Modelo Bayesiano de utilizador
No SIACUA, a cada utilizador está associada uma rede Bayesiana, que inclui o mapa conceptual do
assunto em estudo, a qual é actualizada após cada evidência de conhecimento (ou desconhecimento)
recolhida. O modelo foi proposto e testado com alunos simulados (ver [1] e [2]) e alunos reais (ver [3]).
Está a ser implementado um tutor inteligente para fornecer sugestões ao utilizador
com base na sua atividade.
Breve história do SIACUA
A aplicação foi desenhada e criada pelos docentes Luís Descalço e Paula Carvalho.
Inicialmente, o trabalho foi desenvolvido por
uma equipa de 5 docentes, combinando os projetos MEGUA e SIACUA. A maior parte das questões era da autoria de
Paula Carvalho, Paula Oliveira e Dina Seabra e foram desenvolvidas na plataforma MEGUA,
criada por João Pedro Cruz (ver [1]).
O SIACUA, que surgiu como uma evolução da aplicação C3Web (usada em Cálculo III) programada por
Luís Descalço e Paula Carvalho, implementa um
Modelo Bayesiano de utilizador (ver [2] e [3]) validado com alunos por Paula Oliveira,
Sandra Diogo, Luís Descalço, Eva Millán e Gladys Castillo (ver [4]).
Numa primeira fase, em 2013, o SIACUA, começou por incluir questões tipo verdadeiro/falso generalizado do
Projeto Matemática Ensino, com apoio
na programação de Alexandre Silva, Vitor Hugo Fernandes e Alexandra Bernardo.
Inclui também trabalho de diversos outros docentes, estudantes e bolseiros da Universidade de Aveiro.
Em 2016 a aplicação foi melhorada e diversas funcionalidades foram implementadas pela bolseira de investigação do projeto
MATEAS, Ana Gonçalves, incluíndo a criação de novas árvores de conceitos e novos cursos dentro da aplicação.
Em 2017 a aplicação foi melhorada permitindo agora a disponibilização de diversos objectos de aprendizagem, incluíndo vídeos,
disponiblizados com base no modelo de trajectorias de aprendizagem MOTRAC por Alberto Canto Filho e José Valdeini de Lima, UFRGS.
Um interface para a criação de conteúdos parametrizados com o MEGUA foi implementado por Fábio Henriques (bolseiro do MATEAS) e Cláudio Henriques.
Em 2019 a aplicação sofreu uma grande remodelação, idealizada e implementada pelos bolseiros do MATEAS Cláudio Henriques e
Fábio Henriques com ajuda da bolseira da UATEC Margarida Ferreira.
Agora é possível criar cursos de raiz, além dos cursos rápidos, sem necessidade de
programação. Podem ser usados ficheiros do Paco para associar estudantes a turmas.
Vários tipos de pesquisas podem ser feitas e os resultados salvos em ficheiros.
Foram alterados os níveis de acesso permitindo definir que professores têm acesso a
um curso. A interface foi melhorada quer para os estudantes quer para os professores,
sendo facilitada a introdução de conteúdos parametrizados com Python e SymPy bem como
os objetos de aprendizagem associados aos conceitos. Foi criada uma FAQ dentro da
aplicação a explicar as pricipais funcionalidades.
Em 2024, com a visita de Ben North, do Trinity College de Dublin, o SIACUA passou a permitir a utlização do
Python com GeoGebra para a criação de figuras parametrizadas, usando o PyGgb (https://siacua.web.ua.pt/pyggb/).
Questões do MEGUA. As questões de Cálculo I e Cálculo II foram elaboradas por Paula Oliveira e Dina Seabra.
As questões Cálculo III foram elaboradas por Paula Carvalho, Luís Descalço, Dina Seabra e outros.
Modelos do PmatE. Os modelos de Cálculo I e Cálculo II foram elaborados por Ana Helena Tavares e Paula Oliveira.
Os modelos de Cálculo III foram elaborados Luís Descalço, Maribel Aires, Manuel Martins e outros.
Design do SIACUA
Design elaborado em 2016 pelos alunos do DECA Joel Seabra e Inês Margarido, com bolsa do MATEAS, supervisionados pelo docente Helder Caixinha.
SIACUA no CIDMA
A partir de 2015 o projecto SIACUA passou a integrar a linha temática
MATEAS,
juntamente como o projeto
MEGUA, e a ser financiado pelo
CIDMA - “Centro de Investigação e Desenvolvimento em Matemática e Aplicações” e pela
FCT - “Fundação para a Ciência e a Tecnologia” no âmbito do projeto UID/MAT/04106/2013.
Referências
[1] Eva Millán, Thesis: Bayesian system for student modeling. AI Commun. 13(4): 277-278 (2000)
[2] Eva Millán, José-Luis Pérez-de-la-Cruz, A Bayesian Diagnostic Algorithm for Student Modeling and its Evaluation. User Model. User-Adapt. Interact. 12(2-3): 281-330 (2002)
[3] Pedro Cruz, Paula Oliveira, Dina Seabra. Exercise templates with Sage Math. Tbilisi Mathematical Journal. Volume 5, No. 2 (2012), pp 37-44.
[4] Eva Millán, Luís Descalço, Gladys Castillo, Paula Oliveira e Sandra Diogo, Using Bayesian networks to improve knowledge assessment, Computers and Education, Volume 60, Issue 1, January 2013, Pages 436-447.
[5] Jacinta Poças, João Pedro Cruz, Luís Descalço, Paula Carvalho. Multiple choice parameterized exercises in Logic
(http://ttl2015.irisa.fr/TTL2015_proceedings.pdf). PP 177 - 184.
Proceedings of the Fourth International Conference on Tools for Teaching Logic, IRISA, Rennes, France, 9–12 June 2015.
[6] L. Descalço, Paula Carvalho. Using Parameterized Calculus Questions for Learning and Assessment (http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=7152443).
Atas da 10ª Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 710-714, Águeda, June 2015.
[7] Ana Gonçalves, Ana Tomé, Luís Descalço. Predicting Student Performance with Data from an
Interactive Learning System (http://ria.ua.pt/handle/10773/16628), RecPad 2016, Universidade de Aveiro,
35-37, Aveiro, 2016.
[8] L. Descalço, P. Carvalho. Comparing Learning Objects For Effective Learning in Mathematics (https://ria.ua.pt/handle/10773/28952). Proceedings of EDULEARN20 Conference, 6th - 7th July, Palma de Maiorca,
Spain (virtual), International Academy of Technology, Education and Development (IATED), 1173-1179, Palma, Spain, 2020.
[9] L. Descalço, P. Carvalho. Distance learning in mathematics with teams and SIACUA (http://hdl.handle.net/10773/32791). Proceedings of EDULEARN21 Conference, 6th - 7th July,
Palma de Maiorca, Spain, International Academy of Technology, Education and Development (IATED), 5045-5050, Palma, Spain, 2021.