Os chamados ambientes inteligentes de aprendizagem (Intelligent Learning Environments - ILE's) (Costa, apud Oliveira, 1994) podem ser entendidos como o resultado da aproximação entre os sistemas tutores inteligentes e os insights da Inteligência Artificial Distribuída (Sichman, Demazeau, Boissier, apud ibid.): a interação tutor-aluno passa a ser vista como um caso particular de interação entre agentes inteligentes (Costa, apud ibid.). Entretanto, para que esta visão tenha reflexos concretos, é necessário aumentar as capacidades de adaptação e autocrítica do sistema tutor, incluindo 2 requisitos:

• a capacidade de aprender, e
• a capacidade de avaliar seus processos de aprendizagem.

5.1. Sistemas Tutoriais Inteligentes - STI

As pesquisas na construção de Ambientes Inteligentes para a Aprendizagem Assistida por Computador, também conhecidos como STI, tiveram início aproximadamente nos anos 70. Alguns autores como Carbonell e Sleeman começaram a observar que os programas de CAI possuíam estrutura de transmissão de conhecimento de caráter seqüencial, previamente determinadas e, por conseqüência, com incapacidade de adaptação real às necessidades e estilo individual dos alunos. Estes autores propuseram um sistema que incorporava técnicas de IA a fim de tentar criar um ambiente que levasse em consideração os diversos estilos cognitivos de cada aluno que utilizasse o programa. A este tipo de software denominaram de Tutores Inteligentes ou Sistemas Tutores Inteligentes (Giraffa, 1997, p. 23).

Os CAI e os STI situam-se, aparentemente, em um tipo similar de aplicação em educação. Para salientar as diferenças e pontos em comum, apresentar-se-á o quadro 09.

Quadro 09: CAI x ICAI ou STI

No segundo estágio dos STI, na segunda metade da década de 80, as pesquisas se concentraram em verificar as questões envolvendo o aspecto pedagógico, ou seja, o seu valor instrucional. Nesta etapa, a equipe de trabalho começou a contar com a colaboração de especialistas em Educação, especificamente em instrução via-computador, os PC já estavam começando a se disseminar e as linguagens sofreram evolução para se adaptarem aos novos ambientes de hardware. Com a explosão dos microcomputadores PC, começa uma nova concepção a nível de pesquisa de ferramentas (software) e utilização de linguagens para a implementação dos STI. Neste período, os STI apresentaram um grande avanço no que diz respeito á eficácia instrucional.

O terceiro estágio compreende a década dos anos 90, onde os pesquisadores estão explorando ambientes e variáveis instrucionais específicas, utilizando equipes interdisciplinares para realizar atividades multidisciplinares. Isto se faz necessário devido ao avanço das ciências afins tais como: IA, Psicologia Cognitiva, Neurofisiologia, Neuropsicopedagogia e a própria Ciência da Computação que disponibilizou as tecnologias de hipermídia e poderosas linguagens nos paradigmas de Programação Orientada a Objetos – POO e agentes.

Segundo Costa (apud ibid., p. 23) a contribuição deste estágio deve ser o desenvolvimento de novas teorias e estratégias instrucionais, posição que se vê reforçada pelos trabalhos implementados até hoje a nível de STI , onde as estratégias de ensino (módulo tutor do STI) são fixas e em número reduzido, na maioria restringindo-se somente a uma.

Burns (apud ibid.) salienta que a pesquisa em STI, especialmente envolvendo as teorias de ensino-aprendizagem, devem contemplar as estratégias de ensino (levando em conta as diferenças individuais). Estas pesquisas incluem trabalhos bastante conhecidos como o Guidon de Clancey, et. al. (apud Giraffa, 1997, p. 30) e suas revisões, o PROUST de Soloway e Johnson (apud ibid.), os tutores ACT de Anderson, Boyle e Yost (apud Guine, 1991), ETOILE de Dillenbourg et. al. (1993) e muitos outros, que mostraram as características dos STI e suas habilidades para diagnosticar concepções erradas do aprendiz durante o processo de ensino e baseados nesses diagnósticos, fornecer ensino subsidiário aos estudantes. Contudo, muitas questões psicológicas subjacentes à aprendizagem, ao ensino e à compreensão não têm sido respondidas convincentemente. Adicionalmente, existem dificuldades enormes na representação exata dos estágios da aprendizagem do estudante e na identificação das possíveis concepções erradas, fatos que contribuem para uma diversificação das pesquisas nos STI. Muito se argumenta sobre a importância da avaliação de semelhantes sistemas.

