Gaming learning analytics for serious games

Abstract

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.

Serious games (or educational videogames) are considered an important tool for the future education. This is the reason that lot of effort is being put into the analysis of their correctness and suitability to achieve the intended educational goals. The field of Gaming Learning Analytics aims to provide tools to verify these characteristics improving the quality and effectiveness of serious games. For this purpose, three steps are usually required: 1), to track the data from the player’s interaction with the game; 2), to analyze that collected data; and 3), to visualize the results. In this context, there are some key issues to consider: level of game knowledge, stakeholder of the final visualizations or amount and complexity of the data. These ideas are put into practice with two examples of serious games focusing on the last two steps of the process. Several analysis and visualizations are carried out with them considering the different issues mentioned before. Among the conclusion that may be drawn, it stands out that, although there are still a few issues to improve, Gaming Learning Analytics is an essential tool for many users with a wide variety of interests in serious games