Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-06-18T22:53:59Z No. of bitstreams: 1 32.pdf: 1637216 bytes, checksum: 5bd2aa2029058291afe7ec0ff562aea2 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-18T22:53:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 32.pdf: 1637216 bytes, checksum: 5bd2aa2029058291afe7ec0ff562aea2 (MD5) Previous issue date: 2011 / Nenhuma / No Brasil os alunos enfrentam dificuldades no aprendizado de Álgebra, considerado um expoente entre assuntos relacionados à Matemática. Os Sistemas Tutores Inteligentes (STI) oferecem a alternativa de um ensino individualizado para alunos, cenário em que o PAT2Math contribui, pois trata-se de um STI web para o aprendizado de Álgebra que considera as habilidades de cada aluno individualmente no seu ensino. Utilizar estas informações individuais como variáveis de decisão de diferentes estratégias pedagógicas permitindo a construção do ensino de caráter individual constitui um desafio de um Módulo Tutor em um STI. Na área da Matemática, as variadas maneiras de se resolver problemas dificultam a inferência do quão certo um aluno está em um exercício e do quanto ele domina de um dado conteúdo, informações que devem ser inferidas e guardadas por Modelo do Aluno de um STI. O trabalho proposto neste documento vem a ser a definição do Modelo de Aluno e do Módulo Tutor do sistema, tendo em vista o atual desafio de como é a estruturação computacional do processo de ensino em um ambiente desta categoria. Devido à arquitetura multiagente do STI PAT2Math, esses dois módulos também serão implementados como agentes. O monitoramento das características dos alunos, realizado através do seu respectivo Modelo de Aluno, constitui as variáveis observadas pelo Agente Tutor para ensiná-los de maneira individual. O Agente Tutor, para concretizar este caráter individual, utiliza Planos de Ensino, adapta os mesmos em caso de erro do aluno e aplica uma estratégia pedagógica, resultando em conteúdos e exercícios propostos considerando as habilidades do aluno em questão. Os Módulos Tutor e Modelo de Aluno foram concebidos sob teorias de aprendizado cognitivas, como a Aprendizagem Significativa de Ausubel, Taxonomia de Bloom, além da Teoria de Design Instrucional de Merril. Uma avaliação qualitativa foi realizada com um grupo de quatro pesquisadores, docentes de Matemática, com o objetivo de avaliar a usabilidade e as possibilidades de real aplicação em salas de aula do protótipo construído. Entre os resultados coletados pode-se citar a forte tendência positiva nas respostas do questionário aplicado, que visava descobrir a opinião de tais avaliadores sobre a qualidade do protótipo. Através dos comentários realizados pelos avaliadores pode-se dizer que o tutorial dentro do protótipo está bem organizado e de fácil exploração para o estudante, independente do amadurecimento nos conteúdos de Matemática, havendo a possibilidade de maiores explorações conforme o próprio professor inserir conteúdos e modificar a base de domínio. Foi considerada interessante a utilização da ferramenta, proporcionando uma forma diferente de aprendizado. Isto foi considerado pelos avaliadores algo muito relevante, pois a diversidade de opções em busca de atender todos os modos de aprendizagem mobiliza de forma benéfica o estudante de Matemática. Também foi salientado que complementar a este protótipo seria o professor observar quando possível as ações dos estudantes para obter um pouco mais de informações sobre o seu respectivo desempenho e aprimorar o projeto como um todo. / In Brazil the students face difficulties in learning algebra, considered an exponent of issues related to mathematics. Intelligent Tutoring Systems (ITS) offer the alternative of an individualized learning for students, setting in which PAT2Math contributes because it is an ITS on web for learning algebra which considers the abilities of each individual student in their education. The usage of this information about individual issues, as decision variables of different pedagogical strategies for teaching making individual learning, poses a challenge to a Tutor Module in an ITS. In the area of mathematics, the various ways of solving difficult problems make hard the inference of how sure a student is in an exercise and how much it dominates of a given content information to be inferred and stored by the Student Model of an ITS. The work proposed in this document comes to be the definition of the Student Model Agent and Tutor Agent of the system, considering the current challenge of how is the computational structure of the teaching process in an environment of that category. Due to the multi-agent architecture of the STI PAT2Math, these two modules will also be implemented as agents. The monitoring of students' characteristics, performed through their respective Student Model, are the observed variables by the Tutor Agent to teach them individually. The Tutor Agent, to achieve this individual feature, use teaching plans, adapting them in case of student error and applies a pedagogical strategy, resulting in content and exercises proposed considering the abilities of the student in question. Tutor and Student modules were designed in cognitive learning theories such as the Meaningful Learning of Ausubel, Bloom's Taxonomy, and the Theory of Instructional Design Merrill. A qualitative evaluation was performed with a group of four researchers, teachers of mathematics, with the aim of evaluating the usability and potential application in real classrooms about the built prototype. Among the data collected it can be mentioned the strong positive trend in the responses of the questionnaire, which aimed to discover the opinions of those reviewers on the quality of the prototype. Through the comments made by reviewers it can be said that the tutorial inside the prototype is well organized and of easy exploration for the student, regardless of its maturation in the mathematics, with the possibility of larger experiments as the teacher himself inserts and modifies the contents in the domain base. It was considered of interesting use the tool, because it provides a different way of learning. The evaluators considered very relevant the diversity of options in search of ways to suit all types of learning, turning in a beneficial way for the math student. It was also noted that additional to this prototype it would be the teacher observing actions of the students to get a little more information on their respective performance and improve the project as a whole.

