Dissertação
Profiling users in gamification EVALUATED
A implementação da gamificação num contexto académico teve um impacto significativo, não só na motivação, como no desempenho da aprendizagem dos alunos. Ambientes gamificados revelaram diferentes comportamentos da parte de diferentes alunos nas mesmas condições, tornando a definição de perfis de alunos um assunto de interesse. "Educational Data Mining" diz respeito ao desenvolvimento de métodos para explorar dados provenientes de ambientes educativos. O objetivo é compreender melhor o processo de aprendizagem do aluno e identificar os seus métodos de aprendizagem de forma a melhorar os resultados a nível académico. Esta tese propõe a exploração do processo de descoberta de conhecimento de forma a construir um modelo preditivo para detectar os perfis dos alunos o mais perto do início do semestre possível, a partir de dados extraídos de uma unidade curricular gamificada. Dada a natureza esparsa dos dados, foi efectuada uma consolidação num armazém de dados, de forma a facilitar o processo de "data mining". Na fase de detecção de perfis, comparámos o desempenho de quatro algoritmos de aprendizagem em dois conjuntos de dados rotulados de forma diferente em várias fases do semestre. Os resultados mostraram que as características dos conjuntos de dados e dos hiperparâmetros selecionados consistem em factores de maior impacto do desempenho dos classificadores. A nossa abordagem garante a possibilidade de prever o perfil de aprendizagem dos alunos ao fim de cinco semanas, após o início do semestre.
novembro 18, 2019, 16:30
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Orientação
