Descoberta de conhecimento em um jogo sério para o ensino de plantas industriais: um estudo de caso Utilizando árvores de decisão

Autores

  • Nilo Cesar da Silva Dutra Júnior Universidade Federal do Rio Grande (C3/FURG)
  • Cleo Zanella Billa Universidade Federal do Rio Grande (C3/FURG)
  • Diana Francisca Adamatti Centro de Ciências ComputacionaisUniversidade Federal do Rio Grande https://orcid.org/0000-0003-3829-3075

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.v13i1.11378

Palavras-chave:

Plantas Industriais, Jogos Sérios, Mineração de Dados

Resumo

Os jogos sérios são mais uma das ferramentas que podem auxiliar no processo de ensino-aprendizagem, visto seu aspecto lúdico e motivador. Paralelamente, cada vez mais são geradas informações em bases de dados em todas as áreas do conhecimento e é preciso obter dados conclusivos, que possam gerar conhecimento. Este processo é conhecido como Knowledge Discovery in Databases - KDD, e utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para obter informações valiosas e posteriormente interpretá-las. Este artigo apresenta um estudo relativo ao tema de descoberta de conhecimento em bases de dados utilizando um jogo sério do tipo simulador, para estudantes de ensino superior. O processo de descoberta de conhecimento utilizou a técnica de árvores de decisão e os resultados encontrados mostram algumas ações/estratégias dos estudantes, bem como suas dificuldades durante o jogo.

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Publicado

05-04-2021

Edição

v. 13 n. 1 (2021): Abril/2021

Seção

Artigo Original

Licença

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Como Citar

[1]
2021. Descoberta de conhecimento em um jogo sério para o ensino de plantas industriais: um estudo de caso Utilizando árvores de decisão. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 13, 1 (abr. 2021), 98–111. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v13i1.11378.