TRABALHOS FUTUROS

Apesar dos vários resultados obtidos, melhorias e novas contribuições podem ser obtidas a partir do estado atual do trabalho, conforme é descrito a seguir.

Em primeiro lugar, mais experimentos para validação do framework proposto podem ser conduzidos para reforçar, e até ampliar, as evidências sobre as contribuições alcançadas até o momento.

O escopo das avaliações das aprendizagens, propiciadas pelo framework, pode ser evoluído através da ampliação da capacidade dos agentes inteligentes de software já existentes e da aquisição de novos tipos de dados de manifestações piscofisiológicas dos aprendizes-jogadores de jogos digitais, com a criação de novos agentes de software para coleta.

Para melhorar a automatização do processo de avaliação de coleta de dados multimodais, um agente gestor dos agentes de coleta pode ser criado para possibilitar a programação e o acionamento desses agentes. Isso vai liberar, ainda mais, os educadores de tarefas mecânicas durante o processo de avaliação.

Uma outra aplicação importante que se vislumbra é a ampliação do framework para conter novos agentes inteligentes que podem ser utilizados para monitorar os jogos quando usados por crianças com dificuldades de aprendizagem e disparar adaptações nos jogos ou estímulos que provoquem melhores aprendizagens. Esses agentes poderão também servir para avaliar as performances de tais crianças e identificar quais elementos dos jogos digitais melhor as estimulam à aprenderem. Para esta abordagem deve-se, entretanto, considerar que, no caso de crianças com dificuldades de aprendizagem, precisa pesquisar sobre as suas estruturas cognitivas.

Pretende-se também testar a utilização de câmeras de vídeo com melhor capacidade de captura de imagens, principalmente em movimento, não só para a captura mais fidedigna das expressões faciais como para também para capturar os movimentos dos olhos, evitando que o aluno-jogador tenha a sua imersão afetada pelo uso do eye- tracker.

A automação do tratamento dos dados coletados também pode ser evoluída permitindo ampliar as análises que serão feitas com tais dados. Também o processo de gravação dos registros xAPi pode ser evoluído para disponibilizar em portfolios de experiências dos alunos jogadores, mais dados e mais detalhes sobre suas experiências jogando.

Em relação às técnicas de mineração de dados, espera-se coletar um significativo volume de dados que, quando minerados por meio de algoritmos da inteligência artificial, venham fornecer mais informações relevantes sobre as aprendizagens baseadas em jogos digitais para melhor balizar os educadores tanto no uso dos jogos em suas disciplinas quanto na avaliação das aprendizagens propiciadas por eles.

REFERÊNCIAS

ALKAN, Serkan; CAGILTAY, Kursat. Studying computer game learning experience through eye tracking. British Journal of Educational Technology, v. 38, n. 3, p. 538- 542, 2007.

ALMOND, Russell; STEINBERG, Linda; MISLEVY, Robert. Enhancing the design and delivery of assessment systems: A four-process architecture. The Journal of

Technology, Learning and Assessment, v. 1, n. 5, 2002.

AMMAR, Mohamed Ben et al. The affective tutoring system. Expert Systems with

Applications, v. 37, n. 4, p. 3013-3023, 2010.

AUSUBEL, David; NOVAK, Joseph D.; HANESIAN, H. Psicología cognitiva. México:

Trilhas, 1989.

BAKER, Ryan SJ et al. Adapting to when students game an intelligent tutoring system. In: International Conference on Intelligent Tutoring Systems. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. p. 392-401.

BAKER, Ryan Shaun; INVENTADO, Paul Salvador. Educational data mining and learning analytics. In: Learning analytics. Springer New York, 2014. p. 61-75.

BAKHARIA, Aneesha et al. Recipe for success: lessons learnt from using xAPI within the connected learning analytics toolkit. In: Proceedings of the sixth international

conference on learning analytics & knowledge. ACM, 2016. p. 378-382.

BARRETO, Ana M. Eye tracking como método de investigação aplicado às ciências da comunicação. Revista Comunicando, v. 1, n. 1, p. 168-186, 2012.

BARTLE, Richard. Hearts, clubs, diamonds, spades: Players who suit MUDs. Journal

of MUD research, v. 1, n. 1, p. 19, 1996.

BELLOTTI, Francesco et al. Assessment in and of serious games: an overview. Advances in Human-Computer Interaction, v. 2013, p. 1, 2013.

BEZANILLA, María José et al. A proposal for generic competence assessment in a serious game, 2014.

BLACK, Paul; WILIAM, Dylan. Developing the theory of formative assessment. Educational Assessment, Evaluation and Accountability (formerly:

Journal of Personnel Evaluation in Education), v. 21, n. 1, p. 5, 2009.

BLIKSTEIN, Paulo. Multimodal learning analytics. In: Proceedings of the third

international conference on learning analytics and knowledge. ACM, 2013. p.

BLIKSTEIN, Paulo; WORSLEY, Marcelo. Multimodal Learning Analytics and Education Data Mining: using computational technologies to measure complex learning tasks. Journal of Learning Analytics, v. 3, n. 2, p. 220-238, 2016.

BOOCH, Grady; RUMBAUGH, James; JACOBSON, Ivar. UML: guia do usuário. Elsevier Brasil, 2006.

