Este documento resume la tesis de Cristina Alonso Fernández titulada "Mejorando la evaluación de juegos serios con analíticas de aprendizaje y técnicas de minería de datos". La tesis propone aplicar técnicas de análisis de datos y modelos predictivos a los datos recogidos de juegos serios para entender y mejorar los procesos de aprendizaje de los estudiantes. La investigación incluyó una revisión del estado del arte, el desarrollo de algoritmos de predicción y su validación en dos casos reales de j

1. Cristina Alonso Fernández
Título de la tesis: Mejorando la evaluación de juegos serios con analíticas de aprendizaje y técnicas de minería de datos
Directores: Baltasar Fernández Manjón, Iván Martínez Ortiz y Manuel Freire Morán
PhDay, Facultad de Informática, 14 de octubre de 2020
APRENDER JUGANDO:
CÓMO MEDIR EL APRENDIZAJE CON UN JUEGO EDUCATIVO

2. Además de para entretener:
enseñar,
crear conciencia,
cambiar actitud
JUEGOS SERIOS
INTRODUCCIÓN
ANALÍTICAS DE APRENDIZAJE PARA JUEGOS
GALA
GLA
Entender y mejorar los
procesos de aprendizaje
de los estudiantes
Recoger eventos de juego
para informar y mejorar
el diseño del juego

3. ESTADO DEL ARTE
Analíticas de aprendizaje
para juegos
Aplicaciones de
juegos serios 01 03
Técnicas de
análisis de datos
Evaluación de
juegos serios 02 04

4. Analizar
el estado
del arte
ANÁLISIS
OBJETIVOS DE LA TESIS
Crear conjunto
de algoritmos
de predicción
Validar los algoritmos
de predicción
en casos reales
Proponer proceso
de evaluación
de juegos serios
PROPUESTA VALIDACIÓN RESULTADOS
01 02 03 04

5. RESULTADOS
Aplicaciones de ciencia de
datos a analíticas de
aprendizaje para juegos
REVISIÓN DEL
ESTADO DEL ARTE
Juego para enseñar
227 estudiantes
Primeros modelos
predictivos
PRIMER CASO DE
ESTUDIO
Juego para concienciar
1109 estudiantes
Nuevos modelos
predictivos
SEGUNDO CASO DE
ESTUDIO