Modelo de Seleção e Criação de Mensagens Textuais de Retorno de Interação para Sistemas Instrucionais Baseados em Regras de Produção

Resumo

Resumo: Este trabalho descreve um modelo de processo que seleciona e cria mensagens de retorno de interação em um sistema instrucional inteligente baseado em regras de produção do tipo se-então. O que fazer quando a solução apresentada pelo aprendiz em um exercício não casa com nenhuma regra armazenadas no sistema? Diferentemente dos sistemas instrucionais inteligentes que utilizam casamento de padrões para identificar regras específicas e fornecem uma mensagem predefinida padrão quando não é possível identificar regra alguma, este trabalho define um modelo que seleciona automaticamente a regra mais próxima de uma solução qualquer. O modelo apresentado também procura identificar os elementos contrastantes entre a solução e a regra selecionada. Os elementos contrastantes identificados fornecem informações importantes para a criação automática de fragmentos de texto a serem apresentados ao aprendiz. Esses fragmentos de textos poderiam ter a função de induzir o aprendiz a rever a sua solução e apresentar uma nova solução que case com a regra mais próxima. A existência de um modelo com essas características poderia reduzir a necessidade de completeza das regras de produção em alguns Sistemas Instrucionais Inteligentes. O uso primário do modelo apresentado está na definição de um Sistema Instrucional Inteligente integrado com a técnica Comunicação Estrutural para a execução de atividades instrucionais baseadas na solução de problemas pouco estruturados.

Abstract: This paper describes a model of process that selects and creates feedback messages to run in an Intelligent Tutor System based on production rules. What to do when a student gives a solution that doesn’t match with any of these rules? The main idea in the backstages of this model of process is that a computer system could automatically identifies the rule that is more closer to student’s solution. This selected rule doesn’t need to match with the student’s solution. If they don’t match them there are some differences betweem student’s solution and this rule. The model described in this paper, meassures these differences and creates piece of text messages that could conduct this student to consider his/her solution and gives another solution. This model could reduces the necessity of a completed set of rules in Intelligent Tutor Systems. How to integrate an instructional technique called Structural Communication into a typical Intelligent Tutor System is the primarily use of this model. The computer system resulted of this integration could be used to run instructional activities based on ill-structured problems.