Esta tese apresenta mecanismos computacionais concebidos para reconhecer e inferir estados de ânimo de alunos em interação num ambiente virtual de aprendizagem (AVA). A pesquisa, tendo por base investigações interdisciplinar – Educação, Psicologia Cognitiva e Computação Afetiva (CA) –, apresenta, a título de problema central, o de como alcançar tais objetivos. A Psicogenética Construtivista, base teórica que fundamenta o exame dos aspectos afetivos envolvidos nos processos de aprendizagem, responde pela concepção epistemológica interacionista do AVA ROODA, ambiente de aplicação da pesquisa. A dimensão afetiva é examinada sob a perspectiva cognitivista associada à teoria de appraisal, em especial no que diz respeito ao modelo de Scherer, que tem por finalidade distinguir os diferentes fenômenos afetivos. No que tange à CA, área em torno da qual vêm sendo desenvolvidos estudos que buscam inferir, avaliar e tomar decisões sobre o estado cognitivo-afetivo do aluno, dois aspectos são considerados. De um lado, a análise de como se processa a interação do aluno com o sistema em função de sinais obtidos do comportamento observável no ambiente. De outro, como proceder ao reconhecimento da subjetividade a partir de materiais textuais. Projetos experimentais de CA vêm evidenciando o quanto, no âmbito cognitivo, o reconhecimento da afetividade assume novos contornos. A hipótese de estudo, a de que os estados de ânimo de um aluno podem ser reconhecidos em AVA através de um modelo computacional que inter-relacione fatores de personalidade e de comportamento, pôde ser confirmada, para isso concorrendo o emprego da técnica de redes bayesianas. A opção pelo fenômeno afetivo estado de ânimo, embasada na revisão da literatura, justifica-se por constituir um dos aspectos afetivos mais representativos no ambiente escolar, com respeito ao qual cumpre considerar duas classes de estados de ânimo: animação e satisfação. A Roda dos Estados Afetivos é o espaço de representação para o mapeamento de ambas as classes. Tendo em conta a interdisciplinaridade da pesquisa, e no intuito de identificar os estados de ânimo nas interações de alunos em AVA, construiu-se uma nova funcionalidade para o AVA ROODA, denominada ROODAafeto. Identificar os estados de ânimo em AVA significa ampliar o leque de comunicação professor-aluno, de modo a que não somente os aspectos cognitivos, mas também os afetivos sejam considerados. Em síntese, através dessa funcionalidade, pretende-se proporcionar meios, a partir dos quais seja possível obter informações associadas à vivência afetiva do aluno, notadamente em relação ao ensino não presencial. / This dissertation presents computing mechanisms conceived in order to get to know and infer students’ mood states when interacting in a virtual learning environment (VLE). The research, based on interdisciplinary studies – Education, Cognitive Psychology, and Affective Computing (AC) –, presents, as its main research problem, the aim of reaching such objectives. Constructivist psychogenetics, theoretical foundation for the examination of affective aspects involved in learning processes, is responsible for the interactionist epistemological conception of the ROODA VLE, the application environment for the research. The affective dimension is examined under the cognitive perspective associated to the appraisal theory, mainly regarding Scherer’s model, which aims to distinguish the different affective phenomena. Concerning AC, area that comprises studies developed in order to infer, assess, and take decisions about the student’s affective-cognitive status, two aspects are considered. On the one hand, the analysis of how the interaction of the student with the system is processed was carried out, based on signals obtained from the observable behavior in the environment. On the other hand, it was analyzed how to proceed when recognizing the subjectivity from textual materials. AC experimental projects have evidenced how much, in the cognitive sphere, the recognition of affectivity assumes new forms. The study hypothesis that a student’s mood state can be recognized in a VLE by means of a computing model that inter-relates personality and behavior factors could be confirmed, and for this purpose a Bayesian network technique was used. The option for the affective phenomena mood state, based on the literature review, is justified by the fact that it is one of the most representative affective aspects in the educational environment. With this regard, two types of mood states are considered: being interested and being satisfied. Wheel of Afffective States is the space of representation for the mapping of both types. Considering the interdisciplinarity of the research, and with the purpose of identifying the mood states in the students' interactions in a VLE, a new functionality for the ROODA VLE, called ROODAafeto was developed. Identifying mood states in VLE means to amplify the possibility of teacher-student communication so that affective aspects are also considered besides cognitive aspects. In short, the use of this functionality aims to provide means to obtain information associated with the student’s affective experience, mainly in relation to non-presential education. / Esta tesis presenta mecanismos computacionales diseñados para reconocer e inferir los estados de ánimo de los estudiantes en la interacción en un entorno virtual de aprendizaje (AVA). La investigación, basada en estudio interdisciplinar - Educación, Psicología Cognitiva y Computación Afectiva (CA) - presenta, como problema central, de qué modo alcanzar estos objetivos. La Psicogenética Constructivista, base teórica que se basa en el examen de los aspectos afectivos implicados en los procesos de aprendizaje, responde por la concepción epistemológica interaccionista de AVA ROODA, ambiente de ejecución de la investigación. La dimensión afectiva es examinada desde la perspectiva cognitivista asociada con la teoría de appraisal, en particular en lo que respecta al modelo de Scherer, que tiene por finalidad distinguir los diferentes fenómenos afectivos. Desde el punto de vista de la CA, la zona en torno a los cuales se han desarrollado estudios que buscan inferir, evaluar y tomar decisiones acerca del estado cognitivo-afectivo del alumno, se consideran dos aspectos. Por un lado, el análisis de cómo se procesa la interacción del alumno con el sistema en función de las señales obtenidas del comportamiento observado en el ambiente. Por otra parte, como proceder al reconocimiento de la subjetividad desde los materiales textuales. Proyectos experimentales en CA han confirmando cuanto, en la magnitud cognitiva, el reconocimiento de la afectividad asume nuevos contornos. La hipótesis del estudio, en la que los estados de ánimo de un alumno puede ser reconocida en AVA mediante un modelo computacional que interrelacione factores de la personalidad y del comportamiento, se pudo confirmar, para tanto concurriendo el empleo de la técnica de redes bayesianas. La elección por el fenómeno afectivo estado de ánimo, embasada en la revisión de la literatura, se justifica por constituir uno de los aspectos afectivos más representativos en el entorno escolar, por lo que respecta considerar dos clases de estados de ánimo: animación y satisfacción. El Círculo de los Estados Afectivos es el espacio de representación para el mapeo de ambas clases. Teniendo en cuenta la interdisciplinariedad de la investigación, y el objetivo de identificar los estados de ánimo en las interacciones de los alumnos en AVA, se construyo una nueva funcionalidad para AVA ROODA, llamada ROODAafeto. Identificar los estados de ánimo en AVA significa una ampliación del rango de comunicación profesor-alumno, de modo que no sólo los aspectos cognitivos, sino también los afectivos se tienen en cuenta. En resumen, por medio de esta funcionalidad, se intenta proporcionar los medios, a partir de los cuales sea posible obtener información relacionada con la experiencia afectiva de los alumnos, especialmente en relación con la enseñanza no presencial.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/39578 |
Date | January 2011 |
Creators | Longhi, Magalí Teresinha |
Contributors | Behar, Patrícia Alejandra, Bercht, Magda |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Spanish |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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