Uma abordagem de Game Learning Analytics para identificação de habilidades de leitura e escrita no ensino infantil

O poder que os video games tem de capturar atencao de seus jogadores trouxe consigo a ideia de usa-los tendo como objetivo principal o reforco no aprendizado na educacao. Estudos recentes demonstram que e possivel analisar as interacoes dos jogadores com tais jogos, chamados de Serious Games, para tirar conclusoes e mensurar o aprendizado obtido durante a interacao com tais jogos. Dado esse contexto, este se propoe a fazer uma analise de dados obtidos a partir da interacao de jogadores com um dos jogos, dentre 20, aplicados durante uma pesquisa que comprovou o impacto positivo deles no desenvolvimento de habilidades de leitura e escrita de criancas de 4 anos de idade. Foram selecionados tres classificadores: Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) e Regressao Logistica, que foram treinados com os dados resultantes da interacao desses jogadores com o jogo e demonstrada a taxa de acerto de cada um dos classificadores. Alem disso, este trabalho tambem faz uma analise das interacoes consideradas mais relevantes na classificacao de um dos modelos, encontrando relacoes entre as palavras propostas como desafio no teste e as presentes no jogo, levantando reflexoes que podem ser levadas em consideracao durante a producao de um jogo educacional que objetive aperfeicoar habilidades de leitura e escrita de criancas no ensino infantil.