| Processo: | 18/11180-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Seiji Isotani |
| Beneficiário: | Armando Maciel Toda |
| Supervisor: | Alexandra Ioana Cristea |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Durham University (DU), Inglaterra |
| Vinculado à bolsa: | 16/02765-2 - Gamify - Metodologia para Gamificação de Processos e Softwares Educacionais, BP.DR |
| Assunto(s): | Sistemas de recomendação Ludificação Informática na educação |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | data-driven gamification design | gamificação | Informática na Educação | sistemas de recomendação | Informática na Educação |
Resumo A gamificação pode ser definida como o uso de elementos de jogo fora de seu escopo principal. Este conceito alcançou resultados positivos no domínio da educação devido ao fato de que freqüentemente aumenta a motivação e engajamento dos usuários. No entanto, para alcançar esses resultados positivos, é necessário realizar um planejamento bem pensado das estratégias de gamificação que atenda às expectativas e objetivos de aprendizado dos alunos e professores. Para propor tal planejamento, é necessário entender os comportamentos e necessidades dos alunos. Nessa direção, é possível usar abordagens baseadas em dados que usam dados do perfil dos alunos e interações com um ambiente educacional. Então, podemos usar técnicas de sistemas de recomendação (RS) para apoiar o processo de tomada de decisão, a fim de selecionar as melhores estratégias de gamificação para cada aluno. Essas sugestões podem ser usadas por instrutores e professores para apoiar o planejamento e criação de gamification. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é duplo: (a) explorar técnicas de mineração de dados dentro de um sistema educacional gamificado para criar estratégias gamificadas; (b) criar um modelo, usando essas estratégias, que pode ser usado dentro de um RS para apoiar o planejamento de gamificação | |
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