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Turma D03

Neste exercício pratico de aula eu recebi como tarefa em utilizar uma Inteligência Artificial para ajudar a responder uma possível questão para um "paper", onde a Inteligência Artificial escolhida foi o "Gemini". A "prompt" introduzida na Inteligencia Artificial era para responder ao problema "Diferenças emocionais e de stress perante uma pessoa a sofrer de bullying ou de cyberbullying".

O resultado da "Prompt" encontra-se no PDF.

A aula foi iniciada com uma revisão sobre os vários desenhos experimentais, que vão variando de acordo com várias variáveis como:

-> Estudos Correlacionais:

-> Estudos experimentais e quasi-experimentais;

-> O tempo de recolha de dados, se é Longitudinal ou Transversal;

-> Utilização de participantes, inter-sujeitos ou intra-sujeitos.

Entendemos que nos estudos experimentais é necessário existir uma manipulação de variais, que estas mesmo, podem incluir a presença ou ausência de tratamento, o tipo de situação ou tratamento ou a quantidade de um fator num tratamento ou situação.

Existem também vários tipos de grupos de controlo, cujo estes podem ser:

-> Placebo;

-> Pré-teste e Pós-teste

-> Waiting List.

A tarefa era constituída a partir de uma hipótese, esta hipótese proposta é, "O consumo de cafeína afeta o tempo de reação na condução de um carro?". Tivemos que escrever um procedimento para este estudo, identificar se este tipo de estudo é "Experimental" ou "Quasi-Experimental", como é feita a coleta de dados e os tipos de participantes, em quais momentos serão recolhidos os dados e quais são as variáveis dependentes e independentes.

O nosso grupo, que é o grupo 3, ficou com o Desenho por Quadrado de Solomon, ou seja, é uma experiência que consiste de 4 grupos experimentais e é introduzido o pré-teste em dois dos mesmos.

-> No estudo colocamos 3 pessoas que consomem café e outras 2 que não.

Inicialmente pensamos, em grupo, colocar o estudo do tipo experimental mas, como o mesmo não é aleatório, este não pode ser experimental.

Inicialmente pensamos que seria um estudo longitudinal pois iria ser avaliado ao longo do tempo mas, ao fim de alguma discussão, chegamos ao acordo de que tinha que ser transversal, pois os participantes iriam ser avaliados somente 1 vez.

Os participantes seriam intra-sujeitos, ou seja pois estes mesmos podem estar em privação, logo têm que ser divididos pelo consumo de cafeína que ingerem ao longo do dia.

O grupo teve alguma dificuldade inicialmente com o quadrado de Solomon, uma vez que tínhamos decidido colocar como pré-teste, conduzir sem o efeito da cafeína, mas o 2º grupo não estaria sujeito ao efeito da mesma.

No final acabamos por entender que temos de ter 2 grupos que não fossem sujeitos ao consumo de cafeína. Desta forma entenderíamos a percentagem dos efeitos no simulador e poderíamos comparar os 4 grupos.

Estudo do tipo experimental.

-> Realizado num simulador.

Como vamos recolher os dados.

-> 4 grupos onde cada um consiste de 20 pessoas;

-> 2 grupos dos quais 1 grupo consome cafeína e o outro não consome.

-> Todos os participantes tem idades de entre os 20 aos 26 anos de idade com a carta de condução.

Estudo transversal.

-> Avaliado somente 1 vez.

Tipos de variáveis:

-> A Variável Dependente vai ser o consumo de cafeína;

-> A Variável Independente vai ser o tempo de reação na condução.

Durante esta discussão, o grupo no qual me situo, entendeu que uma das limitações do Desenho de Solomon é que no pré-teste, que é feito em 2 grupos, pode servir de treino que, o mesmo, irá condicionar os resultados. Concluímos que a dose de café e o tempo de simulação não podem ser demasiado elevados de maneira a que a experiência seja realizada da melhor forma.

