Made available in DSpace on 2019-04-05T23:09:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-01-16 / The comprehension of urban activities and phenomena is of the utmost importance for society as a whole, in particular for those agencies responsible for public administration. Such activities are characterized by their complexity and therefore their difficulty in terms of study and training. Tools must be developed in order to make studying/training for these activities feasible, in a way as to provide the means for such comprehension. In this paper, an architecture is proposed for the construction of tools geared toward study and training in urban activities: the architecture for Intelligent Tutorial Geosimulator Systems, or ITGS. ITGS contemplate a multi-agent geosimulator supported by an intelligent tutor to help the user to better understand the model studied. In order to evaluate the proposal of ITGS and to offer a tool for the public safety sector, a training system was developed the ExpertCop system focused on the current problem of urban crime. ExpertCop was developed with the aim of assisting the training of police officers in the urban activity of police resources allocation. The system implements the proposals of ITGS by using geosimulation of the process studied through a set of structured steps, in the form of a computer game, in order to enhance and motivate the student s learning process, as well as a tutorial agent offering support to the student in understanding the model proposed. Support is offered by means of explanations of the simulation s emergent behavior (macro-level) and the individual explanations of the simulated events (micro-level). The system was evaluated by applying it during a course for police officers, whereby the results obtained demonstrated the effectiveness of the proposal. / A compreensão das atividades e fenômenos urbanos é de suma importância para a sociedade como um todo, em especial para os órgãos responsáveis pela gestão pública. Estas atividades são caracterizadas por sua complexidade e conseqüente dificuldade de estudo e treinamento. Torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas que viabilizem o estudo/ treinamento destas atividades de modo a possibilitar sua compreensão. Neste trabalho, propõe-se uma arquitetura para a construção de ferramentas voltadas ao estudo e treinamento de atividades urbanas: a arquitetura para Sistemas Geosimuladores Tutores Inteligentes SGTI. SGTI contempla um geosimulador multiagente apoiado por um tutor inteligente para dar suporte ao usuário na compreensão do modelo estudado. De forma a avaliar a proposta de SGTI e oferecer uma ferramenta para o setor de segurança pública, desenvolveu-se um sistema de treinamento, tendo como foco a problemática atual da criminalidade urbana, o sistema ExpertCop. ExpertCop foi desenvolvido com o objetivo de auxiliar os oficiais da polícia no treinamento da atividade urbana de alocação de recursos. O sistema implementa as propostas de SGTI, utilizando a geosimulação do processo estudado em um conjunto de passos estruturados, sob a forma de jogo, de modo a colaborar e motivar o aprendizado do aluno, e um agente tutor oferecendo suporte ao aluno na compreensão do modelo proposto. O suporte é oferecido por meio de explicações do comportamento emergente da simulação (macro-nível) e explicações individuais dos eventos simulados (micro-nível). A avaliação do sistema foi feita aplicando-o em um curso para oficiais de polícia, onde os resultados obtidos mostram a eficácia da proposta.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-06-04T13:17:59Z No. of bitstreams: 1 DIEGO DERMEVAL MEDEIROS DA CUNHA MATOS - TESE (PPGCC) 2017.pdf: 5848671 bytes, checksum: b890812e50eefda440fc048fd77b0f93 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-04T13:17:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIEGO DERMEVAL MEDEIROS DA CUNHA MATOS - TESE (PPGCC) 2017.pdf: 5848671 bytes, checksum: b890812e50eefda440fc048fd77b0f93 (MD5) Previous issue date: 2017-03-17 / Sistemas Tutores Inteligentes (STIs) têm recibo a atenção de acadêmicos e profissionais desde da década de 70. Tem havido um grande número de estudos recentes em apoio da efetividade de STIs. Entretanto, é muito comum que estudantes fiquem desengajados ou entediados durante o processo de aprendizagem usando STIs. Para considerar explicitamente os aspectos motivacionais de estudantes, pesquisadores estão cada vez mais interessados em usar gamificação em conjunto com STIs. Contudo, apesar de prover tutoria individualizada para estudantes e algum tipo de suporte para professores, estes usuários não têm recebido alta prioridade no desenvolvimento destes tipos de sistemas. De forma a contribuir para o uso ativo e personalizado de STIs gamificados por professores, três problemas técnicos devem ser considerados. Primeiro, projetar STI é muito complexo (deve-se considerar diferentes teorias, componentes e partes interessadas) e incluir gamificação pode aumentar significativamente tal complexidade e variabilidade. Segundo, as funcionalidades de STIs gamificados podem ser usadas de acordo com vários elementos (ex.: nível educacional, domínio de conhecimento, teorias de gamificaçãoe STI, etc). Desta forma, é imprescindível tirar proveito das teorias e práticas de ambos os tópicos para reduzir o espaço de design destes sistemas. Terceiro, para efetivamente auxiliar professores a usarem ativamente estes sistemas, faz-se necessário prover uma solução simples e usável para