Apesar das dificuldades das pesquisas existentes em STI, acredita-se que o ensino por computador é uma alternativa atrativa para tutores humanos, no fornecimento de assistência para os instrutores que são responsáveis pelo aprendizado dos estudantes e para os estudantes que pretendem aprender de forma autônoma, especialmente quando os tutores humanos não estão disponíveis ou não estão dispostos a investir mais tempo (Wu, 1995b, p. 2).

Um STI pode ser descrito como um software que envolve (Djamen, Frasson, Kaltenbach, 1996, p. 1):

Para algumas extensões, todas essas perspectivas podem estar fundadas em diferentes desenvolvimentos ainda distantes de STIs. Payne (1988), por exemplo, argumenta que, considerando o equipamento e a necessidade de separar a parte do funcionamento do sistema das intenções de um determinado usuário, a fixação dos dispositivos para realização dessas tarefas requereria, no mínimo, a manutenção simultânea dos dois espaços seguintes:

• o espaço meta (goal space), representando os estados possíveis do mundo,
• o espaço do dispositivo (device space), representando as configurações possíveis do dispositivo.

Por outro lado, a IA construtivista, sendo antes de tudo IA, pode aproximar a informática da educação as técnicas, linguagens e sistemas de IA, mas de um modo crítico, permeado pela perspectiva da epistemologia e da psicologia genéticas, vistos como verdadeiros instrumentos de experimentação dos alunos e não produtos a serem consumidos passivamente por eles (Costa, 1994, s/p).

A seguir, serão analisadas algumas arquiteturas de STIs, que podem ter utilidade para a formulação do modelo.

5.2. Arquitetura clássica de STI

As arquiteturas de Sistemas Tutores Inteligentes variam de uma implementação para outra. Numerosos STIs foram implementados entre meados da década de 70 e na década do 80 por Clancey(1979), Johnson(1985), Anderson (1985), Viccari (1990) entre outros. As arquiteturas desenvolvidas durante esta fase sustentavam que um sistema STI/ICAI devia incluir os seguintes elementos funcionais:

• um modelo explícito de domínio e um programa especialista capaz de resolver problemas nesse domínio;
• um modelo de identificação com algum detalhe sobre o conhecimento do estudante a respeito do domínio;
• um modelo de ensino capaz de prover instrução, apresentando material instrucional, capaz de detectar e auxiliar na resolução das concepções erradas dos estudantes (Clancey apud Oliveira, Viccari, 1996, p. 1).

5.2.1. Base de conhecimento do domínio

O modelo de domínio é o componente especialista do tutor, o especialista que trata e manipula o conhecimento da matéria (Corredor,1989, p. 44), constituído pelo material instrucional, por uma sistemática geração de exemplos, pela formulação de diagnósticos e pelos processos de simulação. Contém o conhecimento sobre o domínio que se deseja ensinar ao estudante.

Um ponto a ser estudado em Matética Computacional⁶, e que refletiria em um nível concreto a vinculação conceitual entre aprendizagem e ensino por computador, é a inclusão, na arquitetura básica de um tutor inteligente, de um módulo de aprendizagem(Viccari, apud Oliveira, 1994, p. 8). Este módulo teria a função de permitir a alteração/ampliação/adaptação das duas principais bases de conhecimento componentes do tutor: a base do domínio e o modelo do aluno. A inclusão de capacidades de aprendizagem no sistema tutor implica um estilo de arquitetura baseado não em bases de conhecimento, mas sim em bases de crenças.

Vários modelos de representação de conhecimento podem ser usados aqui: redes semânticas⁷, frames, scripts, regras de produção, Programação Orientada a Objetos-POO, entre outras. A escolha deve recair sobre aquele método que melhor e mais facilmente atenda aos requisitos de representação e manipulação do raciocínio. Segundo Hassegawa e Nunes (apud Giraffa, 1997, p. 41), uma escolha inadequada pode comprometer todo o desempenho do sistema, uma vez que este módulo deve ser capaz de determinar, entre outras coisas, a complexidade e consequentemente a forma de apresentação dos conceitos da área de conhecimento em questão. Um resumo das características de tipos de representações e conhecimento é apresentado no quadro 10.

