Método para ajuste de nível de dificuldade em jogos educacionais fundamentado em aprendizagem de máquina

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Luz, Vinicius Schultz Garcia da
• Orientador(a): Matos, Simone Nasser
• Banca de defesa: Borges, Helyane Bronoski , Cerutti, Diolete Marcante Lati , Almeida, Simone de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Ponta Grossa
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Aprendizado do computador; Jogos educativos; Incapacidade intelectual; Estratégias de aprendizagem; Machine learning; Educational games; Stupidity; Learning strategies
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26235

Jogos sérios são utilizados para impulsionar a aprendizagem de pessoas com ou sem deficiência intelectual de forma interativa com atividades e conteúdos pedagógicos de acordo com a realidade vivenciada pelos alunos. O aprimoramento dos jogos é realizado por meio de aplicação de técnicas e elementos de gamificação que procuram manter a atenção e engajar o aluno para superar desafios. Adicionalmente, algoritmos de aprendizagem de máquina estão sendo utilizados em jogos sérios com o objetivo de obter informações mais precisas das partidas dos jogos, características, dificuldades encontradas e o próprio comportamento do aluno. Este trabalho criou o método Tuning Game Level by Machine Learning (TGL-ML) para identificar atributos e aplicar algoritmos de aprendizagem de máquina com o intuito de obter padrões, regras e índices para mudança de níveis de dificuldade. O método desenvolvido está dividido duas partes, antes e depois de aplicar algoritmos de aprendizagem de máquina. A primeira parte descreve elaboração de um jogo da memória contendo a definição do público alvo e suas características, tema do jogo, o uso da gamificação e elementos da gamificação, a criação do jogo, a definição de atributos e as funcionalidades do jogo, finalizando com a geração da primeira versão do jogo. E na finalização da primeira parte é aplicado o jogo no público alvo, coleta de dados e ajustes de funcionalidades com base nos feedbacks recebidos. A segunda parte contempla a utilização de algoritmo de aprendizagem de máquina com a base de dados preparada para posterior aplicação dos algoritmos de aprendizagem de máquina para análise de dados. Após a análise de dados os conhecimentos adquiridos são utilizados para atualização da versão do jogo adicionando regras e índices obtidos a fim de ajustar os níveis de dificuldades em uma nova versão do jogo sério. Os resultados alcançados por meio da aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina indicam que as regras devem ser adicionadas em dois dos níveis de dificuldade disponibilizados no jogo da memória.