Aprendizagem Mediada por Algoritmos Genéticos

Leandro J. Komosinski
Carmen D. de F. de Lacerda
e-mail: {leandro, carmen}@inf.ufsc.br

Laboratório de Integração de Software e Hardware
Departamento de Informática e de Estatística
Centro Tecnológico
Universidade Federal de Santa Catarina
CP 476 Florianópolis/SC CEP 88040-900
 

Paulo S. S. Borges
e-mail: pssb@inf.ufsc.br
Departamento de Informática e de Estatística
Centro Tecnológico
Universidade Federal de Santa Catarina
CP 476 Florianópolis/SC CEP 88040-900




O presente artigo apresenta algumas considerações sobre a possibilidade da utilização da técnica de Algoritmos Genéticos (AGs) como instrumento de apoio ao processo de aprendizagem no ensino superior. Considera-se, como pressuposto fundamental, que toda prática pedagógica deve auxiliar o estudante a adotar uma postura ativa, de investigação e centrada nas funções psicológicas superiores que o conduzam a compreender profundamente o conteúdo curricular. O principal argumento aqui apresentado consiste na identificação da função mediadora, no sentido vygotskyano, inerente aos AGs, pois o ato de aprender passa a ser regulado por elementos semióticos que são necessários para a modelagem computacional de um problema.

1. Introdução

As práticas pedagógicas evoluiram, ao longo da história, de atividades estritamente orais e baseadas em imitação [Gadotti95, p. 21] para atividades mais complexas onde o uso de tecnologias educacionais, especialmente o computador, estão cada vez mais presentes. Esta sofisticação dos instrumentos de apoio à aprendizagem tem duas origens bastante claras: o aumento da quantidade e complexidade dos conteúdos curriculares; e a melhor compreensão sobre a complexidade do próprio processo de aprendizagem. Como resultado, classificar um programa de computador como pertencente à categoria de software educacional passou a ser também uma tarefa não trivial.

O desenvolvimento de softwares educacionais é uma atividade multidisciplinar, envolvendo as áreas de Psicologia, Educação e Informática, cujo relacionamento está esquematizado na figura 1.

Na opinião dos autores, a qualidade de um software educacional não deve ser avaliada tomando-se como parâmetro o programa isoladamente, como se fosse uma questão predominantemente computacional como, por exemplo, a quantidade e qualidade dos recursos multimídia incorporados. A qualidade pode ser "medida", isto sim, nos tipos de relações existentes entre conceitos computacionais e conceitos pedagógicos. Os conceitos pedagógicos, por sua vez, representam procedimentos cujas justificativas devem estar associadas à alguma corrente da Psicologia da Aprendizagem. Por exemplo, programas que implementam o conceito de Instrução Programada [Bigge77, p. 146] podem ser classificados como bons ou ruins somente se forem analisados sob a ótica dos fundamentos da Psicologia Comportamentalista.

O objetivo dos autores, neste artigo, é apresentar uma análise inicial, de cunho estritamente teórico, sobre a validade do uso da técnica de Algoritmos Genéticos [Mitchell96] para fins educacionais. Esta análise está baseada nos conceitos da Psicologia Sócio-cultural de Vygotsky [Freitas94a], [Souza94], [Vee96].

O artigo está estruturado da seguinte forma: na seção Ferramentas Pedagógicas são definidas as características desejáveis para uma ferramenta pedagógica, tomando-se como referencial teórico a psicologia vygotskyana; na seção 3 são definidos os principais conceitos da técnica de AGs; na seção Sobre Algoritmos Genéticos estabelece-se a ligação entre os conceitos apresentados nas seções Ferramentas Pedagógicas e Sobre Algoritmos Genéticos; finalmente, na seção Conclusões, apresenta-se algumas reflexões sobre os pontos relevantes deste trabalho bem como as questões que ainda merecem estudos mais aprofundados.

2. Ferramentas Pedagógicas

Do ponto de vista da Psicologia Cognitiva, o processo de aprendizagem define a relação do sujeito com o conhecimento como tendo as seguintes características:

Para bem entender o conceito de ferramenta pedagógica é preciso, primeiro, compreender uma das idéias centrais do pensamento de Vygotsky, qual seja, que a relação do homem com os ambientes natural e social não é direta mas mediada por elementos, chamados de mediadores, que podem ser tanto físicos como semióticos. "A mediação é um processo essencial para tornar possível atividades psicológicas voluntárias, intencionais, controladas pelo próprio indivíduo." [Oliveira93, p. 33]. A função do mediador semiótico é controlar as ações psicológicas do indivíduo e, desta forma, aumentar o seu desempenho na realização de tarefas. Por exemplo, a tarefa de montagem de um objeto é facilitada se for usado um diagrama para orientação.

