TeoriKart: El videojuego como apoyo en la preparación del examen teórico común del permiso B

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2025

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La educación vial es un componente esencial para garantizar la seguridad en las carreteras y formar a los futuros conductores. Los métodos tradicionales para preparar el examen teórico del permiso de conducir tipo B en España pueden resultar monótonos y poco motivadores. En este contexto los juegos serios son una buena opción para crear una experiencia de aprendizaje más dinámica y atractiva. Este Trabajo de Fin de Grado consiste en un videojuego serio, con el objetivo de crear una herramienta complementaria para ayudar a los estudiantes a prepararse para el examen teórico, de una manera divertida. También se realizan pruebas con usuarios y se analizan los datos recogidos para evaluar en qué medida el juego contribuye a mejorar el proceso de aprendizaje de los estudiantes. Se centra en tres temas específicos del manual teórico, cada uno de ellos compuesto por diferentes niveles diseñados para ayudar a comprender las peculiaridades en estas áreas.
Road safety education is an essential component for ensuring safety on the roads and for training future drivers. Traditional methods used to prepare for the type B driving licence theory test can be monotonous and unmotivating. In this context serious games are a good option to create a more dynamic and engaging learning experience. This Final Degree Project focuses on the development of a serious videogame, with the aim of providing a complementary tool to help students in Spain prepare for the test in a more engaging way. User testing is also conducted, and the collected data is analyzed to evaluate the extent to which the game contributes in enhancing students' learning outcomes. It features three specific topics from the official theory manual, each having various levels designed to help users understand these areas more effectively.

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Trabajo de Fin de Grado en Desarrollo de Videojuegos, Facultad de Informática UCM, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2024/2025. Todo el desarrollo del trabajo se encuentra en el siguiente repositorio de GitHub: https://github.com/admont02/TFG-SimonaAntonova-AdrianMontero

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