Ao longo da discussão, viemos a entender que uma vez que o estudo proposto pelo nosso grupo é inter-sujeitos, os estímulos apresentados devem ser sempre os mesmos e nos respetivos tempos onde eles ocorrem. Existe uma terceira variável cujo é o tempo no simulador.

Após a discussão e apresentação do nosso estudo, foi a vez de analisarmos o estudo de outro grupo, o do grupo 1. A nossa questão proposta foi "Qual era a definição de tempo de reação segundo o estudo, é o tempo até travar totalmente ou o tempo que se demora a colocar o pé no travão?".

Após uma explicação inicial sobre o funcionamento desta plataforma, o grupo de trabalho decidiu dividir-se em 2 para fazer dois tipos de questionário.

-> Método Clássico;

-> Método de Cartões.

Uma desvantagem desta plataforma é o facto de permitir que apenas participem 100 pessoas.

Os colegas que criaram o questionário pelo método clássico perceberam que este é bastante intuitivo. Depararam-se com certos obstáculos na criação das perguntas e respetivas condições. Concluíram que uma das preocupações na criação deste género de questionário é pensar em todas as possibilidades de resposta e facilitar o processo de participação.

Durante a execução deste questionário, o grupo foi percebendo que apesar de fazer o "Método dos Cartões" seja mais fácil e mais "divertido" e "engraçado" para os participantes responderem, também é um dos mais difíceis de criar.

Durante o processo de criação do mesmo, deparamos algumas dificuldades, nomeadamente:

-> Na ocultação de alguma respostas, uma vez que tivemos de fazer este procedimento pois, o mesmo não faz sentido aparecer na ordem em que estavam no questionário;

-> Por exemplo:

• > Se perguntamos aos participantes se aceitam responder ao questionário, caso a pessoa recusa a responder, não faz sentido aparecer as perguntas do mesmo.

• > Ou mesmo se o participante não se encontra numa relação, não conseguiria responder ao questionário.

Foram abortadas as várias componentes da interface, os tipos de objetos disponíveis e a lógica de construção sequencial e a repetição das tarefas.

Abaixo apresento os principais pontos aprendidos:

Estrutura da Aplicação

-> O OpenSesame organiza-se a partir de três componentes principais:

• > Sequências: São conjuntos de eventos (visuais ou não) que ocorrem numa determinada ordem. É aqui que se inserem os elementos que compõem cada ensaio da experiência, como as instruções, os estímulos, e registos de resposta;

• > Loops: Permitem repetir uma sequência várias vezes. São essenciais para experiências que requerem múltiplas apresentações de estímulos ou recolha de várias respostas, garantindo assim consistência e controlo experimental;

• > Objetos: Unidades que desempenham funções específicas dentro da experiência. Podem ser objetos visuais e interativos, como imagens, texto ou "Feedback", objetos funcionais como os que registam respostas ou guardam dados.

-> Foram também destacados alguns dos objetos mais importantes que podemos utilizar na construção das experiências:

• > Sketchpad: Também conhecido como "bloco de rabiscos", é onde podemos inserir qualquer tipo de conteúdo visual como imagens, texto, formas e etc. Este é o meio principal de apresentar estímulos visuais ao participante;

• > Keyboard Response: Objeto que permite ao participante responder utilizando o teclado. É fundamental para tarefas que envolvem escolhas ou decisões (exemplo: pressionar uma tecla para escolher entre duas opções);

• > Feedback: Fornece informação ao participante sobre o seu desempenho. Este pode indicar se a resposta foi correta ou incorreta, o seu tempo de reação entre outros dados. Este "Feedback" pode ser utilizado para manter o envolvimento do participante ou para treinos;

• > Reset Feedback: Limpa os dados anteriores para que o Feedback apresentado seja sempre atualizado com base na resposta mais recente. Isto faz com que seja evitado que o participante veja dados incorretos;

• > Logger: O "Logger" é o objeto que garante o registo de todas as respostas e variáveis relevantes da experiência num ficheiro de dados. Sem o Logger, os dados são registados temporariamente mas não são guardados, assim comprometendo a análise posterior. É importante o Logger ser colocado antes do "Debriefing", pois o Debriefing não exige uma recolha de dados.

