Grupo de Pesquisa Computação Afetiva UFRGS

Grupo de Pesquisa
Computação Afetiva UFRGS
1Magda
Bercht, 2Fabrícia Damando Santos, 3Roceli Pereira
Lima
1Universidade
Federal do Rio Grande do Sul, 2Universidade Estadual do Rio Grande
do Sul, 3Instituto Federal de Educação do Amazonas
1. Objetivos
Estudar a afetividade no
contexto da Inteligência
Artificial (IA) e da
Informática na Educação;
Pesquisar as dimensões
da afetividade para o
desenvolvimento de
sistemas;
Pesquisar e desenvolver técnicas
para avaliar, modelar e
desenvolver sistemas
computacionais aplicados à
educação que tenham por função
a identificação, expressão e
raciocínio sobre e de emoções em
interações com agentes artificiais
e biológicos.
2. Linhas de Pesquisas
Afetos e emoção em máquina.
II. Ambientes Virtuais de Ensino e Aprendizagem.
III.Mineração Dados Educacionais.
IV. Pesquisa e Aplicação em Sistemas de Ensino e
Aprendizagem.
V. Aplicações com uso de técnicas como redes
bayesianas, Redes neurais artificiais e Lógica
fuzzy.
I.
3. Principais Projetos de Estudos
3.1 Detecção da frustração na aprendizagem de
algoritmos
Autor: EDÉCIO FERNANDO IEPSEN
Resumo: desenvolver técnica para detectar
os alunos que evidenciam sinais de
frustração em atividades de ensino e de
aprendizagem na área de Algoritmos. Para
identificar os padrões de comportamento dos
alunos foram utilizadas técnicas de Mineração
de Dados para inferir a frustração a partir da
análise do comportamento durante as
interações dos alunos com um tutorial
desenvolvido.
Contribuição: desenvolvimento de um
sistema tutorial de auxílio ao aluno que
apresenta dificuldades e na recomendação de
um
novo
exercício
com
níveis
de
complexidade mais lineares aos conceitos
trabalhados até aquele ponto do conteúdo.
Ferramenta tutorial de apoio ao aluno
3.2 Identificação de presença social em AVEA
Autor: Helvia Pereira Pinto Bastos
Resumo: identificação de pistas
textuais denotadoras de presença
social em interações discursivas
feitas por alunos em fóruns e chats
educacionais baseado em um
modelo linguístico.
Contribuição: desenvolvimento do
Modelo Presença Plus (PPlus) e da
percepção do sentimento de
presença social do aluno.
Sistema de avaliatividade linguística
3.3 Inferência do estado de ânimo
Autor:
MAGALÍ
TERESINHA LONGHI
Resumo: desenvolvimento
de
mecanismos
computacionais
para
reconhecer
e
inferir
estados
de
ânimo
de
alunos em interação num
ambiente
virtual
de
aprendizagem. A dimensão
afetiva é examinada com
base na teoria de appraisal
( modelo de Scherer).
Contribuição:
sistema
ROODAafeto
Interface da ferramenta ROODafeto: gráfico geral de
afetividade
3.4 Mapeamento de variáveis positivas no contexto de
aprendizagem colaborativa
Autor: CÍCERO COSTA QUARTO
Resumo:
investigação
sobre
otimização de formações de grupos
para potencializar a aprendizagem
colaborativa
considerando
as
qualidades e características positivas
do indivíduo (Esperança, Autoestima
e Autoeficácia).
Contribuição: desenvolvimento de
um
sistema
multiagentes
em
ambientes computacional distribuído,
modelo de formação de grupos
(aprendizagem colaborativa).
Arquitetura do sistema multiagentes
3.5 Inferência do estado de ânimo desanimado do aluno a
partir da mineração de dados educacionais
Modelo de predição do aluno desaminado
Autor: FABRÍCIA DAMANDO
SANTOS
Resumo: como reconhecer o
desânimo do aluno em interação
em um ambiente virtual de ensino
e aprendizagem (AVEA) utilizando
mineração de dados educacionais
(MDE).
Contribuição: Modelo de Predição
do Aluno Desanimado / Ferramenta
de dashboard integrado ao Moodle
/ Possibilidade de predizer o
processo de desânimo evitando
evasões de cursos
3.6 (a) Identificação do interesse do aluno em ambientes
EaD
Autor: MAURÍCIO JOSÉ VIANA
AMORIM
Resumo:
investigação
de
como o uso das técnicas de
Visualização
Computacional
(VC) podem servir no apoio à
identificação do interesse do
aluno
em
ambientes
de
Educação a Distância (EaD) por
meio
da
análise
dos
Movimentos
Corporais,
Gestuais e Posturais (MCGPs) .
Contribuição:
desenvolvido
um framework, ferramenta e
um objeto de aprendizagem:
WICFramework,
QuizWebcamXML e SQLOA.
Ferramenta de tutoria QuizWebcamXML
3.6 (b) Identificação do interesse do aluno em ambientes
EaD
Autor: ROCELI PEREIRA LIMA
Resumo: investigação de uma
Tecnologia Educacional Assistiva
para promoção do interesse em
cenas de atenção conjunta de
crianças com Transtorno do
Espectro Autista (TEA) baseada
na teoria de Vygotsky.
Contribuição: modelo de uma
tecnologia educacional assistiva,
tec.
de
ação
mediadora
(fantoche
eletrônico),
novos
indicadores de interesse em
sujeitos com TEA.
Em cenas de atenção conjunta com Fantoche
Eletrônico
4. Prêmios e Parcerias
2012 - Prêmio CAPES de TESE EDIÇÃO 2012 na área INTERDISCIPLINAR - Tese
Doutorado Mapeamento dos Aspectos Afetivos em um Ambiente Virtual de
Aprendizagem, e
 2012 - Segundo Lugar no CTD-IE do 1º Congresso Brasileiro de Informática na
Educação (CBIE 2012)
 2012 - Melhor Artigo no 23o. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, SBIE
 2011 - Melhor Artigo no 22o. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, SBIE
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Também há parcerias e projetos com fomentos:
◦ SEAD – Secretaria de Educação a Distância/UFRGS
◦ NUTED/UFRGS – Núcleo de Tecnologia Digital Aplicada à Educação
◦ Grupo TEIAS/UFRGS - Tecnologia em Educação para Inclusão e Aprendizagem em
Sociedade
◦ FAPEMA - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Maranhão
◦ UAB/MEC – Universidade Aberta do Brasil.
◦ FAPEAM – Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas.
5. Perspectivas
• investigação em Ambientes imersivos e Robótica em
aplicações educacionais
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CONTATO
Endereço: Av. Paulo da Gama 110 – Prédio 12105, 3º
Andar – Sala 332
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Mais informações: http://www.inf.ufrgs.br/~bercht
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