Orientadores: Ricardo Ribeiro Gudwin, Rodrigo Almeida Gonçalves / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T13:41:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paraense_AndreLuisOgando_M.pdf: 18795606 bytes, checksum: ebdaafc954d8fc94a61c93e59d8e6d79 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Problemas não estruturados são problemas que dependem de variáveis não quantificáveis, não mensuráveis, imprecisas ou incertas, e que podem depender de fatores culturais, políticos, sociais, econômicos e ambientais. Sistemas ¿Otimizantes¿, onde há uma forte dependência na lógica e fraca interação homem-máquina, geralmente não são capazes de resolver este tipo de problema, pois não há nestes sistemas um processamento semântico adequado para manipular convenientemente as imprecisões e intratabilidades algorítmicas. Sistemas de Amplificação de Inteligência (SAI), que têm sua gênese nos Sistemas de Suporte à Tomada de Decisão (SSTD) e consideram a participação humana no circuito de resolução dos problemas, são capazes de suportar a tomada de decisão humana na resolução de problemas não estruturados. Para construir SAI, as técnicas e ferramentas das metodologias existentes de desenvolvimento de sistemas computacionais são necessárias, porém não suficientes. Este trabalho propõe uma metodologia para o desenvolvimento sistemático de SAI que estende o Processo Unificado de Desenvolvimento, adicionando a ele um fluxo principal de trabalho denominado Modelagem Cognitiva, que concentra-se em aspectos cognitivos dos agentes humanos que resolvem os problemas não estruturados existentes. Para ser capaz de modelar estes aspectos, a metodologia se baseia na teoria da semiótica de Charles Sanders Peirce. Como caso de estudo, é apresentada a aplicação do fluxo de Modelagem Cognitiva para desenvolver um Sistema de Amplificação Inteligência para suportar a resolução de um problema não estruturado do mundo real: o problema de estocagem e embarque de pelotas de minério-de-ferro de uma mineradora brasileira. Palavras-chave: Engenharia de Software ¿ Metodologia, Processo Decisório, Semiótica / Abstract: Wicked problems are problems which depend on unquantifiable, unmeasurable, imprecise or uncertain variables, which can depend on cultural, political, social, environmental and economic factors. ¿Optimizing¿ Systems, which depend heavily on computer logic and have unsatisfactory humancomputer interaction, often are uncapable of solving wicked problems, because they can not manipulate imprecision and algorithmic intractabilities based on a semantic processing. Intelligence Augmentation Systems (IAS), which have their genesis in Decision Support Systems (DSS) and consider humans in the loop of the problem resolution, are capable of supporting human decision making in solving wicked problems. Existing tools and techniques for developing computational systems are necessary but not suf- ficient to build IAS. This work proposes a software development process to systematically develop IAS which extends the Unified Software Development Process, adding to it one core workflow called Cognitive Modeling, which concentrates in the cognitive aspects of the human agents who solve the existing wicked problems. In order to be able to model these aspects, the methodology is based on the semiotic theory of Charles Sanders Peirce. We present as the case study the application of the core workflow Cognitive Modeling to build an IAS to support the decision making of a real world wicked problem: the stocking and shipping of iron ore pellets of a Brazilian mining company. Keywords: Software Engineering, Decision Support Systems, Intelligence Augmentation Systems, Wicked Problems, Computational Semiotics / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

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