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Robotic - Cognitive Adaptive System for Teaching and Learning (R-CASTLE) (2020)

  • Authors:
  • Autor USP: TOZADORE, DANIEL CARNIETO - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-31082020-093935
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA; INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR; INTERAÇÃO PROFESSOR ALUNO; INTERFACE GRÁFICA; ROBÓTICA
  • Keywords: Adaptive systems; Artificial intelligence for education; Human-robot interaction; Sistemas adaptativos; Social robotics
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: A Inteligência Artificial (IA) tem assumido um papel importante na rotina das pessoas. Principalmente porque viabiliza a automação de tarefas repetitivas e a customização de serviços para cada usuário. Ambos recursos são possibilitados pelo conhecimento que se cria a partir de dados gerados por experiências passadas. Especialmente na área da educação, a IA pode ajudar os professores a otimizar seu tempo de trabalho em ações recorrentes de planejamento, execução e avaliação das atividades. Já para os alunos, a IA pode potencializar a experiência de aprendizado por meio de dispositivos interativos que, a princípio, aumentam o interesse e a motivação dos alunos por serem uma novidade e que tentam continuar produzindo esses efeitos a longo prazo por meio de técnicas de adaptação e customização. Entretanto, um dos maiores problemas é a falta de naturalidade para usar essas técnicas como aliadas. Baseado nas necessidades de professores e alunos apresentadas na literatura, este projeto buscou uma forma de atender tais necessidades em uma única abordagem, propondo uma arquitetura computacional que se comunique de uma maneira intuitiva com os professores por meio de uma interface gráfica e com os alunos por meio de um robô social. O resultado é um Sistema Cognitivo Adaptativo para Robótica Social Educacional (Robotic - Cognitive Adaptive System for Teaching an Learning - R-CASTLE). Este sistema tem como objetivo viabilizar algoritmos de IA como ferramentas de auxílio para osprofessores no planejamento, execução e avaliação de suas atividades educacionais sem que apresentem previamente conhecimentos técnicos desses algoritmos. Ao mesmo tempo, o R-CASTLE oferece para os alunos uma maneira tecnológica e desafiadora de realizar exercícios práticos, em um nível de dificuldade correspondente ao apresentado por cada um deles. Os algoritmos de IA permitem que o robô usar comunicação visual e verbal para coletar valores indicativos nas respostas e expressões corporais dos alunos para avaliar suas habilidades de Atenção, Comunicação e Aprendizagem. Além disso, permitem também usar esses dados na adaptação e customização do sistema a fim de manter os alunos engajados por mais tempo nas atividades. A interface gráfica também proporciona maneiras fáceis de manipular os dados gerados em atividades passadas para serem modificados e otimizados em atividades futuras. Embora seja difícil avaliar estatisticamente a eficiência deste projeto como um todo devido à grande quantidade de dados especializados para esse tipo de solução, estudos com análises dos módulos isolados e testes iniciais do sistema completo têm apontado bons indicativos sobre o potencial dessa ferramenta para colaborar de forma prática e intuitiva com alunos e professores do ensino fundamental e também para possíveis interessados em usar o R-CASTLE em outras tarefas de Interação Humano-Robô.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 12.05.2020
    • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-31082020-093935 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by-nc-sa
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TOZADORE, Daniel Carnieto. Robotic - Cognitive Adaptive System for Teaching and Learning (R-CASTLE). 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082020-093935/. Acesso em: 18 set. 2024.

    • APA

      Tozadore, D. C. (2020). Robotic - Cognitive Adaptive System for Teaching and Learning (R-CASTLE) (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082020-093935/

    • NLM

      Tozadore DC. Robotic - Cognitive Adaptive System for Teaching and Learning (R-CASTLE) [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082020-093935/

    • Vancouver

      Tozadore DC. Robotic - Cognitive Adaptive System for Teaching and Learning (R-CASTLE) [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082020-093935/

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