Este trabalho aborda um estudo sobre os STI - Sistemas Tutores Inteligentes - dando uma visão geral do que esta sendo feito nesta área e quais são as tendências futuras que direcionam os STI a trabalhar com arquiteturas de agentes. Para simular as mudanças que ocorrem em certos estados mentais dos agentes, fizemos uma unido dos STI com a IAD - Inteligência Artificial Distribuída - e construímos os modelos dos agentes com base no ambiente dos STI e na arquitetura SEM - Sociedade dos Estados Mentais - [CORM que baseia seu formalismo na Teoria das Situações. Exploramos e adotamos a ideia da arquitetura aberta dos STI [OLI92], pois, através dela, foi possível criar um ambiente cooperativo de aprendizagem no qual o tutor e o aluno podem ensinar e aprender. Trabalhamos com dois agentes globais, a saber, o tutor e o aluno, sendo cada um deles composto por quatro agentes locais associados a determinados estados mentais do agente. Os agentes locais correspondem aos estados mentais: crença, desejo, intenção e expectativa, definidos na arquitetura SEM como agentes locais, e tratados individualmente nesta, que se preocupa com o comportamento particular de cada um. Optamos por usar a arquitetura SEM, que é uma arquitetura de agentes, no lugar de uma funcional tradicional, ou seja, composta por módulos, que é característica dos STI, porque nela podemos tratar os estados mentais como agentes locais, e assim é possível modelar o comportamento individual de cada estado e as mudanças que a interação entre os agentes provoca em cada um Abordamos três situações de ensino/aprendizagem com peculiaridades diferentes nas quais os agentes globais interagem cooperativamente com o objetivo de um ensinar o outro. Para cada dialogo, estabelecemos objetivos específicos: no primeiro, nosso interesse é na maneira como o aluno ensina uma nova estratégia ao tutor; no segundo, analisamos as mudanças das crenças do tutor sobre o conhecimento do aluno; no terceiro, nos preocupamos com as estratégias de ensino utilizadas pelo tutor. O processo de ensino/aprendizagem que acontece no desenrolar da interação entre os agentes é realizado usando o método de aprendizagem simbólica automática EBL - Explanation-Based Learning - [MIT86],[COS90] Este método proporciona a generalização do exemplo de treinamento que é incorporado as crenças e as estratégias do agente que desempenha o papel daquele que aprende, enriquecendo-as. As estratégias, que são fundamentais para os STI, são tratadas como pianos de ensino, utilizadas para promover a aprendizagem, pois definem a maneira como determinado conteúdo deve ser ensinado. Tratamos aqui as estratégias de uma maneira inovadora e diferente da tratada anteriormente [COR94]. Elas são um conjunto de ações e possuem armazenados procedimentos que são usados pelos agentes durante a interação. São determinadas e controladas conforme a intenção e usadas de acordo com as crenças, no sentido de selecionar a mais adequada para cada situação. / This study focuses on the Intelligent Tutoring System (ITS) and aims at presenting a general view concerning what has been developed in this field as well as the coming trends which lead the ITS to deal with agents' architecture. In order to simulate the changes which occur in certain mental states of the agents, we linked ITS with Distributed Artificial Intelligence (DAI) and then we built the agents' modules based on ITS environment and on SEM - Sociedade dos Estados Mentais that means Mental States Society - architecture [COR94]. Such an architecture bases its formalism on the Situation Theory. We explored and adopted the idea of the ITS open architecture [OLI92] for, through it, it has been possible to create a cooperative learning environment in which both the tutor and the student are able to teach and learn. The two global agents we worked on - tutor and student - both of them are made up of four local agents which are their mental states. The mental states involved are: belief, desire, intention, and expectation. These mental states are treated individually and defined as local agents according to SEM architecture. Instead of using a functional architecture - characteristic of ITS - we chose an agent architecture, for this latter makes it possible to treat the mental states as subagents. It is possible, therefore, to model the individual behavior of each state as well as the changes resulted from the agents' interaction. We focused on three teaching/learning situations that present different situations in which the global agents interact co-operatively in such a way that they teach each other. Specific aims were meant to each dialogue, as follows: the first dialogue concern has to do with the way the student teaches the tutor a new strategy; the second dialogue aim is to explore the tutor's "belief revision" about the student's knowledge; the third dialo gue goal has to do with the teaching strategies used by the tutor. The teaching/learning process brought about as the interaction between the agents happens is applied by using the Explanation-Based Learning (EBL) method [MIT86],[COS 90]. This method makes it possible to generalize the test example which is added to the learning agent's beliefs and strategies, making them more complete. The strategies, which are vital to the ITS, are treated as teaching plans and used to bring about learning, for they define the way in which a certain content is supposed to be taught. The strategies are treated here in a new manner, differently from the way they had formerly been [COR94]. They are a set of actions and present procedures on file that are used by the agents during the interaction. Also, the strategies are chosen and controlled by the intention and consulted by the beliefs so as to select the most suitable one, according to the situation.

