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Maria José defendeu a sua tese de doutoramento no passado dia 20 de março

Maria José defendeu a sua tese de doutoramento no passado dia 20 de março

Maria José defendeu a sua tese de doutoramento intitulada "Learn biodiversity using local stories to power up storytelling behaviours in social robots", no dia 20/03/2023, tendo obtido assim o grau de Grau de Doutor em Engenharia Informática e dos Computadores. O seu trabalho foi orientado por Ana Paiva, Professora Catedrática do Departamento de Engenharia no IST, do grupo de investigação Group of Artificial Intelligence for People and Society (GAIPS) pertencente ao INESC-ID e Valentina Nisi, Professora Associada do Departamento de Engenharia no IST, do grupo de investigação Interactive Technologies Institute, e teve financiamento do FSE - Fundo Social Europeu através da ARDITI (M1420-09-5369-FSE-000002).

Resumo da tese:

À medida que a tecnologia evolui resultando no crescimento da Inteligência Artificial (IA), robótica e sistemas automatizados, o mesmo acontece com a forma como interagimos com ela. As crianças estão expostas a esta nova realidade através de diferentes contextos educativos, tais como museus e salas de aula. A Interação Criança-Robô (ICR) e Interação Humano-Agente (IHA) têm sido adotados nestes contextos para facilitar a aprendizagem, e podem ser usadas para incentivar a consciencialização acerca de questões como as mudanças climatéricas e a perda de biodiversidade. Esta tese situa-se no cruzamento entre as áreas da educação, biodiversidade e tecnologias, focando-se no uso de agentes sociais em ambientes educacionais para facilitar o envolvimento das crianças com o tema da biodiversidade. Neste contexto, desenvolvemos um sistema com um agente virtual para avaliar o conhecimento das crianças sobre biodiversidade. Através de vários estudos, recolhemos dados de três biodiversidades distintas (ilha da Madeira, Lisboa, e Brasil), e exploramos os efeitos do (a) modo de interação (sozinho ou em pares) e (b) o conhecimento prévio sobre biodiversidade na capacidade das crianças de reter informação acerca deste tópico. Propomos (e validamos) duas abordagens para prever o conhecimento das crianças sobre biodiversidade, usando técnicas de aprendizagem automática. Finalmente, propomos um cenário educacional usando uma abordagem interativa de narrativa que ajuda as crianças a aprender sobre biodiversidade de forma mais envolvente. Desta forma, as nossas principais contribuições são (1) uma base de dados com os níveis de conhecimento das crianças da biodiversidade local e estrangeira, (2) vários modelos de aprendizagem automática capazes de prever o nível de conhecimento das crianças acerca da flora e fauna Portuguesa e Brasileira, e (3) um cenário educacional interativo que usa o ato de contar histórias para ajudar as crianças a aprender mais sobre biodiversidade com a ajuda de um robô social.

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