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Modelo para um Framework Computacional para Avaliação Formativa da Aprendizagem em Jogos Digitais
Heraclito Amancio Pereira Junior 1 Crediné Silva de Menezes 1,2 1 Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Programa de Pós-graduação em Informática,
Brasil 2 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Departamento de Estudos Básicos da
Faculdade de Educação, Brasil
Resumo
Os jogos digitais estão sendo cada vez mais cogitados e
usados como ferramentas pedagógicas. Tal utilização
abrange não só os jogos educativos, projetados
especificamente para possibilitar o desenvolvimento de
competências, habilidades e atitudes positivas em seus
jogadores, como, também, os jogos de entretenimento,
projetados com foco na diversão, mas que geram,
subsidiariamente, aprendizagens para os seus
jogadores. Apesar do mérito educativo que tem sido
dado aos jogos digitais, existe um grande obstáculo
para que esse crédito se expanda em razão dos poucos
recursos confiáveis para verificar a aprendizagem
obtida. Este artigo propõe um modelo de framework
para implementação de avaliações em jogos digitais
contemplando: a coleta e o tratamento dos dados que
evidenciem as aprendizagens durante o jogar, a
configuração prévia dos jogos para moldá-los aos
perfis dos alunos-jogadores, a geração de feedback em
tempo real, visando que os alunos-jogadores entendam
o que precisa ser melhorado em suas aprendizagens e
como podem melhorá-las, a reconfiguração automática
dos jogos, durante o jogar, através da análise da
performance do aluno-jogador e, também, a geração de
relatórios analíticos para os seus professores.
Palavras-chave: avaliação da aprendizagem baseada
em jogos digitais, aprendizagem baseada em jogos
digitais, avaliação de aprendizagem, ferramentas de
ensino, métodos de ensino, jogos digitais.
Contatos dos autores:
1. Introdução
Os jogos digitais estão sendo cada vez mais cogitados e
usados como ferramentas pedagógicas. Tal utilização
abrange não só os jogos educativos, projetados
especificamente para possibilitar o desenvolvimento de
competências, habilidades e atitudes positivas em seus
jogadores, como, também, os jogos de entretenimento,
projetados com foco na diversão, mas que geram,
subsidiariamente, aprendizagens para os seus
jogadores. Um grande diferencial dos jogos digitais em
relação aos outros recursos pedagógicos é que neles o
aluno recebe o conhecimento e tem a possibilidade de
aplicá-lo imediatamente, o que facilita a aprendizagem.
Apesar do mérito educativo que tem sido dado aos
jogos digitais, existe um grande obstáculo para que
esse crédito se expanda em razão dos poucos recursos
confiáveis para verificar a aprendizagem obtida. A
avaliação da aprendizagem em um jogo digital deve
focar em quais conhecimentos, habilidades e atitudes
positivas o jogo deverá desenvolver no aluno-jogador e
procurar as evidencias do nível de evolução que ele
obteve, em termos desses elementos, após ter jogado.
Os registros de dados que venham possibilitar uma
análise das aprendizagens baseadas em jogos digitais
podem ser realizados de várias formas: filmagens dos
alunos-jogadores, observadores humanos, testes
aplicados antes e depois da utilização dos jogos,
medições de batimentos cardíacos, registradores dos
movimentos dos olhos do jogador, registros de eventos
durante os jogos através do próprio computador, etc.
[Bellotti et al. 2013]. Dentre elas, têm-se destacado as
avaliações através dos dados coletados pelos próprios
computadores onde os jogos estão instalados, pela
vantagem de não serem intrusivas e, assim, não
influenciarem no comportamento dos alunos-jogadores
durante o jogo. Além disso, o processamento dos dados
coletados permite gerar feedback instantâneo para o
aluno-jogador, possibilitando que se adote a avaliação
formativa, apontada hoje como a que mais contribui
para a aprendizagem dos alunos [Loh 2012].
Este artigo propõe um modelo de framework para
implementação de avaliações em jogos digitais
contemplando: a coleta e o tratamento dos dados que
evidenciem as aprendizagens durante o jogar, a
configuração prévia dos jogos para moldá-los aos
perfis dos alunos-jogadores, a geração de feedback em
tempo real, visando que os alunos-jogadores entendam
o que precisa ser melhorado em suas aprendizagens e
como podem melhorá-las, a reconfiguração automática
dos jogos, durante o jogar, através da análise da
performance do aluno-jogador e, também, a geração de
relatórios analíticos para os seus professores.
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2. Jogos Digitais Aplicados à Educação
Os jogos têm um importante papel no desenvolvimento
psicomotor e no processo de aprendizado do domínio
social do aluno. Através dos jogos é possível exercitar
os seus processos mentais e provocar o
desenvolvimento da sua linguagem e de seus hábitos
sociais. Piaget [1970] ressalta que, ao jogar, a criança
desenvolve suas estruturas mentais e consolida suas
aprendizagens prazerosamente.
