Recomendaciones utilizando Inteligencia Artificial a partir de las métricas de evaluación obtenidas de las analíticas de aprendizaje aplicadas a Serious Games

Autores
Guccione, Leonel; Massa, Stella Maris
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Los Serious Games (SG) contribuyen al proceso de enseñanza/aprendizaje aportando una motivación y atractivo intrínsecos de una actividad lúdica. Permiten al estudiante/aprendiz sumergirse en un ambiente con reglas propias, que absorben toda su atención. A medida que el jugador se enfrenta con los desafíos propuestos por el juego, va dejando indicadores de su accionar, que son luego colectados mediante las analíticas de aprendizaje (Learning Analytics, (LA) con la intención de evaluar el grado de avance (en el conocimiento) que el aprendiz ha alcanzado y también descubrir cuáles aspectos debe reforzar o aprender. Esta evaluación de las métricas obtenidas a partir de las LA, junto con el perfil del usuario y teniendo en cuenta el objetivo académico que se pretende lograr, permiten hacer una devolución (feedback, recomendación) al jugador / aprendiz en cuanto al desempeño alcanzado. Esto no depende necesariamente del grado de éxito o puntuación obtenidas en el juego. Se pretende construir un marco teórico-práctico que permita generar un sistema de recomendaciones utilizando herramientas de Inteligencia Artificial (IA), a partir de las métricas de evaluación que arrojan las LA.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Modelos de desarrollo
Analíticas de aprendizaje
Inteligencia artificial
Serious Games
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Acceder
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