Este trabalho está inserido no grupo de Inteligência Artificial da UFRGS e contribui com os estudos que estão sendo realizados pela Profª. Magda Bercht, ambos sob orientação da Profa. Rosa Maria Viccari. Situa-se na área de Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Aplicada à Educação, Sistemas Tutores Inteligentes e Agentes. O objetivo deste trabalho é propor a arquitetura de um agente capaz de identificar fatores motivacionais e afetivos pela monitoração das ações do usuário através da interface de um STI. Esta proposta inclui a descrição de um protótipo e descrição em detalhes de diversos itens necessários à integração, entre os quais estão: a arquitetura do STI utilizado, o sistema de comunicação utilizado pela sociedade de agentes, a interface e os requisitos necessários. Inicialmente, apresentam-se algumas estruturas de STI e alguns conceitos de agentes, seguidos de conceitos sobre emoção e afetividade. Em seguida apresentam-se as estratégias de identificação de três importantes fatores motivacionais e afetivos: Independência, Confiança e Esforço. Também são apresentados os requisitos mínimos necessários para aplicação das estratégias de identificação e integração do agente em um STI. / This work is inserted in the group of Artificial Intelligence of UFRGS and it contributes with the studies that are being accomplished by Magda Bercht. These studies are both under the guidance of Rosa Maria Viccari. They are focus the areas of Artificial Intelligence, Artificial Intelligence applied to the education, Intelligent Tutoring Systems, and Agents. The objective of this work is to propose an agent's architecture able to identify motivational and affective factors for the monitoring of the user's actions through the interface of an ITS. This proposal includes the description of a prototype and details of several items necessary to the integration. Among these are: the used ITS architecture, the communication system used by the agents' society, the interface, and the necessary requirements. Initially, some structures of ITS and some agents' concepts, followed by concepts about emotion and affectivity are presented. After, we present identification of identification of three important motivational and affective factors: Independence, Confidence and Effort. The necessary minimum requirements for application of the identification strategies and the agent's integration in an ITS are also presented.

A contabilidade é ciência destinada ao tratamento da informação de eventos econômicos que ocorrem dentro das organizações. Diversas técnicas de registro e tratamento de dados foram desenvolvidas ao longo do tempo para gerar informações relevantes nas tomadas de decisões. Nesse sentido, a contabilidade tem sua origem no método das partidas dobradas (lançamentos de débito e crédito), conhecido por modelo DCA (Debit-Credit Accounting), que considera as variações monetárias do patrimônio. Com o advento da tecnologia da informação surgem, efetivamente, os sistemas de informação contábeis, que buscam dar maior autonomia aos processos de desenvolvimento dos bancos de dados. Na década de 80 surge o modelo REA (economic Resources, economic Events e economic Agents), que se baseia no registro da informação contábil com base na associação entre os recursos-econômicos, eventos-econômicos e agentes-econômicos, possibilitando ganhos na capacidade de geração de informação ao usuário. O objetivo deste trabalho é demonstrar estes sistemas de informação contábeis e sua evolução, bem como, propor uma modelagem de dados orientada a objetos com a utilização de agentes inteligentes, baseado em inteligência artificial, para o desenvolvimento e análise da informação. Além disso, o modelo proposto é analisado segundo as qualidades necessárias à informação contábil para os usuários da informação contábil. / Accounting is a science focused on economic event information treatment inside entities. Several register techniques and data treatment were developed over the years to generate relevant information for decision making. In this sense, accounting has its origin on the double entry method (debits and credits) known as the DCA model (Debit-Credit Accounting), which considers monetary variations. With development of information technologies, accounting information systems are born, giving bigger processes more autonomy and evolving data banks as well as the Entity-Relation model. In the 1980\'s, the REA model (economic Resources, economic Events and economic Agents) is created, which focuses on accounting information records based on the association of economic resources, economic events and economic agents, improving the capacity of generating information for the user. The objective of this work is to demonstrate these accounting information systems, their evolution and propose an object-oriented modeling with intelligent agents use, based on artificial intelligence, for information development and analysis. The proposed model is also analyzed according to accounting information quality necessary to accounting information users.

