Algoritmos de aprendizado de máquina e gamificação aplicados em ambientes educacionais promovem a coleta de informações mais precisas conforme os alunos interagem com os jogos. Eles permitem que você avalie e analise dados de como melhorar as ferramentas gamificadas para estimular o ensino, reter a atenção e o interesse do aluno e otimizar o aprendizado. Este artigo realizou um mapeamento sistemático para identificar como os algoritmos de aprendizado de máquina são aplicados em cada nível do jogo. Proceedings of the 13th International Conference on Computer Supported Education - Volume 2: CSEDU, 353-361, 2021

O jogo tem como foco desafios que permitem avaliar a coordenação motora fina de alunos com deficiência intelectual. Os desafios que são propostos abrangem o tema de sustentabilidade alimentar, mais especificamente, os seguintes tipos de alimentos convencionais, orgânicos e transgênicos.

O jogo tem como foco desafios que permitem avaliar a coordenação motora fina de alunos com deficiência intelectual. Os desafios que são propostos abrangem o tema de sustentabilidade alimentar, mais especificamente, os seguintes tipos de alimentos convencionais, orgânicos e transgênicos.

A pandemia de COVID-19 causada pela rápida proliferação do coronavírus causou uma grande preocupação relacionada aos impactos na educação. O cancelamento das aulas presenciais afetou em especial estudantes com deficiência intelectual (DI), que se sentem com medo, angustiados e inseguros devido à interrupção do vínculo afetivo com colegas e professores. Em alguns casos, esses alunos não tem acesso às aulas por não serem inclusivas. Este artigo apresenta uma análise das contribuições de vídeos gamificados (com níveis, feedback e recompensas, além de avatares customizados) para o ensino dos conteúdos de Segurança Alimentar e Sustentabilidade aos alunos com DI de uma escola de modalidade especial da região durante o período de pandemia. Como resultado a gamificação permitiu um maior engajamento dos alunos no ensino dos conteúdos remotos.

Este artigo apresenta um ambiente virtual, denominado de Ativa, que tem a finalidade de permitir aos professores de instituições de ensino de alunos com deficiência intelectual (DI) gerenciar as atividades de suas aulas por meio de jogos sérios, o coordenador pedagógico gerenciar as turmas e o aluno executar a aula. A pesquisa é de natureza aplicada e usou da observação nas aulas de informática em uma instituição de modalidade de educação especial da região para relatar e identificar os requisitos do ambiente. O ambiente foi criado usando a metodologia Rapid Application Development (RAD) e envolveu a criação de quatro módulos. Como resultado o Ativa permite ao professor reusar aulas que já estão cadastradas, mantém uma base de dados sobre os jogos sérios gratuitos que podem ser aplicados aos alunos com DI como fixação de conteúdo, é um ambiente integrado contendo aulas de várias matérias e atende as individualidades dos alunos.

O presente relatório explicita as etapas de produção de um jogo sério, de caráter educacional, voltado para estudantes com deficiência intelectual. O mesmo objetiva ressaltar a importância da preservação das florestas. Neste documento são detalhados o processo de criação framework híbrido de desenvolvimento de jogos sérios, como a aplicação do modelo para a produção do software educacional gerado. Como resultado, as atividades que compõem o jogo sério são apresentadas e justificativas.

Código fonte em Python do método de imputação de dados faltantes para bases de dados com classificação hierárquica, que utiliza a regressão linear, polinomial e múltipla. No arquivo também constam as bases de dados do projeto Gene Ontology para uso.

O objetivo do jogo Dentalgame é mostrar a importância da higiene bucal para alunos do ensino fundamental e crianças com deficiência intelectual, como meio preventivo de doenças dentais e periodontais a partir de uma abordagem lúdica. Trata-se de um quebra-cabeça onde o usuário deverá montar a imagem que está relacionada com o objetivo do jogo. Nesse aspecto, é apresentada uma imagem no tabuleiro em escala de cinza para que o usuário encaixe as peças utilizando o mouse (arrastando e soltando) em suas devidas posições.

