Recomendaciones para juegos serios basadas en analíticas de aprendizaje

Autores
Guccione, Leonel Domingo
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Massa, Stella Maris
Rodríguez, Andrés Santiago
Fillottrani, Pablo Rubén
Zangara, María Alejandra
Estévez, Elsa Clara
Descripción
La tesis presenta un marco teórico-práctico para la incorporación de recomendaciones en juegos serios, fundamentado en el análisis de métricas obtenidas mediante analíticas de aprendizaje. Se propone un sistema adaptativo sustentado en técnicas de inteligencia artificial, en particular lógica difusa, que posibilita evaluar el desempeño del jugador y generar retroalimentación personalizada a través de escenarios ajustados a su progreso. El trabajo experimental se llevó a cabo en el juego Power Down the Zombies, donde se integraron rúbricas de aprendizaje, módulos de evaluación y un motor de recomendaciones que configuran nuevas condiciones iniciales en cada sesión de juego. Los resultados alcanzados evidencian la factibilidad de la propuesta y su capacidad para enriquecer los procesos de enseñanza-aprendizaje en entornos lúdicos. Asimismo, se destacan los aportes metodológicos y tecnológicos de la investigación, así como su potencial de escalabilidad y aplicación en futuros desarrollos de sistemas educativos basados en juegos
Magister en Ingeniería de Software
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Juegos serios
Lógica difusa
Aprendizaje adaptativo
Recomendaciones
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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