eles. Para lidar com estes problemas, o principal objetivo desta tese é projetar uma solução computacional de autoria para fornecer aos professores uma forma de personalizar as funcionalidades de STIs gamificados gerenciando a alta variabilidade destes sistemas e considerando as teorias/práticas de gamificação e STI. Visando alcançar este objetivo, nós identificamos o espaço de variabilidade e o representamos por meio do uso de uma abordagem de modelagem de features baseada em ontologias (OntoSPL). Desenvolvemos um modelo ontológico integrado (Ontologia de tutoria gamificada ou Gamified tutoring ontology) que conecta elementos de design de jogos apoiados por evidências no domínio de e-learning, além de teorias e frameworks de gamificação aos conceitos de STI. Finalmente, desenvolvemos uma solução de autoria (chamada AGITS) que leva em consideração tais ontologias para auxiliar professores na personalização de funcionalidades de STIs gamificados. As contribuições deste trabalho são avaliadas por meio da condução de quatro estudos empíricos: (1) conduzimos um experimento controlado para comparar a OntoSPL com uma abordagem de modelagem de features bem conhecida na literatura. Os resultados sugerem que esta abordagem é mais flexível e requer menos tempo para mudar; (2) avaliamos o modelo ontológico integrado usando um método de avaliação de ontologias (FOCA) com especialistas tanto de contexto acadêmico quanto industrial. Os resultados sugerem que as ontologias estão atendendo adequadamente os papeis de representação do conhecimento; (3) avaliamos versões não-interativas da solução de autoria desenvolvida com 59 participantes. Os resultados indicam uma atitude favorável ao uso da solução de autoria projetada,nos quais os participantes concordaram que a solução é fácil de usar, usável, simples, esteticamente atraente,tem um suporte bem percebido e alta credibilidade; e (4) avaliamos, por fim,versões interativas (do zero e usando um modelo) da solução de autoria com 41 professores. Os resultados sugerem que professores podem usar e reusar, com um alto nível de aceitação, uma solução de autoria que inclui toda a complexidade de projetar STI gamificado. / Intelligent Tutoring Systems (ITSs) have been drawing the attention of academics and practitioners since early 70’s. There have been a number of recent studies in support of the effectiveness of ITSs. However, it is very common that students become disengaged or bored during the learning process by using ITSs. To explicitly consider students’ motivational aspects, researchers are increasingly interested in using gamification along with ITS.However, despite providing individualized tutoring to students and some kind of support for teachers, teachers have been not considered as first-class citizens in the development of these kinds of systems. In order to contribute to the active and customized use of gamified ITS by teachers, three technical problems should be considered. First, designing ITS is very complex (i.e., take into account different theories, components, and stahekolders) and including gamification may significantly increase such complexity and variability. Second, gamified ITS features can be used depending on several elements (e.g., educational level, knowledge domain, gamification and ITS theories, etc). Thus, it is imperative to take advantage of theories and practices from both topics to reduce the design space of these systems. Third, in order to effectively aid teachers to actively use such systems, it is needed to provide a simple and usable solution for them. To deal with these problems, the main objective of this thesis is to design an authoring computational solution to provide for teachers a way to customize gamified ITS features managing the high variability of these systems and considering gamification and ITS theories/practices. To achieve this objective, we identify the variability space and represent it using an ontology-based feature modeling approach (OntoSPL). We develop an integrated ontological model (Gamified tutoring ontology) that connects evidence-supported game design elements in the e-learning domain as well as gamification theories and frameworks to existing ITS concepts. Finally, we develop an authoring solution (named AGITS) that takes into account these ontologies to aid teachers in the customization of gamified ITS features. We evaluate our contributions by conducting four empirical studies: (1) we perform a controlled experiment to compare OntoSPL against a well-known ontology-based feature modeling approach. The results suggest that our approach is more flexible and requires less time to change; (2) we evaluate the ontological integrated model by using an ontology evaluation method (FOCA) with experts from academic and industrial settings. The results suggest that our ontologies are properly targeting the knowledge representation roles; (3) we evaluate non-interactive versions of the designed authoring solution with 59 participants. The results indicate a positive attitude towards the use of the designed authoring solutions, in which participants agreed that they are ease to use, usable, simple, aesthetically appealing, have a well-perceived system support and high credibility; and (4) we also evaluate interactive versions (scratch and template) of our authoring solution with 41 teachers. The results suggest that teachers can use and reuse, with a high acceptance level, an authoring solution that includes all the complexity to design gamified ITS.

