Gaming learning analytics for serious games

Los juegos serios (o videojuegos educativos), se consideran una herramienta importante para la educación en el futuro. Por ello, se está invirtiendo mucho esfuerzo en el análisis de su corrección e idoneidad para alcanzar los objetivos educativos pretendidos. El campo de análisis de aprendizaje con juegos pretende proporcionar herramientas que verifiquen estas características mejorando la calidad y efectividad de los juegos serios. Para ello, se necesitan normalmente tres etapas: 1), monitorizar los datos de la interacción del jugador con el juego; 2), analizar esos datos recolectados; y 3), visualizar los resultados. En este contexto, hay algunos asuntos importantes a considerar: nivel de conocimiento del juego, receptor de las visualizaciones finales o cantidad y complejidad de los datos. Estas ideas se ponen en práctica con dos ejemplos de juegos serios centrándonos en las dos últimas etapas del proceso. Se realizan varios análisis y visualizaciones con ellos considerando los diferentes aspectos antes mencionados. Entre las conclusiones que se pueden extraer, destaca que, a pesar de haber algunos aspectos aún por mejorar, el análisis de aprendizaje con juegos es una herramienta esencial para muchos usuarios con una amplia variedad de intereses en juego serios.

Branching bisimulation games.

Branching bisimilarity and branching bisimilarity with explicit divergences are typically used in process algebras with silent steps when relating implementations to specifications. When an implementation fails to conform to its specification, i.e., when both are not related by branching bisimilarity [with explicit divergence], pinpointing the root causes can be challenging. In this paper, we provide characterisations of branching bisimilarity [with explicit divergence] as games between Spoiler and Duplicator, offering an operational understanding of both relations. Moreover, we show how such games can be used to assist in diagnosing non-conformance between implementation and specification.

Using serious games for improving medical education: an application to cytopathology

El objetivo principal del proyecto es desarrollar una plataforma compuesta por aplicaciones educativas gamificadas para el entrenamiento de personal médico en países de recursos limitados en citopatología mediante dispositivos Android de bajo presupuesto. Antes de desplegar la plataforma en países con recursos limitados, va a ser probada en un curso de Introducción a Citopatología de la Escuela Médica de Harvard. El proyecto final debe funcionar tanto en PCs como en dispositivos Android de bajo coste (p.e. 50 dólares americanos, Amazon Kindle Fire 7 pulgadas) y no puede depender de una conexión a internet continua. Se han analizado algunas aplicaciones con propósito de juego y simulaciones gamificadas para tener una base de conocimiento común entre expertos médicos y desarrolladores. También se han estudiado juegos y aplicaciones cuyo objetivo es hacer uso de imágenes médicas para entrenamiento de personal médico o están enfocadas al diagnóstico mediante colaboración por parte de personal no-médico. Esto nos ha permitido identificar las mejores mecánicas de juego para nuestro caso de uso. A continuación, se han comparado diferentes herramientas de edición y motores de juegos desde el punto de vista del rendimiento ofrecido, las plataformas soportadas, su documentación y licencia. Todo ello nos ha permitido elegir la tecnología de desarrollo (libGDX). Finalmente, diseñamos e implementamos un sistema integrado de aplicaciones (editor de contenido y generador de juegos). El sistema está enfocado a reducir la dependencia entre el personal experto y los desarrolladores para crear y mantener contenido educativo. Se trata de una arquitectura formada por un servicio RESTful, y un editor asociado, orientado a la gestión de contenido educativo orientado para citopatología y dos clientes para diferentes plataformas (PC y Android) que consumen dicho servicio. Finalmente, se presentan las conclusiones y el trabajo futuro del proyecto.

Reducing the number of questions in nonlocal games

We show how a vector-valued version of Schechtmans empirical method can be used to reduce the number of questions in a nonlocal game G while preserving the quotient β*(G)/β(G) of the quantum over the classical bias. We apply our method to the Khot-Vishnoi game, with exponentially many questions per player, to produce a family of games indexed in n with polynomially many (N ≈ n8) questions and n answers per player so that the ratio of the quantum over the classical bias is Ω(n/log2 n).