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-07-13T14:45:42Z No. of bitstreams: 1 Ederson Luiz Silveira.pdf: 2898339 bytes, checksum: 95165e769c65ef95ae0cfef8141a6d81 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-13T14:45:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ederson Luiz Silveira.pdf: 2898339 bytes, checksum: 95165e769c65ef95ae0cfef8141a6d81 (MD5) Previous issue date: 2013-01-31 / UNISINOS - Universidade do Vale do Rio dos Sinos / A tecnologia de objetos de aprendizagem (OA) vêm tendo uma crescente utilização em contexto educacional, oferendo recursos digitais que estão cada vez mais presentes em salas de aula e na educação a distância. Em muitos casos, esta tecnologia está presente nos ambientes educacionais de forma implícita, sem que seja necessário saber que os materiais educacionais estão incorporados em objetos de aprendizagem. Como sua utilização cresce a cada ano, surge a necessidade de ferramentas que auxiliem o processo de catalogação e de edição dos metadados destes objetos, para tornar possível a sua recuperação, reutilização e alteração dos objetos. Para prover apoio a este processo de catalogação, a presente dissertação apresenta o sistema Linnaeus de suporte a catalogação de objetos de aprendizagem e edição de metadados, que através da junção das tecnologias de agentes inteligentes e da web semântica, na forma de wizards e de ontologias educacionais, se propõe a fornecer um apoio inteligente e pró-ativo, ajudando usuários sem conhecimentos técnicos sobre metadados ou padrões de objetos de aprendizagem a catalogar de forma correta seus objetos. / Learning objects (LO) are getting more importance in the education environment, providing digital resources that are increasingly common in both classrooms and e-learning teaching. Nowadays, these objects can be found in educational materials, without being explicitly defined as learning objects. During the latest years the use of learning objects is growing up, bringing with that the necessity of solutions for the cataloging and editing metadata information about these objects to make possible the recovery, reuse and even the change of these objects. To give support for this task, this dissertation proposes an intelligent learning object metadata editor, the Linnaeus system, which will provide help for the cataloging process of learning objects through the use of intelligent agents, and semantic web technologies, in the form of editing wizards and learning domain educational ontologies.

