Modeling how incoming knowledge, persistence, affective states, and in-game progress influence student learning from an educational game

Shute, Valerie J.; D’Mello, Sidney K.; Baker, Ryan S.; Cho, Kyunghwa; Bosch, Nigel; Ocumpaugh, Jaclyn; Ventura, Marco; Almeda, Ma. Victoria

doi:10.1016/j.compedu.2015.08.001

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“…Since the main goal of adaptive educational games is to support a broad range of learners, the achievement of this goal mainly depends on the system's ability to measure in relevant learners' characteristics an accurate way, including their emotional states, and to use these data to improve the learning process [8]. Results of knowledge assessment can also serve as a piece of data for the adaptation of various game elements, e.g., form of scaffolding and hints or appropriate challenge levels [1].…”

Section: Game Adaptation To Users' Emotionsmentioning

confidence: 99%

“…In the best case, developers give recommendations how to use identified emotions for adaptation purposes [8]. The main aim of this paper is to present an adaptation approach, which takes into consideration learner's differences for the (affective) assessment.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Experiments are carried out to observe learners' affective states and ontask/off-task behaviours during their interactions with the game and their influence on learning outcomes [8]. Although this game does not analyse affective states for adaptation purposes, the game developers are proposing possible responses that the game could perform when learners experience negative emotions.…”

mentioning

confidence: 99%

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The Adaptation Approach for Affective Game-Based Assessment

Petroviča

Anohina-Naumeca

2017

Applied Computer Systems

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-Game-based learning as a learning approach has been popular for ages; however, game-based assessment as a trend started to evolve only few years ago. Since knowledge assessment is more associated with negative emotions, systems intended to assess knowledge should take into consideration emotions as well. The analysis of existing studies shows that systems with integrated game-based assessment seldom utilise learner's emotions for provision of adaptation. The main aim of the present paper is to introduce an adaptation approach for to affective game-based assessment.

show abstract

Section: Game Adaptation To Users' Emotionsmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

mentioning

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The Adaptation Approach for Affective Game-Based Assessment

Petroviča

Anohina-Naumeca

2017

Applied Computer Systems

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show abstract

“…As características representadas neste modelo estão classificadas em quatro dimensões: Informações Pessoais, Contexto, Comportamento e Conhecimento. Essas dimensões foram propostas com base em diversos modelos anteriormente criados e que tiveram repercussões positivas na comunidade acadêmica [Ting e Phon-Amnuaisuk 2012, Shute et al 2015.…”

Section: Abordagem Propostaunclassified

Uma Abordagem Baseada em Ontologias para Modelagem e Avaliação do Estudante em Sistemas Adaptativos e Inteligentes para Educação

Ferreira¹,

Araújo²,

Dorça³

et al. 2017

Anais Do XXVIII Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2017)

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Abstract. New technologies emerge everyday with the aim of supporting the development of tools that are more adaptable to the particular needs of each user. One of the computational resources that strives to improve these processes are Adaptive and Intelligent Educational Systems (AIES)s, which possess the capacity to alter its characteristics in order to attend to the users' needs. This paper proposes an ontology-based approach for student modeling and assessment in AIESs. The main function of this model is to follow the activities developed by the student and to determine a level of performance based on their knowledge and behavior. Experiments with real students were developed, in which was possible to identify the main indicators to evaluate and monitor their progress during the use of a virtual environment.Resumo. Novas tecnologias surgem diariamente com o intuito de auxiliar na criação de ferramentas cada vez mais adaptáveisàs particularidades de cada usuário. Um dos recursos computacionais que busca melhorar esses processos são os Sistemas Adaptativos e Inteligentes para Educação (SAIE)s, que possuem a capacidade de alterar suas características para atenderàs necessidades individuais de cada estudante. Este artigo propõe uma abordagem baseada em ontologias para a modelagem e avaliação do estudante em SAIEs. A principal função desse modeloé acompanhar as atividades desenvolvidas pelo estudante e determinar um nível de desempenho com base no seu conhecimento e comportamento. Experimentos com estudantes reais foram desenvolvidos, no qual foi possível identificar os principais indicadores para avaliar e acompanhar o seu progresso durante a utilização de um ambiente virtual. IntroduçãoNosúltimos anos um grande número de sistemas adaptativos tem surgido com o intuito de auxiliar e apoiar usuários na realização de suas atividades. Esses sistemas, em sua maioria, baseiam-se em técnicas inteligentes para se adaptaràs reais necessidades de cada usuário. Um dos cenários que vêm ganhando destaque para a aplicação desses conceitos são os ambientes educacionais. Quando aplicado de forma efetiva, esses ambientes educacionais que recebem características adaptativas tornam-se mais adequados para auxiliar o processo de ensino/aprendizagem [Brusilovsky 2001].

