[en] Predicción del rendimiento estudiantil basado en juegos Pág. 5 Abstract The goal of this thesis final degree project is to enhance the efficacy of game-based learning by using data science methodologies. In order to evaluate student performance in real time, a predictive model is created through the analysis of educational game logs supplied by a Kaggle competition. The interactive adventure game, which stars Jo Wilder, encourages historical and critical research of two historical movements in Wisconsin. Students compile historical data from many sources and create reasons for a conclusion using primary and secondary sources. The Kaggle tournament aims to increase scientific understanding of game-based learning's knowledge tracing techniques. Online learning environments and intelligent tutoring systems are the main contexts in which knowledge tracing techniques have been developed and investigated. Their use in educational games has, however, received little attention. Despite the growing popularity of game-based learning in a variety of educational contexts, the use of data science and learning analytics techniques to enhance these approaches is constrained by the absence of open datasets. Field Day Lab, a public research lab devoted to creating educational games for diverse disciplines and age groups and using game data to comprehend how people learn, is the organization behind the tournament. The goal of this effort is to create a machine learning model that can forecast student success during game play in real time. If the project is successful, it might boost the efficiency of educational games, provide analytics tools and dashboards for teachers, and encourage more people to use game-based learning platforms

[es] El objetivo de este proyecto fin de carrera es mejorar la eficacia del aprendizaje basado en juegos mediante el uso de metodologías de ciencia de datos. Con el fin de evaluar el rendimiento de los estudiantes, se crea un modelo predictivo mediante el análisis de los registros de juegos educativos suministrados por un concurso de Kaggle. El juego de aventuras interactivo, protagonizado por Jo Wilder, fomenta la investigación histórica y crítica de dos movimientos históricos en Wisconsin. Los estudiantes recopilan datos históricos de muchas fuentes y crean razones para una conclusión utilizando fuentes primarias y secundarias. El torneo Kaggle pretende aumentar la comprensión científica de las técnicas de rastreo de conocimientos del aprendizaje basado en juegos. Los entornos de aprendizaje en línea y los sistemas de tutoría inteligente son los principales contextos en los que se han desarrollado e investigado las técnicas de rastreo del conocimiento. Sin embargo, su uso en juegos educativos ha recibido poca atención. A pesar de la creciente popularidad del aprendizaje basado en juegos en diversos contextos educativos, el uso de la ciencia de datos y las técnicas de análisis del aprendizaje para mejorar estos enfoques se ve limitado por la ausencia de conjuntos de datos abiertos. Field Day Lab, un laboratorio público de investigación dedicado a crear juegos educativos para diversas disciplinas y grupos de edad y a utilizar los datos de los juegos para comprender cómo aprenden las personas, es la organización que está detrás del torneo. El objetivo de este trabajo es crear un modelo de aprendizaje automático que pueda predecir el éxito de los estudiantes durante el juego. Si el proyecto tiene éxito, podría aumentar la eficacia de los juegos educativos, proporcionar herramientas de análisis y cuadros de mando a los profesores y animar a más personas a utilizar plataformas de aprendizaje basadas en juegos