Made available in DSpace on 2014-11-10T11:09:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-07-30Bitstream added on 2014-11-10T11:58:46Z : No. of bitstreams: 1 000787312.pdf: 3890205 bytes, checksum: 8da919abeca178df298784b7faeb5bb6 (MD5) / Os avanços tecnológicos ocorridos nos últimos anos, principalmente em relação aos softwares e hardwares têm contribuído para o aumento da utilização de sensores e controladores pelas indústrias. Nesses ambientes, o grande desafio é o desenvolvimento de sistemas computacionais cada vez mais complexos para a integração dos componentes heterogêneos, o gerenciamento e a análise da grande quantidade de dados gerados, com a finalidade de automatizar as atividades dos operadores na supervisão e no controle dos processos envolvidos. Nesse contexto, a abordagem de sistemas multiagentes oferece um caminho promissor e inovador para entender, desenvolver, gerenciar e manter sistemas complexos. Assim, o objetivo desse trabalho consiste em especificar uma arquitetura utilizando a abordagem de sistemas multiagentes, de forma que essa arquitetura possa ser utilizada como um modelo de referência para o desenvolvimento de sistemas computacionais voltados para a supervisão e controle de processos. A arquitetura foi especificada a partir dos aspectos e requisitos analisados em um conjunto de trabalhos correlatos que utilizam a abordagem de sistema multiagente em aplicações no domínio de supervisão e controle. Utilizando a arquitetura proposta foi desenvolvido o protótipo de um sistema para supervisionar as operações de perfuração de poços de petróleo. No desenvolvimento do protótipo foi definida uma ontologia para descrever o conhecimento do domínio de perfuração de poços de petróleo, representando as operações, as anormalidades e os agentes. O protótipo foi testado utilizando um conjunto de dados reais, onde foi possível validar alguns dos aspectos da arquitetura proposta / The technological advances occurred in last years have contributed to increase the use of sensors and controllers in industries. In these environments, the major challenge is the development of complex computer systems to integrate heterogeneous components, to manage and analyze the large amount of produced data, in order to automate the operators’ activities to supervise and control involved processes. In this context, multi-agent approach offers a promising and innovative way to understand, develop, manage and maintain complex systems. The objective of this work is to specify a reference architecture using the multi-agent approach. The architecture was proposed to be used as a reference model for the development of computational systems for processes monitoring and control. The architecture has been specified through an analysis of the aspects and requirements found in a set of related works that use the multi-agent approach in the development of applications in the field of supervision and control. Based on the proposed architecture was developed a system prototype to supervise oil well drilling operations. In this prototype, an ontology was defined to describe knowledge of oil well drilling domain, in order to represent operations, abnormalities and agents. This prototype was tested using a real data set, with the tests was possible to validate some aspects of the proposed architecture

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.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-02-03Bitstream added on 2014-06-13T19:10:02Z : No. of bitstreams: 1 assis_ern_me_sjrp.pdf: 1162688 bytes, checksum: 0a5c972b852d8e5c550540567af69607 (MD5) / Um dos grandes desafios existentes na elaboração de um projeto de desenvolvimento de um campo marítimo de petróleo é a definição do sistema de produção. A dificuldade em escolher um bom sistema marítimo de produção de óleo está ligada a aspectos técnicos, econômicos, ambientais e políticos. A experiência adquirida ao longo dos anos pelos engenheiros é um fator essencial no sucesso da tomada dessas decisões em um projeto de produção. Diante deste cenário, existem algumas abordagens computacionais, na área de Inteligência Artificial, que podem ser utilizadas para a elaboração e desenvolvimento de sistemas inteligentes que auxiliam na solução de novos problemas por analogia a problemas antigos, baseado nas experiências adquiridas. O Raciocínio Baseado em Casos é uma dessas abordagens, e consiste basicamente na construção de sistemas baseado em conhecimento, tendo como princípio adaptar soluções antigas para resolver novos problemas, utilizando casos antigos para criar uma solução equiparável para um novo problema. O objetivo deste trabalho é realizar o estudo de diversos métodos e técnicas de Raciocínio Baseado em Casos, principalmente as utilizadas para realizar a indexação e recuperação de casos, considerando a abordagem da Teoria dos Conjuntos Nebulosos, para a posterior aplicação dos resultados na construção de um sistema nebuloso de raciocínio baseado em casos para recomendação de sistemas marítimos de produção de petróleo / A major challenge in the elaboration of a project for development of offshore oilfields is the definition of the production system. The difficulty in choosing a good offshore oil production system is related to technical, economic, environmental and political aspects. The experience acquired over the years by engineers is an essential factor in the success of these decisions in a production project. In this scenario, there are some computational approaches, in the area of Artificial Intelligence, that can be used for the elaboration and development of intelligent systems that assist in solving new problems by analogy to old problems, based on experiences. The Case-Based Reasoning is one of these approaches, and basically consists in building knowledge-based systems, based on the principle to adapt old solutions to solve new problems, using old cases to create a solution equivalent to a new problem. The objective of this work is to make the study of various methods and techniques of Case-Based Reasoning, especially those used to perform the indexing and retrieval of cases, considering the approach of Fuzzy Set theory, for the subsequent application of the results in the development of a fuzzy case-based reasoning system for recommendation of offshore oil production systems