A expressão "ferramenta pedagógica" tem, portanto, um significado bastante amplo. Ela deve ser entendida como qualquer objeto, natural ou construído pelo homem, cuja finalidade possa ser definida como facilitador de apreensão da realidade relativa a um determinado fenômeno. Assim, por exemplo, um martelo não é uma ferramenta pedagógica pois esta não é sua finalidade original. Contudo, sua "transformação" para fins pedagógicos depende apenas da intenção de quem o manipula para ensinar, por exemplo, os conceitos de força e alavanca tratados em Física.

A despeito do fato de que qualquer objeto possa ser transformado em ferramenta pedagógica, a área de Tecnologia Educacional preocupa-se com a construção de artefatos que intencionalmente tenham finalidades pedagógicas. Naturalmente, o computador, por ser programável e necessitar de uma linguagem textual e pictórica para seu uso, é um dos artefatos mais importantes.

Assim, no escopo deste artigo, são especialmente importantes os mediadores semióticos, isto é, baseados em signos [Noth90] p. 79, pois a relação do estudante com o computador se dá através da interface do programa.

O uso do computador, como ferramenta pedagógica, proporciona ao aluno interação com o mesmo, manipulando conceitos e, desta forma, contribuindo para seu desenvolvimento mental. Através desta interação, o aluno está construindo seu aprendizado; por exemplo, na atividade de programação, o aluno desenvolve ações de descrição, reflexão e depuração de idéias [Valente93, p.42].

3. Sobre Algoritmos Genéticos

Esta seção apresenta a técnica de AGs tal como é concebida na Informática. Com isso, pretende-se que ao longo das seções seguintes fiquem evidenciadas as questões educacionais relacionadas com esta técnica.

A técnica de AGs, criada em 1975 por John Holland, através de um estudo formal, teve como objetivo incorporar nos sistemas computacionais o fenômeno da adaptação que ocorre na natureza [Mitchell96] p. 2-3.

Em essência, a inspiração biológica resulta, no contexto computacional, em um método de resolução de problemas. Um algoritmo genético é um método de pesquisa num enorme conjunto de soluções possíveis.

Para o programador, o processo de resolução de problemas envolve os seguintes elementos:

O algoritmo básico encontrado em qualquer sistema que implemente um AG é o seguinte:
A técnica de AGs apresenta claramente um dos princípios dos Sistemas Baseados em Conhecimento: a separação entre o conhecimento específico do problema que se pretende resolver e o conhecimento genérico que usa o primeiro tipo de conhecimento para efetivamente produzir uma solução. Desta forma, a tarefa do programador consiste basicamente na modelagem do conhecimento do problema uma vez que o algoritmo genético possui um procedimento "padrão" de resolução de problemas.

4. Uso Educacional de Algoritmos Genéticos

O processo de aprendizagem certamente não é uma atividade linear e sem erros. Adquirir uma razoável segurança sobre um determinado assunto exige tempo, reflexão, leituras do conteúdo, estabelecimento e verificação de hipóteses, discussão com os colegas e com o professor, etc. Enfim, ninguém aprende sem envolver-se com o objeto do conhecimento [Ausubel80], [Perkins95].

A estratégia de aprendizagem adotada neste estudo está baseada na técnica denominada de Aprendizagem Baseada em Problemas [Woods94], que consiste no uso de problemas para dirigir o processo de construção de conhecimentos. O estudante, ao envolver-se na resolução de problemas, muda sua intenção em relação ao ato de aprender um conhecimento teórico, pois este ato deixa de ser um "aprender por aprender", passando a compreender melhor as relações entre teoria e prática.

Embora a técnica de AGs não tenha sido desenvolvida para fins educacionais, seu uso proporciona um tipo de relação entre o usuário e o objeto de conhecimento modelado que se aproxima do tipo de relação considerada desejável pela Psicologia Cognitiva no processo de aprendizagem.

O uso educacional da técnica de AGs implica, necessariamente, numa avaliação de suas características, com o intuito de identificar aquelas que incorporam os princípios psicológicos e educacionais citados na seção 2.

Nos softwares de AGs tradicionais o usuário tem dois tipos de preocupação: um que se refere à modelagem do problema e avaliação da qualidade da resposta gerada pelo sistema, e outro que se refere à definição dos parâmetros usados pelo algoritmo para que este encontre uma solução.

