Estratégias de ensino

          Neste item será apresentado uma taxinomia que norteou os estudos para analisar os software
propostos, STI, SETMUS e SETA, quanto as estratégias de ensino envolvidas em suas construções e
desenvolvimento ou até em formas de serem adotadas em ambientes tradicionais de ensino, como em
sistema de turma de alunos. O grupo adotou a compilação realizada por Bercht em [BER 97] a qual se
encontra resumida no tópico a seguir.
 

 1.  Estratégias de Ensino em Tutores Inteligentes

Sob o prisma da arquitetura de um sistema Tutor tradicional tem-se que o módulo de Ensino ou
Estratégias de Ensino constituem as funções políticas de um sistema tutorial, pois dependendo da ordem
e da maneira nos quais os tópicos de conteúdo são tratados e expostos, pode-se produzir experiências
diferentes de aprendizado. Por exemplo: em sistemas tutoriais essencialmente condutores do ensino, às
vezes é mais efetivo deixar o aluno procurar uma solução por um tempo, do que sempre interrompê-lo.
Por outro lado, deixar seguidamente o aluno completamente sozinho em suas descobertas, poderá
desorientá-lo. As estratégias de ensino são implementadas como planos de como se deve processar as
formas do ensino e da aprendizagem do aluno

Na formação de um plano de como ensinar determinado conteúdo do domínio, o tutor necessita do
conhecimento das informações oriundas do diagnóstico, da monitorização sobre o comportamento da
interação com o aluno, e das características cognitivas do aluno de modo a gerar uma seqüência de
táticas capazes de conduzir uma interação de ensino/aprendizagem, com relativo sucesso

As estratégias de ensino devem incluir funções de orientação no desempenho das atividades,
explanações dos fenômenos e processos, e correções, bem como de adaptações específicas e
individuais, gerando desafios, explicações, exemplos e/ou contra-exemplos no decorrer das interações.

A partir de um paradigma ou teoria de ensino aprendizagem explícita ou implícitamente assumida, um
plano de ações didáticas é determinado, constituindo-se em táticas sobre como, quando e o quê
trabalhar com o aluno para que surja o processo de ensino aprendizagem., isto é, as técnicas de
instrução. Instrução, de acordo [HAL88], é a forma da apresentação do conteúdo a ser ensinado ou
aprendido pelo aluno. Currículo é a seleção e o seqüenciamento do conteúdo a ser apresentado ao
aluno. Dependendo do método de ensino que é adotado, tem-se maior ou menor esforço na seleção e
seqüenciamento do conteúdo (currículo) ou na instrução. Por exemplo, em métodos de ensino do tipo
"conferência", expositiva, que é pouco dinâmica, tanto o currículo como a instrução propriamente dita,
podem ser desenvolvidas e preparadas com antecedência. Já quando se usam técnicas do tipo diálogo
socrático, muito dinâmicas, exige-se muito do currículo, devido a seguidas alterações oriundas das
mudanças do tema e da interação.

Um STI pode se utilizar de diferentes técnicas instrucionais ou de ensino, porém deve exibir sempre no
mínimo três características [HAL 88]:

        1.ter controle sobre o currículo;

        2.ser capaz de responder às questões do aluno referentes ao conteúdo em estudo;

        3.ser capaz de determinar as necessidades de auxílio do aluno em tempo e tipo.