Os seres humanos dependem da interação social para desenvolver-se e evoluir, principalmente nos aspectos cognitivos. Este princípio é abordado principalmente por autores como Vigotsky (1998), que considera a interação social como o motor do desenvolvimento cognitivo humano. Em contrapartida, no caso das pessoas com autismo, conforme Hobson (1993), a sua característica principal é a limitação ou deficiência que apresenta na sua capacidade de ter um “sentido da relação pessoal” e de experimentar essa relação, ou, dito de outra forma, de criar um significado para a interação social e, consequentemente, participar da mesma. Essa limitação de comunicação de pessoas com autismo se caracteriza na dificuldade de utilizar, com sentido, todos os aspectos da comunicação verbal e não-verbal. Incluindo gestos, expressões faciais, linguagem corporal, ritmo e modulação da linguagem verbal, da ecolalia. A interação social, antes realizada através das relações presenciais, foi, ao longo da história, transformando-se através da interposição de inúmeras formas de mediação, entre as quais encontramos as comunicações mediadas por computador. Apesar do amplo uso do computador na educação especial, ainda são poucas as pesquisas que abordam o uso desta tecnologia na interação com pessoas com autismo, principalmente no que se refere ao seu uso como ferramenta para mediação de comunicação. Isto foi, sem dúvida, um dos motivos que levaram a pesquisar mais sobre o assunto e que acabou gerando esta pesquisa. Assim, esta pesquisa visa identificar como podemos inferir computacionalmente, a partir da análise de uma conversação online com um sujeito com autismo, os déficits de comunicação presentes nessa conversação de tal forma que possa ser oferecido algum tipo de compensação utilizando agentes inteligentes. Este mecanismo de compensação deve melhorar a comunicação e, consequentemente, a interação social, como pode ser percebido apenas com a utilização de um simples comunicador como o MSN. Podemos destacar os resultados da pesquisa, pois obtivemos uma efetividade grande no que diz respeito à detecção dos principais déficits conversacionais de pessoas com autismo. Dentre os déficits selecionados para detecção, encontram-se ecolalia, ausência de interação, interação reativa, ausência de saudação e inversão pronominal. É importante salientar que todos os diálogos coletados e que apresentaram déficits durante a fase inicial foram submetidos ao sistema multiagentes, comprovando a sua eficiência. / Human beings depend on social interaction to develop and evolve, mainly in relation to cognitive aspects. This principle is mainly approached by authors like Vygotsky (1998) who considers social interaction an engine of the human cognitive development. On the other hand, in case of people with autism, according to Hobson (1993), its main characteristic is constraint or deficiency that is demonstrated in its capacity of having a “sense of personal relationship” and of experiencing this relationship, that is, of creating a meaning for social interaction and, as a result, to participate of it. This communication constraint of people with autism is characterized by the difficulty to use all aspects of verbal and non-verbal communication meaningfully, including gestures, facial expressions, body language, rhythm, and modulation of verbal language, of echolalia. Previously carried out through in contact relationships, social interaction has been changed through overlapping of countless ways of mediation of which communications mediated through computer are found. Despite the ample use of computer in special education, yet there are a few studies that address the use of this technology in the interaction with people with autism, mainly when it refers to its use as a tool for mediating communication. This was one of the reasons that triggered me to investigate more about autism, and this study is a result of this investigation. Therefore, this investigation aims to identify how one can infer computationally, starting from the analysis of an on-line conversation with the subject with autism, the deficits of communication present in this conversation in a way that some kind of compensation using intelligent agents can be offered This mechanism of conversation should improve communication and, consequently, social interaction, as it can only be noticed by the use of a simple communicator such as MSN. The results of this study can be highlighted as of great effectiveness regarding detection of main conversational deficits of people with autism. Among the deficits selected for detection are echolalia, absence of interaction, reactive interaction, lack of greeting ritual and inversions with pronouns. It is relevant to emphasize that all collected dialogs that present deficits during the initial phase were submitted to the multi-agent system (MAS) in order to certify of their efficiency.

