Aprendendo silogística através do treinamento de computadores
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Publicado:
2020-10-15
Como Citar
Aprendendo silogística através do treinamento de computadores. (2020). Polisemia, 16(30), 04-23. https://doi.org/10.26620/uniminuto.polisemia.16.30.2020.04-23
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Resumo
Inspirado pelos mecanismos e resultados do método “aprender ensinando” (LdL, acrônimo alemão para Lernen durch Lehren), neste artigo sugerimos um modelo didático para a lógica de aprendizagem através do ensino da lógica. Em particular, propomos um modelo de aprendizagem da silogística através do treinamento de uma rede neural artificial. No final, apresentamos um relatório qualitativo de duas experiências de ensino utilizando o modelo proposto.
Palavras-chave:
modelo didático LdL, aprendizagem pelo ensino, aprendizagem pelo ensino, aprendizagem de máquinas, rede neural artificial, silogística
Referências
Bargh, J. A. y Schul, Y. (1980). On the cognitive benefits of teaching.Journal of Educational Psychology, 72(5), 593–604. https://doi.org/10.1037/0022-0663.72.5.593
Brooks, R. A. (1999). Cambrian intelligence: the early history of the new AI.MIT Press.
Campirán, A. (2005). Autobservación y metacognición. Ergo. Colección Temas Selectos, (1), 91-106.
Cohen, P. A., Kulik, J. A. y Kulik, C. C. (1982). Educational outcomes of tutoring: A meta‐analysis of findings. American Educational Research Journal, 19(2), 237-248. https://doi.org/10.3102/00028312019002237
Gallier, J. H. (2015). Logic for computer science: foundations of automatic theorem proving (2.a ed.). Courier Dover.
Haugeland, J. (1989). Artificial intelligence: the very idea. MIT Press.
Huth, M. y Ryan, M. (2004). Logic in computer science: modelling and reasoning about systems. Cambridge University Press.
Koh, A. W. L, Lee, S.C. y Lim, S. W. H (2018). The learning benefits of teaching: A retrieval practice hypothesis. Applied Cognitive Psychology 32, 401– 410.
https://doi.org/10.1002/acp.3410
Martin, J. y Kelchner, R. (1998). Lernen durch lehren. http://www.lernendurch-lehren.de/Material/Publikationen/timm.pdf
McCulloch, W. y Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5, 115-133. https://doi.org/10.1007/BF02478259
Minsky M. L. y Papert S. A. (1969). Perceptrons. MIT Press.
Moss, L. (2015). Natural Logic. En S. Lappin & C. Fox (Eds.), The handbook of contemporary semantic theory. John Wiley & Sons.
Roscoe, R. D. y Chi, M. T. H. (2008). Tutor learning: the role of explaining and responding to questions. Instructional Science, 36(4), 321-350.
Rosenblatt, F. (1957). The Perceptron -a perceiving and recognizing automaton (Report 85-460-1). Cornell Aeronautical Laboratory.
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E. y Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533-536.
Russell, S. y Norvig, P. (1995). Artificial Intelligence. A modern approach. Nueva Jersey: Prentice Hall.
Safiye, A. (2015). Is learning by teaching effective in gaining 21st century skills? The views of pre-service science teachers. Educational Sciences: Theory &
Practice, 15(6), 1441-1457. https://doi.org/10.12738/estp.2016.1.0019
Sommers, F. (1984). The logic of natural language. Oxford University Press.
Brooks, R. A. (1999). Cambrian intelligence: the early history of the new AI.MIT Press.
Campirán, A. (2005). Autobservación y metacognición. Ergo. Colección Temas Selectos, (1), 91-106.
Cohen, P. A., Kulik, J. A. y Kulik, C. C. (1982). Educational outcomes of tutoring: A meta‐analysis of findings. American Educational Research Journal, 19(2), 237-248. https://doi.org/10.3102/00028312019002237
Gallier, J. H. (2015). Logic for computer science: foundations of automatic theorem proving (2.a ed.). Courier Dover.
Haugeland, J. (1989). Artificial intelligence: the very idea. MIT Press.
Huth, M. y Ryan, M. (2004). Logic in computer science: modelling and reasoning about systems. Cambridge University Press.
Koh, A. W. L, Lee, S.C. y Lim, S. W. H (2018). The learning benefits of teaching: A retrieval practice hypothesis. Applied Cognitive Psychology 32, 401– 410.
https://doi.org/10.1002/acp.3410
Martin, J. y Kelchner, R. (1998). Lernen durch lehren. http://www.lernendurch-lehren.de/Material/Publikationen/timm.pdf
McCulloch, W. y Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5, 115-133. https://doi.org/10.1007/BF02478259
Minsky M. L. y Papert S. A. (1969). Perceptrons. MIT Press.
Moss, L. (2015). Natural Logic. En S. Lappin & C. Fox (Eds.), The handbook of contemporary semantic theory. John Wiley & Sons.
Roscoe, R. D. y Chi, M. T. H. (2008). Tutor learning: the role of explaining and responding to questions. Instructional Science, 36(4), 321-350.
Rosenblatt, F. (1957). The Perceptron -a perceiving and recognizing automaton (Report 85-460-1). Cornell Aeronautical Laboratory.
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E. y Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533-536.
Russell, S. y Norvig, P. (1995). Artificial Intelligence. A modern approach. Nueva Jersey: Prentice Hall.
Safiye, A. (2015). Is learning by teaching effective in gaining 21st century skills? The views of pre-service science teachers. Educational Sciences: Theory &
Practice, 15(6), 1441-1457. https://doi.org/10.12738/estp.2016.1.0019
Sommers, F. (1984). The logic of natural language. Oxford University Press.
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