A alfabetização em saúde bucal é uma das maneiras para permitir que pessoas tenham o conhecimento e o senso crítico que permite processar, avaliar e aplicar informações sobre este assunto. Os jogos educacionais podem ser usados para auxiliar nesta alfabetização porque permitem o aprendizado em um domínio específico. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um jogo sério chamado de Dental Game que é um quebra-cabeça onde o jogador deverá montar imagens relacionadas com a temática de saúde bucal. É apresentada uma imagem no tabuleiro em escala de cinza para que o usuário encaixe as peças utilizando o mouse (arrastando e soltando) em suas devidas posições. Durante a jogatina existe a interação de um personagem chamado Dentinho que traz frases em texto e em áudio relacionados à imagem do tabuleiro. São cinco tabuleiros no total, onde cada um deles aborda uma temática referente à saúde bucal. O jogo conta com três níveis de dificuldade selecionável que se difere entre si pela quantidade de peças dispostas no tabuleiro. As tecnologias utilizadas para o desenvolvimento são a plataforma Unity 2D com a linguagem de programação C# e desenvolvido para dispositivos móveis com o sistema Google Android. A avaliação do jogo foi realizada por alunos com deficiência intelectual após a sua utilização e os resultados mostram que os alunos gostaram da inteface gráfica e usabilidade do jogo. Em relação os conteúdos é necessário reforçar a importância de boas práticas de higiene bucal para este público.

The gene expression databases are formed by a high number of attributes. To deal with this amount, data dimensionality reduction is used in order to minimize the volume of data to be treated regarding the number of attributes, and to increase the generalization capability of learning methods by eliminating irrelevant and/or redundant data. This paper proposes an approach to means of dimensionality reduction, which joins attribute extraction and attributes selection. For this, we used the Random Projection method and the filter and wrapper approaches for the attribute selection. The experiments are realized in five gene expression microarray databases. The results of the experiments showed that join of those approaches can provide promising results.

Este artigo aborda características presentes na ferramenta REFACTORING AND MEASUREMENT TOOL (RMT) que podem sofrer mudanças visando melhorias em seus atributos de qualidade.

O uso de jogos sérios como ferramentas de apoio ao ensino tem se tornado uma crescente abordagem para promover a aquisição do conhecimento em diversos assuntos, habilidades sociais e mudança de comportamentos. Este artigo apresenta os resultados de um Mapeamento Sistemático da Literatura que tem como objetivo identificar como os jogos sérios são desenvolvidos para o ensino da educação financeira. O mapeamento foi realizado sobre artigos publicados em periódicos e anais de eventos a partir de 2015. Os resultados obtidos indicam que o uso de recursos multiplayer, combinados com design de níveis, aplicações de técnicas de inteligência artificial e inclusão do papel docente no desenvolvimento são tendências que podem ser explorados pelas pesquisas.

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.

O livro fornece informações sobre os profissionais da saúde. É indicado para o ensino fundamental de 1º ao 5º ano.

O livro fornece informações sobre os profissionais da saúde. É indicado para o ensino fundamental de 1º ao 5º ano.

PegAgente é um jogo educacional que possui um agente inteligente que aprende por aprendizagem de reforço. O cenário educacional escolhido para a aprendizagem desse agente está relacionado pandemia do COVID-19 e tem com objetivo auxiliar, principalmente o público infantil, na compreensão dos métodos de prevenção ao vírus.

Este relatório apresenta os materiais e procedimentos adotados para a construção de videoaulas gamificadas, livros digitais e artigos, e os resultados que foram obtidos por meio do uso de questionários avaliativos.

Este trabalho é a versão final do relatório de Iniciação Científica.

Este trabalho é a versão final do relatório de Iniciação Científica, que apresenta um estudo sobre Refatoração de código-fonte e Padrões de projeto visando melhorias na ferramenta RMT.