BOYLE, Elizabeth; CONNOLLY, Thomas M.; HAINEY, Thomas. The role of psychology in understanding the impact of computer games. Entertainment

Computing, v. 2, n. 2, p. 69-74, 2011.

BRAGA, A. de P.; CARVALHO, A. P. L. F.; LUDERMIR, Teresa Bernarda. Redes

neurais artificiais: teoria e aplicações. Livros Técnicos e Científicos, 2000.

BRIDGELAND, John M.; DIIULIO JR, John J.; MORISON, Karen Burke. The silent epidemic: Perspectives of high school dropouts. Civic Enterprises, 2006.

BROWN, Malcolm. Learning analytics: The coming third wave. EDUCAUSE Learning

Initiative Brief, v. 1, n. 4, p. 1-4, 2011.

BURGOS, Daniel; TATTERSALL, Colin; KOPER, Rob. Re-purposing existing generic games and simulations for e-learning. Computers in Human Behavior, v. 23, n. 6, p. 2656-2667, 2007.

BURGOS, Daniel et al. Building adaptive game-based learning resources: The integration of IMS Learning Design and. Simulation & Gaming, v. 39, n. 3, p. 414- 431, 2008.

BYUN, J. H.; LOH, C. S.; ZHOU, T. Assessing play-learners’ performance in serious game environments by using in situ data: Using eye tracking for Serious Game Analytics. In: Annual Conference of the Association for Educational

Communications and Technology (AECT), Jacksonville, FL.(http://www. csloh. com/research/publications/). 2014.

CAILLOIS, Roger. Os jogos e os homens: a máscara e a vertigem. Editora Vozes Limitada, 2017.

CĂLEANU, Cătălin-Danicl. Face expression recognition: A brief overview of the last decade. In: Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 2013 IEEE

8th International Symposium on. IEEE, 2013. p. 157-161.

CAMILO, Cássio Oliveira; SILVA, João Carlos da. Mineração de dados: Conceitos, tarefas, métodos e ferramentas. Universidade Federal de Goiás (UFC), p. 1-29, 2009.

CHATTI, Mohamed Amine et al. A reference model for learning analytics. International Journal of Technology Enhanced Learning, v. 4, n. 5-6, p. 318-331, 2012.

CHAUDY, Yaëlle; CONNOLLY, Thomas; HAINEY, Thomas. Specification and design of a generalized assessment engine for GBL applications. In: European Conference

on Games Based Learning. Academic Conferences International Limited, 2013. p.

105.

CHAUDY, Yaëlle; CONNOLLY, Thomas; HAINEY, Thomas. An Assessment Engine: Educators as Editors of their Serious Games’ Assessment. In: ECGBL2014-8th

European Conference on Games Based Learning: ECGBL2014. Academic

Conferences and Publishing International, 2014a. p. 58.

CHAUDY, Yaëlle; CONNOLLY, Thomas M.; HAINEY, Thomas. Engage: A link between educational games developers and educators. In: Games and Virtual

Worlds for Serious Applications (VS-GAMES), 2014 6th International Conference on. IEEE, 2014b. p. 1-7.

CONNOLLY, Thomas; STANSFIELD, Mark; HAINEY, Thomas. Towards the development of a games-based learning evaluation framework. Games-based

learning advancements for multisensory human computer interfaces: Techniques and effective practices. Hershey PA: IGI Global, 2009.

CONNOLLY, Thomas M. et al. A systematic literature review of empirical evidence on computer games and serious games. Computers & Education, v. 59, n. 2, p. 661- 686, 2012.

CONRAD, Shawn; CLARKE-MIDURA, Jody; KLOPFER, Eric. A framework for structuring learning assessment in a massively multiplayer online educational game: Experiment centered design. International Journal of Game-Based Learning

(IJGBL), v. 4, n. 1, p. 37-59, 2014.

CONTRERAS, Ruth Sofhía et al. Aprendizagem baseada em Jogos Digitais Entrevistas com professores que utilizam jogos digitais em suas práticas educativas. 2013.

CORTI, Kevin. Games Based Learning. A Serious Business Application, PIXELearning, v. 20, 2006.

COTTA, R. M. M.; COSTA, G. D.; MENDONÇA, E. T. Portfólios crítico-reflexivos: uma proposta pedagógica centrada nas competências cognitivas e metacognitivas. Interface (Botucatu) [Internet]. 2015; 19 (54): 573-88.

CSIKSZENTMIHALYI, Mihaly; CSIKSZENTMIHALYI, Isabella Selega. Adventure and the flow experience. Adventure education, p. 149-155, 1990.

DALMAIJER, Edwin S.; MATHÔT, Sebastiaan; VAN DER STIGCHEL, Stefan. PyGaze: An open-source, cross-platform toolbox for minimal-effort programming of eyetracking experiments. Behavior research methods, v. 46, n. 4, p. 913-921, 2014.

DE ABREU, Ráfagan Sebástian e DE PAULA, Bruno Campagnolo. Contextualizando o desenvolvimento de jogos digitais como estratégia de ensino e aprendizagem. Instituto de Tecnologia do Paraná - TECPAR, Centro de Engenharia de Sistemas