PPGCCM PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC Téléphone/Extension: 11 4996-8337 http://propg.ufabc.edu.br/ppgccm

Banca de QUALIFICAÇÃO: NELSON NASCIMENTO JUNIOR

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : NELSON NASCIMENTO JUNIOR
DATA : 30/11/2020
HORA: 14:00
LOCAL: por participação remota
TÍTULO:

Modelo de Avaliação de Jogos Educacionais com componente afetivo


PÁGINAS: 200
RESUMO:

Muitos estudos mostram a importância em se considerar a emoção como parte integrante da aprendizagem e descrevem como emoções positivas, como prazer, melhoram este processo. No entanto, há uma escassez de pesquisas sistemáticas sobre a relação das emoções positivas com a aprendizagem, assim como de modelos que forneçam orientações sobre como projetar e avaliar jogos educacionais mais atraentes que equilibrem diversão e aprendizagem. Projetar jogos educacionais requer considerar, além dos elementos cognitivos, componentes que motivem os estudantes a permanecerem no jogo aprendendo. Este trabalho se utiliza dos conceitos e definições da computação e de formas multimodais de reconhecimento da emoção do estudante enquanto joga um jogo educacional na intenção de se produzir um modelo para avaliação¸˜ao de jogos educacionais que, espera-se, seja capaz de manter o equilíbrio entre motivação e aprendizagem nestes espaços. Foi realizada uma revisão bibliográfica sobre os principais conceitos e definições dos assuntos que deram sustentação à pesquisa, dentre os quais, computação afetiva, design de jogos, experiencia do usuário e uma teoria da aprendizagem que relaciona a emoção com os processos cognitivos. Além disso, uma revisão sistemática da literatura foi realizada para identificar os principais modelos para desenho e avaliação de jogos educacionais. A partir destes elementos realizou-se um pré-experimento que buscou registrar as emoções apresentadas pelos estudantes enquanto jogavam um jogo educacional. Para o reconhecimento das emoções faciais foi desenvolvido um algoritmo na linguagem de programação Python que usou uma rede neural convolucional. Complementarmente aplicou-se um pré e pós questionário, para delimitar o perfil dos participantes e para se analisar a experiência sentida por eles durante o jogo. Com os resultados deste pré-experimento busca-se extrair um conjunto de atributos e propriedades que possam compor o modelo de avaliação a ser proposto que permita melhorar a experiencia e aprendizagem do jogador a partir de adequações na narrativa, na mecânica e na estética do jogo e que considere os componentes cognitivos e emocionais. A ideia ´e que, quando finalizado, o modelo possa ser aplicado na fase de design de jogos educacionais servindo como uma ferramenta de avaliação. Os resultados serão analisados e discutidos e os trabalhos futuros serão recomendados ao final.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1763436 - JULIANA CRISTINA BRAGA
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1672965 - EDSON PINHEIRO PIMENTEL
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1672977 - JOAO PAULO GOIS
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - PATRÍCIA JAQUES - UNISINOS
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1545858 - ITANA STIUBIENER
Notícia cadastrada em: 07/11/2020 16:10
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