[ca] Aquest projecte final de carrera té com a objectiu millorar l'eficàcia de l'aprenentatge basat en jocs mitjançant l'ús de metodologies de ciència de dades. Per avaluar el rendiment dels estudiants en temps real, es crea un model predictiu mitjançant l'anàlisi dels registres de jocs educatius subministrats per un concurs de Kaggle. El joc d'aventures interactiu, protagonitzat per Jo Wilder, fomenta la investigació històrica i crítica de dos moviments històrics a Wisconsin. Els estudiants recopilen dades històriques de moltes fonts i creen raons per a una conclusió utilitzant fonts primàries i secundàries. El torneig Kaggle pretén augmentar la comprensió científica de les tècniques de rastreig de coneixements de laprenentatge basat en jocs. Els entorns d'aprenentatge en línia i els sistemes de tutoria intel·ligent són els contextos principals en què s'han desenvolupat i investigat les tècniques de rastreig del coneixement. Tot i això, el seu ús en jocs educatius ha rebut poca atenció. Tot i la creixent popularitat de laprenentatge basat en jocs en diversos contextos educatius, lús de la ciència de dades i les tècniques danàlisi de laprenentatge per millorar aquests enfocaments es veu limitat per labsència de conjunts de dades obertes. Field Day Lab, un laboratori públic de recerca dedicat a crear jocs educatius per a diverses disciplines i grups d'edat ia utilitzar les dades dels jocs per comprendre com aprenen les persones, és l'organització que hi ha darrere del torneig. Lóbjectiu dáquest treball és crear un model dáprenentatge automàtic que pugui predir en temps real l´èxit dels estudiants durant el joc. Si el projecte té èxit, podria augmentar l'eficàcia dels jocs educatius, proporcionar eines d'anàlisi i quadres de comandament als professors i animar més persones a fer servir plataformes d'aprenentatge basades en jocs

[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