O ScienceLearning é um jogo da memória, o qual aborda um conteúdo sobre frutas e verduras apresentando algumas características sobre vitaminas e os benefícios de serem consumidos. O jogo desenvolvido permite coletar dados de partidas de jogadores por meio da integração via PHP registrando os eventos em um banco de dados em MySQL. Paralelamente, estes dados são exportados para um arquivo em CSV (comma separeted values) para posteriormente serem pré-processados e depois efetuar a aplicação de algoritmo de aprendizagem de máquina.

Esse artigo apresenta a aplicação dos elementos de um jogo sério desenvolvido para estudantes com deficiência intelectual (DI) que visa explicitar a importância da preservação das florestas. Os elementos de jogos sérios usados foram o desbloqueio de nível, narrador visual e feedback constante. O jogo denominado de “Querida Floresta” é dividido em três atividades: aprendizagem indireta; narrativa focada no ensinamento do tema e quiz para fixar conhecimentos e avaliar a aprendizagem. Como resultado se tem um jogo que ensina conteúdos relacionados aos objetivos do desenvolvimento sustentável e atende as características das pessoas com DI.

O transtorno do desenvolvimento intelectual afeta diversas áreas na vida de alunos com deficiência intelectual, dentre elas, o baixo rendimento escolar. Além disso, os indivíduos com deficiência intelectual possuem dificuldades em realizar tarefas básicas, quando se trata de atividades que exigem o uso das habilidades motoras. No contexto educacional, é notório a necessidade de criação de ferramentas tecnológicas voltadas para a avaliação desse público no uso de periféricos. O jogo sério é um exemplo de ferramenta que permite o maior engajamento dos alunos e pode ser construído com elementos de gamificação tais como avatar e pontuação. Este trabalho desenvolveu um jogo sério com elementos de gamificação que permite avaliar a evolução do aluno com deficiência intelectual no uso dos periféricos mouse e teclado. Os desafios propostos estimulam a coordenação motora fina que é avaliada usando técnicas de avaliação motora propostas na literatura. O jogo, denominado de AliCharlie, tem formato de um livro com três capítulos e consiste em vários desafios relacionados ao conteúdo sobre o tema de Segurança Alimentar, em especial, os alimentos convencionais, orgânicos e transgênicos. A avaliação do jogo foi realizada por educadores de uma escola de modalidade de Ensino de Jovens e Adultos com deficiência intelectual na faixa etária de 18 a 60 anos e o resultado foi satisfatório considerando os desafios, imagens, objetivo do jogo, entre outras características.

Dados faltantes são problemas comumente enfrentados por algoritmos de aprendizagem de máquina (AM) devido a diversos motivos, como por exemplo falha na inserção manual, medições incorretas de determinado sensor entre outros. Considerando isso, se torna importante usar métodos adequados para imputar dados ausentes em conjuntos de dados para tornar a aprendizagem do algoritmo mais eficiente. O problema de dados faltantes é mais desafiador quando se trata de bases de dados com classificação hierárquica multirrótulo com hierarquia estruturadas por um Grafo Acíclico Direcionado ou DAG. Este trabalho está inserido neste cenário, onde as classes estão dispostas em uma hierarquia podendo cada instância possuir mais de uma classe. Para resolver o este problema, foi criado um método de imputação de dados faltantes usando uma abordagem baseada em três tipos de regressão: linear, polinomial e múltipla. O algoritmo inicialmente verifica se há correlação entre os dados, utilizando a regressão somente caso esta correlação exista, caso contrário a abordagem de média dos valores observados é adotada. O método proposto é dividido em três etapas: verificação hierárquica multirrótulo, cálculo de correlação e aplicação do modelo. Para realização dos experimentos foram utilizadas 7 bases de dados da Ontologia Gênica com hierarquia estruturadas em formato de DAG. Os resultados mostraram que o uso da regressão apresentou a métrica baseada na área sob a curva de previsão e revocação (AUPRC) superior em 3 das bases de dados testadas quando comparadas as abordagens de não imputação de dados faltantes e média dos valores observados. Além disso, foram realizados os testes estatísticos de Friedman e Wilcoxon buscando comparar os resultados de todos os algoritmos. Os testes expõem certa diferença entre os resultados, porém mostraram que estatisticamente a diferença não é significativa.