Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/1822/86610

TitleAdequa, a platform for choosing games suitable to students’ profile
Author(s)Teixeira, Maria de La Salete Dias
Advisor(s)Henriques, Pedro Rangel
Araújo, Cristiana
KeywordsComputational thinking
Game-based learning
Game types
Learning resource
Ontology
Student profile
Aprendizagem baseada em jogos
Ontologia
Pensamento computacional
Perfil do aluno
Recurso de aprendizagem
Tipos de jogo
Issue date6-Apr-2021
Abstract(s)Computational Thinking has been increasingly explored in the area of teaching. Many researchers believe that the early introduction of this concept leads to a better understanding of multiple fields like Computer Science, Math and Engineering. However, the inclusion of Computational Thinking as part of the educational program needs to be carefully done. For that, we need to choose the right Learning Resources. As Game-Based Learning was proven to be effective by numerous researchers, in this project is argued that games are proper Learning Resources to develop Computational Thinking. With Game-Based Learning, this work aims to improve students’ motivation and learning experience on Computational Thinking by choosing the most suitable games for each student. To find the relation between students and games, it is necessary to analyze each of them. First, to differentiate types of games, OntoJogo, an ontology for game classification, was built. The usability and coverage of OntoJogo were tested in an experiment conducted with five participants. Secondly, it was required to profile the students through the analysis of sociodemographic, competencies, and psychological factors. For that, a profile questionnaire was developed with the collaboration of two child psychologists. Lastly, a game evaluation questionnaire was designed for the students to complete, making it possible to connect game classifications with students’ profiles. With these tools, it was possible to develop a platform for games suggestion, fulfilling the primary goal of this project. The platform Adequa supports the registration of games and students and the evaluation of games. Additionally, Adequa recommends the most suitable games for each student. For the recommendation of games, it was designed an algorithm that uses the data collected from the questionnaires and returns a list of suitable games. The algorithm was developed from the results of an experiment conducted with twenty-four participants, where it was searched patterns between the participants and game types. From the results, it was found that variables like gender, gaming habits, and emotional factors can influence the motivation a student feels towards a game. This experiment was essential to prove the hypothesis that it is possible to relate students and games. Based on this conclusion, it is right to affirm that the future of education must pass through a personalized experience, starting with the learning resources used.
O Pensamento Computacional tem sido cada vez mais explorado na área de ensino. Muitos investigadores acreditam que a introdução precoce deste conceito leva a uma melhor compreensão de várias áreas como Ciências da Computação, Matemática e Engenharia. Contudo, a inclusão do Pensamento Computacional como parte do programa escolar deve ser feita com sensatez. Para isso, precisamos de escolher os Recursos de Aprendizagem apropriados. Tendo a Aprendizagem Baseada em Jogos sido provada eficaz por vários investigadores, neste projeto argumenta-se que os jogos são Recursos de Aprendizagem adequados para desenvolver o Pensamento Computacional. Com a Aprendizagem Baseada em Jogos, este trabalho visa melhorar a motivação e a experiência de aprendizagem dos alunos no Pensamento Computacional, escolhendo os jogos mais adequados para cada aluno. Para encontrar a relação entre alunos e jogos, é necessário analisar cada um deles. Primeiramente, para diferenciar os tipos de jogos, foi construída a OntoJogo, uma ontologia para classificação de jogos. A usabilidade e abrangência da OntoJogo foram testadas num experimento realizado com cinco participantes. Em segundo lugar, era necessário traçar o perfil dos alunos pela análise de fatores sociodemográficos, de competências e psicológicos. Para tal, foi elaborado um questionário de perfil com a colaboração de dois psicólogos infantis. Por fim, foi elaborado um questionário de avaliação de jogos para os alunos preencherem, permitindo relacionar as classificações dos jogos aos perfis dos alunos. Com estas ferramentas foi possível desenvolver uma plataforma para sugestão de jogos, cumprindo o objetivo principal deste projeto. A plataforma Adequa suporta a inscrição de jogos e alunos, e a avaliação de jogos. Adicionalmente, Adequa recomenda os jogos mais adequados para cada aluno. Para a recomendação de jogos, foi desenhado um algoritmo que utiliza os dados recolhidos dos questionários e retorna uma lista de jogos adequados. O algoritmo foi desenvolvido a partir dos resultados de um experimento realizado com vinte e quatro participantes, onde foram pesquisados padrões entre os participantes e tipos de jogos. A partir dos resultados, constatou-se que variáveis como género, hábitos de jogo e fatores emocionais podem influenciar a motivação que um aluno sente em relação ao jogo. Este experimento foi essencial para comprovar a hipótese de que é possível relacionar alunos e jogos. Com base nesta conclusão, é correto afirmar que o futuro da educação deve passar por uma experiência personalizada, partindo dos recursos de aprendizagem utilizados.
TypeMaster thesis
DescriptionDissertação de mestrado em Informatics Engineering
URIhttps://hdl.handle.net/1822/86610
AccessOpen access
Appears in Collections:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Maria de La Salete Dias Teixeira.pdfDissertação de Mestrado18,1 MBAdobe PDFView/Open

This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons

Partilhe no FacebookPartilhe no TwitterPartilhe no DeliciousPartilhe no LinkedInPartilhe no DiggAdicionar ao Google BookmarksPartilhe no MySpacePartilhe no Orkut
Exporte no formato BibTex mendeley Exporte no formato Endnote Adicione ao seu ORCID