Máquinas de ensinar: – sim ou não? [parte 2]
Publicado em 12.04.2015
Máquinas de ensinar – componentes
Como vivos em nosso artigo anterior, um dos recursos utilizados na arquitetura de máquinas de ensinar são os STI e a hipermídia que emulam os mapas semânticos de tutores humanos.
Nesse artigo vamos ver o que é tudo isso.
Sistemas Tutoriais Inteligentes
Podemos conceituar um Sistema Tutorial Inteligente (STI) como sendo o sistema de ensino baseado em computador capaz de fornecer de forma autônoma instruções costumizadas ao aprendiz, bem como um feedback fundamentado nessa interação.
Quando se diz “de forma autônoma” isso quer significar que o processo ocorre sem a intervenção direta de seres humanos no momento em que o sistema executa a tarefa instrucional.
Quando se diz “instruções costumizadas” e “feedback fundamentado na interação” quer se dizer que o sistema se adapta ao nível de aprendizado do aprendiz e oferece desafios, retroalimentações e alternativas instrucionais que criem novas oportunidades de aprendizagem.
Uma das aplicações mais correntes é a programação de tutoriais inteligentes na construção de ambientes de aprendizagem que ultrapassam a linearidade dos programas convencionais e propõe um ensino em rede com uso de mapas semânticos cada vez mais sofisticados que objetivam emular os aspectos comportamentais de um tutor humano.
Hipermídia
Uma das ferramentas mais utilizadas na arquitetura de STI é a hipermídia, ou seja, a interconexão de textos, imagens, sons, clipes de vídeo, etc. em rede, por meio de vínculos dinâmicos ou o célebre “link”.
A navegação por hiperlinks é intuitiva e a nova geração cresceu valendo-se desse recurso seja na internet das redes sociais ou na pesquisa efetuada por meio do Google, só para citar dois exemplos.
A hipermídia tende a imitar a capacidade humana de armazenar e recuperar informações através de ligações referenciais, que possibilitam um acesso rápido e intuitivo particularmente na qualidade associativa da memória, servindo de modelo para estudo das realidades internas da mente, proporcionando novas maneiras de “ver” e “sentir” o ambiente de informação.
O complexo processo que culmina na formação do pensamento humano parece fugir do modelo linear, onde novas ideias são construídas sequencialmente.
Ao contrário, tudo leva crer que várias frentes são ativadas simultaneamente, estabelecendo e desfazendo relações em diferentes níveis, de tal forma que cada conceito estabelecido será vinculado a outros numa teia de conexões que são retroalimentadas e contribuem uma com as outras.
Mas, como entender, a partir da formação do pensamento, a estruturação e a organização do conhecimento na memória humana? Em outras palavras como se dá o processo de aprendizado humano?
Mapeamento semântico
Modelos e teorias da Neurologia, Psicologia e da inteligência Artificial tentam dar conta de tal desafio, por exemplo, as ideias relacionadas com redes de memória associativa que caracterizam o aprendizado como uma reorganização das estruturas do conhecimento.
Estas estruturas são representações da forma de organização das ideias na memória semântica.
Como cada ideia possui as linhas bases do pensamento em gestação, são denominadas “esquemas” ou procedimentos.
A aprendizagem seria o registro cumulativo e a organização constante das estruturas do conhecimento. Cada estrutura pode caracterizar uma ideia, um objeto, um evento, e também uma coleção de atributos das conexões existentes entre as demais estruturas do conhecimento.
Em suma o aprendizado seria caracterizado pela agregação de novas estruturas e conexões, somando-se novas informações às já existentes, o que poderia provocar a alteração ou não das estruturas anteriores, numa franca revisão de conceitos, processo denominado reestruturação.
A reestruturação também envolveria o arranjo e o rearranjo das estruturas de conhecimento, de forma a compor procedimentos, ou esquemas.
Assim, o conhecimento existe como uma rede de conceitos inter-relacionados, conhecida como “redes semânticas”.
No âmbito da teoria dos esquemas cada nó da rede do hipertexto (ou hipermídia) seria um esquema que é então associado a outros nós, compondo uma estrutura associativa.
Daí a utilidade dos sistemas hipermídia na facilitação da aprendizagem pois as estruturas do hipertexto também refletem um modelo de aprendizagem baseado em esquemas.
No projeto de ambientes de aprendizagem a estrutura do hipertexto pode refletir a rede semântica de um especialista, em outras palavras, a modelagem da forma como um especialista pensa, explicitando-a para favorecer a estruturação cognitiva do aprendiz.
A rede semântica seria uma maneira de explicar como os padrões de comportamento do raciocínio podem indicar a organização da memória humana.
Seria necessário, a princípio, conceber o conhecimento humano como pequenos segmentos de informações conectados a outros segmentos, de tal forma que tais conexões são rotuladas para indicar seus atributos e tipos, aliás são tais rótulos que compõe a semântica da rede.
Estes rótulos não são somente indicadores de que existe uma conexão entre dois nós relacionados, ao contrário, constituem uma parte intrínseca da formação dos conceitos e ideias.
Partindo-se do pressuposto que o hipertexto possa modelar uma rede semântica então o projeto de um ambiente de aprendizagem pode ser concebido como um mapeamento do domínio de conhecimento do especialista para promover a estruturação do conhecimento do aprendiz.
A estrutura do hipertexto pode ser projetada para refletir a estrutura semântica do especialista de forma que a lógica desse especialista possa ser assimilada pelo leigo.
O mapa semântico tem sido utilizado como recurso para efetuar o mapeamento da estrutura semântica do especialista e gerar o hipertexto ou a hipermídia explicitando os nós disponíveis e os possíveis vínculos, na base de dados, que seria o próprio domínio do conhecimento.
O arranjo dos nós em um browser gráfico de acordo com o mapa semântico, recupera os esquemas na estrutura de conhecimento do especialista.
Por exemplo, a figura abaixo ilustra um browser gráfico, semanticamente estruturado, que mapeia explicitamente os conceitos e suas inter-relações em uma base de conhecimento em hipertexto sobre alguns conceitos de química básica, onde cada conceito presente em um nó pode ser recuperado da base de conhecimento por hipertexto.
Dessa forma o mapeamento semântico possibilita a demonstração de uma maneira eficiente de pensar, melhorando assim o aproveitamento do processo.
Para que a liberdade de navegação não seja prejudicada deve ser evitada a imposição de estruturas semânticas para a base de conhecimento.
O mapeamento semântico deve ser usado com consistência, naqueles casos onde a desorientação e a sobrecarga cognitiva comprometam o processo como um todo, seja pela extensão da base de dados, seja pelo caráter complexo das relações, ou por ambos.
O projeto de Sistemas Hipermídia
Evidentemente o projeto de tais sistemas demanda um trabalho considerável de vários especialistas em diversos níveis de interdisciplinaridade e são vários os desafios para tornar tais arquiteturas funcionais.
Existem esforços conjuntos em diversos países com intuito de tornar exequível a criação de tutores inteligentes com base no computador que poderá alimentar estações de trabalho em salas de aulas informatizadas ou atuar como cérebro eletrônico de robôs androides que atuariam como instrutores em salas de aulas convencionais emulando o trabalho de um professor humano.
Mas isso já é assunto para o próximo artigo. Não perca!
Artigo de Mustafá Ali Kanso
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