Na abordagem proposta neste artigo, o estudante (usuário) deve centrar sua atenção exclusivamente para as questões de modelagem e avaliação. A forma como o AG gera a solução deve ser uma "preocupação" exclusiva do sistema. Uma vez tendo o sistema gerado uma solução, cabe ao estudante avaliar a sua qualidade. O pressuposto é que se a solução gerada não for satisfatória então cabe ao estudante reanalizar a modelagem efetuada.

Por definição, não há um procedimento pré-estabelecido sobre como fazer a modelagem de um problema. Se houvesse, a técnica deixaria de pertencer à área de Inteligência Artificial. Logo, o único caminho possível é a experimentação, orientada pela compreensão do conteúdo.

O estudante, quando estiver resolvendo um problema utilizando um software educacional que implemente os princípios apresentados neste artigo, será compelido à compreender, à experimentar, a avaliar suas decisões e ter um entendimento profundo do que deseja modelar. Ele necessita, obrigatoriamente, decidir o que é relevante e o que não é no momento em que vai representar o problema. E é neste momento que tal software atua como uma ferramenta pedagógica mediadora entre o estudante e o conhecimento. Outra característica é que a mediação é semiótica por sua própria natureza, pois o estudante dispõe de uma linguagem simbólica para representar o conhecimento do problema.

Do ponto de vista educacional, o software mediador deve propiciar um ambiente de avaliação, tanto em relação à modelagem quanto à qualidade da solução, totalmente desvinculado, isto é, transparente para o usuário, dos conceitos e terminologia próprios da técnica de AGs
 
 
 


A modelagem, para o estudante, significa o processo de criação de um modelo que representa a sua compreensão sobre os conceitos envolvidos no problema. Este processo equivale aos itens i, ii, iv e v relacionados na seção 3. O item iii é de responsabilidade do software mediador.

Na Figura 2, que apresentada um esboço dos principais componentes que formam a arquitetura do software mediador, é evidenciado o fato do estudante interagir com o software mediador sem ter nenhum tipo de envolvimento com conceitos da técnica de AGs, pois o vocabulário existente na interface e também no problema modelado não está relacionado à forma de como os AGs resolvem problemas. A tradução do problema modelado para o formato usado no AG é de responsabilidade do software mediador e é transparente para o estudante.
 
 

Para tornar mais claro o processo de modelagem é usado, como exemplo, um problema de Química cujo objetivo é fazer com que o estudante compreenda o assunto "Balanceamento de Equações Químicas".
 

Para resolver este problema, o estudante deve identificar os seguintes conceitos:


A solução constitui-se em valores numéricos para os coeficientes a, b, c e d que representam o número de moléculas.

Em termos de AG, uma solução para o problema é representada por meio de uma estrutura linear, denominada cromossomo. Por exemplo: se os valores dos coeficientes forem, respectivamente, 1, 5, 3 e 4 então sua representação computacional será aquela indicada na Figura 3.
 
 
 

1
5
3
4

Figura 3 : Representação computacional do cromossomo solução.

O estudante deve compreender por que os coeficientes encontrados tornam a equação balanceada. Para tal deve construir uma função que defina numericamente o conceito de balanceamento através das relações dos conceitos inicialmente citados. Esta função, no contexto de AGs, corresponde à FA.

Deve ser enfatizado que a função do algoritmo genético não é avaliar se as informações modeladas pelo estudante estão corretas ou não. Ao contrário, o algoritmo sempre gerará uma solução e cabe ao estudante, juntamente com o professor e os colegas, avaliar os motivos do sucesso ou fracasso obtido.

O processo de avaliação, realizado exclusivamente pelo estudante, consiste em verificar a validade da solução gerada pelo AG. A verificação se processa pelo confronto entre a resposta fornecida pelo sistema e a resposta sabidamente correta, encontrada em livros ou fornecida pelo professor.

A existência de diferença entre a resposta fornecida pelo AG e a resposta correta, caracteriza uma compreensão imperfeita, por parte do estudante, dos conceitos envolvidos no problema. Desta forma, o estudante deverá reavaliar sua compreensão, modificando a modelagem efetuada.

Para construir uma FA é preciso uma linguagem que represente os termos da função e, naturalmente, o conhecimento sobre como estes termos se relacionam. Do ponto de vista pedagógico, o mais importante é fazer com que o estudante saiba justificar por que uma solução é melhor que outra.

