As emoções desempenham um papel fundamental nos processos cognitivos e se revelam essenciais durante a aprendizagem, podendo impactar no desempenho, na memória de trabalho e na probabilidade dos estudantes usarem estratégias cognitivas para um processamento de informação mais profundo e mais elaborado. Algumas dessas emoções podem impactar negativamente o aprendizado, como a frustração e o tédio, que dificultam a capacidade de resolver problemas e tomadas de decisões. As emoções positivas, como engajamento, facilitam a recordação de informações. E a confusão, que é uma emoção que possui um papel duplo, pode influenciar tanto positivamente quanto negativamente. A confusão, quando sentida por um longo tempo, diminui a probabilidade de ser resolvida, pois pode gerar uma sobrecarga cognitiva aos estudantes e aumentar as chances do estudante rejeitar o assunto que está sendo aprendido. Portanto, a confusão deve ser regulada a fim de maximizar o aprendizado, promovendo maior engajamento e dificultar o abandono do exercício ou conteúdo. Atualmente, diversas pesquisas têm focado na regulação emocional durante o ensino com o suporte computacional. A regulação emocional refere-se na capacidade do estudante administrar a sua emoção, por meio da observação, avaliação e modificação das suas respostas emocionais e para que aconteça, alguns fatores, como conhecimento prévio do estudante no assunto e seu traço de personalidade dominante podem influenciar no processo da regulação emocional. Dentro desse contexto, o problema investigado neste trabalho é em como apoiar a regulação da confusão sentida por um longo tempo de um estudante durante a resolução de exercícios dentro de um Sistema Tutor Inteligente. Para isso, foi desenvolvido um algoritmo baseado em uma simulação com objetivo de apoiar na escolha de elementos de multimídia (e.g. vídeo, figura ou texto) para apoiar na regulação da confusão. A escolha dos elementos considera o perfil do estudante (e.g. traços de personalidade e conhecimento prévio) e são apresentados de acordo com o seu nível de detalhamento (e.g. elementos com poucos detalhes de resolução até elementos apresentados com vários detalhes). Para verificar a viabilidade do nosso algoritmo, um estudo (N=122) envolveu sujeitos do ensino fundamental e superior de duas escolas e uma faculdade, ao longo de três meses. Analisamos a capacidade do algoritmo influenciar na regulação da confusão durante a resolução de equações de primeiro grau em um Sistema Tutor Inteligente (PAT2Math), em sujeitos com personalidades extroversão e neuroticismo. Os resultados mostram que os estudantes que utilizaram o PAT2Math com o nosso algoritmo implementado auxiliou os estudantes a errarem menos. Não estamos cientes de outras pesquisas que vêm investigando como apoiar na regulação da confusão considerando os traços de personalidade e conhecimento prévio do estudante em Sistemas Tutores Inteligente. Parte desta deficiência pode ser explicada devido à complexidade de considerar os fatores individuais de cada estudante no desenvolvimento destes sistemas, além de ferramentas adequadas para a detecção da emoção. Entretanto, como evidenciado, é necessária a regulação de emoções, pois dependendo do traço de personalidade e conhecimento do estudante no assunto, o seu aprendizado pode ficar comprometido.

The emotions play a fundamental role in the cognitive processes and reveal themselves as essential during the learning, being able to affect the performance, work memory and the students probability of using cognitive strategies for a deeper and more elaborated information processing. Some of those emotions can negatively affect the learning, as the frustration and the boredom, which hinder the ability of solving problems and making decisions. The positive emotions, as commitment, make it easy to remember information. The confusion, which is an emotion that plays a double role, can influence negatively as well as positively. The confusion, when felt for a long period, diminishes the probability of being solved, as it can create a cognitive overload on the students and increase the chances of the student reject the subject that is being learned. Therefore, the confusion must be regulated in order to maximize the learning, promoting a bigger commitment and hindering the abandonment of the exercise or content. Currently, several researches have focused in the emotional regulation during the teaching process with computational support. The emotional regulation refers to the capacity of the student of administrating his/her emotions, through the observation, evaluation and modifications of his/her emotional answers and to make it happen, some factors, as the students previous knowledge about the subject and his/her dominant personality trait can influence in the process of emotional regulation. In this context, the problem investigated in this work is about how to support the regulation of the confusion felt for a long period by a student during the resolution of exercises inside an Intelligent Tutoring System. For this purpose, it was developed an algorithm based in a simulation with the objective of supporting in the choice of hypermedia elements (e.g. video, figure or text) to support in the regulation of confusion. The choice of the elements considers the profile of the student (e.g. personality traits and previous knowledge) and are presented according to his/her detailing level (e.g. from elements with few details of resolution to elements presented with many details). In order to verify the viability of our algorithm, a study (N=122) involved subjects from the elementary school and higher education from two schools and a college, during three months. We analyzed the capacity of the algorithm to influence in the regulation of confusion during the resolution of first-degree equations in an Intelligent Tutoring System (PAT2Math), in subjects with extroversion and neuroticism personalities. The results show that the students that used the PAT2Math with our algorithm implemented made less mistakes. Few research initiatives have been investigating on how to support in the regulation of the confusion considering the personality traits and previous knowledge of the student in Intelligent Tutoring Systems. Part of this deficiency can be explained due to the complexity of considering the individual factors of each student in the development of these systems, in addition to suitable tools for the detection of the emotion. However, as showed, it is necessary the regulation of the emotions, since depending on the personality trait and knowledge of the student about a subject, his/her learning can be threatened.