Modelo de análise de conflitos em diálogos em aprendizagem colaborativa.

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: PRATA, David Nadler.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Inteligência Artificial; Processamento de Linguagem Natural; Aprendizagem Colaborativa; Análise Textual; Artificial Intelligence; Natural Language Processing; Collaborative Learning; Textual Analysis; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4227

Estudantes necessitam não somente de habilidades cognitivas, mas também sociais que possam lhes permitir compartilhar o conhecimento em grupos de trabalho devido à complexidade das tarefas. Por sua vez, a comunicação bidirecional da Internet está possibilitando um meio efetivo para viabilizar novas formas de aprendizagem. Nesse cenário, há uma abrangente questão levantada que marcou o início dessa pesquisa de doutorado. Como avaliar em um ambiente de aprendizagem apoiado por computadores? A jornada para responder essa questão alcançou seu ponto máximo com o desenvolvimento de um modelo de análise de diálogos para ambientes de aprendizagem colaborativa apoiada por computadores. O trabalho se iniciou com uma pesquisa bibliográfica, análise crítica e entrevistas sobre a avaliação da aprendizagem do estudante. Um framework conceitual foi concebido considerando as teorias construtivistas e a função do professor como facilitador da aprendizagem. Foram conduzidos estudos de técnicas de inteligência artificial na educação e análise semântica de textos. A investigação em ambientes colaborativos de ensino/aprendizagem levou a um estudo sobre que tipo de interação pode melhorar a aprendizagem, dentro de uma tarefa de aprendizagem colaborativa, em termos dos efeitos dos atos da fala para o transmissor e receptor. Dentro da teoria Piagetiana, o conflito cognitivo de idéias entre estudantes é visto como benéfico para a aprendizagem. Quais os comportamentos interpessoais que levam a uma aprendizagem mais efetiva, porém, é um debate aberto, com algumas pesquisas argüindo que a cooperação é mais efetiva e outros argumentam que o conflito interpessoal é uma parte natural da aprendizagem colaborativa. O conflito interpessoal pode em alguns casos ser associado positivamente com aprendizagem. Os resultados obtidos sugerem uma conexão positiva entre conflito interpessoal e aprendizagem, indicando que o conflito interpessoal pode ter um lugar mais positivo na aprendizagem colaborativa do que muitos estudos contemporâneos sugerem. Os resultados foram obtidos de uma análise de protocolo em diálogos dentro de um ambiente de aprendizagem colaborativa, apoiada por computador, no domínio de frações em matemática. Para executar essa investigação, foi desenvolvido um modelo de interação de diálogos. Esse modelo explora características da interação dos diálogos pela análise de falhas no conhecimento dos estudantes, e uma investigação das inter-relações entre conflitos cognitivos e sociais fundamentada nas teorias Piagetianas. O modelo é fundamentado nos atos da fala de Austin, combinado com a teoria de agentes BDI (Belief- Desire-Intention). O objetivo final desse modelo é avaliar a aprendizagem do estudante em ambientes colaborativos, por meio da inter-relação entre conflitos cognitivos e interpessoais, com a intenção de dar suporte aos agentes pedagógicos para intervir nos diálogos, mantendo a colaboração produtiva.