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“…A Figura 1 detalha o relacionamento entre as classes na ontologia. Shute et al (2015) 4.1.1. Regras O ME proposto possui a capacidade de realizar inferências sobre a performance do estudante com base nas informações descritas na ontologia.…”

Section: A Ontologiaunclassified

Uma Abordagem Híbrida para Acompanhamento da Aprendizagem do Estudante Baseada em Ontologias e Redes Bayesianas em Sistemas Adaptativos para Educação

Ferreira

Araújo

Dorça

et al. 2016

Anais Dos Workshops Do v Congresso Brasileiro De Informática Na Educação (CBIE 2016)

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Abstract. Dynamic adaptation of educational content has been an important research topic, but in order to make it happen effectively, student models has been proposed to describe and monitor students cognitive state. In this sense, this paper presents a hybrid student model approach that combines ontologies and Bayesian Networks in order to identify the knowledge of each students based on their characteristics and behavior while using an adaptive educational system. Experiments with virtual students were performed using a functional prototype. The proposed approach has presented positive results, in agreement with experts' expectations.Resumo. Adaptação dinâmica de conteúdo educacional tem sido um tópico de pesquisa recorrente na literatura, mas para que aconteça de forma efetiva, modelos de estudantes têm sido propostos com o intuito de descrever e acompanhar o estado cognitivo dos estudantes. Neste sentido, este artigo apresenta uma abordagem híbrida de modelo de estudante que combina ontologias e Redes Bayesianas para identificar o estado de conhecimento do estudante com base em suas características e comportamentos durante a utilização de um sistema educacional adaptativo. Experimentos com estudantes virtuais foram realizados com o apoio de um protótipo funcional. A abordagem proposta apresentou resultados positivos, condizentes com as expectativas de especialistas. IntroduçãoO Modelo de Estudante (ME)é um dos componentes fundamentais na personalização do processo de ensino-aprendizagem em Sistemas Tutores Inteligentes (STI). De acordo com Li et al. (2011), a modelagem do estudanteé um dos fatores chave que afetam sistemas automatizados de tutoria na tomada de decisões. Um ME bem definidoé capaz de fornecer subsídios para a avaliação e o acompanhamento da aprendizagem dos estudantes em ambientes educacionais (Mitrovic e Thomson, 2009). Um ME deve representar não somente informações sobre conhecimento do estudante, mas sim, refletir, o mais fiel possível, o seu processo de raciocínio (Clemente et al., 2011).A construção de um modelo que permita o acompanhamento da aprendizagem nãoé uma tarefa simples. Informações e dados que representam o estudante devem ser

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Modeling how incoming knowledge, persistence, affective states, and in-game progress influence student learning from an educational game

Abstract: openAccessArticle: Falsecover date: 2015-08-01pii: S0360-1315(15)30022-1Harvest Date: 2016-01-06 13:08:26issueName:Page Range: 224-224href scidir: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360131515300221pubType

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The Adaptation Approach for Affective Game-Based Assessment

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Uma Abordagem Baseada em Ontologias para Modelagem e Avaliação do Estudante em Sistemas Adaptativos e Inteligentes para Educação

Uma Abordagem Híbrida para Acompanhamento da Aprendizagem do Estudante Baseada em Ontologias e Redes Bayesianas em Sistemas Adaptativos para Educação

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