Atualmente pesquisadores de inteligência artificial buscam métodos para solucionar problemas de aprendizado por reforço que estão associados a uma grande quantidade de recursos computacionais. Em cenários multiagentes onde os espaços de estados e ações possuem alta dimensionalidade, as abordagens tradicionais de aprendizado por reforço são inadequadas. Como alternativa existem técnicas de generalização do espaço de estados que ampliam a capacidade de aprendizado através de abstrações. Desta maneira, o foco principal deste trabalho é utilizar as técnicas existentes de aprendizado por reforço com aproximação de funções através de tile coding para aplicação nos seguintes cenários: presa-predador, controle de tráfego veicular urbano e jogos de coordenação. Os resultados obtidos nos experimentos demonstram que a representação de estados por tile coding tem desempenho superior à representação tabular. / Nowadays, researchers are seeking methods to solve reinforcement learning (RL) problems in complex scenarios. RL is an efficient, widely used machine learning technique in single-agent problems. Regarding multiagent systems, in which the state space generally has high dimensionality, standard reinforcement learning approaches may not be adequate. As alternatives, it is possible to use techniques that generalize the state space to enhance the ability of the agents to learn through the use of abstraction. Thus, the focus of this work is to use an existing reinforcement learning technique, namely tile coding, that is a better form of state representation. This kind of method is key in scenarios where agents have a high number of states to explore. In the scenarios used to test and validate this approach, our experimental results indicate that the tile coding state representation outperforms the tabular one.

A análise da informação contida em seqüências genéticas tem ganho cada vez mais importância nos dias atuais. A chamada anotação genética tem o objetivo de, a partir de uma ou mais seqüências, determinar suas características estruturais e funcionais. Muitos processos de anotação já foram realizados com êxito aumentando consideravelmente nosso conhecimento acerca do mecanismo genético de diversos organismos. A re-anotação genética é um processo que visa revisar o resultado da anotação, em virtude da disponibilidade de novas informações. Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de re-anotação automática, onde tarefas de análise repetitivas podem ser automatizadas e os dados na anotação re-analisados periodicamente, a fim de que possíveis modificações possam ser detectadas. O sistema é baseado na tecnologia de agentes. Cada agente é responsável pela execução de diferentes ferramentas de bioinformática. Ao final do processo, os resultados individuais são combinados a fim de atingir o objetivo da análise. O sistema demonstrou eficácia na análise realizada em organismos procariontes durante a fase de validação. Ambientes de re-anotação como este são ferramentas interessantes a serem futuramente integradas a sistemas de anotação existentes. / The analysis of the information present in genetic sequences is gaining more importance nowadays. The genetic annotation aims to determine structural and functional characteristics of the sequences. Many annotation processes have already been carried out, improving our knowledge about the genetic mechanism of several organisms. The genetic re-annotation is a process that aims to review the annotation results when new information is available. This work presents an automatic re-annotation system where repetitive analysis tasks can be automated and annotation data are periodically re-analysed in order to detect possible differences. The system is based on the agent technology and each agent must execute different bioinformatics tools and merge its results in order to reach the analysis goals. The system proved to be efficient on the analysis carried out in procariotic organisms in the validation process, becoming an interesting tool to be integrated in annotation systems in the future.

