Júlio Bernardes/Agência USP de Notícias
Pesquisa da Escola Politécnica (Poli) da USP propõe um sistema de aprendizagem eletrônico inteligente e adaptativo denominado AdaptMLearning, que permite o aprendizado em plataformas móveis (m-learning) e não móveis (e-learning). Esse sistema oferece a possibilidade de o estudante interagir com a tecnologia de acesso fornecendo o objeto de aprendizagem mais adequado a essa tecnologia, ao estilo de aprendizagem do estudante, aos conhecimentos pré-adquiridos e as preferências pelos tipos de mídia do objeto. Ao mesmo tempo, o professor pode determinar quais critérios de adaptação serão considerados na seleção dos objetos de aprendizagem ao seu curso.
A arquitetura de software AdaptMLearning, proposta no trabalho, consiste em três blocos: o do aluno da tecnologia de acesso (Learner’s Side), o do servidor responsável pela adaptação dos objetos de aprendizagem (Content Server’s Side) e o do professor (Teacher’s Side). “Esses blocos foram subdivididos em módulos com o objetivo de permitir a identificação de funcionalidades específicas, independência no tratamento dos dados e apresentar os elementos, que manipulam os dados necessários, para realizar a adaptação do conteúdo”, afirma o cientista da computação Ivan Carlos Alcântara de Oliveira, autor da pesquisa.
O estudo também desenvolveu um mecanismo que utiliza-se da técnica de inteligência artificial (computação fuzzy) para determinar alterações nos estilos de aprendizagem do estudante e se ele pode mudar para outro assunto em estudo sem restrição ou com sugestão de reforço, ou ainda, permanecer no conteúdo em estudo atual. “Foram criados, ainda, algoritmos que realizam a modelagem do problema associado aos objetos de aprendizagem, suas mídias e aos estilos de aprendizagem do aluno, bem como os cálculos envolvidos”, diz o pesquisador. “Para validar o projeto, foi construído um Simulador (sistema) da AdaptMLearning utilizando-se técnicas de Engenharia de Software, mais especificamente Análise Orientada a Objetos, e desenvolvido na linguagem Java.”
Entre as funcionalidades do simulador, tem-se a “Simulate Study” que simula o estudo de um estudante em um dado curso, utilizando um dispositivo para acesso ao material, contendo todas as configurações dos estilos de aprendizagem, dos conhecimentos pré-adquiridos e das preferências pelos tipos de mídia. “Na simulação do estudo, são informados os valores de desempenho e tempo de estudo para o estudante, e são apresentados os objetos selecionados coincidentes com as palavras-chave do objeto de aprendizagem, classificados pelos estilos de aprendizagem, preferência nos tipos de mídia e recomendação ou não à tecnologia de acesso”, aponta Oliveira.
Simulações de estudo
Na pesquisa foram realizadas 33 simulações de estudo, contendo configurações diferentes para estudante, curso e tecnologia. “Os resultados permitiram avaliar as adaptações propostas, como oferecimento de reforço e reestudo em assunto de um curso, quando ocorre resultados ruins de tempo de estudo e desempenho, e a alteração dos estilos de aprendizagem do estudante, devido a valores de tempo de estudo e desempenho insatisfatórios”, conta o pesquisador. “Ao mesmo tempo, verificou-se a marcação de recomendação ou não de apresentação do objeto no dispositivo do estudante, conforme a tecnologia, a não necessidade de estudo de um assunto pelo estudante, se o conhecimento do respectivo assunto é informado, o uso da preferência pelos tipos de mídia para a escolha do objeto mais adequado, e a influência do professor na habilitação ou não dos critérios de adaptação.”
Oliveira ressalta que alguns sistemas de aprendizagem adaptativos, como ADAPTAplan, iLearn, EDUCA, LS-PLAN, LearnFit, realizam somente a adaptação pelos estilos de aprendizagem. “No entanto, a proposta de arquitetura AdaptMlearning apresenta, além da adaptação pelos estilos de aprendizagem, avaliação de outros aspectos, como, por exemplo, características do hardware do dispositivo e preferência nos tipos de mídia”, destaca.
De acordo com o pesquisador, a maioria dos trabalhos existentes na literatura científica abordam sistemas adaptativos somente para e-learning, outros somente para mobile-learning (m-learning), enquanto a AdaptMLearning prevê o uso tanto para e-learning como para m-learning. “A maioria dos sistemas utiliza o sequenciamento direto, que planeja o caminho completo de aprendizagem no início, modificando quando o estudo não tem o sucesso esperado, como o LS-PLAN, Dynamic Courseware Generation (DCG), e o sistema Intelligent Web Teacher (IWT)”, diz. “A proposta da AdaptMLearning, utiliza o sequenciamento implícito dos objetos de aprendizagem detectando a cada novo estudo o objeto a ser estudado.”
A pesquisa foi orientada pelo professor José Roberto de Almeida Amazonas. O simulador da AdaptMLearning deverá ser testado na caracterização dos estilos de aprendizagem favorecidos pelos objetos de aprendizagem do curso de UML (Unified Modeling Language) da Universidade de Girona (Espanha), coordenado pelo professor Ramon Fabregat. O trabalho também serve de base para a elaboração de um livro sobre sistemas de aprendizagem adaptativos e inteligentes, aprovado para publicação pela editora River Publishers.
Mais informações: email ivancaoliveira@gmail.com, com Ivan Carlos Alcântara de Oliveira