STUART: Um Sistema de Tutoria Inteligente Artificial para aumentar a escalabilidade dos cursos a distância

• Autor(a) principal: Damasceno, Adson Roberto Pontes
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UECE
• Texto Completo: https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=99126

Contexto: A plataforma Dell Accessible Learning (DAL), assim como outros cursos de educação a distância em ambientes virtuais de aprendizagem (AVA) empregam tutores para apoio pedagógico, monitoramento dos alunos e detecção de possíveis desistências. No entanto, quando os cursos têm um número maior de alunos, pode haver uma sobrecarga de trabalho nos tutores humanos, afetando sua qualidade de trabalho. Para mitigar esse problema, os tutores inteligentes artificiais podem ser usados não apenas para aumentar a capacidade de atender às necessidades dos alunos, mas também para melhorar o monitoramento de seu desempenho. É possível aumentar a escalabilidade dos cursos on-line usando um tutor artificial inteligente. Além disso, os tutores muitas vezes não são capazes de atender às necessidades dos alunos com deficiência, o que pode ser alcançado usando um tutor inteligente artificial. Objetivo: Analisar a viabilidade de um tutor inteligente para atender às principais demandas de tutoria feitas pelos alunos da plataforma DAL. Método: Desenvolveu-se um artefato chamado STUART (Sistema Tutor Artificial) que monitora a DAL e interage com os alunos, fornecendo automatização, inteligência e suporte ao processo de ensino e aprendizagem. O STUART foi programado de forma reativa e proativa para atender às principais demandas dos alunos, com base no corpus de cenários de interações dos cursos anteriores. Quatorze participantes participaram de duas aulas de um curso a distância, com e sem STUART, onde foram coletados dados de interação. Resultados: Para 76% dos participantes, o STUART ajudou a resolver os problemas mais frequentes de nível pedagógico, técnico e de conteúdo. Encontrou-se empiricamente, com uma taxa de confiança de 95% (α = 0.05), através da aplicação do teste Wilcoxon (p-value = 0.000624) e aplicação do teste T de Student (p-value = 0,024994) menores que o valor de α, que o STUART traz uma redução significativa na taxa de assistência prestada por tutores humanos e no tempo de atendimento. Isso resultou na preferência do STUART em relação ao tutor humano para 85% dos estudantes. O SUS (avaliação de usabilidade) obteve 86.