Esta dissertação de mestrado está inserida no trabalho desenvolvido pelo grupo de pesquisa GIA/UFRGS e situa-se na área de Inteligência Artificial aplicada à Educação à Distância apresentando uma arquitetura distribuída no desenvolvimento de Ambientes de Ensino Inteligentes. A Web facilita aos alunos encontrarem informações relevantes ao estudo que estão fazendo. Outra vantagem do ensino na Web é o indivíduo ser sabedor da existência da informação e de onde ela se localiza para que no momento adequado a acesse. Porém, o progresso que se poderá ter na área de informática aplicada à educação dependerá da adequação e qualidade do software educacional a ser utilizado. Por isso, temos que ter software de ensino inteligentes, que possam trazer esta qualidade e adequação conforme o aluno que está tentando adquirir um certo conhecimento. O objetivo principal do presente trabalho se propõe a estudar as diferentes técnicas e mecanismos de se construir um modelo do aluno adaptativo na Web, aplicáveis em um cenário de educação à distância, a partir de um ambiente distribuído de ensino-aprendizagem inteligente baseado em uma arquitetura multiagentes que contempla o paradigma de ensino cooperativo (uma sociedade de agentes humanos e artificiais, que cooperam para alcançar um objetivo comum). Além disso, o trabalho propõe o uso de estratégias de ensino segundo regras estipuladas pelo especialista. O agente responsável por este controle observa as modificações do comportamento do aprendiz durante a sua interação no ambiente, e seleciona uma estratégia de acordo com o desempenho do aprendiz. / This master’s degree dissertation was developed within the research group GIA/UFRGS, and is located in the field of Artificial Intelligence applied to distance learning, presenting a distributed architecture to develop intelligent teaching environments. The Web make easier for students to find important information for the study hey are performing. Another advantage of learning on the Web is that one knows the information exist and where they are located in order to access it at the right moment. However, the advances in the area of learning applied computing will depend of the adaptation and quality of the educational software used. Thus, we need intelligent teaching software, which can bring us this quality and adaptation according to the student that is trying to acquire some knowledge. The main goal of this work is to propose to study the different techniques and mechanisms for building an adaptive student model on the Web, that are applicable in a distance learning scenario, from an intelligent teaching-learning distributed environment based in a multi-agent architecture that contemplate the cooperative teaching paradigm (a society of human and artificial agent, which cooperate to reach a common goal). In addition, this work proposes the use of teaching strategies according to rules given by the specialist. The agent responsible for this control observes the apprentice behavioral changes during his interaction with the environment and selects a strategy according to the apprentice performance.

Este trabalho está inserido no grupo de Inteligência Artificial da UFRGS e contribui com os estudos que estão sendo realizados pela Profª. Magda Bercht, ambos sob orientação da Profa. Rosa Maria Viccari. Situa-se na área de Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Aplicada à Educação, Sistemas Tutores Inteligentes e Agentes. O objetivo deste trabalho é propor a arquitetura de um agente capaz de identificar fatores motivacionais e afetivos pela monitoração das ações do usuário através da interface de um STI. Esta proposta inclui a descrição de um protótipo e descrição em detalhes de diversos itens necessários à integração, entre os quais estão: a arquitetura do STI utilizado, o sistema de comunicação utilizado pela sociedade de agentes, a interface e os requisitos necessários. Inicialmente, apresentam-se algumas estruturas de STI e alguns conceitos de agentes, seguidos de conceitos sobre emoção e afetividade. Em seguida apresentam-se as estratégias de identificação de três importantes fatores motivacionais e afetivos: Independência, Confiança e Esforço. Também são apresentados os requisitos mínimos necessários para aplicação das estratégias de identificação e integração do agente em um STI. / This work is inserted in the group of Artificial Intelligence of UFRGS and it contributes with the studies that are being accomplished by Magda Bercht. These studies are both under the guidance of Rosa Maria Viccari. They are focus the areas of Artificial Intelligence, Artificial Intelligence applied to the education, Intelligent Tutoring Systems, and Agents. The objective of this work is to propose an agent's architecture able to identify motivational and affective factors for the monitoring of the user's actions through the interface of an ITS. This proposal includes the description of a prototype and details of several items necessary to the integration. Among these are: the used ITS architecture, the communication system used by the agents' society, the interface, and the necessary requirements. Initially, some structures of ITS and some agents' concepts, followed by concepts about emotion and affectivity are presented. After, we present identification of identification of three important motivational and affective factors: Independence, Confidence and Effort. The necessary minimum requirements for application of the identification strategies and the agent's integration in an ITS are also presented.