Quadro 10: Resumo das caraterísticas de tipos de representações de conhecimento

Representações	Características	Limitações	Alguns Campos de Aplicação
· Lógica dos predicados	· Facilidade de manipular novos fatos a partir de fatos conhecidos	· Independência do processamento em relação ao conhecimento utilizado	· Sistemas de dedução natural · Linguagens de programação declarativas
· Regras de produção	· Parecida com o modo das pessoas falarem sobre como resolvem seus problemas	· Sistemas Especialistas baseados em regras não podem exigir um nível de conhecimento especialista · Deficiência individual de autocontrole necessário.	· Sistemas especialistas  · Engenharia de Conhecimento
· Redes Semânticas	· São orientadas semanticamente. Simulam o modelo psicológico de memória associativa humana.	· As mesmas da lógica dos predicados	· Processamento de linguagem natural
· Quadros e Roteiros (Frames e Scripts)	· Estrutura de dados para representar um conceito o uma situação dada. · Apropriada na interpretação de uma seqüência específica de acontecimentos · Permite indicar como os acontecimentos se relacionam entre si	· Formalização e metodologia ainda em fase de consolidação	· Interpretação visual · Compreensão de fala · Situações estereotipadas
· Alógrafos	· Possui relações morfosintáticas simples que abarcam a maioria dos casos que se apresentam na realidade · Permite normalizar outros tipos de representações	· Formalização e metodologia ainda em fase de consolidação	· Formalismo através do qual podem ser deduzidas outras formas de representação
· Objetos	· Bastante aproximada da forma de raciocínio humano	· Formalização e metodologia ainda em fase de consolidação	· Aplicações em docência · Aplicações em sistemas computacionais.

Fonte: Casas ((1994, p. 124), adaptado de WAH, B.W; GUO-JIE, LT, LI, 1989).

O material instrucional é organizado, geralmente, numa taxonomia que prevê níveis crescentes de complexidade. As tarefas são organizadas utilizando uma estrutura de árvore e formadas dinamicamente, de acordo com a interação e o trabalho do aluno (Giraffa, 1997, p. 41).

A estratégia de ensino a ser utilizada vai depender do modelo do aluno definido.

A base de conhecimentos do domínio é um componente chave do STI; ali está representado o material instrucional - ou seja, o conteúdo que o tutor deverá ministrar. O fato desse conteúdo ser armazenado em uma base de conhecimento - e não em uma base de dados convencional - é um dos fatores que determinam a diferença entre um STI e um CAI convencional (Oliveira, 1994). A base de conhecimentos deve facultar ao sistema a possibilidade de raciocinar sobre a estrutura do conteúdo a ser ministrado, permitindo-lhe então ser mais do que um simples virador de página eletrônico.

Uma conseqüência evidente desta importância funcional é que a representação de conhecimento utilizada determina fortemente o comportamento do sistema tutor. Como em todos os sistemas baseados em conhecimento, a forma de representação dependerá, via de regra, do domínio de aplicação considerado. Por outro lado, o tipo de manipulação a ser efetuada pelo sistema tutor também influencia a forma de representação do conhecimento. Baseado nessa afirmação, Woolf (apud Giraffa, op. cit., p. 42). estabelece uma distinção entre sistemas tutores fortes e fracos. Um sistema tutor fraco deve ser capaz de ministrar o conteúdo, propor questões a serem resolvidas pelo aluno e reconhecer/corrigir erros. Um sistema tutor forte deve, além disto, ser capaz de resolver as mesmas questões que propõe ao aluno - ou seja, deve ser capaz de, além de ministrar o conteúdo, utilizá-lo na resolução de problemas. A decisão de construir um sistema tutor forte ou fraco influencia a representação do conhecimento do domínio.

Tipicamente, nos casos em que o domínio é de natureza descritiva e teórica (por exemplo, geografia ou física), a representação utilizada é declarativa (em geral redes semânticas ou linguagens de frames). Já nos casos em que o domínio é orientado a uma tarefa (por exemplo, programação Pascal), a representação tende a ser procedural - tipicamente regras de produção. Woolf (apud Giraffa op. cit.) denomina essas duas categorias de conhecimento declarativo ou conceitual e conhecimento procedural⁸ e acrescenta uma terceira categoria chamada conhecimento heurístico. O conhecimento heurístico descreve maneiras de utilizar o conhecimento (procedural ou declarativo) na resolução de problemas. Pode-se dizer que a sua presença distingue o sistema tutor forte do fraco.

O embasamento cognitivo da representação utilizada na base de conhecimento do domínio e no modelo do aluno reflete o caráter multidisciplinar dos sistemas tutores inteligentes enquanto área de pesquisa. Autores como Ohlsson., Clancey e Self (apud ibid.)., apontam a necessidade de buscar premissas psicológicas, epistemológicas e pedagógicas para a construção de sistemas tutores inteligentes. A teoria cognitiva utilizada por Anderson pode parecer simplista ao advogar modelos mentais totalmente embasados em regras de produção, no entanto, é um dos poucos trabalhos a explicitar seu embasamento psicológico.