A especificação da FA passa pela construção de uma expressão, potencialmente complexa, que relacione os conceitos envolvidos na modelagem do problema.

5. Conclusões

As idéias apresentadas neste artigo, embora colocadas apenas no plano teórico, conduzem à reflexão sobre a validade de se utilizar software mediador baseado em Algoritmos Genéticos como ferramentas pedagógicas. Parece claro para os autores que o principal ponto de sustentação da argumentação reside na possibilidade concreta de implementar o conceito pedagógico de participação ativa do estudante no processo de aprendizagem, idéia que vem sendo defendida por todas as correntes da Psicologia cognitivista.

Outro aspecto positivo diz respeito à concretização do conceito vygotskyano de mediação. O tipo de software educacional proposto age como mediador pois modifica a postura do estudante diante do processo de aprendizagem, obrigando-o a associar um significado relevante para cada signo que for criado. Pode-se dizer, com isso, que a aprendizagem deixa de ter um caráter espontaneísta e passa a ser regulada por aqueles signos. Contudo, é preciso ressaltar que a função de mediação não deve ser uma atribuição predominantemente executada pelo sistema, mas envolvendo tanto professor como os demais estudantes.

Uma questão que precisa ser pesquisada com maior abrangência se refere às características que o software mediador deve implementar para incorporar os princípios educacionais considerados fundamentais no processo de aprendizagem.

Outra questão a ser investigada diz respeito à questão da linguagem de implementação da FA. Qual deve ser sua característica? As FAs de problemas que normalmente são tratados através da técnica de AGs são, na verdade, pequenos programas de computador. Assim, parece inevitável que o estudante tenha a necessidade de aprender a programar pequenos procedimentos. É preciso, com isso, investigar qual a complexidade implicada neste aspecto.

Certamente as idéias apresentadas neste artigo não englobam todo o processo de aprendizagem. Por exemplo, a técnica de AGs, por si só, não explica qual o raciocínio que permite gerar a solução para um problema. Esta questão deve ser tratada de outra maneira. Os AGs devem, isto sim, servir como elementos motivadores para a aprendizagem. Eles deixam no ar o "mistério" de como passar do problema para a solução.

Para concluir, procurou evidenciar-se que a área de Informática Educacional precisa, necessariamente, de um suporte de teorias de outras áreas de conhecimento além da própria Informática. Do contrário, as iniciativas tenderão a conceber o processo de aprendizagem como algo passível de uma formalização excessivamente simplista.

Referências

[Ausubel80] D.P. Ausubel, J.D. Novak & H. Hanesian, Psicologia Educacional, Ed. Interamericana, 2a edição, Rio de Janeiro, 1980.
[Bigge77] M.L. Bigge, Teorias da Aprendizagem para Professores, Ed. E.P.U., São Paulo, 1977.
[Freitas94a] M.T. de A. Freitas, Vygotsky & Bakhtin - Psicologia e Educação: Um Intertexto, Ed. Ática, São Paulo, 1994.
[Gadotti95] M. Gadotti, História das Idéias Pedagógicas, Ed. Ática, 3a edição, São Paulo, 1995.
[Mitchell96] M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithms, Ed. MIT Press, Massachusetts, MA, USA, 1996.
[Nöth90] W. Nöth, Handbook of Semiotics, Ed. Indiana University Press, Indiana, USA, 1990.
[Oliveira93] M.K. de Oliveira, Vygotsky - Aprendizado e Desenvolvimento, Um Processo Sócio-Histórico, Ed. Scipione, São Paulo, 1993.
[Perkins95] D.N. Perkins et alli (eds), Software Goes to School - Teaching for understanding with new technologies, Oxford University Press, New York, 1995.
[Souza94] S.J. e Souza, Infância e Linguagem - Bakhtin, Vygotsky e Benjamin, Ed. Papirus, São Paulo, 1994.
[Tanomaru95] J. Tanomaru, "Motivação, Fundamentos e Aplicações de Algoritmos Genéticos", anais do II Congresso Brasileiro de Redes Neurais, Curitiba, 1995.
[Valente93] J. A. Valente (org), Computadores e Conhecimento. Repensando a Educação, Gráfica da Unicamp, Campinas, SP, 1993.
[Veer96] R.V. der Veer & J. Valsiner, Vygotsky. Uma Síntese, Ed. Loyola, São Paulo, 1996.
[Woods94] D. R. Woods, Problem-Based Learning: How to Gain the Most from PBL, Hamilton, Canada, 1994.