Da literatura pesquisada, constatou-se um conjunto de estratégias de ensino adotadas pelos tutores ou
projetos de tutores, que se embasam na maioria das vezes nos paradigmas comportamentalista e
tradicional diretivo, muitas das quais constituindo-se em misturas desses. Nos últimos anos tem-se
procurado adotar estratégias que se aproximam das abordagens construtivista ou humanista, e/ou outras
formas híbridas. Verificou-se também nos estudos realizados em diferentes fontes, como em [FRA 96],
em [WAZ 95], em [VIC 92], em [BUR 91], em [WEG 87], nos endereços na rede Internet, conforme
colocado em [GIR 97], e em muitos outros, uma enorme quantidade de termos para estratégias, muito
ou pouco diferentes, que quando analisadas de perto, demonstraram serem as mesmas, variações de
algumas, misturas de outras, ou visões verticais de uma mesma estratégia. Pode-se verificar este fato
na farta pesquisa realizada sobre estratégias de ensino em [GIR 97]. Outro exemplo é quanto às
técnicas de elicitação e de explanação do material instrucional as quais auxiliam os alunos a entender
os fatos e conceitos. Estas técnicas podem ser adotadas como base para o ensino de um determinado
domínio, como eram os primeiros tutores, mas adotando-as como estratégias globais, obtem-se um
cansativo e enfadonho sistema de ensino, nos moldes mais tradicionais possíveis, "um sistema de
virador de páginas". Elas podem e devem ser usadas em situações específicas e dentro de qualquer
uma das estratégias que serão colocadas a seguir.

Pretende-se fazer uma descrição breve de cada, caracterizando-as, considerando-se sempre a maior
política instrucional adotada, independente das técnicas menores utilizadas, de modo a demonstrar a
forma de categorização que foi realizada nos software estudados.
 

Modelo de Ensino Socrático ou através de diálogos exploratórios

O modelo de ensino socrático é motivado, melhor, conduzido pelo tutor, a partir de um tópico no qual
o aluno demonstre já possuir algum conhecimento. Assim, o tutor aprofunda um conteúdo do domínio
que o aluno tenha citado ou que o aluno constatadamente já domine, durante uma interação. Entretanto,
os primeiros tutores apresentavam limitações que se tentava dirimir ou amenizar acrescentando regras
associadas a condições, especialmente em resolução de conflitos (quando muitas ações são associadas
a uma condição). Outra maneira é apoiar o ensino socrático de uma hierarquia de dificuldades
crescente, pré-estabelecida como descrito em [VIC90]. Neste método, o tutor ensina o aluno através
de uma abordagem de exposição indireta, que consiste em oferecer ao aluno, uma sucesssão de
questões que visam formular princípios gerais baseados em casos particulares para ele poder analisar
hipóteses, descobrir contradições e finalmente fazer inferências corretas.

Um exemplo da aplicação do método socrático é o SCHOLAR, clásssico na área. Projetado e
construído por Jaime Carbonell, é um tutorial para o ensino de geografia da América do Sul e conduz
um diálogo de inicativa mista com o aluno. O método de ensino, centrado na figura do professor
dirigindo a temática, traz conceitos mais atuais considerando-se as idéias de Piaget, pois faz com que o
aluno construa inferências a partir dos conceitos e idéias expostas e discutidas com ele, tutor. Este
sistema foi objeto de estudos e pesquisas que derivaram em novas versões. Collins e um grupo
melhoraram a habilidade de condução dos diálogos do sistema e também a estratégia de ensino passou
a trazer e organizar os tópicos por importância que cada aluno atribuía a ele ou dele necessitava, aliado
a tempos proporcionais a cada tópico. Assim que o tempo associado expirasse ou o aluno o houvesse
explorado exaustivamente, um novo tópico é apresentado.