• > Debriefing: Mensagem final que é apresentada ao participante. Tem como função agradecer a participação e, se for necessário, fornecer informação sobre o propósito do estudo. Este deve ser estático, sem botões ou elementos interativos para evitar que o participante acidentalmente feche a experiência sem o ler.

-> Também foram discutidas algumas estratégias e cuidados a ter na elaboração de uma experiência bem estruturada:

• > Inserir uma Fase de Treino. Esta fase permite ao participante familiarizar-se com a tarefa antes da experiência real. É importante garantir que os estímulos utilizados na fase de treino não são os mesmos da fase experimental, deste modo, evitamos a criação de algum viés ou uma aprendizagem que comprometa a validade dos resultados.

• > Organização Clara dos Objetos. A correta ordenação dos objetos é essencial, a sequência típica inclui:

  1. A apresentação de um estímulo (a partir do Sketchpad);

  2. O registo da resposta (a partir do "Keyboard Response");

  3. Feedback (Se for necessário);

  4. Reset Feedback (se for utilizado feedback);

  5. Logger (antes do debriefing);

  6. Debriefing (mensagem final).

• > Testar a Experiência: Realizar um ou mais testes com colegas em modo simulado que, o mesmo, permite garantir que tudo funciona como esperado e identificar os erros técnicos ou lógicos na sequência da experiência.

Estamos agora mais preparados para, na próxima aula, aplicar este conhecimento na criação de uma experiência real, com todos os seus componentes: Estímulos, Recolha de dados e o Feedback do participante.

• > Primeiro quadro: Apresentação das instruções, com duração livre.

• > Segundo quadro: Apresentação de uma fotografia acompanhada de um nome e uma idade aleatória.

• > Terceiro quadro: Despedida, com uma duração de 2.5 segundos.

Inicialmente, ao tentar apresentar uma mensagem de boas-vindas, o programa dava um erro, entretanto, foi descoberto que era necessário carregar duas vezes numa tecla para avançar. Compreendemos que isto acontecia porque o Sketchpad incluía, por "default", uma instrução para o utilizador carregar numa tecla e, o objeto seguinte, também exigia uma tecla específica (por exemplo a tecla "enter"). A solução encontrada foi definir o tempo de apresentação do Sketchpad para 0 segundos, tranformando-o assim, apenas em uma imagem estática sem qualquer interação possivel.

NOTA: As imagens devem de ter as mesmas dimensões.

-> Imagem: Com três nomes de ficheiros de imagem;

-> Idade: Com valores como 25, 35 e 45;

-> Nome: Com nomes como Maria, Inês e Catarina.

O OpenSesame gera todas as combinações possíveis entre estas variáveis e apresente cada uma combinação somente uma vez. Para chamar estas variáveis durante a experiência, utilizamos parênteses retos com o nome da variável, por exemplo: [Nome], [Idade].

Importante: Não esquecer de incluir o logger, o objeto que regista os dados da experiência num ficheiro. Sem este objeto, mesmo que a experiência decorra corretamente, nenhum dado será gravado, o que invalida completamente o trabalho realizado.

Este processo envolveu a conceptualização da experiência, a sua implementação no software e a superação de diversos desafios técnicos e metodológicos que surgiram ao longo do percurso.