5.2.2. Modelo do aluno

É o especialista em técnicas de ensino que seleciona os conceitos, fixa os níveis de dificuldade do ensino e controla o processo de aprendizagem (Corredor, 1989, p. 44). O modelo do aluno contém as informações relevantes, do ponto de vista do tutor, a respeito do aluno. É a presença deste modelo que permite ao sistema tutor adaptar-se a cada estudante, individualizando a instrução. Este módulo representa o conhecimento e as habilidades cognitivas do aluno em um dado momento (Oliveira, 1994). É constituído por dados estáticos e dados dinâmicos que serão de fundamental importância para o tutor poder comprovar hipóteses a respeito do aluno (Giraffa, op. cit., p. 42). Contém uma representação do estado do conhecimento do aluno no momento que interage com o STI. A partir desse modelo e do conteúdo a ser ensinado, o sistema deve ser capaz de inferir a melhor estratégia de ensino a ser utilizada em seguida. Um modelo realista do aluno implica numa atualização dinâmica, à medida que o sistema avalia o desempenho do estudante.

Os dados dinâmicos referem-se ao desempenho do aluno face a questões formuladas pelo tutor e confrontadas com as hipóteses elaboradas pelo aluno, face ao uso que o aluno faz do sistema e face aos novos conhecimentos que o aluno pode vir a ensinar ao tutor.

Muitas técnicas são utilizadas para construir o modelo do aluno, como por exemplo (Giraffa, op. cit., p. 43):

• incluir um reconhecimento de padrões aplicados à história das respostas fornecidas por ele;

• comparar a conduta do aluno com a de um especialista e verificar os pontos em comum;

• colocar as preferências do aluno;

• seus objetivos particulares;

• coisas que ele costuma esquecer quando interage com o tutor;

• indicação dos seus objetivos particulares.

• modelo diferencial: onde a resposta do aluno é comparada com a base de conhecimento.
• modelo de Overlay ou superposição: o conhecimento do aluno é representado como um subconjunto da base de conhecimento do sistema tutor como se mostra na figura 41. Este modelo assume (implícita ou explicitamente) que os erros ou comportamentos anômalos do aluno são sempre devidos à ausência de alguma informação presente na base do domínio. Este pressuposto psicológico é excessivamente simplista: muitos comportamentos incorretos originam-se da presença de concepções incorretas na mente do aluno.
• modelo de Perturbação ou modelo BUGGY: também relaciona o modelo do aluno com a base de conhecimento do domínio. O modelo de perturbação assume que os erros do aluno são decorrentes da concepção errônea de algum conceito ou ausência dele. Neste, existe a base do domínio e uma biblioteca de erros típicos; o modelo do aluno inclui elementos da base do domínio e da biblioteca de erros como mostrado na figura 41-b.

• modelo de Simulação: o ambiente possui um modelo de como o estudante pode ou deve se comportar em determinada situação e através deste modelo e permite prever o comportamento futuro do estudante, ou seja, a resposta do aluno baseado no seu comportamento durante a sessão de trabalho.
• modelo de Crenças: consiste em um conjunto de crenças refletindo o grau de compreensão do estudante sobre um conceito em particular. Segundo Giraffa (op. cit. p. 44), seria mais correto falar em bases de crenças no lugar de bases de conhecimento, já que o comportamento lógico das concepções do aluno assemelha-se muito mais a uma lógica de crenças do que a uma lógica de conhecimento.
• modelo de Agentes: ao tratar o modelo do aluno como um sistema de crenças, Viccari (apud Giraffa op. cit.) utilizou implicitamente uma noção importante: a interação entre aluno e sistema tutor é uma interação entre dois agentes inteligentes (ou, pelo menos, dotados de algum comportamento cognitivo). Considerar o aluno como um agente implica considerar o modelo do aluno como um modelo de agente, o que terá conseqüências para a estrutura do modelo.

Uma estratégia é um plano, ou seja, uma estrutura de ação visando atingir determinados objetivos. As estratégias de ensino podem ser vistas como esquemas de planos que definem formas de apresentar o material instrucional ao aluno. Autores como Ohlsson e Breuker (apud Giraffa, 1997, p. 46) conceitualizam dois níveis de planejamento da ação para um tutor: o nível das táticas de ensino e o nível das estratégias propriamente dito. A noção de tática de ensino é explicada por Ohlsson:

"A diagnose cognitiva e a análise da matéria geram as 'entradas' para um sistema tutor, cujas informações formam a base para as decisões tutoriais. As táticas de ensino (...), por outro lado, representam sua 'saída', ou seja, seu comportamento frente ao estudante." (Ohlsson apud ibid.).

