Uma tecnologia de apoio utilizada na investigação e articulada à arquitetura GLA + SR.
Game Learning Analytics
Compreender a experiência por meio dos dados do jogo.
Game Learning Analytics, ou GLA, aplica a análise de dados ao contexto dos jogos educacionais para transformar interações registradas durante a experiência em informações que possam apoiar a compreensão da aprendizagem.
Dos dados à compreensão
Abrir a “caixa-preta” da experiência no jogo.
Apenas o resultado final ou uma pontuação isolada oferecem uma visão limitada. Ao registrar interações ao longo da partida, torna-se possível observar caminhos, progresso, ações, respostas, tempos, acertos, erros e conclusão de tarefas.
Esses registros não determinam automaticamente o que o estudante aprendeu. Eles funcionam como indícios que precisam ser selecionados, organizados e interpretados em relação aos objetivos educacionais.
- 01Interação do estudante
- 02Eventos no jogo
- 03Coleta de dados
- 04Game Learning Analytics
- 05Indicadores
- 06Interpretação docente
Na pesquisa
Um ambiente tecnológico para observar a experiência educacional.
Na tese, um Jogo Digital Educacional desenvolvido em Unity foi utilizado como ambiente para a coleta e a análise de dados. A instrumentação do jogo permite registrar interações significativas e organizar informações para consultas, análises e visualizações.
O Método Significativo Empático nem uma exigência para toda aplicação futura do método.
Ferramentas utilizadas
Três formas de observar a experiência na Unity.
A pesquisa destaca três ferramentas relacionadas à análise do uso do jogo. Aqui elas são apresentadas somente pelo papel descrito na tese, sem aprofundamento técnico.
01Visão geral
Metric Monitor
Permite observar, em alto nível, como o jogo está sendo utilizado.
02Interação e navegação
Funnel Analyzer
Ajuda a compreender como os jogadores percorrem os eventos definidos no jogo.
03Cenários e padrões
Segment Builder
Permite comparar comportamentos de jogadores de acordo com cenários e padrões.
O olhar do professor
Informações organizadas para apoiar a leitura do percurso.
A tese propôs um GLA Dashboard para facilitar o acesso de docentes e pesquisadores às informações geradas no jogo. Entre os dados previstos estavam:
- Total de estudantes cadastrados;
- Necessidades educacionais especializadas compartilhadas;
- Estudantes com pontuação abaixo de 50% da média por conteúdo;
- Rankings por conteúdo e final;
- Relatos e comunicações com a professora e o pesquisador.
O painel amplia os subsídios disponíveis, mas não substitui o diálogo, a observação e o julgamento pedagógico.
GLA + Sistemas de Recomendação
Da análise da experiência a um apoio mais direcionado.
A pesquisa identifica uma oportunidade de utilizar as informações produzidas pela GLA como insumo para Sistemas de Recomendação. A partir dos padrões ou necessidades observados, o SR pode apoiar a seleção de materiais ou conteúdos adequados ao objetivo educacional.
- 01JogoA experiência digital
- 02DadosInterações registradas
- 03GLAAnálise da experiência
- 04NecessidadesPadrões e indícios
- 05SRSeleção de itens
- 06ApoioMateriais ou conteúdos
A definição de algoritmos e técnicas de filtragem será aprofundada na página específica de Sistemas de Recomendação.
O papel da GLA
Coletar menos por volume. Compreender mais por propósito.
O valor não está em registrar dados simplesmente porque eles existem. A coleta precisa partir dos componentes relevantes para os objetivos de aprendizagem e das informações necessárias à avaliação e à adaptação da experiência.
Assim, a GLA atua como recurso de apoio: transforma registros das interações em informações que podem alimentar reflexão, acompanhamento e decisões relacionadas ao processo educacional.