Reconhecendo as características dos estudantes por meio de um SMA e lógica Fuzzy

A proposta deste trabalho contempla uma comunidade de agentes BDI aplicando lógica fuzzy no intuito de classificar estudantes em grupos pré-determinados. O objetivo dessa classificação é conduzir o estudante para uma utilização mais apropriada do ambiente de ensino-aprendizagem. Neste intuito utilizou-se a lógica fuzzy, pois ela permite modelar crenças sobre o nível de conhecimento do estudante. Os parâmetros do modelo proposto foram extraídos por meio de análise estatística. O foco dessa pesquisa é construir uma arquitetura BDI genérica o suficiente para que possa ser integrada a qualquer Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). A arquitetura de Sistemas Multiagentes (SMA) foi implementada em um ambiente web desenvolvido em PHP. Os resultados da integração destas tecnologias bem como a proposta de adaptar o AVA foram validados pela comparação entre o desempenho fuzzy estimado pelo AVA e o desempenho nas avaliações presenciais. E indicam uma forte correlação entre os resultados das avaliações, o que pode contribuir com o processo de ensino-aprendizagem dos estudantes, principalmente para aqueles que sentem mais dificuldades na aprendizagem.