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-02-04Bitstream added on 2014-06-13T18:59:21Z : No. of bitstreams: 1 derossi_lh_me_sjrp.pdf: 1783577 bytes, checksum: 3017df90989f2b4b05b6bc1d87eb42ce (MD5) / Nas últimas duas décadas, diversos sistemas de ensino para Web foram desenvolvidos e amplamente utilizados. Com o surgimento da Web Semântica, a qual integra os conceitos da Web e da área de Inteligência Artificial, foi possível conceber novos sistemas de ensino, os Sistemas de Ensino Baseados na Web Semântica (Semantic Web-based Educational Systems - SWBES). Os SWBES são caracterizados por representar o conteúdo e o conhecimento na forma de ontologias e contar com agentes inteligentes que permitem às máquinas entenderem o conteúdo publicado na Web. Neste trabalho são apresentados e discutidos os padrões arquiteturais utilizados para desenvolvimento dos sistemas baseados na Web Semântica, em especial os sistemas educacionais. Como resultado do estudo é proposta uma arquitetura para os SWBES. As arquiteturas dos SWBES que utilizam a abordagem multiagente, normalmente, são concebidas de forma empírica, ou seja, apenas com a experiência do seu desenvolvedor. Neste trabalho, para a concepção do modelo multiagentes adotado na arquitetura do SWBES, foi utilizada uma metodologia de desenvolvimento de sistemas multiagentes, o framework Tropos. São apresentadas as fases do framework Tropos para o projeto de um modelo multiagentes utilizado na arquitetura de um SWBES. Utilizando a arquitetura desenvolvida foi implementado um SWBES. Para estudo de caso dessa arquitetura, foi realizada uma implementação de um Sistema de Ensino de Rochas Carbonáticas. Para esse sistema foram definidas três ontologias: ontologia de Domínio de Rochas Carbonáticas, ontologia de Perfil e ontologia de Material de Aprendizagem. Os comportamentos dos agentes e as interações entre eles são detalhadas. Finalmente, é apresentado um estudo de casos da utilização do sistema no ensino do curso de Rochas Carbonáticas / In the past two decades, several Web educational systems were designed and widely used. With the appearing of the Semantic Web, which integrates Web and Artificial Intelligence area concepts, it was possible to conceive new educational concepts, the Educational Systems Based on the Semantic Web (Semantic Web-based Educational Systems - SWBES). The SWBES represent the content and the knowledge in the form of ontology and count on intelligent agents that allow machines understand the content published on the web. In this work, architectural standards used to develop new systems based on the Semantic Web will be presented and discussed, especially the educational ones. As a result of this study, it is proposed the architecture for the SWBES. The architecture for the SWBES that use multi-agent approach generally is conceived empirically, that is, only with its developer experience. In this work, for the conception of the multi-agents model adopted in the architecture of the SWBES, a methodology of multi-agents systems development was used, the Tropos framework. The phases of Tropos framework for the project of a multi-agent model used in the architecture of SWBES are presented. A SWBES was implemented by using the architecture that was developed. For the study case of this architecture, it was held an implementation of the Educational System of Carbonate Rock. For this system, three ontologies were defined: Domain Ontology of Carbonate Rocks, Profile Ontology and Learning Material Ontology. The behavior of agents and interaction among them are detailed