The main goal of this work is to present an approach that ?nds an appropriate set of sequential actions for a group of cooperative agents interacting over a constrained environment. This search is considered a complex task for autonomous agents and is not possible to use default reinforcement learning algorithms to learn the adequate policy. In this thesis, a technique that deals with propositionally constrained state spaces and makes use of a Reinforcement Learning algorithm based on Markov Decision Process is proposed. A new model is also presented which formally de?nes this restricted search space. By so doing, this work aims at reducing the overall exploratory need, thus improving the performance of the learning algorithm. To constrain the state space the concept of extended reachability goals is employed. Through them it is possible to de?ne an objective to be preserved during the iteration with the environment and another that de?nes a goal state. In this cooperative environment, the information about the propositions is shared among the agents during its interaction. An architecture to solve problems in such environments is also presented. Experiments to validate the proposed algorithm were performed on different test cases and showed interesting results. A performance evaluation against standard Reinforcement Learning techniques showed that by extending autonomous learning with propositional constraints updated along the learning process can produce faster convergence to adequate policies. The best results achieved present an important reduction over execution time (34,32%) and number of iterations (67.94%). This occurs due to the early state space reduction caused by shared information on state space constraints.

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.

Apresenta-se neste trabalho uma abordagem de Redes de Petri Coloridas para especificação e verificação formal de um modelo de Sistema Tutor Inteligente que utiliza a Aprendizagem Baseada em Problemas como estratégia pedagógica. A especificação e a verificação formal permitem verificar se as funcionalidades planejadas do modelo pedagógico serão realizadas, antes da etapa de implementação do sistema. Adicionalmente, o mecanismo de inferência avalia as informações coletadas nas atividades de interação do aprendiz no processo de solução de problemas e infere, por simulação de Cadeias de Markov Monte Carlo, a probabilidade de o aprendiz resolver um problema, com o propósito de capacitar o sistema à tomada de decisões. Experimentos iniciais indicam consistência geral e benefícios da proposta.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-04-12T15:56:11Z No. of bitstreams: 1 Antônio Augusto Alves_.pdf: 3906232 bytes, checksum: a3df4f42f4828f898dabdee4e931412d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-12T15:56:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Antônio Augusto Alves_.pdf: 3906232 bytes, checksum: a3df4f42f4828f898dabdee4e931412d (MD5) Previous issue date: 2018-01-18 / Nenhuma / Alunos que conseguem manter a atenção em uma atividade apresentam um melhor desempenho nas atividades escolares. A habilidade de manter o foco em uma atividade é essencial para que o estudante tenha um desempenho satisfatório na escola. Nas últimas duas décadas houve um aumento no interesse pelos estudos sobre mindfulness e seus efeitos positivos na saúde, bem-estar e na melhora das habilidades cognitivas. No âmbito escolar o mindfulness tem se mostrado uma técnica relevante para a melhora da atenção de alunos praticantes. Estudos recentes mostram que a realização de sessões de mindfulness proporciona ao aluno uma melhora na atenção, desempenho escolar, no controle das emoções e no relacionamento com os professores e colegas. Embora exista também um número crescente de pesquisas que fazem uso de recursos computacionais para incentivar a prática de mindfulness em contextos não escolares, são poucos os trabalhos que integram o uso de mindfulness em sistemas tutores inteligentes ou em outros tipos de ambientes de aprendizagem. Além disso, nenhum dos trabalhos propõe um treinamento personalizado às características do aprendiz. O presente trabalho propõe um agente que fornece exercícios de mindfulness guiado e adaptado ao estado de humor do aluno e à sua experiência em meditação. Através dos dados coletados pelo sistema, é possível a seleção dos exercícios mais adequados para o aluno, bem como o ajuste do tempo de duração dos exercícios. O agente visa encorajar o estudante a praticar técnicas de meditação para a melhora da atenção e do rendimento acadêmico e da promoção do bem-estar geral do aluno. Este agente foi integrado como estudo de caso ao