STIMA: sistema tutor inteligente multiagente para educação financeira de adultos no Brasil
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Tipo
Tese
Data de publicação
2021-08-09
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Souza, Rafael Marin Machado de
Orientador
Notargiacomo, Pollyana Coelho da Silva
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Cardoso, Alexandre
Rossi, Rogério
Silva, Leandro Augusto da
Silva, Leandro Nunes de Castro
Rossi, Rogério
Silva, Leandro Augusto da
Silva, Leandro Nunes de Castro
Programa
Engenharia Elétrica e Computação
Resumo
Dados da Estratégia Nacional de Educação Financeira (ENEF) mostram uma evolução
no público-alvo atingido desde seu lançamento em 2010. Este agora considera adultos, e
mesmo que sendo somente mulheres beneficiárias do programa Bolsa-Família e aposentados dependentes de previdência social, já demonstra uma preocupação inicial em atingir públicos diferentes de alunos em idades escolares. Para isso o programa utiliza-se de
Educação a Distância (EaD), disponibilizado em seu site treinamentos e ações in-loco com
a semana ENEF. Porém, os dados de evolução da educação financeira no país conflitam
quando comparados a dados de endividamento publicados pela Confederação Nacional
do Comércio (CNF). Com isso, este trabalho busca utilizar uma abordagem ativa para
educação financeira de forma a inferir sobre as finanças dos usuários, diretamente a partir
dos dados de suas receitas e despesas, a fim de auxiliá-los de forma constante em suas
escolhas de consumo. Isso envolve uma abordagem relacionada a Sistemas baseados em
conhecimento e Técnicas de Mineração de Dados, de tal forma que, complementarmente
às ações da ENEF, busca-se instituir uma ferramenta para a melhoria financeira continua.
O modelo apresentado utiliza-se da orquestração entre m´múltiplos agentes de software para
combinar redes Bayesianas determinísticas `a arquitetura de sistemas tutores inteligentes.
Para isso, foi desenvolvida uma linguagem interpretada capaz de interligar n´os e indicadores configurados por especialistas `as respostas dadas aos pelos usuários para definir o
perfil e um padrão de ensino. Um sistema foi construído para testar as funcionalidades
comentadas e possibilitou a validação do funcionamento do modelo. A partir de testes
unitários baseado em cargas aleatórias controladas a uma base de dados foi possível medir
a performance e a acurácia do modelo. Para os testes integrados, um usuário foi acompanhado por um período de quatro meses a fim de testar as funcionalidades do sistema
que se demonstrou capaz de alterar hábitos de consumo dos usuários a partir do segundo
mês de utilização.
Descrição
Palavras-chave
inteligência artificial , sistemas tutores inteligentes multiagentes , mineração de dados , redes bayesianas determinísticas , educação financeira