PLAY & LEARN : Eina de suport a l'aprenentatge combinant estratègies de gamificació i machine learning
Catalan Yarza, Oriol
Bernal del Nozal, Jorge, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Título variante: PLAY & LEARN : Learning support tool by combining gamification strategies and machine learning
Título variante: PLAY & LEARN : Herramienta de apoyo al aprendizaje combinando estrategias de gamificación y machine learning
Fecha: 2019-07-01
Resumen: Creació d'un mòdul de codi amb tècniques d'aprenentatge computacional per al processament del llenguatge i classificació, per a la seva incorporació en el desenvolupament de videojocs enfocats a l'educació, emprant recomanació de preguntes al jugador basades en preguntes fallades anteriorment. S'utilitzaran les mètriques de Accuracy, Precision, Recall, i Accuracy per class mitjançant la creació d'una matriu de confusió. També es comentaran els resultats obtinguts així com les diferents estratègies que es poden aplicar per a millorar aquests resultats obtinguts.
Resumen: Creation of a code module with Machine Learning techniques for Language procesing and classification, to be incorporated in videogame develepment focused on education, by means of recommending qüestions based on previously failed qüestions. Accuracy, Precision, Recall and Accuracy per class metrics will be used by the creation of a confussion matrix. Also, the diferent obtained results will be commented as well as the diferent strategies that can be employed to improve the obtained results.
Resumen: Creación de un módulo con técnicas de aprendizaje computacional para el procesado de lenguaje y clasificación, para su incorporación en el desarrollo de juegos enfocados a la educación, usando la recomendación de preguntas al jugador basadas en preguntas falladas anteriormente. Se usarán las métricas de Accuracy, Precision, Recall, y Accuracy per class mediante la creación de una matriz de confusión. También se comentarán los resultados obtenidos así como las diferentes estrategias que se pueden aplicar para mejorar estos resultados obtenidos.
Derechos: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades. Creative Commons
Lengua: Català.
Titulación: Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Plan de estudios: Enginyeria Informàtica [958]
Documento: bachelorThesis ; Text
Área temática: Menció Computació
Materia: Aprenentatge Computacional ; Processament del llenguatge ; Classificació ; Histograma ; Accuracy ; Precision ; Recall ; Accuracy per class ; Matriu de confusió ; Unity ; Aprendizaje Computacional ; Procesamiento del lenguaje ; Clasificación ; Matriz de confusión ; Machine Learning ; Language processing ; Classification ; Histogram ; Confusion Matrix



10 p, 814.4 KB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Trabajos de Fin de Grado > Escuela de Ingeniería. TFG

 Registro creado el 2019-08-27, última modificación el 2019-09-26



   Favorit i Compartir