sistema tutor PAT2Math para a realização de avaliação com 41 alunos durante 7 semanas. Para fins de avaliação foram utilizadas 3 versões do sistema tutor inteligente PAT2Math. A primeira versão utilizou áudios com narrações de técnicas de meditação sem adaptação à experiência ou ao estado de humor apresentado pelo aluno; a segunda versão utilizou 3 gravações de áudio que narravam a história da álgebra e das equações. A terceira e última versão utilizou 24 gravações de áudio com diferentes técnicas de meditação e diferentes durações para que as técnicas utilizadas pudessem ser adaptadas à experiência e ao humor do estudante. Os resultados da avaliação mostraram que a prática de mindfulness de forma guiada e personalizada melhora a atenção do aluno. No entanto, possivelmente devido à duração do experimento, não foram encontradas evidências estatisticamente significativas de um impacto positivo na aprendizagem do aluno. / Students who are able to maintain attention in an activity present a better performance in school activities. The ability to focus on an activity is essential for the student to perform satisfactorily at school. Over the last two decades there has been an increase interest in studies on mindfulness and its positive effects on health, well-being and improvement of cognitive abilities. In the school context, mindfulness has shown to be a relevant technique for the improvement of the students’ attention. Recent studies show that performing mindfulness sessions provides the student with improved attention, school performance, control of emotions, and relationships with teachers and peers. Although there are also a growing number of researches that uses computational resources to encourage the practice of mindfulness, there are few works that integrate the use of mindfulness in intelligent tutors systems or in other types of learning environments. In addition, none of the works proposes a personalized training to the characteristics of the learner. The present work proposes an agent that provides exercises of mindfulness that are guided and adapted to the students’ mood and their experience in meditation. Through the data collected by the system, it is possible to select the most appropriate exercises for the student, as well to adjust the duration of the exercises. The agent aims to encourage the student to practice meditation techniques to improve attention and academic achievement and promote the general well-being of the student. As a case study, this agent was integrated to PAT2Math, an algebra intelligent tutoring system, for the evaluation with 41 students for 7 weeks. For evaluation purposes, 3 versions of the PAT2Math intelligent tutoring system were used. The first version used audios with narratives of meditation techniques without adaptation to the experience or mood presented by the student; the second version used 3 audio recordings that told the story of algebra and equations. The third and final version used 24 audio recordings with different meditation techniques and different durations so that the techniques used could be adapted to the student's experience and mood. The results of the evaluation showed that the practice of mindfulness in a guided and personalized way improves the attention of the student. However, possibly due to the duration of the experiment, no statistically significant evidence of a positive impact on student learning was found.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ElizamaCL_DISSERT.pdf: 2492440 bytes, checksum: f1ce600c75a6e4f443532ee39fe5df1f (MD5) Previous issue date: 2011-05-31 / In development of Synthetic Agents for Education, the doubt still resides about what would be a behavior that could be considered, in fact, plausible for this agent's type, which can be considered as effective on the transmission of the knowledge by the agent and the function of emotions this process. The purpose of this labor has an investigative nature in an attempt to discover what aspects are important for this behavior consistent and practical development of a chatterbot with the function of virtual tutor, within the context of learning algorithms. In this study, we explained the agents' basics, Intelligent Tutoring Systems, bots, chatterbots and how these systems need to provide credibility to report on their behavior. Models of emotions, personality and humor to computational agents are also covered, as well as previous studies by other researchers at the area. After that, the prototype is detailed, the research conducted, a summary of results achieved, the architectural model of the system, vision of computing and macro view of the features implemented. / No desenvolvimento