Modelo de computação cognitiva para suporte as atividades educacionais em interações com ambientes inteligentes

The evolution of models and systems that implement the concepts of Ubiquitous and Pervasive Computing, particularly in applications that integrates Context-Aware Computing and mobile computing for personal use, presents opportunities and challenges in the educational field. Parallel to this evolution and in a complementary way, the models of computational intelligence are established as important tools for Internet-based services (solutions that combine applications and services on demand) and support decision systems applying personification to access information in large volumes of data (Big Data platforms). From this scenario, this research proposes a computational model that combines different artificial intelligence methods to aid the personalization of the teaching process considering interaction in context sensitive computing environments. This computational model is, mainly, a proposal of computation with focus on the perspective of the student to participate of educational tasks in different places. As a central element to support the process of customization and adaptability of student interaction, this research presents a computational model that combines Artificial Neural Networks, Genetic Algorithms, Multiagent Systems and Context-Aware Computing. During the investigation of the dynamics of the computational model, an integration of the central model, a set of rules of the Multiagent System and an implementation of the proposed Architecture for Context- Aware Computing were elaborated. The cognitive structure was observed while using by a group of users in different locations. The observed results reinforce the dynamics proposed in this research as a viable model for personalization of interactions with intelligent environments. A evolução dos sistemas que aplicam os conceitos de computação ubíqua e pervasiva, principalmente em aplicações de ambientes inteligentes que integram computação sensível ao contexto e computação móvel de uso pessoal, apresenta possibilidades e desafios no campo educacional. De forma complementar, os modelos de inteligência computacional se estabelecem como importantes ferramentas em serviços baseados em Internet (soluções que combinam aplicações e serviços sob demanda) e sistemas de suporte a decisão, propiciando personificação no acesso à informação em elevados volumes de dados (processamento de Big Data). A partir deste cenário, esta pesquisa propõe um modelo de computação que combina diferentes métodos de inteligência artificial para auxiliar a personalização do processo de aprendizado considerando interação em ambientes de computação sensível ao contexto. Este modelo computacional é, principalmente, uma proposta de computação com foco na perspectiva do estudante para participação de tarefas educacionais em diferentes locais providos de inteligência de ambiente. Como elemento central de apoio ao processo de personalização e adaptatividade da interação do estudante, esta pesquisa propõe um modelo computacional que combina Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Sistemas Multiagentes e Computação Sensível ao Contexto. Durante a investigação da dinâmica do modelo computacional, foi elaborada uma implementação resumida do modelo central, um conjunto de regras do sistema multiagente e uma implementação da arquitetura proposta para Computação Sensível ao Contexto. A estrutura cognitiva resultante foi observada durante a utilização por um grupo de usuários voluntários em diferentes localidades. Os resultados observados reforçam a dinâmica proposta nesta pesquisa como um modelo viável para personalização das interações com ambientes inteligentes.