Outra forma de um ITS implementar diálogos é através de uma maneira híbrida, que alia o diálogo e o
estilo de ensino baseado em casos (ver item 3.3.3): modelo de diálogo de questionamento. Este
modelo de ensino, conforme Lung-Hsiang Wong [WON96], força o aluno a articular a teoria que é
crítica para o entendimento em profundidade do domínio e foi implementado gerando o Inquiry
Teaching Planner por Lung-Hsiang et al. [WON96]. Este modelo foi proposto por Collins et al.
[COL82] e em [COL89]. Collins e Stevens propuseram uma formalização para o estilo de ensino de
questionamento. Esta teoria foi desenvolvida indutivamente pela observação da ação didática realizada
pelos tutores humanos. Afirma Wong, citando pesquisas de Collins e Stevens, que os professores
possuem diferentes sub-objetivos simultâneamente, onde cada sub-objetivo está associado com um
conjunto de estratégias para selecionar casos, fazer perguntas e comentários. Na consecução destes
sub-objetivos, cada professor, mantem uma agenda que o permite disponibilzar os diversos objetivos
eficientemente. Dado um conjunto de objetivos de ensino, eles selecionam casos que otimizam a
habilidade do estudante a atingir os objetivos. Então, os professores questionam os estudantes sobre os
casos e sobre as regras que os relacionam. As respostas revelam o que o aluno sabe ou não sabe, as
quais modificarão o modelo do estudante. Quando as concepções errôneas do aluno são identificadas
inequívocamente, novos sub-objetivos são criados para corrigir os erros. Se as questões revelarem
múltiplos erros, então será criada uma nova agenda que ordenará os sub-objetivos.

Conforme Wong [WON96], citando os trabalhos de Collins e Stevens, são citados 59 estratégias para
disponibilizar diálogos de questionamento. Estas regras de produção (pares de condição-ação) são
divididas em 4 categorias: 

Esta classificação pretende ser uma forma de separar as regras de produção referentes ao conteúdo do domínio, para a condução de um diálogo do tipo questionamento. Exemplo pode ser visto na condução
de uma sessão do PADI-2, um ITS baseado em TAP, desenvolvido por Wong et al. [WON96].

 Modelo de Ensino por Treinamento (Coaching)

Em um ITS que adota o modelo de "coaching", o sistema monitora as atividades do aluno, reconhece o
comportamento não ótimo e interrompe para dar conselhos [BRT88]. Segundo VanLehn, em
[VAN96]1, "coaching" pode ser utilizado em resolução de problemas, sendo neste caso, uma poderosa
aplicação de um dos tipos da aprendizagem cognitiva (cognitive apprenticeship [COL89] e
[CHE95]). Para a implementação desta estratégia, um tutor e um aluno resolvem problemas em
conjunto. Algumas vezes o estudante lidera o processo de resolução e o tutor somente indica sua
concordância ou não em cada etapa. Em outras ocasiões, o tutor orienta o aluno através das partes
mais difíceis ou nas quais o aluno não consegue resolver sozinho. Entretanto, todo o tempo eles estão
trabalhando na modalidade de resolução de problemas. Diz-se que um treinador está modelando os
processos cognitivos, quando o tutor está diringido a resolução do problema. Conforme VanLehn, um
tutor-treinador que pouco interrompe o processo de resolução de problemas, está esmorecendo sua
plataforma de ajuda.

As formas mais simples desta estratégia de ensino tem sido bastante utilizadas pelos ITS. Exemplos
famosos são citados por Burton em [BRT88], como o WEST e o WUSOR e que estão descritos
resumidamente no capítulo 5. Outro exemplo são os tutores orientados por modelos ("model-tracing
tutors") que utilizam a resolução de problemas orientada [AND95]. Exemplo destes é um sistema
destinado ao auxílio de ensino de LISP. Nele, os alunos novatos que durante a construção de um texto
em Lisp, estão colocando um símbolo no texto, estão sendo observados pelo tutor. Nesta ação, o tutor
está atento e imediatamente retorna um "feedback" negativo se o símbolo estiver incorreto. Se o
estudante não obtém sucesso na segunda tentativa, o tutor o auxíla através de uma dica. Se a dica não
é suficiente para o aluno resolver o problema, então o tutor mostra o quê deverá ser feito.

Por definição, resolução orientada de problemas não inclue discussões de princípios básicos ou de
conceitos das tarefas do domínio. Mas, estas discussões temáticas são válidas e são realizadas pelo
tutores humanos, que interrompem a execução das soluções do aluno para apresentar e discutir pontos
importantes do domínio em estudo [VAN96]1.