de Agentes Sint?ticos Educacionais, ainda reside a d?vida sobre o que seria um comportamento que possa ser considerado, de fato, plaus?vel para esse tipo de agente, qual forma pode ser considerada eficaz na transmiss?o do conhecimento pelo agente e qual o papel das emo??es nesse processo. A proposta desse trabalho tem um cunho investigativo na tentativa de descobrir quais aspectos s?o importantes para esse comportamento coerente e pr?tico no desenvolvimento de um chatterbot com o papel de tutor virtual, inserido no contexto de ensino de algoritmos. Neste estudo, s?o explanados os conceitos b?sicos de agentes, Sistemas Tutores Inteligentes, bots, chatterbots e como esses sistemas precisam se apresentar para transmitir credibilidade no seu comportamento. Modelos de emo??es, personalidade e humor para agentes computacionais tamb?m s?o abordados, bem como estudos j? realizados na ?rea por outros pesquisadores. Ap?s isso, ? detalhado o prot?tipo desenvolvido, as pesquisas realizadas, s?ntese dos resultados alcan?ados, o modelo arquitetural do sistema, vis?o do ambiente computacional e vis?o macro das funcionalidades implementadas.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_Viviane_Margarida_Gomes_EEEC_UFG_2009.pdf: 1229653 bytes, checksum: 6dded0cdb59c4c56c5eb4f04ee56788f (MD5) Previous issue date: 2009-08-22 / Intelligent Tutoring Systems are softwares to provide customized instruction by using techniques of Computational Intelligence. This research proposes the intelligent control of free time (break interval) in multi-session tutoring. The teaching strategy employs tutoring modules with the following steps: 1) video class, 2) exercise, 3) practical suggestion, 4) free time, and 5) revision exercise. As part of the learning environment, free time (step 4) can contribute to increase the knowledge retention. Based on the student performance in exercises, the proposed system uses Reinforcement Learning to control free time durations. The intelligent agent decides according to the policy that has been indicated by the Softmax method. Among the relevant points of this algorithm, it can be highlighted the optimistic initial values, the incremental implementation and the temperature adjustment (Gibbs distribution parameter) to the selection of action. Two student groups have participated of data collection. The experimental group (with intelligent control) has been compared to the control group (where decisions belong to the student). In the groups, the intelligent agent or the student determines the action that will be followed or, in more detail, if free time will be shorter, longer or maintained. In comparison, statistical data analysis have shown significant and equivalent gains in knowledge retention. However, students from experimental group have realized more accurately the role of free time as a component of the teaching strategy / Sistemas Tutores Inteligentes são programas para prover instrução personalizada a partir de técnicas de Inteligência Computacional. Esta pesquisa propõe o controle inteligente de tempo livre (pausas) em tutoria multissessão. A estratégia de ensino apresenta a tutoria em módulos, com as seguintes etapas: 1) vídeo-aula, 2) exercício, 3) sugestão prática, 4) tempo livre e 5) exercício de revisão. Como parte do ambiente de aprendizagem, o tempo livre (etapa 4) pode contribuir para aumentar a retenção de conhecimento. Baseado no desempenho do aluno nos exercícios, o sistema proposto utiliza Aprendizagem por Reforço para controlar a duração do tempo livre. O agente inteligente toma decisões de acordo com a política definida pelo método Softmax. Entre os pontos relevantes do algoritmo, destacam-se o valor inicial otimizado das ações, a implementação incremental e o ajuste da temperatura (parâmetro da distribuição de Gibbs) para a seleção de ação. Dois grupos de estudantes participaram da coleta de dados. O grupo experimental (com controle inteligente do tempo livre) foi comparado ao grupo controle (onde a decisão pertence ao próprio estudante). Nos grupos, o agente inteligente ou o aluno determina a ação a ser seguida, mais detalhadamente, diminuir, manter ou aumentar a duração do tempo livre. Por meio de estudo comparativo, a análise estatística dos dados mostrou ganhos significativos e equivalentes na retenção de conhecimento. Contudo, alunos do grupo experimental perceberam melhor o tempo livre como componente da estratégia de ensino

