Um modelo markoviano-bayesiano de inteligência artificial para avaliação dinâmica do aprendizado

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de ProduçãoA tese apresenta o desenvolvimento de um Sistema de Ensino Inteligente (SEI) via Internet, especialmente estruturado para monitorar (mensurar) o desempenho do aluno no tempo e, simular o estilo de avaliação do professor responsável pelo conteúdo, para atender estas finalidades o sistema é alimentado por instruções (definições) do professor a respeito dos conteúdos (informações) a serem inseridos e apresentados. O modelo utilizado pelo sistema usa em conjunto redes probabilísticas (cadeia de Markov e rede de Bayes), apresentando uma estrutura independente do domínio (conteúdo a ser apresentado). A cadeia de Markov armazena o conhecimento do desempenho passado, mesmo que recente (do aluno), podendo pela sua forma acumulativa do conhecimento estimar a previsão futura de desempenho, enquanto a rede de Bayes, de posse de uma evidência (desempenho do aluno) coletada no presente, pode reavaliar evidências passadas ou até inferir possíveis desempenhos, em tarefas, que por ventura possam não ser acessadas o