Segundo VanLehn, resolução orientada de problemas é uma modalidade bastante eficiente de instrução, principalmente em domínios de conhecimento procedural, pois ela é consistente com os muitos enfoques da aquisição de habilidades cognitivas.

A aquisição de habilidades cognitivas se apresenta em três fases, segundo VanLehn [VAN96]2:
 

Resolução orientada de problemas é relevante somente na fase dois de aprendizagem, e nela pode-se
verificar mais dois processos básicos: a) prática da aplicação do conhecimento disponível e b) aquisição de novos conhecimentos.

O aprendizado de conceitos e o meta-aprendizado não são modalidades que utilizam a estratégia de
resolução orientada de problemas, mas VanLehn [VAN96]2 propõe o sistema Andes, que extende a
capacidade desta estratégia, trazendo estas duas aprendizagens em seu contexto. Entende-se por
aprendizado de conceitos, a aquisição de conceitos básicos de um domínio, usando-os corretamente
e reconhecendo quando aplicá-los em situações diversas daquelas estudadas. Meta-aprendizado
significa a aquisição de novas estratégias de aprendizado que são mais efetivas que aquelas que os
alunos estão habituados. Esta estratégia de resolução orientada de problemas está dentro da filosofia de aprender-fazendo ("learning-by-doing"), tão apoiada pelos adeptos das aplicações pedagógicas do
construtivismo.
 

 Modelo de Ensino baseado em Casos (Case-based teaching)

Este modelo é baseado na crença que a maior tarefa da ação educacional é ensinar ambos, o
conhecimento (conceitos e procedimentos) sobre e com o domínio e a forma de acessar o
conhecimento [SCH91]. Normalmente é adotado para apoiar o ensino em domínios de conhecimento
vasto, como História, Biologia, previsão de tempo, ou em área de conhecimento amplo, complexo,
dinâmico, como Filosofia, Psicologia, Medicina, Direito, .... Nestes tipos de domínios, o uso de regras
para representar o conhecimento é problemático, devido a enorme quantidade de regras necessárias
para descrever toda a área. Neste caso, uma alternativa é representar o domínio através de
casos-exemplos que incorporam, explícita ou implicitamente, as fórmulas e os princípios relevantes.

A fundamentação é a adoção do raciocínio baseado em casos (Case-based reasoning-CBR), que
permite que o processo de ensino-aprendizagem aconteça através de problemas colocados e resolvidos
pela adaptação de soluções previamente apresentadas de problemas similares; situações são entendidas pela adaptação de interpretações previamente mostradas de situações similares, bem como resolução
de problemas através da exploração de soluções de forma dirigida indiretamente. Praticamente,
raciocínio baseado em casos é uma técnica de IA que procura em uma base de casos por um caso
mais próximo (análogo) para aplicar sua solução no novo caso. Exemplo desta estratégia é o projeto do
Tutor for Weather Forecasting, desenvolvido para a Weather Training Division da Força Aérea
Americana, sediada em Rantoul [SCH91], Estados Unidos.

Outro exemplo que faz uso desta estratégia é CAMELOT. Camelot (Collaborative and Multimedia
Environment for Learners on Teams) projetado por Takashi Fuji et al. [FUJ96], é um sistema que utiliza duas estratégias para apoiar suas técnicas de ensino: CBR e colaboração. O ensino colaborativo no
caso do Camelot usa a técnica de grupo Nominal para auxiliar na resolução de problemas de grupos
idealizada por H.J.Brightman. O processo de interação possui cinco etapas baseadas nesta técnica
onde os membros do grupo tentam obter uma melhor solução possível através de consenso.

