{"id":810,"date":"2020-11-13T10:47:28","date_gmt":"2020-11-13T10:47:28","guid":{"rendered":"https:\/\/emadridnet.uc3m.es\/?p=810"},"modified":"2021-11-11T11:02:29","modified_gmt":"2021-11-11T11:02:29","slug":"aplicando-analiticas-de-aprendizaje-en-un-juego-serio-de-puzles-geometricos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/emadridnet.uc3m.es\/en\/2020\/11\/13\/aplicando-analiticas-de-aprendizaje-en-un-juego-serio-de-puzles-geometricos\/","title":{"rendered":"\u00abAplicando anal\u00edticas de aprendizaje en un juego serio de puzles geom\u00e9tricos\u00bb"},"content":{"rendered":"

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\u00a0Investigador Juan de la Cierva,\u00a0<\/span>Universidad de\u00a0<\/span>Murcia<\/span><\/p>\n

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Resumen de la ponencia<\/h2>\n

Los sistemas educacionales actuales aun se centran fuertemente en la evaluaci\u00f3n de contenidos a pesar de que vivimos en la era de la informaci\u00f3n y mediante m\u00e9todos tradicionales como evaluaciones estandarizadas que estresan a los estudiantes. Los juegos serios representan oportunidades educacionales de gran impacto al representar entornos m\u00e1s realistas, que capturan gran cantidad de datos sobre el proceso que siguen los estudiantes y que son m\u00e1s disfrutables y relajados que los ex\u00e1menes. Estos datos, combinados con t\u00e9cnicas de anal\u00edtica de aprendizaje, representan gran potencial para construir modelos que permitan la evaluaci\u00f3n de competencias, darle soporte a docentes o estudiantes, o evaluar intervenciones entre muchas otras posibilidades. Dentro de esta presentaci\u00f3n, ilustraremos el potencial de la anal\u00edtica de aprendizaje en juegos serios con diversos casos de estudio con diferentes objetivos. Ejemplificaremos dichos estudios en base al juego de puzles geom\u00e9tricos Shadowspect (<\/span>https:\/\/shadowspect.org\/<\/a>) desarrollado por el MIT Playful Journey Lab.<\/span><\/p>\n

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Biograf\u00eda<\/h2>\n

Jos\u00e9 A. Ruip\u00e9rez es Doctor en Ingenier\u00eda Telem\u00e1tica en el \u00e1rea de Learning Analytics y Miner\u00eda de Datos Educacionales por la UC3M. Posteriormente trabaj\u00f3 durante un a\u00f1o como Cient\u00edfico de Datos en empresa y se reincorpor\u00f3 al mundo acad\u00e9mico como Investigador Posdoctoral en el MIT. Actualmente es Investigador Juan de la Cierva en la UMU y se mantiene afiliado con sus laboratorios en el MIT. Su investigaci\u00f3n radica en la intersecci\u00f3n de los datos y la interacci\u00f3n humano-m\u00e1quina, donde aplica tecnolog\u00eda, an\u00e1lisis de datos e IA para entender el comportamiento humano y mejorar sus contextos de aplicaci\u00f3n. Su trabajo ha recibido m\u00e1s de 20 premios u honores, como haber sido reconocido como Joven Investigador Inform\u00e1tico por la Fundaci\u00f3n BBVA por \u201csus contribuciones a la IA y el an\u00e1lisis de datos en entornos de aprendizaje en l\u00ednea.\u201d Ha coautorizado m\u00e1s de 60 publicaciones, algunas en importantes revistas como\u00a0<\/span>Science<\/em>\u00a0o\u00a0<\/span>Computers in Human Behavior<\/em>, y participado en 15 proyectos\/contratos (como IP en dos de ellos) relacionados con estos temas. Jos\u00e9 tambi\u00e9n ha impartido seminarios, talleres y docencia reglada en an\u00e1lisis de datos e IA. Tambi\u00e9n es muy activo en la comunidad, siendo de forma frecuente revisor (+20 revistas), parte del comit\u00e9 cient\u00edfico (+15 congresos), conferenciante (+15 charlas invitadas) y como divulgador en prensa y medios (+10 entrevistas) sobre estas \u00e1reas de investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

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V\u00eddeo<\/h2>\n

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Presentaci\u00f3n<\/h2>\n

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