conclusão; deduzir pelo raciocínio. Inferir. Admissão da verdade de uma proposição, que não é conhecida diretamente, em virtude da ligação dela com outras proposições já admitidas como verdadeiras. Exemplo: Faltam-me elementos para inferir a sua honestidade. São casos especiais de inferência o raciocínio, a dedução, a indução.

• Regras: Exemplo: Se NF <5 então...

• Função de pertinência: Qualidade do que é pertinente. Que tenha conveniência; que seja apropriado. Exemplo: Características gerais para a preparação de um relatório: pertinência, clareza, exatidão, concisão. Se 5 pertence a Média então Retorna 1 senão Retorna 0 (Pertinência Booleana)

• Variáveis linguísticas: Permitem transformar números em palavras. Exemplo: Se NF > 8 então Resultado = Ótimo

Russell e Norvig (2010, p. 550) explicam a Lógica Difusa da seguinte forma:

A teoria de conjuntos difusos é um meio de especificar o quanto um objeto satisfaz uma descrição vaga. Por exemplo, considere a proposição: ‘Nei é alto.’ Isso é verdadeiro se Nei tiver 1,78m? A maioria das pessoas hesitaria em

responder ‘verdadeiro’ ou ‘falso’, preferindo dizer: ‘Talvez’ Observe que isso não é uma questão de incerteza sobre o mundo exterior - estamos certos da altura de Nei. A questão é que o termo linguístico ‘alto’ não se refere a uma demarcação nítida de objetos em duas classes - existem graus de altura. Por essa razão, a teoria de conjuntos difusos não é de forma alguma um método para raciocínio incerto. Em vez disso, a teoria de conjuntos difusos trata Alto como um predicado difuso e afirma que o valor-verdade de Alto(Nei) é um conjunto entre 0 e 1, em vez de ser apenas verdadeiro ou falso. O nome ‘conjuntos difusos’ deriva da interpretação do predicado como a definição de um conjunto de seus elementos - um conjunto que não tem limites precisos.