Arquitetura para remediação de erros baseada em múltiplas representações externas

Abstract

Resumo: A pesquisa desta tese está situada na área de Inteligência Artificial aplicada à aquisição de conceitos matemáticos e inclui características interdisciplinares, envolvendo a aplicação da Informática na Educação. O destaque deste estudo está em propor uma arquitetura para a remediação de erros por meio de representação externa, partindo de uma classificação de erros. Para compor uma classificação de erro matemático se fez necessária uma pesquisa na literatura existente referente à classificação de erros matemáticos, seguida de um estudo sobre Múltiplas Representações Externas e suas funções. Com o intuito de atender à lacuna do aluno de forma individual no momento da interação com o objeto de estudo fez-se necessário estudar conceitos presentes em Sistemas Tutores Inteligentes, em específico a Teoria ACT, que embasou o momento de apresentação da remediação ao aluno durante a interação, por meio do mapeamento do caminho ideal para a aquisição de um conceito durante o processo de resolução. O destaque da arquitetura proposta é a possibilidade de alertar o aluno no momento em que se desvia da trajetória de estratégia correta, permitindo que revise suas etapas no processo de resolução, de tal forma que possa retomar a estratégia de resolução correta passando pelo processo de pensamento, como alternativa ao processo de tentativa-erro. O teste do experimento se deteve na aplicação da arquitetura proposta a um objeto de aprendizagem que explorava conceito do Teorema de Pitágoras através da ferramenta de autoria FARMA. Os participantes do experimento apresentavam perfis distintos em relação às instituições de ensino, mas ambos já tinham conhecimento da temática proposta no objeto de aprendizagem.

Abstract: This research is situated in the area of Artificial Intelligence applied to the acquisition of mathematical concepts, thus covering a large area of Computing in Education with their interdisciplinary characteristics. Being the purpose of this thesis a architecture for remediation of errors using a external representations based on a error classification. To compose the error classification was necessary a mathematical research regarding the classification of mathematical errors, followed by a study of Multiple External Representations and their functions. In order to fulfill the students gap individually, while they are interacting with the object of study, was necessary to study concepts present in Intelligent Tutoring Systems, more accurately the ACT theory, that was the base to presents the remediation to the student during his interaction. This by mapping the ideal way to acquire a concept during the resolution process. The objective of the proposed architecture is to be able to alert the student when it deviates from the correct strategy path, allowing him to review his steps in the resolution process, so he can resume correct resolution strategy instead of a trial-and-error. The test of the experiment explored the proposed architecture for a learning object in the concept of the Pythagorean Theorem. The participants of the experiment showed distinct profiles, as educational institutions, being aware of the proposed thematic learning object.