-> Grupo de trabalho:

• > Catarina Miranda

• > Inês Ferreira

• > Keven Marins

• > Laura Caeiro

• > Mafalda Paulino

• > Maria Modesto

• > Margarida Dias

• > Rodrigo Timóteo

A ideia foi então reformulada para uma abordagem mais objetiva: os participantes visualizam a imagem de um animal (Lontra, Capivara, Cobra, Panda, Leão e um Macaco) juntamente com o seu nome e o nome de um certo habitat. O objetivo seria para ver se o participante acerta ao indicar se o habitat desse animal correspondia ou não ao animal.

-> A implementação no OpenSesame envolveu os seguintes passos:

• > A configuração de um ecrã de boas-vindas no Sketchpad;

• > A inclusão de um Loop e uma sequência para estruturar a experiência;

• > A colocação de objetos essenciais como o "Concentimento Informado", um Sketchpad de boas-vindas seguido de um Keyboard response;

• > Dentro do Loop, foi colocado um ecrã em branco, um Sketchpad para exibir as imagens dos animais e habitats, outro é o Keyboard Response para registar as respostas e um Logger para guardar os dados dos participantes.

• > A tabela do Loop foi preenchida com todas as imagens e habitats, um full factorial design e este foi criado para gerar todas todas as combinações possíveis. Os nomes dos animais foram adicionados às linhas para uma identificação mais clara.

-> Contudo, a fase de tese da experiência revelou diversas dificuldades e aprendizagens:

• > Duplicação de imagens: As imagens apareciam duas vezes, o problema foi resolvido através da eliminação de uma das imagens no código;

• > Erros de variável e código: Havia erros relacionados com variáveis e linhas de código que não apareciam, indicando falhas na estrutura ou na definição das mesmas;

• > Configuração do Keyboard Response: Percebeu-se que a tecla de resposta tinha sido incorretamente colocada na indicação de "Resposta Correta" ao invés de "Resposta Permitida";

• > Gestão de múltiplos Skechpads: Houve dificuldades em fazer com que a aplicação verificasse todas as variáveis sem ter de colocar mais do que um Sketchpad;

• > Aleatorização de nomes: Não foi possível aleatorizar os nomes dos animais da forma desejada;

• > Imagens sobrepostas: Durante a execução da experiência, duas imagens apareciam uma em cima da outra, o que se descobriu ser devido a três imagens de tamanhos diferentes no código;

• > Erros no código: A aplicação apresentou um erro porque havia linhas de código inexistentes, o que exigiu uma depuração do mesmo.

Apenas destas diversas dificuldades mas o grupo conseguiu resolver os problemas, o que permitiu que a experiência se tornasse funcional.

Apesar das dificuldades, a experiência final funcionou e ficou até bastante divertida de ser realizada, em grande parte divido à seleção de imagens. Em suma, esta atividade reforçou a importância da planificação rigorosa da persistência e da resolução de problemas no campo da psicologia experimental.

• > Catarina Miranda

• > Inês Ferreira

• > Keven Marins

• > Laura Caeiro

• > Mafalda Paulino

• > Maria Modesto

• > Margarida Dias

• > Rodrigo Timóteo

A nossa experiência que tem como nome de "Teste de Treinamento", teve como objetivo principal estudar o efeito do treino na resolução de tarefas em pombos.

Utilizámos uma amostra de 11 pombos e classificámos a experiência como inter-sujeitos, logo significa que os participantes foram divididos em grupos diferentes. Cada grupo recebeu um nível distinto da Variável Independente.

-> Foram identificadas as seguintes Variáveis:

• > Variáveis Independentes: A posição da caixa, o tipo de treino que os pombos receberam e o regime de privação de alimentação;

• > Variável Dependente: A resposta dos pombos à tarefa.

-> A experiência foi estruturada com os indivíduos da seguinte forma:

• > 4 pombos receberam o treino completo;

• > 2 pombos aprenderam apenas a bicar o alvo;

• > 2 pombos aprenderam a bicar e a subir na caixa;

• > 2 pombos aprenderam a subir na caixa, bicar e a empurrar a caixa;

• > 1 pombo fez o treino completo, mas não aprendeu a não voar para completar a tarefa.