Uma das principais motivações da Inteligência Artificial no contexto dos sistemas de entretenimento digital é criar personagens adaptáveis a novas situações, pouco previsíveis, com aprendizado rápido, memória de situações passadas e uma grande diversidade de comportamentos consistente e convincente ao longo do tempo. De acordo com recentes estudos desenvolvidos nos campos da Neurociência e da Psicologia, a capacidade de resolução de problemas não está unicamente atrelada à facilidade na manipulação de símbolos, mas também à exploração das características do ambiente e à interação social, que pode ser expressa na forma de fenômenos emocionais. Os resultados desses estudos confirmam o papel fundamental que cumprem a personalidade e as emoções nas atividades de percepção, planejamento, raciocínio, criatividade, aprendizagem, memória e tomada de decisão. Quando módulos para a manipulação de personalidade e emoções são incorporados à teoria de agentes, é possível a construção de Agentes com Comportamento Convincente (Believable Agents). O objetivo principal deste trabalho é desenvolver e implementar uma arquitetura de agentes inteligentes para construir personagens sintéticos cujos estados afetivos influenciam em suas atividades cognitivas. Para o desenvolvimento de tal arquitetura utilizou-se o modelo BDI (Beliefs, Desires e Intentions) como base e aos módulos existentes em uma implementação desse modelo foi incluído um Módulo Afetivo. Esse Módulo Afetivo é constituído por três submódulos (Personalidade, Humor e Emoção) e deve impactar nas atividades cognitivas de percepção, memória e tomada de decisão do agente. Duas provas de conceito (experimentos) foram construídas : a simulação do problema do ``Dilema do Prisioneiro Iterado\'\' e a versão computadorizada do ``Jogo da Memória\'\'. A construção desses experimentos permitiu avaliar empiricamente a influência da personalidade, humor e emoção nas atividades cognitivas dos agentes, e consequentemente no seu comportamento. Os resultados evidenciam que a utilização da nova arquitetura permite a construção de agentes com comportamentos mais coerentes, adaptativos e cooperativos quando comparados aos de agentes construídos com arquiteturas cujas atividades cognitivas não consideram o estado afetivo, e também produz um comportamento mais próximo de um agente humano que de um comportamento ótimo ou aleatório. Essa evidência de sucesso, apresentada nos resultados, mostra que os agentes construídos com a arquitetura proposta nessa dissertação indicam um avanço na direção do desenvolvimento dos Agentes com Comportamento Convincente. / One of the main motivations of Artificial Intelligence in the context of the digital entertainment systems is to create characters that are adaptable to new situations, unpredictable, fast learners, enable with memory of past situations and a variety of consistent and convincing behavior over time. According to recent studies conducted in the fields of Neuroscience and Psychology, the ability to solve problems is not only related to the capacity to manipulate symbols, but also to the ability to explore the environment and to engage into social interaction, which can be expressed as emotional phenomena. The results of these studies confirm the key role the personality and emotions play in the activities of perception, attention, planning, reasoning, creativity, learning, memory and decision making. When modules for handling personality and emotion, are incorporated in a theory of agents, it is possible to build Believable Agents. The main objective of this work is to develop and implement an intelligent agent architecture to build synthetic characters whose affective states influence their cognitive activities. To develop such architecture the BDI model (Beliefs, Desires and Intentions) was used as a basis, to which an Affective Module was included. The Affective Module consists of three sub-modules (Personality, Mood and Emotion), which influence the cognitive activities of perception, memory and decision making. Finally, two proofs of concept were built: the simulation of the problem of ``Iterated Prisoner\'s Dilemma\'\' and the computerized version of the ``Memory Game.\'\' The construction of these experiments allowed to evaluate empirically the influence of personality, mood and emotion in cognitive activities of agents and consequently in their behavior. The results show that using the proposed architecture one can build agents with more consistent, adaptive and cooperative behaviors when compared to agents built with architectures whose affective states do not influence their cognitive activities. It also produces a behavior that is closer to a human user than that of optimal or random behavior. This evidence of success, presented in the obtained results, show that agents built with the proposed architecture indicate an advance towards the development of Believable Agents.