Este trabalho apresenta um framework que permite a programação de agentes capazes de perceberem seus próprios estados emocionais. O framework foi desenvolvido em Java com base na plataforma multi-agente Jason, estendendo a base de crenças de agentes Jason a fim de utilizar a ontologia afetiva desenvolvida. Além disso, o ambiente foi construído a partir de uma base de conhecimento que descreve rotinas em ambientes simulados. Um mecanismo de avaliação das emoções baseando-se nas anotações dos objetos foi construído apoiado por uma ontologia de preferência sobre essas anotações. Dessa forma, aplicações de entretenimento poderiam utilizar o sistema ou as bases de conhecimento apresentadas para diferentes propósitos. A criação de um mapa onde os personagens atuam, e a criação da rotina de cada personagem e suas preferências são alguns exemplos de utilizações. Para validação do framework desenvolvido, dois exemplos foram construídos. O primeiro utilizou a maior parte dos grupos afetivos da ontologia proposta, com a finalidade principal de demonstrar o modelo implementado. Já o segundo usa apenas um grupo emotivo e serve para demonstrar a utilização conjunta de todas as ontologias apresentadas. / This work presents a framework built on top of the Jason platform (BORDINI et al., 2004) to allow the development of software agents that have emotional states. The framework was developed in Java and extends the belief base of Jason agents so as to use an ontology for the OCC affective model (ORTONY; COLLINS; CLORE, 1988) that has been created as part of this work. The developed belief base allows an agent to perceive its own emotions throw inferring new beliefs based on the agent’s appraisal of the state of the environment. In addition, a model of agents’ routine tasks was defined, as was a model for agents’ preferences about aspects of environment, helping automate the ascription of emotional states. Finally, in order to validate the developed framework, two applications were developed. The first demonstrates the use of various different emotions from the affective model and the second uses in a single application all the ontologies and models developed as part of this work.

Nossa incapacidade em compreender todos os fatores responsáveis por fenômenos naturais faz com que tenhamos que recorrer a simplificações na representação e na explicação destes. Por sua vez, a forma com que representamos e pensamos a respeito destes fenômenos é influenciada por fatores de natureza interna, como o nosso estado psicológico, ou então de natureza externa, como o ambiente social. Dentre os fatores externos, o ambiente social, ou contexto social, é um dos que tem maior influência na forma que pensamos e agimos. Quando estamos em grupo, mudamos a todo instante a forma com que resolvemos problemas em resposta ao contexto que nos cerca. Entretanto, esta característica até então foi pouco explorada em modelos computacionais de resolução coletiva de problemas. Este trabalho investiga o impacto do contexto social na resolução coletiva de problemas. Nós apresentaremos evidências de que o contexto social tem um papel importante na forma com que o grupo e o indivíduos se comportam. Mais precisamente, nós mostraremos que a centralidade de um indivíduo na rede social nem sempre é um bom preditor de sua contribuição quando o mesmo pode adaptar sua estratégia de busca em resposta ao contexto. Além disso, mostraremos que a adaptação ao contexto social por parte dos indivíduos pode melhorar o desempenho coletivo, facilitando a convergência para soluções boas; e que a diversidade de estratégias de resolução do problema não leva necessariamente a uma diversidade de soluções na população; e que, mesmo que o contexto social seja percebido da mesma forma pelos indivíduos, a forma com que eles reagem pode levar a diferentes resultados. Todos estes resultados suportam a ideia de que o contexto social deve ser considerado em experimentos com resolução social de problemas. Por fim, concluímos o trabalho discutindo o impactso do mesmo e apontando novos problemas a serem investigados. / Our inability to perceive and understand all the factors that account for real-world phenomena forces us to rely on clues when reasoning and making decisions about the world. Clues can be internal such as our psychological state and our motivations; or