Christian S. Loh, PhD, Director, Laboratorio de Entorno Virtual, Universidad del Sur de Illinois, Carbondale
I-Hung Li, asistente de investigación, Laboratorio de Entorno Virtual, Universidad del Sur de Illinois, Carbondale
Los juegos serios se concibieron originalmente como herramientas de capacitación avanzada para mejorar la toma de decisiones y aumentar el rendimiento laboral de los alumnos. Actualmente, menos del 10 % de los juegos serios se han diseñado para facilitar la capacitación, incluyendo aquellos utilizados para simulación y entrenamiento militar y médico. El análisis de juegos serios puede aumentar el valor de este tipo de capacitación si sabemos qué métricas de rendimiento utilizar, cómo convertir estos análisis en información valiosa para las partes interesadas y proporcionar capacitación y remediación oportunas para los alumnos, lo que puede impactar en el retorno de la inversión (ROI) de las organizaciones de aprendizaje.
Las diferencias conductuales y cognitivas entre personas cualificadas (expertos) y principiantes están bien documentadas en la literatura. La secuencia de acciones, un componente de la competencia que comprende el orden cronológico de las acciones realizadas, ha demostrado ser útil para diferenciar a los (probables) expertos de los principiantes a efectos de la evaluación del rendimiento formativo. La capacidad de distinguir entre expertos y principiantes y, posiblemente, predecir quiénes podrían convertirse en expertos más rápidamente (con un periodo de formación más corto) es muy deseable en los sectores de la formación y el aprendizaje.
Capturamos las acciones de los jugadores en juegos serios y codificamos sus secuencias de acción dividiendo el mundo del juego en cuadrículas de diferente granularidad. Utilizamos la función de Análisis Discriminante por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS DA) de JMP Pro 12 para comparar estas variables, junto con el tiempo total de finalización del juego, y así diferenciar a los jugadores en expertos y novatos según su comportamiento en el juego, con el fin de evaluar su rendimiento y realizar análisis de juegos serios .
Palabras clave: Análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales, análisis de juegos serios, secuencias de acción, índice de similitud, evaluación del rendimiento