As estratégias constituem conhecimento sobre como ensinar, ou seja, sobre como gerar, a partir das informações de diagnóstico, monitoração e análise, uma seqüência de táticas de ensino capazes de apresentar com sucesso um determinado tópico a um determinado estudante. Segundo Breuker (apud ibid.), a maioria dos autores concorda em que uma estratégia de ensino deve questionar:

• quando interromper? Que razões justificam interromper o curso de raciocínio ou aprendizagem do aluno?
• o que dizer? Esta questão desdobra-se em:

• como dizer? Esta é, provavelmente, a questão mais difícil. Não há soluções gerais concretas, e muitos autores apontam aqui a falta de teorias pedagógicas suficientemente detalhadas.

• Um-a-um (One-on-one) :esta abordagem proposta por Sleeman e Brown; Clancey, Bennet e Cohen (apud Aimeur, Frasson, 1996) precedeu os sistemas cooperativos e constitui a simulação de um tutor inteligente, apoiado pelo computador que pode compreender o aprendiz e fornecer-lhe instrução adaptativa. O aprendiz recebe conhecimento diretamente do tutor, que o comunica e atua de acordo com o comportamento prescritivo. Muitos dos sistemas tradicionais de STIs adotam esta abordagem com características adaptativas mais ou menos marcadas, de acordo com a complexidade do modelo (de aprendiz) usado para prover feddback. O conhecimento dos professores é sempre maior que o dos aprendizes.

• Aprendizagem com co-aprendiz(Co-learner): a idéia de introduzir um co-aprendiz no processo de aprendizagem originou-se da percepção de que o conhecimento deve resultar, mais de um processo de construção que de um processo de transmissão como proposto por Gilmore e Self (apud ibid.). Neste escopo, o aprendiz pode cooperar com um co-aprendiz com quem tem muitos objetivos e níveis de conhecimento similares. Um aprendiz tem uma compreensão mais fácil das explicações dadas pelo co-aprendiz, que entende, conhece o que fazer e como responder, tanto quanto o professor.

O papel do professor é, então, apresentar alternativamente problemas e críticas às soluções dos aprendizes. O processo é gradual, no sentido de que cada aprendiz produz uma solução que verifica a outra solução. Finalmente, o professor verifica a solução que lhe é submetida, com a finalidade de corrigir qualquer erro remanescente. O companheiro e o aprendiz possuem níveis de conhecimento similares, enquanto o tutor possui um nível mais alto.

• Aprendizagem por ensino (Learning by teaching): Chan e Baskin (apud ibid.) propuseram também uma forma adicional, derivada da aprendizagem por acompanhamento. A idéia era encorajar os aprendizes (humanos) a ensinarem os colegas, mediante à provisão de exemplos, explicando o porquê das soluções inadequadas. Esta abordagem, foi adicionalmente aperfeiçõada por outros estudos como os de Palthepu, Greer e McCalla; Lehn, Ohlsson e Nason (apud ibid.). As explicações desta abordagem podem estar fundamentadas na teoria da aprendizagem de Gagné (apud Good, Brophy, 1997), para quem a aquisição de conhecimento é realizada quando o aprendiz é capaz de explicar plenamente a solução da tarefa, com seu próprio mecanismo de inferência.

• Aprendizagem pela perturbação (Learning by disturbing):estratégia derivada da aprendizagem por co-aprendiz, na qual o colega é uma fonte de perturbação, ou que algumas vezes dá bons conselhos ao aprendiz, ou também que providencia recomendações erradas (Aimeur e Frasson, 1996, p. 115). A meta deste companheiro é provocar a reação do aprendiz.

O interesse pedagógico desta abordagem está no fato de que o troublemaker pode, algumas vezes, fornecer recomendações errôneas, apontando algumas sutilezas que podem estar escondidas. Essa atitude pode também provocar os aprendizes para forçá-lhos a utilizar e demonstrar a conexão de seus conhecimentos e autoconfiança na defesa das suas opiniões.

Os resultados dos experimentos realizados por Aimeur e Frasson (1996, p. 126) demonstraram que o treinamento pode ser melhorado com aprendizagem pela perturbação, de acordo com certas condições:

A evolução das estratégias de aprendizagem, em ambientes inteligentes de ensino, avança com o objetivo de obter uma maior participação do aprendiz no processo de aquisição de conhecimento. De qualquer modo, existe necessidade de testar a autoconfiança do aprendiz para introduzir novas formas de motivação, para incrementar o grau de estimulação e para fixar o conhecimento no aprendiz. A abordagem dos ambientes inteligentes para a aprendizagem evoluiu de uma atitude passiva para uma forma mais ativa do aprendiz. Os diferentes graus de implicação são ilustrados na Fig. 42.

