[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

[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