l REDE NEURAL ARTIFICIAL EM SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES HIBRIDOS BASEADOS EM TIPOLOGIA PSICOLÓGICA – IMPLEMENTAÇAO E ANÁLISE EMPÍRICA Francisco Ramos de Melo 1, 2, 3 , Weber Martins 1, 4 , Viviane Meireles 1, 3 , Lauro Eugênio G. Nalini 1, 4 chicorm@yahoo.com.br, vmeireles@pireneus.eee.ufg.br, weber @pireneus.eee.ufg.br, legn@ucg.br 1 Grupo PIRENEUS Escola de Engenharia Elétrica e Computação Universidade Federal de Goiás – Goiânia – Goiás 2 Departamento de Sistemas de Informação Centro Universitário UniEvangélica – Anápolis - Goiás 3 Departamento de Ciência da Computação Faculdade Latino Americana – Anápolis - Goiás 4 Laboratório de Análise Experimental do Comportamento / Psicologia Universidade Católica de Goiás – Goiânia - Goiás Abstract This paper presents an Intelligent Tutoring System based on Multilayer Perceptron neural networks. It is adaptive and reactive and offers customized and dynamic teaching. Features of user psychological profile are employed as basic elements of customization, and they are complemented by (human) expert rules. The investigation follows the development process of the intelligent tutor and analyses the collected data with respect to the neural network role in the proposed system. Descriptive analysis of data indicates that the application of proposed techniques is adequate, based on empirical results. The main aspects that have been studied are retention (“learning improvement”) normalized gain, navigation total user time and number of steps (length of visited content). The Pearson’s Correlation indicates that the use of neural network is determinant on customization of learning steps (navigation on course contents). Resumo Este artigo apresenta um Sistema Tutor Inteligente baseado em redes neurais Perceptron Multi Camadas, dotado de característica adaptativa e reativa, capaz de oferecer ensino personalizado e dinâmico (proposto e implementado [01] e [02]). As características do perfil psicológico do aprendiz são utilizadas como elementos básicos da personalização, sendo complementadas por regras de especialistas, imprimindo o dinamismo necessário ao tutor. A investigação acompanha o processo de análise dos dados coletados na experimentação e apresenta a relevância da rede neural artificial dentro do contexto do sistema. A análise estatística descritiva indica que a aplicação das técnicas propostas é adequada. Os principais aspectos estudados foram: retenção de conhecimento, ganho normalizado, tempo total de navegação e a quantidade de passos no tutor (tamanho do conteúdo percorrido total). A análise da correlação dos dados coletados indica o papel da rede neural como fortemente determinante na personalização do caminho no contexto do sistema. 1. Tipologia Psicológica Segundo Jung, tipologias psicológicas descrevem e explicam a personalidade humana. Jung observou que o comportamento humano não é aleatório, não sendo as ações humanas o resultado do acaso. Representante importante do mentalismo cartesiano e do inatismo kantiano, Jung observou que padrões comportamentais podem ser concebidos como correlatos à estrutura da mente humana, correlação esta presente desde o nascimento do indivíduo. Desta concepção geral, Jung desenvolveu uma teoria de tipos psicológicos baseada em quatro fatores e em duas disposições. Os quatro fatores são a) o sentimento (F, do Inglês, feeling), b) o raciocínio (T, do Inglês, thinking), c) a intuição (N, do Inglês, intuition), e d) a sensibilidade (S, do Inglês, sensing); e as duas disposições são a extroversão (E, do Inglês, extraversion) e a introversão (I, do Inglês, introversion) [03]. Os tipos psicológicos se revelam ou atuam à medida que diferentes demandas experienciais no ambiente fazem com que haja direcionamento diferencial das energias do indivíduo para cada extremo dos pares de fatores e de disposições opostos: sensibilidade-intuição, raciocínio-sentimento, e extroversão-introversão. Segundo a teoria, devido ao fato de um dos extremos dos pares prevalecer e atuar mais freqüentemente, a