Avaliação da eficácia de Curso a Distância – Explorando a qualidade dos processos interativos

Compreender a dinâmica dos processos de aprendizagem implica uma compreensão dos seus componentes: indivíduos, o ambiente ou contexto e mediação. Sabe-se que a Educação a Distância (EAD) tem uma característica distintiva em relação ao componente de mediação. Devido à necessidade de superar as barreiras da distância e do tem- po, a EAD utiliza intensamente tecnologias de informação e comunicação (TIC) para executar processos interativos. Uma construção de ambientes de aprendizagem eficaz de- pende das relações humanas e depende também da emoti- vidade em tais relações. Portanto, saber como agir em am- bientes virtuais, no sentido de criar o ambiente necessário para a animação dos processos de aprendizagem, tem uma importância singular. Este é o tema deste estudo. Os objeti- vos gerais alcançados podem ser assim resumidos: analisar os índices que são importantes para a avaliação da eficácia de um curso a distância; investigar em que medida a eficá- cia de cursos de EAD está correlacionada com a qualidade dos processos interativos; pesquisar características de con- versas de indivíduos interagindo em grupos de estudo, em ambientes virtuais, que podem contribuir para a eficácia de cursos a distância

Editorial

Como editora associada da Revista Informática na Educação: teoria & prática, é com muita alegria que coloco à disposição dos leitores um conjunto selecionado de artigos dentre os aprovados e aceitos para apresentação na 9ª Conferência Mundial em Computação na Educação (9th World Conference on Computers in Education - WCCE), realizada em Bento Gonçalves (estado do Rio Grande do Sul, Brasil), de 27 a 31 de julho de 2009, sob a responsabilidade da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), em cooperação com a Sociedade Brasileira de Computação (SBC)

Influências das Tecnologias da Inteligência Artificial no ensino

Após 64 anos de seu surgimento, a Inteligência Artificial (IA) enfrenta o complexo e o incerto dos nossos dias. Nesse período de sua existência, podem-se destacar dois “invernos” (1980 e 1993) em que as aplicações eram interessantes, mas a IA não conseguiu dar respostas adequadas: na compreensão da linguagem e no diagnóstico médico. Por outro lado, a IA apresentou duas décadas de progressos (2000 e 2010), em que as aplicações se mantiveram, mas as respostas da IA apresentaram avanços na tradução automática (Google), no reconhecimento de imagens (a primeira a utilizar a tecnologia foi a Apple, no iPhone 10), diagnóstico do câncer (IBM Watson) e carros autônomos (dentre outras, a Tesla). Este texto é fruto da revisão sistemática da literatura e da experiência da autora na área.Sixty-four years after its emergence, Artificial Intelligence (AI) faces the complexity and uncertainty of our day. During this period, two “winters” (1980 and 1993) can be highlighted where applications were interesting, but AI was not able to provide adequate responses, for example, in understanding language and in medical diagnosis. On the other hand, AI enjoyed two decades of progress (2000 and 2010), where the applications remained, but AI responses advanced in automatic translation (Google), image recognition (Apple was the first to use the technology, on its iPhone X), cancer diagnosis (IBM’s Watson) and autonomous cars (among others, Tesla). This text is the result of a systematic review of the literature and of the author’s experience in the area

Fatores de risco e desfechos associados à disfunção inicial do enxerto em pacientes submetidos a transplante renal com órgão de doador falecido : estudo de coorte retrospectivo