O desenvolvimento de habilidades cognitivas de análise, síntese e avaliação, diretamente ligadas à capacidade de raciocínio crítico, constitui um importante objetivo do processo educacional, há décadas a educação contábil é criticada pela deficiência de seus egressos na aquisição e no uso dessas habilidades. Algumas críticas estão diretamente relacionadas ao conteúdo tecnicista da formação (currículo), outras se referem à metodologia aplicada nas salas de aula (pedagogia). O cenário atual, de avanços tecnológicos, cria um ambiente de constantes mudanças a profissão contábil, sendo necessário que haja mudanças na forma e no conteúdo dos cursos para acompanhar essas mudanças. O corpo doutores e pesquisadores em Contabilidade, não é suficiente para protagonizar essa mudança, e o uso de tecnologias podem auxiliar. Diante desse cenário o presente estudo buscou identificar em que medida os sistemas tutores adaptativos auxiliam o estudante de Contabilidade no desenvolvimento das habilidades de raciocínio crítico, propondo um framework para desenvolvimento de Sistemas Tutores Adaptativos ao Raciocínio Crítico em Contabilidade (STARCC). Como resultado o presente estudo desenvolveu um método de classificação do nível de raciocínio crítico em estudantes da disciplina de História da Contabilidade, com base nos logs de acesso do sistema de apoio ao ensino; do processamento da linguagem natural dos textos produzidos para a disciplina; e no índice Flesch-Kincaid de legibilidade dos materiais produzidos. Analises demonstram que o modelo classifica os estudantes com acurácia de 86,20% em relação ao processo realizado por um professor. Entretanto os resultados precisam ser analisados com cuidado, dado que o modelo deve ser testado e melhorado em outras disciplinas e, em outro conjunto de dados, para que possa ser fonte confiável de classificação do nível de raciocínio crítico dos estudantes. Como sugestão de pesquisas futuras pode-se comparar os resultados do modelo de classificação, baseado em inteligência artificial, dessa pesquisa com os resultados de testes consagrados pela literatura, como por exemplo o California Critical Thinking Skills Test (CCTST); o Ennis-Weir Critical Thinking Essay Test (EWCTET). O framework STARCC, mostrou-se útil para elaboração de sistemas de apoio ao processo de ensino e aprendizagem no curso de História da Contabilidade e pesquisas futuras devem submetê-lo a testes em relação a atributos como: facilidade, utilidade e custo benefício em utilizá-lo / The development of cognitive abilities of analysis, synthesis and, evaluation, directly linked to the capacity for critical thinking, is an important objective of the educational process, for decades accounting education has been criticized for the deficiency of its graduates in the acquisition and use of these skills. Some criticisms are directly related to the technical content of the training (curriculum), others refer to the methodology applied in classrooms (pedagogy). The current scenario, of technological advances, creates an environment of constant changes in the accounting profession, being necessary that there are changes in the form and the content of the courses to follow these changes. The body doctors and researchers in Accounting are not enough to star in this change, and the use of technologies can help. Given this scenario, the present study sought to identify the extent to which adaptive tutors systems help the Accounting student in the development of critical reasoning skills, proposing a framework for the development of Adaptive Tutoring Systems for Critical Thinking in Accounting (STARCC). As a result the present study developed a method of classifying the level of critical reasoning in students of the discipline of Accounting History, based on the access logs of the teaching support system; of the processing of the natural language of the texts produced for the discipline; and the Flesch-Kincaid Index of readability of the materials produced. Analyzes show that the model classifies the students with an accuracy of 86.20% in relation to the process performed by a teacher. However, the results need to be carefully analyzed, since the model must be tested and improved in other disciplines and in another set of data so that it can be a reliable source of classification for students\' critical reasoning level. As a suggestion of future research, it is possible to compare the results of the artificial intelligence-based classification model of this research with the results of tests established in the literature, such as the California Critical Thinking Skills Test (CCTST); the Ennis-Weir Critical Thinking Essay Test (EWCTET). The STARCC framework has proved to be useful for the elaboration of support systems for the teaching and learning process in the course of Accounting History and future research should subject it to tests in relation to attributes such as ease, utility and cost benefit.