Nesta tese, propõe-se integrar, de modo sistemático, modelos organizacionais para prover interoperabilidade organizacional em sistemas multiagentes abertos. A interoperabilidade organizacional consiste em permitir que, em uma mesma organização de agentes, coexistam agentes desenvolvidos a partir de modelos organizacionais distintos. Para realizar tal intuito, aplica-se uma abordagem baseada em técnicas da Engenharia Dirigida por Modelos. A abordagem proposta divide-se em três etapas principais: (1) representar a estrutura conceitual de modelos organizacionais através de metamodelos; (2) identificar correspondências entre as estruturas conceituais dos modelos organizacionais utilizando como heurística a idéia de dimensões e padrões de modelagem organizacional ; e (3) combinar os metamodelos dos modelos organizacionais seguindo um algoritmo de junção de modelos baseado em grafos e articulações de grafos. Utilizando a abordagem proposta, quatro modelos organizacionais existentes são integrados: os modelos AGR, STEAM, MOISE+ e ISLANDER. Para ilustrar o uso da integração de metamodelos no problema de interoperabilidade organizacional, especifica-se e implementa-se uma infraestrutura de interoperabilidade organizacional chamada MAORI (Model-driven Architecture for Organizational Interoperability). A infraestrutura MAORI é estruturada em duas camadas: (1) a camada M2M, na qual a integraçãoo de modelos realizada é utilizada para traduzir especificações e estados organizacionais, e (2) a camada ORI, na qual infraestruturas organizacionais são interconectadas. Para testar e validar toda a proposta, a infraestrutura MAORI foi implementada para as infraestruturas organizacionais S-MOISE+ e MADKIT, e uma aplicaçào denominada WritePaper foi desenvolvida. A partir das implementações, alguns experimentos foram realizados. Os resultados obtidos demonstram que a integração de modelos organizacionais proposta, realizada na infraestrutura de interoperabilidade MAORI, efetivamente interconecta infraestruturas organizacionais distintas e permite que, em uma mesma organização de agentes, coexistam agentes desenvolvidos a partir de modelos organizacionais distintos. / This thesis proposes to integrate systematically organizational models for providing organizational interoperability in open multiagent systems. Organizational interoperability consists in enabling the participation, in the same agent organization, of agents developed with different organizational models. For this purpose, it is applied an approach based on techniques from Model-driven Engineering. The approach is divided in three main steps: (1) to represent the conceptual structure of organizational models by means of metamodels; (2) to identify correspondences among the conceptual structures of the organizational models using as heuristics the idea of organizational modeling dimensions and patterns; (3) to combine the metamodels of the organizational models by following a merge algorithm based on graphs and graph articulations. Using the proposed approach, four existing organizational models are integrated: AGR, STEAM, MOISE+ and ISLANDER. To illustrate the use of the integration, an organizational interoperability infrastructure called MAORI (Model-driven Architecture for Organizational Interoperability) is specified and implemented. The MAORI infrastructure is structured in two layers: (1) the M2M layer, in which the integration of models is used to translate the organizational specifications and states, and (2) the ORI layer, in which the organizational infrastructures are interconnected. To test and validate the approach, MAORI infrastructure was implemented for the organizational infrastructures S-MOISE+ and MADKIT, and an application called Write Paper was developed. Using the implementations, some experiments were done. The results show that the organizational model integration, implemented in the MAORI infrastructure, effectively interconnects distinct organizational infrastructures and enables the participation, in the same agent organization, of agents developed with different organizational models.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-14T18:38:34Z No. of bitstreams: 1 ReinaldoSilva.pdf: 4540612 bytes, checksum: 7f60713fcfa6b7c9454af971170a8d47 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-14T18:38:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ReinaldoSilva.pdf: 4540612 bytes, checksum: 7f60713fcfa6b7c9454af971170a8d47 (MD5) Previous issue date: 2008-06-25 / The National Agency, Natural Gas and Biofuels, established the Program for Monitoring the Quality of Fuel Automotive, to evaluate continuously the quality of fuels and map the problems of non-compliance to standards. The research proposes the development of a system for monitoring the quality of fuel PASSI applying the methodology and techniques from artificial intelligence, using intelligent agents, and the JADE platform and language along with JESS Data Warehouse to create a repository of data that facilitates the management and support for decision-making of the Laboratory for Analysis and Research in Analytical Chemistry of Oil of the Federal University of Maranhão. / A Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis instituiu o Programa de Monitoramento da Qualidade de Combustíveis Automotivos, com o objetivo de avaliar permanentemente a qualidade dos combustíveis e mapear os problemas de não conformidade às normas estabelecidas. A pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema para o monitoramento da qualidade de combustíveis aplicando a metodologia PASSI e técnicas provenientes da Inteligência Artificial, utilizando agentes inteligentes, assim como a plataforma JADE e a linguagem JESS juntamente com Data Warehouse para criar um repositório de dados que facilite o gerenciamento e o apoio à tomada de decisão do Laboratório de Análise e Pesquisa em Química Analítica de Petróleo da Universidade Federal do Maranhão.

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

Estágio realizado no INESC-Porto e orientado pelo Prof. Doutor Fabien Gouyon / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Telecomunicações. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Inteligência Artificial e Computação, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Professor Doutor Eugenio Costa Oliveira

Tese de doutoramento. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2003

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.