Introdução: A disfunção inicial do enxerto (DIE) é uma complicação frequente em pacientes submetidos a transplante renal com doador falecido. Apesar de ter sido estudada em curto e médio prazos, seu impacto em longo prazo nos desfechos do paciente e do enxerto ainda não está claro. Este estudo tem como objetivo avaliar os fatores de risco e o impacto da DIE na sobrevida do paciente e do enxerto e na função do enxerto em receptores de transplante renal de doador falecido. Pacientes e métodos: Este é um estudo de coorte retrospectivo que incluiu 1.182 pacientes submetidos a transplante renal entre janeiro de 2008 e dezembro de 2019. Os principais desfechos avaliados foram: fatores de risco para DIE, sua incidência e duração, função renal do paciente e sobrevida do enxerto e do paciente. Resultados: Os principais fatores de risco encontrados foram o tempo de isquemia fria e tempo de anastomose vascular, idade do doador, creatinina final do doador, enxertos de doadores do sexo masculino e órgãos de outros estados brasileiros. A taxa de incidência de DIE foi de 68,5%. Aos 10 anos de seguimento, a sobrevida dos pacientes foi de 71,7% e 60,4% (P=0,010); a sobrevida do enxerto foi de 86,5% e 73,7% (P=0,001); e a taxa de filtração glomerular estimada (TFGe) foi de 54,2±27,9 e 61,0±24,5mL/min/1,73m2 (P=0,079), para pacientes sem e com DIE, respectivamente. Além disso, a duração da DIE superior a sete dias foi associada a uma sobrevida inferior do enxerto com censura de morte e a uma menor função do enxerto. Conclusão: Em longo prazo, a DIE afeta negativamente a sobrevida de pacientes e enxertos renais e reduz a TFGe. Além disso, a DIE prolongada está associada a uma redução da TFGe a longo prazo.Introduction: Delayed Graft Function (DGF) is a frequent complication in kidney transplantation. Despite having been studied in the short- and medium-term, its long-term impact on patient and graft outcomes remains unclear. This study aims to evaluate the risk factors and impact of DGF on patient and graft survival and graft function in recipients of deceased-donor kidney transplantation. Patients and Methods: This is a retrospective cohort study that included 1182 patients who underwent kidney transplantation between January 2008 and December 2019. The main outcomes assessed were: risk factors for DGF, its incidence and duration, patient renal function, and graft and patient survival. Results: The main risk factors were cold ischemia time and time of vascular anastomosis, donor age, donor final creatinine, grafts from male donors and organs from other Brazilian states. The incidence rate of DGF was 68.5%. At 10 years of follow-up, patient survival was 71.7% and 60.4% (P=0,010); graft survival was 86.5% and 73.7% (P=0,001); and estimated glomerular filtration rate (eGFR) was 54.2±27.9 and 61.0±24.5mL /min/1.73 m2 (P=0.079), for patients without and with DGF, respectively. Furthermore, DGF duration longer than seven days was associated with inferior death-censored graft survival and lower graft function. Conclusions: In the long run, DGF negatively affects the survival of patients and renal grafts, and reduces eGFR. Furthermore, prolonged DGF is associated with a reduction in eGFR in the long term

Intelligent learning objects: an agent aproach to create interoperable learning objects

Reusing learning material is very important to design learning environments for real-life learning. The reusability of learning objects results from the product of three main features: modularity, discoverability and interoperability. We proposed learning objects built based on agent architectures, called Intelligent Learning Objects (ILO). This paper discusses how the ILO approach can be used to improve the interoperability among learning objects, learning menagement systems (LMS) and pedagogical agents.Education for the 21 st century - impact of ICT and Digital Resources ConferenceRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Improving interoperability among learning objects using FIPA agent communication framework

The reusability of learning material is based on three main features: modularity, discoverability and interoperability. Several researchers on Intelligent Learning Environments have proposed the use of architectures based on agent societies. Learning systems based on Multi-Agent architectures support the development of more interactive and adaptable systems and the Learning Objects approach gives reusability. We proposed an approach where learning objects are built based on agent architectures. This paper discusses how the Intelligent Learning Objects approach can be used to improve the interoperability between learning objects and pedagogical agents.Applications in Artificial Intelligence - AgentsRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Formal analysis of the communication of probabilistic knowledge

This paper discusses questions about communication of probabilistic knowledge in the light of current theories of agent communication. It will argue that there is a semantic gap between these theories and research areas related to probabilistic knowledge representation and communication, that creates very serious theoretical problems if agents that reason probabilistically try to use the communication framework provided by these theories. The paper proposes a new formal model, which generalizes current agent communication theories (at least the standard FIPA version of these theories) to handle probabilistic knowledge communication. We propose a new probabilistic logic as the basis for the model and new communication principles and communicative acts to support this kind of communication.IFIP International Conference on Artificial Intelligence in Theory and Practice - Agents 1Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Project PRAIA: Pedagogical Rational and Affective Intelligent Agents

ISBN: 978-85-7669-245-4International audienceno abstrac

Inferring Peer-Related Emotions in a Collaborative Learning Game

Este artigo apresenta um modelo afetivo para inferir emoções do aluno em um jogo de aprendizagem colaborativa. O modelo é focado na representação e reconhecimento de emoções vinculadas a uma dinâmica de colaboração (tais como orgulho, vergonha, admiração e reprovação). O modelo emprega uma abordagem cognitiva em que as emoções do aluno são representadas e inferidas pela representação da avaliação cognitiva que o aluno faz sobre a “louvabilidade” das interações colaborativas durante o jogo, de acordo com suas expectativas de padrões comportamentais. O modelo afetivo do aluno se apóia em Redes Bayesianas, através das quais são mapeadas dependências causais entre traços da personalidade, objetivos, padrões comportamentais, interações e emoções do aluno. Um jogo colaborativo que suporta mecanismos simples de interação foi implementado como protótipo de teste. Ao fazer uso deste jogo, alunos podem construir soluções compartilhadas de uma classe de problemas lógicos. As variáveis afetivas e cognitivas do modelo e suas relações probabilísticas são detalhadas e a captura de evidências da interação a partir do jogo protótipo é discutida