A Gamificação é uma técnica que a utiliza elementos de design de jogos em ambientes que não são jogos, visando aumentar a motivação e engajamento dos usuários e que vem ganhando espaço em diversos áreas como saúde, marketing e também na educação. Porém, ainda que o interesse pela técnica venha crescendo, os meios para sua aplicação nesses ainda não estão bem definidos e os resultados obtidos têm-se mostrado dependentes do contexto e da população alvo. Diversos autores atribuem essa inconstância nos resultados a problemas no design da gamificação, uma vez que a maior parte dos projetos tem utilizado abordagens one-size-fits-all, no qual todos os usuários utilizam o mesmo ambiente independente de suas preferências individuais. Diante desse cenário, tem-se proposto que a gamificação personalizada pode atender uma maior parcela dos usuários, adequando os ambientes gamificados ao perfil dos usuários. Uma das abordagens para a personalização da gamificação consiste no uso de tipologias de jogadores para determinar os elementos mais interessante para o usuário. No entanto, as tipologias utilizam estereótipos, criando constructos que ainda restringem as informações consideradas durante a personalização. Dessa forma, neste trabalho buscou-se investigar a personalização com base na teoria de motivações para se engajarem em jogos, que trata o perfil do usuário como um conjunto de diferentes subcomponentes motivacionais correlacionados, que se agrupam em macro-componentes. Para isso, adaptou-se a teoria para o contexto da gamificação e elaborou-se dois modelos o de Macro-Gamificação, o qual relaciona-se com a teoria de Autodeterminação e às necessidades de Competência, Relacionamento e Autonomia do usuário, e o de Micro-Gamificação, que relaciona os elementos de jogos a um determinado subcomponente motivacional e disponibilizá-lo mediante o interesse do usuário no subcomponente. Para avaliar então se a gamificação personalizada influencia no engajamento dos usuários quando comparada a gamificação não personalizada, os modelos foram implementados em um ambiente virtual de aprendizagem, preparado para criar os perfis de gamificação dos usuários dinamicamente e adaptar interface do em tempo real. Realizou-se então um estudo de caso com N=36, utilizando como domínio o estudo dos silabários do idioma japonês. Ao final do estudo foram identificados dois padrões de atuação no sistema com uma diferença de 65% de participação e que foi utilizado para segmentar os participantes. No segmento menos engajado, os participantes do grupo não personalizado apresentaram um engajamento aos grupos personalizados. Já no segmento dos usuários mais ativos o grupo utilizando o modelo Micro-Gamificado, apresentou-se mais engajado. Desse modo, não é possível afirmar que a gamificação personalizada proporcione um maior engajamento do que a gamificação sem personalização, embora os resultados sugiram que usuários que permanecem utilizando o sistema por mais tempo tem um maior engajamento no ambiente personalizado. Por fim, é possível afirmar que o desenvolvimento de sistemas gamificados com personalização ainda está em sua infância e por isso nesta pesquisa além de buscar evidencias sobre o impacto da gamificação personalizada no engajamento dos usuários, buscou-se também desenvolver ferramental para facilitar o processo para os membros da comunidade em ordem de impulsionar os avanços dessa área de pesquisa. / Gamification is a technique that uses game design elements in non-game context, to increase users motivation and engagement and that has been gaining space in several areas such as health, marketing and also in education. However, although the interest in the technique is growing, the means for its application are still not well defined and the results obtained have been shown to be dependent on the context and the population. Several authors attribute this resultsin the results to problems in gamification design, since most projects have been using an one-size-fitsall approach, in which all users uses the same environment independent of their preferences. Given this scenario, it has been proposed that the personalized gamification can adress a larger portion of users, adapting the gamified environments to users profiles One of the approaches to personalize the gamification is to use player typologies to determine which elements are most interesting to the user. However, typologies uses stereotypes, creating constructs that still restrict the information considered during customization. Thus, in this work, we sought to investigate personalization based on the theory of motivations to engage in games, which treats the user profile as a set of different correlated motivational subcomponents, which are grouped into macrocomponents. For this, the theory was adapted to the context of the gamification and two models were elaborated the Macro-Gamification, which is related to the theory of Self-determination and to the needs of Competence, Relationship and Autonomy of the user, and the Micro-Gamification, which relates the game elements to a particular motivational subcomponent and make it available through the users interest in the subcomponent. In order to evaluate whether personalized gamification influences user engagement when compared to non-personalized gamification, the models were implemented in a virtual learning environment, prepared to dynamically create users gamification profiles and adapt the interface in real time. A case study was then carried out with N = 36, using as a domain the study of syllabaries of the Japanese language. At the end of the study, two patterns of performance in the system with a difference of 65 % participation were identified and used to segment the participants. In the less engaged segment, the non-personalized group participants showed a higer engagement than the personalized groups. However, in the segment of the most active users the group using the Micro-Gamified model, presented itself more engaged. Thus, it can not be argued that personalized gamification provides greater engagement than non-personalized gamification, although the results suggest that users who remain using the system longer have a greater engagement in the personalized approach. Finally, it is possible to affirm that the development of personalized gamified systems is still in its infancy and for this reason, in this research, besides searching for evidence on the impact of personalized gamification on user engagement, we also sought to develop tooling to facilitate the process for the members of the community in order to boost the advances of this area of research.