external, such as the resources available, the physical environment, the social environment, etc. The social environment, or social context, encompasses the set of relationships and cultural settings by which we interact and function in a society. Much of our thinking is influenced by the social environment and we constantly change the way we solve problems in response to our social environment. Nevertheless, this human trait has not been thoughtfully investigated by current computational models of human social problem-solving, for these models have lacked the heterogeneity and self-adaptive behavior observed in humans. In this work, we address this issue by investigating the impact of social context in social problem solving by means of extensive numerical simulations using a modified social model. We show evidences that social context plays a key role in how the system behaves and performs. More precisely, we show that the centrality of an agent in the network is an unreliable predictor the agent’s contribution when this agent can change its problem-solving strategy according to social context. Another finding is that social context information can be used to improve the convergence speed of the group to good solutions and that diversity in search strategies does not necessarily translates into diversity in solutions. We also determine that even if nodes perceive social context in same way, the way they react to it may lead to different outcomes along the search process. Together, these results contribute to the understanding that social context does indeed impact in social problem-solving. We conclude discussing the overall impact of this work and pointing future directions.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4985_1.pdf: 4724119 bytes, checksum: 8cfea1f591d50bb45e2dca40086259b6 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / A quantidade de programas educacionais e as diferentes modalidades do uso do computador demonstram sua utilidade no processo de ensino e aprendizagem (Valente 1993). Embora seja notório que máquinas como o computador representam avanço tecnológico e que existe, nele, um grande potencial como máquina de ensinar. Isso não determina que o seu uso ofereça garantias de desenvolvimento e aprendizagem de conceitos. É necessário, portanto, planejar sua inserção nas práticas escolares e fazer uma avaliação criteriosa dos softwares que serão utilizados. Dessa forma, avaliar um software educativo significa estimar o seu potencial enquanto ferramenta para aprendizagem de conceitos e, sendo assim, se faz necessário a utilização de técnicas e referenciais teóricos que possibilitem a verificação da aprendizagem ainda durante o seu desenvolvimento. Esta dissertação tem como objetivo o design de agentes de interface para uma aplicação educativa que visa ao ensino de estruturas aditivas; para tanto a interface educativa que ora propomos foi desenvolvida sob a perspectiva construtivista de aprendizagem, adotada através do uso de um estilo de interação utilizado para criar situações capazes de promover a reflexão e conduzir o usuário à revisão dos seus planos iniciais. Esta interface foi concebida através de uma metodologia que contemplou a identificação do contexto de uso; a análise de competidores; prototipagem rápida; e análise qualitativa da usabilidade, comunicabilidade e aprendizagem através da observação dos critérios construtivistas de aprendizagem. Durante o seu desenvolvimento, considerou-se constantemente a perspectiva dos usuários representativos em todo o ciclo de desenvolvimento, através de uma metodologia realizada em interação com o usuário e que utiliza os feedbacks do mesmo para melhorar aspectos relativos à usabilidade e a aprendizagem. A proposta pedagógica adotada nesta interface foi o reforço instrucional, que é fornecido durante a resolução de problemas. A tal reforço, a literatura sobre educação chama de Scaffolding. Por meio da metodologia, foi possível conceber formas de reforço condizentes tanto com o usuário, quanto com a tarefa em execução. Além das formas de reforço, apresentamos uma metodologia capaz de estimar o potencial de uma interface educativa, ainda em seu processo de design e, dessa forma, alinhar as ações e percepções do usuário acerca da interface às suas necessidades, as quais serão avaliadas em um contexto de uso real