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Esta pesquisa fundamenta-se no desenvolvimento de um método de aquisi‡Æo de conhecimento de agentes textuais baseada em MORPH - Modelo Orientado à Representa‡Æo do Pensamento Humano - que permite que se extraia o modelo mental de agentes textuais. O objetivo é evidenciar o conhecimento contido no agente textual, representá-lo graficamente para compreendê-lo, facilitando o processo de aprendizagem e refinando o estudo dos conteúdos de um texto. Pois considera-se que nem sempre autores deixam as ideias explícitas (suas estruturas mentais) em artigos científicos, de forma clara e objetiva. O MACAT é um processo composto por três etapas, estruturadas em diretrizes para a extra‡Æo de objetos de agentes textuais diversos. Apresenta-se além do desenvolvimento do método, a aplica‡Æo do MACAT baseado em MORPH, para investiga‡Æo de artigos científicos, visando à exemplifica‡Æo de sua utiliza‡Æo e demonstrando sua utilidade na explicita‡Æo de conhecimento. Demonstra-se que o método torna possível a extra‡Æo e representa‡Æo do conhecimento de agentes humanos externalizados em agentes textuais, permitindo a compreensÆo de modelos mentais, alavancando a tomada de decisÆo em situa‡äes complexas.

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Possui Mestrado em Tecnologia e Inova‡Æo (UNICAMP), MBA em Administra‡Æo (CEUCLAR) e Licenciatura em Física (UNESP). Desenvolveu pesquisas em GestÆo do Conhecimento e Sistemas Especialistas e atualmente em Metodologias Ativas de Aprendizagem. Detém mais de 10 anos de experiência em EaD, GestÆo, Consultoria e Assessoria e Designer Instrucional.

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