Diagnóstico baseado em modelos num sistema tutor inteligente para programação com padrões pedagógicos (2005)
- Authors:
- Autor USP: DELGADO, KARINA VALDIVIA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Português
- Abstract: Tutores inteligentes são sistemas computacionais de ensino/aprendizagem que empregam técnicas de Inteligência Artificial (IA) com o objetivo de promover o aprendizado individualizado. Um dos aspectos centrais de um sistema tutor para o aprendizado de programação é a depuração do programa construído pelo aluno. O resultado desta depuração serve para guiar o sistema tutor em suas futuras decisões instrucionais, enquanto o processo de depuração em si pode ser explorado para promover a aprendizagem. Ou seja, num processo interativo de depuração, é possível fazer com que o aluno aprenda detectando e corrigindo seus próprios erros. Dentre as propostas de depuração automática de programas, a técnica de IA denominada Diagnóstico Baseado em Modelos (MBD), tem apresentado bons resultados para diagnosticar programas escritos por programadores experientes. Como é feito tradicionalmente para sistemas físicos, MBD analisa um modelo de um programa representado na forma de componentes e conexões, onde os componentes correspondem às estruturas lógicas da linguagem de programação e as conexões representam as constantes e os valores de variáveis. Apesar do sucesso de MBD para depuração de programas, nenhuma proposta foi feita incorporando essa técnica em sistemas tutores. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de diagnóstico do tipo MBD para analisar programas de alunos de cursos introdutórios de programação. O trabalho estende trabalhos anteriores dedepuração automática do tipo MBD para programadores experientes, para ser usado como ferramenta de suporte ao aprendizado de programação. O sistema de diagnóstico desenvolvido ProPAT_deBUG faz parte de um ambiente de programação com padrões, chamado ProPAT. Nessa ferramenta, enquanto o aluno edita um programa, ele pode acessar e inserir Padrões Elementares no programa com a intenção de satisfazer sub-metas de um dado problema. Após o programa ser compilado com sucesso, ele é testado para um conjunto de casos de teste e, em caso de falha, o sistema de diagnóstico é chamado para descobrir falhas lógicas funcionais e estruturais. Os Padrões Elementares usados pelo aluno na construção do programa são usados para a comunicação das hipóteses de falha.
- Imprenta:
- Data da defesa: 19.12.2005
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ABNT
DELGADO, Karina Valdivia. Diagnóstico baseado em modelos num sistema tutor inteligente para programação com padrões pedagógicos. 2005. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2005. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-144719/. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Delgado, K. V. (2005). Diagnóstico baseado em modelos num sistema tutor inteligente para programação com padrões pedagógicos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-144719/ -
NLM
Delgado KV. Diagnóstico baseado em modelos num sistema tutor inteligente para programação com padrões pedagógicos [Internet]. 2005 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-144719/ -
Vancouver
Delgado KV. Diagnóstico baseado em modelos num sistema tutor inteligente para programação com padrões pedagógicos [Internet]. 2005 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-144719/ - Processos de decisão Markovianos fatorados com probabilidades imprecisas
- Processo de decisão Markoviano com transição valorada por conjunto modelado como um Jogo alternado de soma zero
- Efficient solutions to factored MDPs with imprecise transition probabilities
- Real-time dynamic programming for Markov decision processes with imprecise probabilities
- Occupation measure heuristics to solve stochastic shortest path with dead ends
- Diagnostic of programs for programming learning tools
- Robust optimization for hybrid MDPs with state-dependent noise
- Symbolic bounded real-time dynamic programming
- Monte Carlo tree search algorithm for SSPs under the GUBS criterion
- Risk-sensitive Markov decision process with limited budget
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