-> Os resultados obtidos forneceram "Insights" importantes sobre a relação entre o treino e o desempenho:

• > Os 4 pombos que receberam o treino completo foram os mais eficazes, resolveram a tarefa após um pequeno período de confusão inicial;

• > Os pombos com treino parcial apresentaram dificuldades significativas: Os 2 que não aprenderam a subir na caixa e os 2 que não aprenderam a empurrar a caixa não resolveram a tarefa.

• > Entre os 2 pombos que não aprenderam a empurrar a caixa na direção do alvo, um conseguiu resolver a tarefa acidentalmente após 14 minutos. Isto sugere que a possibilidade de aprendizagem por tentativa e erro, mesmo tendo treino incompleto.

• > O último pombo, apesar de ter recebido o treino completo, demorou mais tempo a resolver a tarefa do que os primeiros pombos. Provavelmente devido à sua dificuldade de não voar durante a execução.

Estas observações destacam a importância de cada componente do treino para a aquisição bem-sucedida de um comportamento complexo.

A experiência com estes pombos demonstrou que um treino estruturado e completo é vital para a eficácia na resolução de tarefas. Os resultados indicam que a ausência de etapas específicas no treino pode inviabilizar a conclusão da tarefa, realçando a interdependência dos componentes do comportamento aprendido.

Além disso, a observação de um comportamento acidental bem-sucedido sublinha a complexidade da aprendizagem. No geral, a atividade proporcionou uma visão prática dos desafios e dos pormenores envolvidos na condução de uma investigação científica, desde a formulação das variáveis até à análise dos resultados comportamentais.

• > Web os Science;

• > eBooks EBSCO;

• > Scopus;

• > Google Scholar.

Foi proposto uma "atividade" onde a turma foi dividida em 2 grupos de trabalho e cada grupo utilizou métodos de pesquisas diferentes para responder a certas perguntas. Um dos grupos utilizou a forma de pesquisa "tradicional" (métodos descritos acima) e o outro grupo utilizou a Inteligência Artificial.

A utilização da Inteligência Artificial neste trabalho facilitou a carga de pesquisa mas ao custo da fidelidade dos documentos, ou seja, é preferível uma "mistura" do bom dos dois mundos.

No PL1, aprendemos a fazer uma pesquisa bibliográfica através de plataformas cientificas fidedignas como a "Web os Science", "Scopus" e "eBooks EBSCO", comparando-as com os recursos disponibilizados pela Inteligência Artificial. Esta atividade permitiu-nos perceber a importância da qualidade das fontes e da definição clara de perguntas de investigação.

Nos PL2 e PL3, explorámos os diferentes tipos de desenhos experimentais. Através de exemplos práticos como o estudo sobre o efeito da cafeína na condução. Compreendemos as diversas distinções entre os estudos experimentais e quasi-experimentais, transversais e longitudinais e os diversos formatos de controlo como o Desenho de Solomon. Discutimos também limitações e ajustamos hipóteses e refinamos a nossa compreensão sobre as Variáveis Dependentes e Variáveis Independentes.

No PL4, tivemos o primeiro contacto com a criação de questionários digitais a partir do JotForm. Comparamos dois formatos (clássicos e cartões) e, questionamos-nos sobre o quão práticos são.

Dos PL5 até ao PL8, começamos a trabalhar diretamente com o OpenSesame. Aprendemos a organizar sequencias, loops e a utilizar objetos como o Sketchpad, Keyboard response, Feedback e o Logger. Exploramos a criação e a aleatorização de variáveis, a montagem de experiências simples e mais complexas, enfrentando e superando os desafios técnicos que nos permitiram desenvolver conhecimentos em relação a esta aplicação utilizada.

Estas aulas práticas proporcionaram o nosso conhecimento cientifico e pensamento critico em relação à área da psicologia no geral.