Orientador: Ivan Rizzo Guilherme / Coorientador: Fabricio Aparecido Breve / Banca: Mário Luiz Tronco / Banca: Wagner Tanaka Botelho / Resumo: Os avanços tecnológicos ocorridos nos últimos anos, principalmente em relação aos softwares e hardwares têm contribuído para o aumento da utilização de sensores e controladores pelas indústrias. Nesses ambientes, o grande desafio é o desenvolvimento de sistemas computacionais cada vez mais complexos para a integração dos componentes heterogêneos, o gerenciamento e a análise da grande quantidade de dados gerados, com a finalidade de automatizar as atividades dos operadores na supervisão e no controle dos processos envolvidos. Nesse contexto, a abordagem de sistemas multiagentes oferece um caminho promissor e inovador para entender, desenvolver, gerenciar e manter sistemas complexos. Assim, o objetivo desse trabalho consiste em especificar uma arquitetura utilizando a abordagem de sistemas multiagentes, de forma que essa arquitetura possa ser utilizada como um modelo de referência para o desenvolvimento de sistemas computacionais voltados para a supervisão e controle de processos. A arquitetura foi especificada a partir dos aspectos e requisitos analisados em um conjunto de trabalhos correlatos que utilizam a abordagem de sistema multiagente em aplicações no domínio de supervisão e controle. Utilizando a arquitetura proposta foi desenvolvido o protótipo de um sistema para supervisionar as operações de perfuração de poços de petróleo. No desenvolvimento do protótipo foi definida uma ontologia para descrever o conhecimento do domínio de perfuração de poços de petróleo, representando as operações, as anormalidades e os agentes. O protótipo foi testado utilizando um conjunto de dados reais, onde foi possível validar alguns dos aspectos da arquitetura proposta / Abstract: The technological advances occurred in last years have contributed to increase the use of sensors and controllers in industries. In these environments, the major challenge is the development of complex computer systems to integrate heterogeneous components, to manage and analyze the large amount of produced data, in order to automate the operators' activities to supervise and control involved processes. In this context, multi-agent approach offers a promising and innovative way to understand, develop, manage and maintain complex systems. The objective of this work is to specify a reference architecture using the multi-agent approach. The architecture was proposed to be used as a reference model for the development of computational systems for processes monitoring and control. The architecture has been specified through an analysis of the aspects and requirements found in a set of related works that use the multi-agent approach in the development of applications in the field of supervision and control. Based on the proposed architecture was developed a system prototype to supervise oil well drilling operations. In this prototype, an ontology was defined to describe knowledge of oil well drilling domain, in order to represent operations, abnormalities and agents. This prototype was tested using a real data set, with the tests was possible to validate some aspects of the proposed architecture / Mestre

Orientador: Ivan Rizzo Guilherme / Coorientador: João Fernando Marar / Banca: Eraldo Pereira Marinho / Banca: Sandra Aparecida Sandri / Resumo: Um dos grandes desafios existentes na elaboração de um projeto de desenvolvimento de um campo marítimo de petróleo é a definição do sistema de produção. A dificuldade em escolher um bom sistema marítimo de produção de óleo está ligada a aspectos técnicos, econômicos, ambientais e políticos. A experiência adquirida ao longo dos anos pelos engenheiros é um fator essencial no sucesso da tomada dessas decisões em um projeto de produção. Diante deste cenário, existem algumas abordagens computacionais, na área de Inteligência Artificial, que podem ser utilizadas para a elaboração e desenvolvimento de sistemas inteligentes que auxiliam na solução de novos problemas por analogia a problemas antigos, baseado nas experiências adquiridas. O Raciocínio Baseado em Casos é uma dessas abordagens, e consiste basicamente na construção de sistemas baseado em conhecimento, tendo como princípio adaptar soluções antigas para resolver novos problemas, utilizando casos antigos para criar uma solução equiparável para um novo problema. O objetivo deste trabalho é realizar o estudo de diversos métodos e técnicas de Raciocínio Baseado em Casos, principalmente as utilizadas para realizar a indexação e recuperação de casos, considerando a abordagem da Teoria dos Conjuntos Nebulosos, para a posterior aplicação dos resultados na construção de um sistema nebuloso de raciocínio baseado em casos para recomendação de sistemas marítimos de produção de petróleo / Abstract: A major challenge in the elaboration of a project for development of offshore oilfields is the definition of the production system. The difficulty in choosing a good offshore oil production system is related to technical, economic, environmental and political aspects. The experience acquired over the years by engineers is an essential factor in the success of these decisions in a production project. In this scenario, there are some computational approaches, in the area of Artificial Intelligence, that can be used for the elaboration and development of intelligent systems that assist in solving new problems by analogy to old problems, based on experiences. The Case-Based Reasoning is one of these approaches, and basically consists in building knowledge-based systems, based on the principle to adapt old solutions to solve new problems, using old cases to create a solution equivalent to a new problem. The objective of this work is to make the study of various methods and techniques of Case-Based Reasoning, especially those used to perform the indexing and retrieval of cases, considering the approach of Fuzzy Set theory, for the subsequent application of the results in the development of a fuzzy case-based reasoning system for recommendation of offshore oil production systems / Mestre

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.

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.