Mapas de Conhecimento Estruturado

Muito se fala sobre inteligência artificial, mas é importante, antes de falarmos sobre sua aplicação na educação, saber o que vem a ser esse termo, que também representa uma área tecnológica.

Podemos considerar a inteligência a capacidade de aprender e, com isso, se tornar autônomo.

O ser humano, por exemplo, é um ser inteligente. Nascemos sabendo pouco, mas o que nos diferencia de outras categorias de animais é justamente a nossa capacidade de aprender, isto é, interpretar as informações, relaciona-las, associando-as em diversos contextos, e com isso, reter o conhecimento. É uma forma orgânica, natural de nosso ser. Temos que aprender a falar, andar, comer, enfim, viver em um mundo complexo. Temos que dar um passo de cada vez.

A inteligência artificial, é essa capacidade de se criar um mecanismo artificial que possua a capacidade de aprender, de reter o conhecimento, fazer associações e agir de forma autônoma, independente.

Mas para chegar a esse ponto, é preciso achar um padrão, um método que consiga orientar as ações e evolução desse sistema artificial. 

Lima possui uma teoria sobre aprendizado e memorização, baseada nas teorias de categorias e funtores; que está sendo testada pelo nosso grupo de pesquisa a fim de aprimorar o método para desenvolver um sistema especialista; e depois em sistema inteligente.

A teoria do professor Lima, consiste em dois momentos: uso mapas de conhecimento estruturado para organização de conteúdo e aplicação de método de memorização para retenção do conhecimento.

Os Mapas de Conhecimento Estruturado foram propostos após ter sido provado, matematicamente, que uma pessoa pode ser considerada uma categoria. Assim, foi possível elaborar o método baseado na Teoria das Categorias e de Funtores e com abstração da teoria dos conjuntos e das funções. 

O método interpreta os objetos como conjuntos estruturados e os morfismos os processos.

Esta imagem ilustra o conceito de função:

Figura 1. Função

No primeiro bloco é dada o nome da função e, se necessário, seu argumento. No segundo a Regra, que indica o processo ou método a ser trabalhado.

Existem situações que, além de conceitos (objetos), exigem do aprendiz conhecimentos (morfismos) que o permite empregar técnicas transformadoras de objetos em algo a ser utilizado em sua forma final ou que o permite estar em um estado desejado. Exemplo Claras em Neve para fazer um bolo.

 

A estrutura geral de Teoria das Categorias é composta por:

1. Categorias: agentes envolvidos no processo;

2. Objetos: conceitos envolvidos no domínio do que se deseja ensinar;

3. Morfismos: métodos ou aplicações envolvendo os conceitos e

4. Funtores: efetivação do novo conhecimento a ser transmitido.

No Mapas de Conhecimento Estruturado, trabalhamos essa estrutura da seguinte forma:

Figura 2. Categorias de Ensino e Aprendizado

A primeira categoria representa o emissor de conteúdo. Nela é representado quais são os objetos e morfismos a serem trabalhados no determinado Funtor.

A segunda categoria é o receptor, sendo assim, os objetos e morfismos nela indicados estão em cor diferente ao do emissor porque representam a forma como eles foram apreendidos pelo receptor. É importante verificar, a cada etapa, se esses objetos e morfismos presentes na categoria receptora são válidos antes de avançar para uma nova.

A categoria emissora pode ser uma pessoa, uma máquina, enfim, qualquer agente da comunicação com interesse de transmitir informação ou conhecimento. A categoria receptora geralmente é uma pessoa, pode ser um aluno, um aprendiz, um paciente ou um público de uma campanha publicitária ou de um noticiário.

Esta imagem representa a primeira etapa ao se trabalhar com Mapas de Conhecimento Estruturado. O raio é o conhecimento que se deseja passar, e o restante representa a área de ignorância que pode ser o não conhecimento sobre o assunto ou conceitos errados.

Figura 3. Primeiro Raio de Conhecimento

É importante ao estabelecer o raio inicial, levantar de três a cinco conceitos ou processos essenciais (que são o que chamamos de objetos e morfismo) para que o conhecimento seja apreendido. 

A primeira interação é a fase de levantamento do pré-conhecimento das categorias receptoras sobre o novo conhecimento e sua capacidade de aprendizado.

Figura 4. Segundo raio de conhecimento

Somente depois de eliminar todos os pontos de ignorância que é podemos ampliar o raio, acrescentando um novo conhecimento. E assim por diante. O método representa uma ferramenta para ser trabalhada em conjunto com outros métodos, assim, se o professor achar viável avaliar o aluno utilizando como base a Taxonomia de Bloom ou outro, não invalida os Mapas de Conhecimento Estruturado.

Vamos supor que um professor de matemática quer ensinar sobre o triângulo retângulo. Para isso o professor lista os objetos (lado, ângulo, cateto e altura) e o morfismo (cálculo do triângulo retângulo). Mas antes de avançar no conteúdo é importante verificar como esses elementos foram apreendidos pelos alunos.

O método parte da base que a ausência de ignorância é chave para a motivação e, o aluno motivado tem mais interesse em aprender mais.

A outra alternativa de visualização dos mapas de conhecimento estruturado é por meio de sua representação textual. No qual são indicados o conhecimento a ser passado. O que se exige de pré-conhecimento. Quais pontos de ignorância serão trabalhados. E a indicação das referências para estudo.

Figura 5. Representação Textual

Além dos mapas é necessário trabalhar a revisão do conhecimento em intervalos de tempo pré-definidos para se obter a memorização longa e eficaz. O Método Exponencial de Reforço de Aprendizado na Base Binária,  segue o intervalo de 2 a n dias. E não há necessidade de voltar ao conceito, pode-se apenas aplicá-lo em determinado contexto, no momento solicitado. O professor pode incentivar ou mesmo controlar os momentos de lembrança pontualmente em suas aulas ou mesmo por e-mail e ambientes de ensino a distância.

Figura 6. Intervalo de Reforço de Aprendizado

Acredita-se que a utilização dos Mapas de Conhecimento em conjunto com o Método Exponencial de Reforço de Aprendizado na Base Binária permite que a prática do ensino, ou de quaisquer outras atividades que possui necessidade de retenção da informação, seja mais efetiva. Essa imagem ilustra a sobreposição das duas fases do método: a de mapas de conhecimento estruturado e de reforço de aprendizado, tornado-se um espiral do conhecimento.

Figura 7. Espiral do Conhecimento

Em aplicação mais avançada do método, é possível trabalhar a transitividade composta de funtores, no qual é possível ensinar um líder de grupo (pessoa ou sistemas avatares) e, a partir deste ponto, possibilitar que este líder ensine outra pessoa.

O método está sendo testado diferentes áreas: na saúde, educação e comunicação. Porém nosso foco inicial é a sua utilização na área de educação em conjunto com os métodos tradicionais da área. 

Para mais informações sobre o assunto, acesso o site do grupo de pesquisa em www.mapasdeconhecimento.com.br