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Title: Modelo de análise de conflitos em diálogos em aprendizagem colaborativa.
Other Titles: Conflict analysis model in collaborative learning dialogues.
???metadata.dc.creator???: PRATA, David Nadler.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: COSTA, Evandro de Barros.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: BAKER, Ryan Shaun Joazeiro de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: Rosé, Carolyn Penstein.
???metadata.dc.contributor.referee2???: BITTENCOURT, Guilherme.
???metadata.dc.contributor.referee3???: NÓBREGA, Germana M. da.
???metadata.dc.contributor.referee4???: ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de.
???metadata.dc.contributor.referee5???: FREITAS, Frederico Luiz Gonçalves de.
Keywords: Inteligência Artificial;Processamento de Linguagem Natural;Aprendizagem Colaborativa;Análise Textual;Artificial Intelligence;Natural Language Processing;Collaborative Learning;Textual Analysis
Issue Date: 19-Dec-2008
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: PRATA, David Nadler. Modelo de análise de conflitos em diálogos em aprendizagem colaborativa. 2008. 211 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2008.
???metadata.dc.description.resumo???: Estudantes necessitam não somente de habilidades cognitivas, mas também sociais que possam lhes permitir compartilhar o conhecimento em grupos de trabalho devido à complexidade das tarefas. Por sua vez, a comunicação bidirecional da Internet está possibilitando um meio efetivo para viabilizar novas formas de aprendizagem. Nesse cenário, há uma abrangente questão levantada que marcou o início dessa pesquisa de doutorado. Como avaliar em um ambiente de aprendizagem apoiado por computadores? A jornada para responder essa questão alcançou seu ponto máximo com o desenvolvimento de um modelo de análise de diálogos para ambientes de aprendizagem colaborativa apoiada por computadores. O trabalho se iniciou com uma pesquisa bibliográfica, análise crítica e entrevistas sobre a avaliação da aprendizagem do estudante. Um framework conceitual foi concebido considerando as teorias construtivistas e a função do professor como facilitador da aprendizagem. Foram conduzidos estudos de técnicas de inteligência artificial na educação e análise semântica de textos. A investigação em ambientes colaborativos de ensino/aprendizagem levou a um estudo sobre que tipo de interação pode melhorar a aprendizagem, dentro de uma tarefa de aprendizagem colaborativa, em termos dos efeitos dos atos da fala para o transmissor e receptor. Dentro da teoria Piagetiana, o conflito cognitivo de idéias entre estudantes é visto como benéfico para a aprendizagem. Quais os comportamentos interpessoais que levam a uma aprendizagem mais efetiva, porém, é um debate aberto, com algumas pesquisas argüindo que a cooperação é mais efetiva e outros argumentam que o conflito interpessoal é uma parte natural da aprendizagem colaborativa. O conflito interpessoal pode em alguns casos ser associado positivamente com aprendizagem. Os resultados obtidos sugerem uma conexão positiva entre conflito interpessoal e aprendizagem, indicando que o conflito interpessoal pode ter um lugar mais positivo na aprendizagem colaborativa do que muitos estudos contemporâneos sugerem. Os resultados foram obtidos de uma análise de protocolo em diálogos dentro de um ambiente de aprendizagem colaborativa, apoiada por computador, no domínio de frações em matemática. Para executar essa investigação, foi desenvolvido um modelo de interação de diálogos. Esse modelo explora características da interação dos diálogos pela análise de falhas no conhecimento dos estudantes, e uma investigação das inter-relações entre conflitos cognitivos e sociais fundamentada nas teorias Piagetianas. O modelo é fundamentado nos atos da fala de Austin, combinado com a teoria de agentes BDI (Belief- Desire-Intention). O objetivo final desse modelo é avaliar a aprendizagem do estudante em ambientes colaborativos, por meio da inter-relação entre conflitos cognitivos e interpessoais, com a intenção de dar suporte aos agentes pedagógicos para intervir nos diálogos, mantendo a colaboração produtiva.
Abstract: Students not only must have cognitive skills, but also social ones that enable them to share knowledge in collaboration, due to the increasing complexity of the knowledge they must learn. The internet is transforming everything, including education. Given this situation, a question emerged that formed the doctoral project presented here: what is the difference between assessment in traditional classrooms and computer supported assessment for collaborative learning, and what student behaviors should be assessed in collaborative learning? Our efforts to answer this question led to a model of dialogue acts in Computer Supported Collaborative Learning (CSCL). The work started from a survey of student learning assessment in online collaborative learning. A framework was conceived, based on constructivist theories and the role of the teacher as a facilitator of the learning. Studies using techniques from artificial intelligence in education were conducted with collaborative learning software. The investigation of collaborative learning led to a study about what type of interaction could improve learning within a collaborative learning task, in terms of the effects of specific speech acts on both the actor and their collaborative partner. Within Piagetian theory, the cognitive conflict of ideas between students is seen as beneficial for learning. Which sorts of interpersonal behaviors lead to most effective learning, however, is open to debate, with some researchers arguing that cooperation is most effective and others arguing that interpersonal conflict is a natural part of collaborative learning. In this study, we investigate whether interpersonal conflict, particularly insults, can in some cases be associated with positive learning. Our results suggest a positive connection between interpersonal conflict and learning, indicating that interpersonal conflict may have a more positive place in collaborative learning than many contemporary accounts suggest. The results were obtained from a protocol analysis on dialogues within a CSCL environment in the mathematical domain of fractions. To perform this investigation we developed a model of dialogue interaction. The model is grounded on Austin’s speech acts model, combined with Belief-Desire-Intention agency theory. This model explores dialogue interaction features by the analysis of the student’s acts, and an investigation of the interrelation between cognitive and social conflict of ideas based on Piagetian theory. The long-term goal of this model is to assess the student learning in a collaborative learning environment through the interrelation between interpersonal and cognitive conflicts, supporting the pedagogical agents in intervening in dialogue in order to keep collaboration productive.
Keywords: Inteligência Artificial
Processamento de Linguagem Natural
Aprendizagem Colaborativa
Análise Textual
Artificial Intelligence
Natural Language Processing
Collaborative Learning
Textual Analysis
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4227
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