Um método muito utilizado pelos tutores de um modo geral, é o chamado método socrático, em que, partindo de conhecimentos que o aluno já domina, o tutor ensina através de perguntas e diálogos, levando o aluno a tirar suas próprias conclusões, sendo este seu grande ganho em relação aos CAI tradicionais, onde as conclusões são apresentadas ao aluno e ele as recebe de forma passiva, mesmo que as mesmas sejam apresentadas com sofisticados recursos Multimídia.

Outro modelo teórico empregado em STI é o coaching (treinamento), que emprega atividades de entretenimento, como jogos para transmitir conceitos relacionados. A aprendizagem é uma conseqüência indireta da atuação nessa simulação (Werneck apud Giraffa, op. cit. p. 46).

Utiliza-se ainda as estratégias pedagógicas de orientação (o sistema é explicitamente chamado pelo aluno quando este requisita palpites, expansões ou críticas) e cooperação utilizadas na abordagem de agentes.

Um terceiro modelo surgiu com a utilização de hipertextos (Concklin apud Giraffa, op. cit. p. 47), onde o estudante navega numa estrutura de hipertexto e explora o conteúdo a partir dos seus interesses e pré-requisitos. Este documento está organizado de tal maneira que cada subdivisão lógica do assunto está ligada ao documento, através de diversos tipos de ligações, possibilitando que o aluno navegue por diferentes alternativas para explorar o domínio.

O modelo de hipertexto abre excelentes perspectivas para a construção de STIs, uma vez que pode abrigar, no mesmo documento, diferentes formas de representação de conhecimento. Além disto, o aluno pode trabalhar de forma mais participativa e dinâmica, podendo ser orientado no aspecto pedagógico de forma diferente a que ocorre num STI tradicional. O aluno pode controlar dinamicamente as informações, refletindo sua lógica pessoal que pode (e na maioria das vezes é) ser diferenciada da lógica do autor do sistema. Com as atuais tecnologias de acesso em rede, podemos pensar na possibilidade de acessos às informações simultáneamente, por vários usuários.

Tutores humanos ou máquinas, segundo Halff (apud Giraffa, op. cit. p. 50 ), podem usar muitas formas técnicas instrucionais diferentes para a interação tutorial com o aluno; entretanto, elas são conduzidas de três maneiras:

• um tutor exerce um controle sobre o curriculum e seleciona o material e a seqüência em que ele será apresentado;
• um tutor está apto a responder aos estudantes sobre questões do conteúdo que está sendo trabalhado;
• um tutor está apto a determinar quando um estudante necessita de ajuda no curso, qual a habilidade ou tipo de ajuda que ele necessita.

Existe uma certa mistura de conceitos quando se trata de currículo e instrução. Por currículo se entende a seleção e sequenciação do material a ser apresentado ao aluno. Por instrução será a efetiva apresentação deste material para o aluno, ou seja, a forma como este conteúdo organizado no currículo será trabalhado com o aluno, implicando, assim, o que chamamos de metodologias de ensino que utilizarão técnicas de ensino para sua efetivação.

5.2.3.1. Métodos e Técnicas de ensino

É o especialista que analisa as respostas do aprendiz, procurando achar conceitos desconhecidos, o nível de assimilação e motivação (Corredor, 1989, p. 44). Os métodos e as técnicas de ensino, segundo Eusébio (apud Giraffa, op. cit., p. 50), são muito variados. Um método de ensino representa um caminho no sentido de um dado objetivo de ensino. Uma técnica de ensino diz respeito a uma habilidade que recorre a determinadas regras para conseguir certos fins.

Para cada aspecto levado em consideração e alguns aspectos importantes no processo de ensino-aprendizagem, ter-se-á um respectivo método, que mais se adequa à situação. Os métodos serão brevemente descritos a seguir (Giraffa, op.cit., p. 50):

