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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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/990 |
| Date | 22 August 2009 |
| Creators | GOMES, Viviane Margarida |
| Contributors | MARTINS, Weber, NALINI, Lauro Eugênio Guimarães |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação, UFG, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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