UMA PROPOSTA DE OBJETO DE APRENDIZAGEM ADAPTATIVO NO ENSINO DA LOGICA BOOLEANA A PROPOSAL OF AN ADAPTIVE LEARNING OBJECT FOR BOOLEAN LOGIC TEACHING Olivia Ramos Morais Braga 1 ,Ismar Frango Silveira 2 Abstract  The aim of this paper is to present the results of the application of an Adaptive Learning Object based on production rules, in a course of Boolean Logic. Human knowledge can be represented by a knowledge base, also called inference rules that are part of the inference engine of the knowledge base. These rules are chaining ideas, resulting in a condition-action, if-then. Each rule is a piece of knowledge, and it can generate a forward or backward reasoning. In the context of this paper, adaptability is obtained by inferring student’s learning achievements, categorizing them in three profiles, according to their prior knowledge. Index Terms  Adaptive systems, Artificial Intelligence, Boolean logic, Learning Objects. INTRODUÇÃO O modelo Booleano, segundo Daghlian [4], busca matematizar situações reais que se relacionam com o pensamento humano, a lógica e a álgebra de Boole, apresentam modelos matemáticos aplicados em diferentes atividades humanas como a eletrônica, eletricidade e a computação, que aqui serão analisados, pois é parte dos currículos dos cursos de Engenharia Elétrica, Ciência da Computação, Tecnólogo em Desenvolvimento de Sistemas, Tecnólogo em Redes de Computadores e cursos Correlatos. Para Paulo Freire, educador brasileiro, “Educação não transforma o mundo. Educação muda pessoas. Pessoas transformam o mundo”. Através das constantes mudanças sociais , econômicas e mercadológicas, preparar as futuras gerações é requisito fundamental para uma sociedade mais consciente e sustentável, que será capaz de se organizar e repensar os espaços e saberes afim de enfrentar novas diretrizes não somente políticas mas socio- ambientais. O cenário, altamente desafiador, da realidade brasileira, traz, através das políticas públicas, nova realidade ao educador: uma sala de aula heterogênea com diversas origens sociais, com diferentes graus de conhecimentos prévios, uma vez que a triagem dos alunos decorre do preenchimento de vagas disponíveis, sem quaisquer pré requisitos das áreas a serem estudadas. Os conceitos de lógica booleana, que fazem parte do currículo em questão, são abstratos em sua natureza e de difícil representação, uma vez que exigem conceitos da semiótica e representação matemática, bastante sedimentados. Pesquisas na área da educação matemática, como as de Raymond Duval [7] tem procurado relacionar o conhecimento matemático e o tratamento da informação que se deseja transmitir. Analisar um gráfico, estabelecer paralelos conceituais, interpretar informações em uma tabela, um diagrama, não é uma tarefa trivial ao educando iniciante. Essa competência pressupõe domínio e habilidade inerente ao modelo representado. Como compreender a complexidade e abstração de certos conceitos matemáticos, a adoção de diferentes métodos de representação poderá ser uma solução no auxílio à aprendizagem, em ambientes com educandos 1 Olivia Ramos Morais Braga - Professora da Graduação e Pós-Graduação Lato Sensu da Universidade Uninove. Aluna do Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia Elétrica da Universidade Presbiteriana Mackenzie - olivia.braga@gmail.com 2 Ismar Frango Silveira, Professor Doutor do Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia Elétrica da Universidade Presbiteriana Mackenzie (Mestrado e Doutorado) - ismar.silveira@mackenzie.br. com diferentes conhecimentos prévios e relações cognitivas distintas e as Técnicas de Inteligência Artificial podem agregar valor incremental a um Objeto de Aprendizagem [8]? O objetivo dessa pesquisa é criar um módulo Tutor Adaptativo, alterando um Objeto de aprendizagem, aplicando-o a posteriori em cursos que utilizem a Lógica Booleana em seu currículo. O módulo tutor adaptativo é baseado em regras de produção, utilizadas em técnicas de inteligência artificial a fim de simular o conhecimento humano. O conhecimento humano pode ser representado através de uma base de conhecimento, também chamadas de regras de inferências. Essas regras são encadeamento de idéias, resultantes em uma condição-ação. Cada regra representa uma parte do conhecimento, podendo gerar um raciocínio progressivo ou regressivo, gerado a partir da base de regras que representam os fatos conhecidos, utilizando-se de mecanismos de inferência para tomada de decisão. Já a adaptatividade, condicionará o grau de aprendizado através do perfil do educando como básico, intermediário e avançado, adaptando-se aos conhecimentos prévios do educando, de forma a desafiá-lo a resolver situações problemas da Lógica e Álgebra Booleana, representada pelos operadores matemáticos, com suas diferentes formas de representação do conhecimento, tais como expressões Algébricas, tabelas verdades e representações simbólicas das portas lógicas. A adoção de um objeto de aprendizagem com módulo adaptativo, com técnicas de Inteligência Artificial poderá representar valor incremental na fixação desses conceitos abstratos e fundamentais, estudados nessas disciplinas. APRENDIZAGEM SIGNIFICATIVA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ADAPTATIVIDADE. A teoria de aprendizagem significativa proposta por David Ausubel [1] segue uma linha de raciocínio semelhante à teoria proposta por Jean Piaget, de caráter cognitivista e construtivista. É cognitivista ao tentar explicar o processo de cognição e construtivista ao considerar que o conhecimento se constrói e evolui a partir das experiências pessoais e ambientais do sujeito [8]. O educando demonstra seus conhecimentos prévios sobre um determinado tema, idéias que são ancoradas, também chamadas de subsunçores, que tem como base o conhecimento mecânico ou memorístico que apresentam determinado grau de retenção, Ausubel propõe que sejam utilizados como ancoragem ou subsunçores. Segundo Ausubel [1], o aprendizado significativo ocorre quando se estabelece uma relação substantiva e não arbitraria entre as novas informações e um aspecto relevante da estrutura do conhecimento. Sobre a aprendizagem ativa, em um primeiro momento, essas operações cognitivas caracterizam o aprendizado significativo como um aprendizado ativo, e começam pela identificação de conceitos previamente conhecido relacionados às novas proposições. Num segundo momento ocorre a apreensão de