• método dedutivo: consiste na apresentação, por parte dos professores, do assunto da aula do geral para o particular, apresentando conceitos e definições, para a partir daí extrair conclusões e conseqüências.
• método indutivo: utiliza o caminho oposto do anterior. O assunto é apresentado a partir de casos particulares, de forma a levar à descoberta do princípio geral. A técnica de redescoberta inspira-se na indução.
• método analógico ou comparativo: os dados particulares permitem comparações que levam conclusões por semelhança. O estudo de analogias entre duas situações é um bom exemplo disto.
• método lógico: os dados são apresentados em ordem, do antecedente para o conseqüente, do simples para o complexo, da origem para a atualidade, obedecendo à forma como os fatos estão estruturados.
• método psicológico: a apresentação dos elementos é feita de acordo com os interesses, necessidades e experiências do aluno. A motivação de momento tem uma importância muito grande na orientação dos assuntos a ensinar. Segue, preferencialmente do concreto para o abstrato.
• método de sistematização rígida: utiliza o esquema da aula, é seguido à risca como planejado, não permitindo qualquer flexibilidade.
• método de sistematização semi-rígida: o esquema da aula permite uma certa flexibilidade para uma melhor adaptação às condições da aula, da classe e do meio social que a escola serve.
• método ocasional: aproveita a motivação do momento, bem como os acontecimentos relevantes do meio, no sentido de orientar o assunto da aula.
• método passivo: dá ênfase na atividade do professor, ficando os alunos numa atitude passiva, limitando-se a possibilidade de discutir.
• método ativo: ao contrário do passivo, procura o desenvolvimento da aula através de uma participação constante do aluno, não só discutindo, mas também realizando tarefas.
• método de trabalho individual: procura-se atender, principalmente as diferenças individuais; o trabalho escolar é ajustado ao aluno por meio de tarefas diferenciadas, estudo dirigido ou contratos de estudo, sendo a tarefa do professor mais a de orientar os alunos nas suas dificuldades.
• método de trabalho coletivo: a ênfase vai para o trabalho em grupo. Um plano de estudo é distribuído e repartido pelos elementos do grupo, ficando cada elemento com uma parcela da responsabilidade total. Da reunião dos esforços dos alunos e da colaboração entre eles resulta o trabalho total.
• método misto: utiliza atividades de grupo e também atividades individuais.
• método dogmático: o aluno tem de guardar o que o professor ensina, como se fosse a verdade absoluta, para mais tarde recitar.
• método heurístico: o professor procura interessar o aluno na compreensão do assunto, em vez de se limitar a fixar. 0 assunto é apresentado com explicações e justificações lógicas e teóricas. 0 aluno pode discordar ou exigir explicações para que o assunto seja aceito como verdadeiro.
• método analítico: baseia-se na concepção de que, para compreender um fenômeno, é preciso conhecer as partes que o constituem. Assim os assuntos da aula são apresentados com a decomposição de cada conceito nas suas partes. Por exemplo, na alfabetização a utilização deste método consiste em considerar uma frase para chegar ao conhecimento das letras. 0 método analítico separa as partes do todo, sem o destruir, para melhor o conhecer.
• método sintético: os fenômenos não são estudados a partir de como se apresentam, mas a partir dos seus elementos constituintes de uma forma progressiva até chegar ao fenômeno. Neste método procede-se a uma união dos elementos para chegar ao todo. No exemplo da alfabetização, parte-se das letras, passando às sílabas, às palavras que reunidas formam as frases.

• expositiva: onde o professor faz uma exposição do assunto da aula;
• perguntas: através de questões cuidadosamente colocadas levam a um melhor conhecimento do aluno, das suas dificuldades e interesses; a do diálogo, que consiste em levar o aluno a refletir sobre os temas em foco, sobre os seus conceitos, a fim de ele mesmo avaliar a veracidade dos mesmos ou elaborar novas proposições;
• discussão: consiste na discussão de um tema, por parte dos alunos, sob a direção do professor; a da redescoberta, tem por objetivo levar o aluno a tirar determinadas conclusões, pondo-lhe dúvidas ou perguntas, levando-o a determinadas experiências ou observações sem que lhe seja revelada a finalidade, apresentando casos semelhantes de um mesmo fenômeno, em situações diferentes;
• demonstração: para comprovar determinadas afirmações apresentando razões ou fatos logicamente encadeados; a técnica do seminário que consta da reunião do professor com os seus alunos com vista à investigação de pontos concretos da ciência a que se dedicam, no sentido de orientar o aluno para o trabalho científico e o hábito de raciocínio objetivo.

O problema em se desenvolver um currículo e instruções para um sistema tutor é desenvolver métodos de seleção e seqüenciação do material e métodos de apresentação deste material de maneira a levar em consideração os diferentes tipos de alunos que podem usar o mesmo ambiente, tendo os mesmos ou distintos objetivos.

Os STIs devem levar em consideração, no seu design, a natureza da aprendizagem e o paradigma educacional onde está baseado, a natureza do ensino (decorrente deste paradigma) e a natureza do assunto que está sendo abordado..

