KAPPAELLE 2008 Roberto Pirrone Università degli Studi Palermo [email protected].

KAPPAELLE 2008

Roberto PirroneUniversità degli Studi Palermo

[email protected]

Università di Palermo, ItalyDipartimento di Ingegneria Informatica (DINFO)

KAPPAELLE 2008 – Macerata, 15-16 Luglio 2008

Sommario

Presentazione attività CHILAB

Attività di ricerca in ambito e-learning

Caso di studio



Presentazione attività CHILAB

Computer and Human Interaction LAB

Principali attività:Realizzazione di interfacce utente multimodali;

Recupero intelligente di informazioni attraverso agenti conversazionali

Interazione in linguaggio naturale

Sviluppo di tecnologie per l’e-learning.



Collaborazioni CHILAB

Progetto MAGA, un assistente virtuale per la fruizione di contenuti museali in ambienti pervasivi in collaborazione con l’ICAR CNRRealizzazione di una interfaccia multimodale per la navigazione in 3D della Sala Magna di Palazzo Steri e la fruizione dei relativi contenuti informativi in collaborazione con il dipartimento di rappresentazione dell’università di Palermo e MediaVoice s.r.l.



Collaborazioni CHILAB

Sviluppo di un sistema di t-learning per la TV digitale in collaborazione con Bassnet s.r.l.

Creazione di un sistema informativo multimediale per l'ALS (Atlante Linguistico Siciliano) in collaborazione con il Dip. Scienze Filologiche e Linguistiche dell’Università di Palermo



Attività di ricerca in ambito e-learning

Necessità di gestione della conoscenza più dinamica

Differenziazione sorgenti informative: possibile information overflow

Organizzazione informazione

Fruizione “smart” informazione

Scopo: personalizzazione dei contenuti



Organizzazione dell’informazione

Superamento organizzazione rigida dell’informazione

Necessità di definire strutture flessibili e adattive

Connubio knowledge management ed e-learning

Utilizzo di tecniche di AI per ottenere tale scopo



Accrescimento della base di conoscenza

Basato su meccanismi di aumento della consapevolezza e curiosità da parte dell’agente software

Curiosità percettiva e curiosità epistemica



Differenziazione sorgenti informative

Conoscenza strutturata: Ontologie

Conoscenza semi-strutturata: Wiki

Conoscenza non strutturata: Folksonomie

Bisogna predisporre differenti strategie ma al tempo stesso bisogna proporre una metodologia di fusione delle informazioni per avere una base di conoscenza comune



Differenziazione sorgenti informative

Fusione delle informazioni

Approccio utilizzato: definizione di uno spazio concettuale comune (realizzato con tecniche di trattamento statistico dei documenti)



Definizione di uno spazio concettuale comune

Problema: definizione delle direzioni qualitative importanti (alla Gardenfors)

Concetti primitivi Vs concetti derivati:

Es: fisica elementare: la velocità V è un concetto derivato V = Spazio/Tempo

Utilizzo di una procedura a due passi: l’ontologia di partenza ed altri strumenti quali Wordnet per la disambiguazione di tali concetti.



Fruizione dell’Informazione

Processo che vede coinvolto uno o più attori umani (docente, discente, tutor) ed una parte del sistemaScenari di utilizzo pratici

Semplicità di preparazione materiali didattici (Docente)Facilità di fruizione e personalizzazione della presentazione del materiale fornito (Discente) Funzioni avanzate di Information filtering (Tutor)



Caso di Studio

Intelligent Tutoring Systems

Sistemi in grado di presentare materiale didattico di supporto all’insegnamento tradizionale

Caratteristiche principali:Somministrazione di materiali didattici provenienti da sorgenti informative eterogenee

Valutazione delle competenze dello studente tramite somministrazione di test



Obiettivi

Integrazione tecnologica

Semplicità d’uso per gli utentiInterazione naturale

Personalizzazione dei percorsi di apprendimento

Aumento delle capacità cognitive con un approccio sistematico



Caso di studio

Architettura classica ITS



Limitazioni ITSs

I vari componenti del sistema necessitano di una verticalizzazione a seconda dell’argomento trattatoIl modello dell’esperto (più in generale l’agente) non è in grado di evolvere dalla sua esperienzaIl sistema non presenta un meccaniscmo di consapevolezza/curiosità che lo porta all’esplorazione di nuove risorse



TutorJ: definizione di un’architettura cognitiva



Componenti del sistema

Memoria: parte del sistema in cui vengono memorizzate le informazioni oggetto del dominio

Componenti sensorie: fungono da interfacce con l’esterno

Interfaccia wiki e folksonomie

Modulo di conversazione che integra la mappa



Fusione dell’Informazione

Il processo di fusione dell’informazione avviene con la creazione di una Knowledge Base comune

Due possibili sorgenti per accrescere la KB:

Wiki

Folksonomie




Wiki: creazione di una struttura logica con relazione non specificata (conceptually related)

Gestione delle possibili sovrapposizioni linguistiche (WordNet)

Misura di similarità semantica tra concetti

Ampliamento dello spazio concettuale (memorizzazione URIs)




Folksonomie

Disambiguazione termine (eliminazione sinonimi)

Proiezione nello spazio concettuale comune



Componenti Sensorie

GAIMLLinguaggio di interazione misto grafico/conversazionale

Implementazione di pattern question/reply

Possibilità di definizione dinamica di nuovi pattern

Visualizzazione delle informazioni su mappe concettuali



Esempio GAIML

Definizione di un pattern di conversazione

Codifica di tale pattern

Definizione delle strutture dati coinvolte



Esempio GAIML



Mappa



Meccanismi di curiosità

Curiosità percettivaIl sistema percepisce dalla conversazione che l’utente vuole esplorare ancora il dominio, ma non ci sono altre risorse disponibili localmente (e poi? fammi vedere altro! non sono soddisfatto!)



Meccanismi di curiosità

Curiosità epistemicaIl sistema usa tecniche di similarità semantica e di proiezione di concetti nello spazio concettuale per misurare la differenza tra la struttura della sua conoscenza interna e di quella navigata sulla rete.

Raggiunta la optimal discrepancy (valore sopra una certa soglia) il sistema decide di acquisire la nuova conoscenza.



Conclusioni

Architettura cognitiva per un ITSpercezione del mondo esterno

consapevolezza del proprio stato

meccanismi di curiosità verso la nuova conoscenza.

Interazione multimodaleMappe

Interfacce context-based

Spazi semantici “bag of words” vs. spazi concettuali con dimensioni qualitative

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