Predicción del desempeño de un usuario en el juego "Kids Play Math"

Abstract

Con el advenimiento de la era de la información, un gran número de sistemas informáticos cuenta con la posibilidad de almacenar datos a partir de las distintas ejecuciones y generar cierto feedback para luego realizar minerí a de datos sobre los mismos. Un caso particular de esto último son los juegos informáticos aplicados a educación. El presente trabajo involucra la implementación de herramientas que faciliten la predicción del desempeño de un jugador (de 3 a 5 años de edad) basadas en el juego educativo <i>"KPM: Kids Play Math"</i> mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para el etiquetado de datos secuenciales. Esto último se realiza en base a la historia de cada jugador y tomando un modelo construido a partir de un conjunto de entrenamiento. En particular, este trabajo ha dado como resultado herramientas novedosas capaces de: (1) generar casos de entrenamiento a partir de logs del juego previamente procesados y (2) procesar nuevos conjuntos de datos con el fin de predecir etiquetas que anticipen el desempeño de un jugador.