A idéia do processo de ensino é utilizar a solução consensual do grupo e analisá-la através regras,
primeiramente. Após esta análise da solução são feitas as correções dos erros básicos. Se necessário,
a solução nova ou antiga do grupo é analisada por um conjunto de novas regras que comparam a
solução colaborativa com uma solução correta para determinar as diferenças. O sistema identifica os
erros dos alunos e as regras ou princípios violados são mostrados para o grupo para análise. No caso
em que os alunos não entendem a explanação dos seus erros, o sistema apresenta exemplos análogos
para a compreensão da solução e determinação de seus erros através de outros casos. Os autores
[FUJ96] colocam que permitir que os alunos entenderam seus erros através da análise de outras
soluções é extremamente útil.

Modelo de Ensino baseado em ambientes exploratórios

Nestes modelos estão todos os STI que desenvolvem suas técnicas instrucionais em ambientes de
simulação de situações, de experiências e ambientes exploratórios. As atividades de modelagem e
simulação estão entre as formas mais criativas e benéficas de aplicações na Educação. A razão
principal é que a construção e simulação de modelos formais tem muito a ver com o modo como o
próprio conhecimento científico é gerado, através do ciclo: hipóteses, observação, experimentação, e
formação de leis e teorias, em aproximações sucessivas de acordo com Sabbatini [SAB84]. Em
segundo lugar, os sistemas computacionais fornecem meios de cálculo e representação que tornam
possível o uso didático da simulação, sem necessidade de habilidades especiais em matemática, etc
(muitos modelos matemático são intratáveis do ponto de vista da matemática elementar). O computador agrega ainda um elemento de realismo, que motiva de forma dinâmica o aluno. Os recursos hoje,
multimídias, permitem fundir as tradições analíticas, empíricas e artísticas na produção de materiais
didáticos nos novos sistemas educacionais.

A modelagem e simulação podem ser usados em uma grande variedade de contextos no processo
ensino-aprendizagem. Segundo Renato Sabbatini em [SAB84], já nos idos de 1984, para todos os níveis, mas especialmente para estudantes de menor idade, é comum o professor colocar programas prontos
de simulação estática ou dinâmica (levando em conta o fator tempo) de modelos relativos a fenômenos
de interesse (por exemplo, em Física, Biologia, ...). O aluno deve experimentar com o modelo, de modo
a adquirir mais conhecimentos sobre o fenômeno em si. Neste caso, o nível de conhecimento prévio do
aluno, a complexidade do modelo e os recursos de simulação determinam a melhor adequação da
atividade ao currículo específico. A modelagem que consiste em levar o aluno a construir total ou
parcialmente o modelo subjacente, pode ser combinada com a simulação, apresentando um valor
didático muito poderoso.

A técnica de simulação é muito usada em treinamento de profissionais para contextos e situações que
acarretam grandes custos e/ou perigos para o desenvolvimento das habilidades necessárias, como por
exemplo, os simuladores de tratamento de pacientes com risco de vida em Unidades de Tratamento
intensivo, simuladores de vôo, para pilotos de aeronaves tanto militares como da aviação civil,
treinamento de cosmonautas, etc,...

Os ambientes exploratórios ou ambientes de descobertas baseadas em simulações se diferenciam dos
demais ambientes de aprendizagem, na natureza do modelo do domínio, pois na maioria das vezes, o
domínio é modelado em termos quantitativos, para eficientemente e acuradamente executar cálculos
das varíaveis de simulação envolvidas, como também, normalmente, não utiliza características
instrucionais. Nos CAI tradicionais, o domínio não se encontra explicitamente declarado ou mesmo
especificado, e em STI, o domínio é declarado explitcitamente, na maioria das vezes, através de regras.

Um exemplo de um ambiente exploratório é a proposta de Lúcia Giraffa, em [GIR97], que projeta um
software com enfoque construtivista-conceitual, que através de um ambiente gráfico interativo com
recursos multimídia, simula um pequeno ecossistema de um lago, baseado no rio Guaíba, que banha
Porto Alegre- RS-. Os peixes, os personagens, a linguagem e a ambientação foram elaboradas pela
equipe coordenada por Lúcia Giraffa, no Instituto de Informática da Puc/RS, ao longo do ano de 1996,
e se destinam a crianças da faixa de 6 a 10 anos.

