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Un videojuego como sistema predictivo de aprendizaje

Un videojuego como sistema predictivo de aprendizaje
Ana Isabel Illanas Vila
Dirigida por Faraón Llorens y Rafael Molina
Memoria para la obtención del Diploma de Estudios Avanzados
Doctorado en Ingeniería Informática y Computación
Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Universidad de Alicante
Julio de 2013

Se puede acceder al documento en RUA

Presentación:

Conclusiones y trabajos futuros:

El campo de educational data mining es joven y está empezando a crecer con fuerza. Como se mencionó al principio de este trabajo, no existen experiencias previas del uso de videojuegos como fuente de datos para un sistema de data mining, por lo que los resultados obtenidos son un buen comienzo para continuar en este campo y demuestran que es posible predecir con cierto grado de exactitud los resultados de un alumno a partir de su actividad en un videojuego, dos actividades con escasa relación aparentemente.
Siendo conscientes de la insuficiencia de datos con los que se ha contado para el experimento, el sistema de predicción que aquí se ha presentado representa un paso importante para la elaboración de herramientas de medición del progreso y de predicción que ayuden tanto a profesores como a alumnos a orientar la enseñanza de un modo cada vez más personalizado.
El trabajo que se ha presentado cumple el objetivo de ser un punto de partida hacia un sistema de predicción basado en videojuegos. Los resultados obtenidos son prometedores a pesar de contar con una muestra tan reducida. Se han diseñado, implementado y probado cinco redes neuronales, una por cada nota que se quería predecir y se ha conseguido un porcentaje de acierto del 88.9% y del 66,7% en el mejor y el peor de los casos respectivamente. El ampliar y mejorar estas redes neuronales es un trabajo a realizar en el futuro así como investigar con otras técnicas de minería de datos.
El mayor problema que aquí se ha presentado es la reducida cantidad de datos con los que se contaba como entrada al sistema de data mining. Disponer de una muestra tan pequeña ha limitado enormemente la calidad y precisión de las redes neuronales que se han utilizado, por lo que en un futuro, se tendrá que poner empeño en conseguir un número de datos muy superior para poder mejorar las investigaciones en este campo.
Además, CoIn almacena muchísimos más datos de los que se han utilizado en este trabajo. Sería posible obtener otro tipo de conclusiones utilizando otra combinación de estos datos como entrada al sistema de data mining. Este es otro aspecto a considerar en un futuro.
Con respecto al estudio de lenguas concretamente, un posible experimento para el futuro sería el determinar si los resultados obtenidos son independientes del idioma. Para ellos se adaptaría CoIn a otra lengua y se recogerían los datos que genera mientras los estudiantes juegan. Estos nuevos datos se utilizarían en el sistema de predicción y sería posible estudiar si el idioma influye de algún modo en los resultados.
Finalmente, otra ampliación de este trabajo sería el expandirlo a otros campos, desarrollando otros videojuegos orientados a otras disciplinas y sometiendo los datos que generan a sistemas de predicción similares al que aquí se presenta.


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