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

Embodied Conversational Agents (ECAs) are intelligent software entities with an embodiment used to communicate with users, using natural language. Their purpose is to exhibit the same properties as humans in face-to-face conversation, including the ability to produce and respond to verbal and nonverbal communication. Researchers in the field of ECAs try to create agents that can be more natural, believable and easy to use. Designing an ECA requires understanding that manner, personality, emotion, and appearance are very important issues to be considered. In this thesis, we are interested in increasing believability of ECAs by placing personality at the heart of the human-agent verbal interaction. We propose a model relating personality facets and hidden communication goals that can influence ECA behaviors. Moreover, we apply our model in agents that interact in a puzzle game application. We develop five distinct personality oriented agents using an expressive communication language and a plan-based BDI approach for modeling and managing dialogue according to our proposed model. In summary, we present and test an innovative approach to model mental aspects of ECAs trying to increase their believability and to enhance human-agent affective communication. With this research, we hope to improve the understanding on how ECAs with expressive and affective characteristics can establish and maintain long-term human-agent relationships.

Este trabalho aborda um estudo sobre os STI - Sistemas Tutores Inteligentes - dando uma visão geral do que esta sendo feito nesta área e quais são as tendências futuras que direcionam os STI a trabalhar com arquiteturas de agentes. Para simular as mudanças que ocorrem em certos estados mentais dos agentes, fizemos uma unido dos STI com a IAD - Inteligência Artificial Distribuída - e construímos os modelos dos agentes com base no ambiente dos STI e na arquitetura SEM - Sociedade dos Estados Mentais - [CORM que baseia seu formalismo na Teoria das Situações. Exploramos e adotamos a ideia da arquitetura aberta dos STI [OLI92], pois, através dela, foi possível criar um ambiente cooperativo de aprendizagem no qual o tutor e o aluno podem ensinar e aprender. Trabalhamos com dois agentes globais, a saber, o tutor e o aluno, sendo cada um deles composto por quatro agentes locais associados a determinados estados mentais do agente. Os agentes locais correspondem aos estados mentais: crença, desejo, intenção e expectativa, definidos na arquitetura SEM como agentes locais, e tratados individualmente nesta, que se preocupa com o comportamento particular de cada um. Optamos por usar a arquitetura SEM, que é uma arquitetura de agentes, no lugar de uma funcional tradicional, ou seja, composta por módulos, que é característica dos STI, porque nela podemos tratar os estados mentais como agentes locais, e assim é possível modelar o comportamento individual de cada estado e as mudanças que a interação entre os agentes provoca em cada um Abordamos três situações de ensino/aprendizagem com peculiaridades diferentes nas quais os agentes globais interagem cooperativamente com o objetivo de um ensinar o outro. Para cada dialogo, estabelecemos objetivos específicos: no primeiro, nosso interesse é na maneira como o aluno ensina uma nova estratégia ao tutor; no segundo, analisamos as mudanças das crenças do tutor sobre o conhecimento do aluno; no terceiro, nos preocupamos com as estratégias de ensino utilizadas pelo tutor. O processo de ensino/aprendizagem que acontece no desenrolar da interação entre os agentes é realizado usando o método de aprendizagem simbólica automática EBL - Explanation-Based Learning - [MIT86],[COS90] Este método proporciona a generalização do exemplo de treinamento que é incorporado as crenças e as estratégias do agente que desempenha o papel daquele que aprende, enriquecendo-as. As estratégias, que são fundamentais para os STI, são tratadas como pianos de ensino, utilizadas para promover a aprendizagem, pois definem a maneira como determinado conteúdo deve ser ensinado. Tratamos aqui as estratégias de uma maneira inovadora e diferente da tratada anteriormente [COR94]. Elas são um conjunto de ações e possuem armazenados procedimentos que são usados pelos agentes durante a interação. São determinadas e controladas conforme a intenção e usadas de acordo com as crenças, no sentido de selecionar a mais adequada para cada situação. / This study focuses on the Intelligent Tutoring System (ITS) and aims at presenting a general view concerning what has been developed in this field as well as the coming trends which lead the ITS to deal with agents' architecture. In order to simulate the changes which occur in certain mental states of the agents, we linked ITS with Distributed Artificial Intelligence (DAI) and then we built the agents' modules based on ITS environment and on SEM - Sociedade dos Estados Mentais that means Mental States Society - architecture [COR94]. Such an architecture bases its formalism on the Situation Theory. We explored and adopted the idea of the ITS open architecture [OLI92] for, through it, it has been possible to create a cooperative learning environment in which both the tutor and the student are able to teach and learn. The two global agents we worked on - tutor and student - both of them are made up of four local agents which are their mental states. The mental states involved are: belief, desire, intention, and expectation. These mental states are treated individually and defined as local agents according to SEM architecture. Instead of using a functional architecture - characteristic of ITS - we chose an agent architecture, for this latter makes it possible to treat the mental states as subagents. It is possible, therefore, to model the individual behavior of each state as well as the changes resulted from the agents' interaction. We focused on three teaching/learning situations that present different situations in which the global agents interact co-operatively in such a way that they teach each other. Specific aims were meant to each dialogue, as follows: the first dialogue concern has to do with the way the student teaches the tutor a new strategy; the second dialogue aim is to explore the tutor's "belief revision" about the student's knowledge; the third dialo gue goal has to do with the teaching strategies used by the tutor. The teaching/learning process brought about as the interaction between the agents happens is applied by using the Explanation-Based Learning (EBL) method [MIT86],[COS 90]. This method makes it possible to generalize the test example which is added to the learning agent's beliefs and strategies, making them more complete. The strategies, which are vital to the ITS, are treated as teaching plans and used to bring about learning, for they define the way in which a certain content is supposed to be taught. The strategies are treated here in a new manner, differently from the way they had formerly been [COR94]. They are a set of actions and present procedures on file that are used by the agents during the interaction. Also, the strategies are chosen and controlled by the intention and consulted by the beliefs so as to select the most suitable one, according to the situation.

