Sequenciamento de Ações Pedagógicas baseadas na Taxonomia de Bloom usando Planejamento Automatizado apoiado por Algoritmo Genético

Abstract

Este trabalho investigou o planejamento em Inteligência Artificial para o sequenciamento de ações pedagógicas, de acordo com o perfil do estudante. As ações representaram o processo cognitivo dado pela Taxonomia de Bloom (TB) e o perfil do estudante foi determinado conforme o Revised Approaches to Studying Inventory (RASI). A fim de medir a adequação de uma sequência ao perfil do estudante, foi necessário mapear estas duas teorias, sendo este mapeamento uma das contribuições deste estudo. Assim, o sequenciamento de ações foi formulado como um problema de otimização e implementado através de um algoritmo genético. A proposição da função a ser otimizada para este problema é também uma contribuição, desde que estabelecer critérios para avaliar aspectos pedagógicos tem sido um desafio para Informática na Educação. Experimentos realizados contaram com 41 participantes que responderam ao questionário RASI e, após terem recebido e analisado as respectivas sequências de ações determinadas pelo planejador proposto neste trabalho, também responderam a um questionário de satisfação em relação à sequência. Os resultados obtidos se mostraram promissores, demonstrando a viabilidade da pesquisa.