As instruções ou estratégias de ensino se referem aos métodos instrucionais que um tutor autômata pode usar para distribuição do currículo. Estes métodos devem cobrir uma apresentação inicial do material, meios para responder às questões dos alunos e condições e conteúdos para uma eventual intervenção.

O problema do currículo pode ser dividido em duas partes: formular uma representação do material e a seleção e sequenciação dos conceitos a partir de sua representação. Em STI a representação do conhecimento envolve o uso adequado de um módulo especialista onde se armazena o conhecimento.

Os métodos usados para apresentar este material depende do conteúdo e dos objetivos instrucionais. Tutores expositivos usam diálogos estruturados para fazer sua apresentação. Tutores orientados para trabalhar com habilidades procedurais usam exemplos e exercícios de treinamento para desenvolver estas habilidades.

Os métodos usados para apresentar o material dependem do objetivo, do tipo do conteúdo e objetivos pedagógicos que se pretende atingir. Os métodos mais utilizados em STI são (Giraffa, 1997, p. 54):

• diálogos: os tópicos envolvendo diálogos para tutores expositivos necessitam que os diálogos sejam planejados de acordo com o objetivo educacional que se pretende e os diálogos devem estar sensíveis ao contexto onde estão ocorrendo.
• modelagem instrucional: é o uso de exemplos de trabalho ou prática dirigida, funcionando como uma primeira maneira para introduzir estudantes aos procedimentos que eles precissam aprender. Ex. SOPHIE II e MANBORAD; a primeira usa textos para explicar procedimentos, pré-requisitos e relações e a segunda um meio gráfico.
• respondendo perguntas: responder perguntas é uma função essencial num tutor humano, ou de tutor autômato. A maioria dos STIs possui um conjunto muito restrito de possibilidades de responder perguntas do aluno, uma vez que a compreensão e o processamento de linguagem natural, ainda é um problema em aberto na IA.

• intervenção do tutor: um dos primeiros benefícios que o uso de técnicas de IA trouxe para os STIs ou ICAIs foi a possibilidade de interromper o trabalho do aluno para poder auxiliá-lo a atingir seus objetivos. Embora este seja um traço característico da abordagem comportamentalista, a preocupação em acelerar o alcance do objetivo induzindo e conduzindo o aluno, não podemos negar o mérito destes estudos que permitem que o tutor mantenha o controle da situação tutorial e não permita que o aluno aprenda de forma incorreta e mantenha o aluno em caminhos instrucionalmente úteis, em função dos objetivos instrucionais que se deseja alcançar. A automação deste processo de intervenção envolve regras imaginárias para decidir quando intervir (ou não) e a formulação do conteúdo desta intervenção.

Ex.: os tutores Anderson, Brown, Boyle e Gentner utilizam estes princípios de decisão para intervisem nos seus STIs.

Quando um tutor decide fazer uma intervenção, ele deve formular o seu conteúdo. Não existe, na literatura, uma abordagem uniforme para o conteúdo da intervenção entre os treinamentos feitos por computador.

A estratégia conhecida como estratégia de generalização aplicada ao domínio particular do ensino de programação para iniciantes, caracteriza-se por pegar os erros de estrutura, sintaxe e semântica, mostrá-los ao aluno e dizer onde e por que os erros aconteceram e depois iniciar as correções (Chang, Chiao, Hsiao apud Giraffa, op. cit. p. 57). Entretanto, esta estratégia mostra seus inconvenientes, pois o aluno iniciante pode ter uma atitude depressiva e frustada ao começar a fazer seu programa e se deparar com uma grande coleção de erros. Além do inconveniente de que a solução apresentada pelo sistema geralmente se reduz a apenas uma, desconsiderando outras possibilidades de resolução do problema.

Para evitar estes problemas está sendo usada a estratégia de acabamento proposta por Van Merrienboer (apud Giraffa op.cit. p. 57), onde é apresentado um programa incompleto, mas muito bem projetado para o aluno poder fazer acabamentos, modificações e extensões.

Outra estratégia utilizada em STI é a aplicação da crença de aprender-fazendo, onde a aprendizagem é produzida por compromissos dos alunos na realização de atividades cognitivas complexas, que envolvem colegas, especialistas, professores e STIs como parceiros. Esta estratégia pode auxiliar muito no aprendizado de ambientes exploratórios, onde alunos e seus colegas, utilizam parecerias com professores fazendo com que estes sistemas sejam uma base para aprendizagens futuras, pois permitem descobrir como os alunos usam os recursos de treinamento que o sistema dispõe para eles.

5.2.4. Módulo de controle (continua)