PPGCC/CCET

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DJEFFERSON SMITH SANTOS MARANHAO
DATA: 23/06/2021
HORA: 10:00
LOCAL: Vídeoconferência
TÍTULO: Análise de um modelo para a tomada de decisões pedagógicas em um ambiente voltado ao aprendizado de algoritmos
PALAVRAS-CHAVES: Tutoria inteligente, Tomada de decisões, Processos de Decisão de Markov, Algoritmos de planejamento.
PÁGINAS: 122
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: Normalmente, os professores de algoritmos são responsáveis por apresentar problemas computacionais do mundo real aos seus alunos, incentivando a resolução de problemas similares. Naturalmente, isso demanda um tempo precioso dos professores, pois requer a seleção e a ordenação dos problemas. Porém, o esforço exigido por essa tarefa de organização dos problemas acaba, muitas vezes, por torná-la impraticável. Nesse cenário, encara-se essa etapa de planejamento como um processo de tomada de decisão sequencial, em que o professor é um agente responsável por monitorar as soluções submetidas pelos alunos e apresentar novos problemas. Em específico, tem-se que os professores conseguem apenas fazer suposições quanto ao ganho cognitivo proporcionado pela resolução de um determinado problema, mas não conseguem mensurá-lo com exatidão. Em virtude disso, o presente trabalho tem o objetivo de avaliar o emprego de modelos POMDP para o sequenciamento de problemas computacionais, propiciando uma forma mais ágil, dinâmica e individualizada de ensino. Como forma de avaliar o modelo proposto, são comparadas políticas de sequenciamento geradas de forma aleatória contra políticas produzidas por algoritmos específicos, tais como QMDP, FIB, SARSOP, POMCP e POMCPOW. Os resultados mostram que os algoritmos de planejamento específicos convergem para valores muito próximos em termos de recompensa descontada média. Também indicam que uma política aleatória sempre converge para um valor inferior ao dos algoritmos específicos com relação à recompensa descontada média. No que concerne ao tempo de execução, o algoritmo FIB apresenta os melhores resultados. As principais contribuições deste trabalho são o desevolvimento de um modelo capaz de representar o processo de tomada de decisões pedagógicas que pode ser empregado em Sistemas Tutores Inteligentes (STI) voltados ao aprendizado de programação; assim como a demonstração, por meio de simulação, de que algoritmos de planejamento podem ser aplicados de forma satisfatória ao sequenciamento de problemas computacionais, superando os resultados de políticas aleatórias.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1091306 - ALEXANDRE CESAR MUNIZ DE OLIVEIRA
Presidente - 1460695 - CARLOS DE SALLES SOARES NETO
Externo à Instituição - EDUARDO BARRÉRE - UFJF