Embodied Conversational Agents (ECAs) are intelligent software entities with an embodiment used to communicate with users, using natural language. Their purpose is to exhibit the same properties as humans in face-to-face conversation, including the ability to produce and respond to verbal and nonverbal communication. Researchers in the field of ECAs try to create agents that can be more natural, believable and easy to use. Designing an ECA requires understanding that manner, personality, emotion, and appearance are very important issues to be considered. In this thesis, we are interested in increasing believability of ECAs by placing personality at the heart of the human-agent verbal interaction. We propose a model relating personality facets and hidden communication goals that can influence ECA behaviors. Moreover, we apply our model in agents that interact in a puzzle game application. We develop five distinct personality oriented agents using an expressive communication language and a plan-based BDI approach for modeling and managing dialogue according to our proposed model. In summary, we present and test an innovative approach to model mental aspects of ECAs trying to increase their believability and to enhance human-agent affective communication. With this research, we hope to improve the understanding on how ECAs with expressive and affective characteristics can establish and maintain long-term human-agent relationships.

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

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

Embodied Conversational Agents (ECAs) are intelligent software entities with an embodiment used to communicate with users, using natural language. Their purpose is to exhibit the same properties as humans in face-to-face conversation, including the ability to produce and respond to verbal and nonverbal communication. Researchers in the field of ECAs try to create agents that can be more natural, believable and easy to use. Designing an ECA requires understanding that manner, personality, emotion, and appearance are very important issues to be considered. In this thesis, we are interested in increasing believability of ECAs by placing personality at the heart of the human-agent verbal interaction. We propose a model relating personality facets and hidden communication goals that can influence ECA behaviors. Moreover, we apply our model in agents that interact in a puzzle game application. We develop five distinct personality oriented agents using an expressive communication language and a plan-based BDI approach for modeling and managing dialogue according to our proposed model. In summary, we present and test an innovative approach to model mental aspects of ECAs trying to increase their believability and to enhance human-agent affective communication. With this research, we hope to improve the understanding on how ECAs with expressive and affective characteristics can establish and maintain long-term human-agent relationships.

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.