O ambiente, denominado Eco-Lógico, propõe um jogo, onde as crianças testam hipóteses e atuam sobre o meio ambiente através de personagens escolhidos previamente. Os personagens possuem
ferramentas, por exemplo, Mãe Natureza (personagem ) possui ferramentas como colocar aguapés no
lago, o governante, pode proibir as atuações de outros personagens, ... Os alunos após escolha de
personagens devem escolher os interventores no sistema, como draga, clube náuticos, .... O jogo possui
um tempo curto, em média de 10 minutos, para cada aluno-personagem e que após cada ação por parte do aluno, é feita uma avaliação do equilíbrio do ecossistema pelo sistema anunciando índices e controles (ecômetro). O processo de avaliação tem por objetivo representar a mudança da situação do elemento
poluidor frente aos estancadores de poluição ocasionada pelo aluno, de forma que ele possa perceber
se sua ação foi ou não benéfica ao ecossistema. Ao final do jogo, Eco-Lógico fornece um feedback
completo voltado para as ações realizadas pelo jogador e que permite que o educador trabalhe os
conceitos individualmente com cada aluno, fazendo-o refletir sobre suas ações.

Este ambiente se destina a testes das hipóteses em relação a novas arquiteturas, envolvendo
mutli-agentes e com alternativas de estatégias de ensino adequadas a alunos-personagens.
 

2.  Visão do Grupo em Relação aos Softwares

          Os softwares estudados foram os SETMUS, STI e SETA. SETMUS e STI não são tutores
inteligentes, enquandrando-se nos sistemas de ensino e exercício e prática tradicionais, do tipo CAI-
Computer Aided Instruction. SETA, por outro lado é um sistema especialista aplicado à integração de
conteúdos da área de saúde, na prescrição de fármacos para pacientes com distúrbios de
comportamento, não se constituindo, apesar de usar técnicas de Inteligência Artificial, em um Tutor.

 
 

STI - Sistema de Treinamento de Intervalos (Prof. Eloy Fernando Fritsch)

       O objetivo do software é exercitar a teoria e a percepção musical através da interação do usuário com o programa.

        Uma das aplicações do STI é servir como um sistema com exercícios para quem está estudando teoria musical, mais especificamente, harmonia musical.

         O aluno pode ver seu desempenho durante os exercícios.

          Podemos citar como algumas características principais: o aluno constrói seu conhecimento sobre a teoria musical, através do som. Esse conhecimento é construído sem supervisão; o aluno verifica suas dificuldades e pode exercitar quantas vezes desejar.

 SETMUS - Sistema Especialista para Teoria MUSical (Prof. Eloy Fernando Fritsch)

          O objetivo do software é exercitar a teoria e a percepção musical através da interação do usuário com o programa.

          O SETMUS é um sistema especialista, que possui o conhecimento do professor, possui recursos
instrumentais que executam as partituras feitas pelo aluno e, indicar erros e dúvidas durante a
interação.

          É utilizado pelos alunos que estejam estudando a harmonia musical.

 

 SETA - Sistema Especialista em Tratamento Afetivo (Prof. Cecília Flores)

          O sistema para Auxílio ao Uso de Psicofármacos, SETA, é um sistema especialista, ou seja, é um tipo de sistema computacional que é capaz de formular conclusões baseando-se nos conhecimentos
definidos por profissionais especialistas de uma determinada área, e como tal, não se caracteriza como
um sistema educacional.

          Sendo assim, o SETA, não se enquadra na taxionomia proposta e utilizada neste trabalho de análise de software educacional.

          Porém, partindo do pressuposto que o SETA seja utilizado como uma ferramenta educacional, algumas observações podem serem feitas:

.