Recomendaciones para juegos serios basadas en analíticas de aprendizaje

Abstract

La tesis presenta un marco teórico-práctico para la incorporación de recomendaciones en juegos serios, fundamentado en el análisis de métricas obtenidas mediante analíticas de aprendizaje. Se propone un sistema adaptativo sustentado en técnicas de inteligencia artificial, en particular lógica difusa, que posibilita evaluar el desempeño del jugador y generar retroalimentación personalizada a través de escenarios ajustados a su progreso. El trabajo experimental se llevó a cabo en el juego Power Down the Zombies, donde se integraron rúbricas de aprendizaje, módulos de evaluación y un motor de recomendaciones que configuran nuevas condiciones iniciales en cada sesión de juego. Los resultados alcanzados evidencian la factibilidad de la propuesta y su capacidad para enriquecer los procesos de enseñanza-aprendizaje en entornos lúdicos. Asimismo, se destacan los aportes metodológicos y tecnológicos de la investigación, así como su potencial de escalabilidad y aplicación en futuros desarrollos de sistemas educativos basados en juegos