Segundo Crawford [1984], os jogos, desde os mais
antigos até os de mais alta tecnologia, sempre foram
um meio de educação. A fantasia é um componente
importante para o ser humano, tanto nos jogos, como
no lazer, na arte, etc. Nos jogos, ela invade a mente do
jogador fazendo com que ele fique ativamente
envolvido, controlando-o, dirigindo-o. Crawford
[1984] afirma também que entender o que é um jogo e
saber como defini-lo se torna desafiante, pois os jogos
possuem atributos e características fundamentais que
fazem parte do cotidiano do ser humano.
O uso das tecnologias também pode contribuir de
forma significativa para o desenvolvimento do
indivíduo [Levy 1993]. Por exemplo, a capacidade
psicomotora de uma criança pode ser desenvolvida
pelo uso da tecnologia, que vai interferir diretamente
em seus estímulos, fazendo com que ela exercite os
processos mentais e suas habilidades motoras que vão
contribuir para um melhor desempenho na
aprendizagem. Dentre as tecnologias, é importante
destacar a relevância do computador como um
eficiente e eficaz instrumento de aprendizagem. Para
Gee [2007], a combinação de jogos com tecnologia
digital deu origem aos videogames ou jogos digitais
que aplicados à educação, possibilitam que o indivíduo
possa desfrutar dos benefícios dos dois recursos para
potencializar a sua aprendizagem. Durante a utilização
de jogos digitais o aluno-jogador é o sujeito ativo do
processo de aprendizagem, é ele que determina o ritmo
de aprendizagem e sua aprendizagem ocorre como
resultado das suas interações com o contexto do
problema para construir significados que o auxilia na
busca da solução. Com jogos digitais o espaço escolar
pode se transformar em um espaço agradável,
prazeroso, de forma a permitir que o educador alcance
sucesso em sala de aula. O aluno desenvolve
potencialidades: compara, analisa, nomeia, mede,
associa, calcula, classifica, compõe, conceitua e cria.
Uma grande vantagem dos jogos digitais em relação à
sala de aula é que nele o aluno-jogador recebe o
conhecimento e pode aplica-lo imediatamente, o que
faz com que o aprendizado se consolide rapidamente.
Segundo Ifenthaler [2012], os defensores do
aprendizado baseado em jogos digitais argumentam
que os alunos devem ser preparados desde já para
atender às demandas do século XXI. Deve-se ensiná-
los a serem inovadores, criativos e adaptáveis para que
eles possam lidar com as demandas de aprendizagem
em domínios que são complexos e mal estruturados.
Para Contreras [2013], os jogos digitais são úteis no
processo de ensino e aprendizagem e, as instituições e
os professores sabem disso, porém, ainda se encontra
grandes barreiras para introduzi-los na vida escolar.
Desses obstáculos podem-se destacar três: a falta de
formação da grande maioria dos professores para
entender e aplicar os jogos digitais à educação, a
característica instrucional do processo de ensino-
aprendizagem em vigor nas instituições de ensino e a
falta de métodos e recursos consolidados para
avaliação das aprendizagens que ocorrem através dos
jogos digitais.
3. Avaliação Formativa e Avaliação da Aprendizagem em Jogos Digitais
Nessa seção são apresentados alguns fundamentos
sobre avaliação formativa e sobre a avaliação da
aprendizagem em jogos digitais, importantes para a
compreensão deste trabalho.
3.1. Avaliação Formativa
A avaliação é uma parte importante do processo de
ensino-aprendizagem. Segundo Perrenoud [1999], bem
antes de regular as aprendizagens, a avaliação regula o
trabalho, as atividades, as relações de autoridade e a
cooperação em aula e, de certa forma, as relações entre
as famílias e a escola ou entre profissionais da
educação. Na educação, o principal objetivo da
avaliação é fornecer informações válidas e confiáveis
sobre a aprendizagem e o crescimento dos alunos, de
forma a possibilitar que tanto eles, como seus
professores, seus pais e os gestores escolares e
acadêmicos possam utilizar tais informações de forma
significativa. Um objetivo subsidiário a esse, mas não
menos importante, é o de ser mais um momento de
aprendizagem [Shute and Ventura 2013].
Há três princípios fundamentais que qualquer
avaliação deve seguir: validade - a avaliação mede o
que ela tem que medir?; realidade - a avaliação é
consistente e tem acuidade suficiente para medir? e
praticidade - a avaliação pode ser aplicada de forma
prática? [McClure et al. 1999].
Apesar dos propósitos construtivos da avaliação,
muitas vezes a forma que ela vem sendo aplicada têm
trazido várias consequências negativas não
intencionais, tais como: a baixa confiabilidade dos
resultados, o desinteresse do aluno pela disciplina, a
perda da autoestima do aluno e o aumento da taxa de
evasão. A abordagem que mais traz consequências
negativas para a avaliação é a separação entre o
momento de aprendizagem e o momento da avaliação.
Essa abordagem, além de não contribuir para a
aprendizagem, cria um clima de pressão nos alunos que
pode distorcer os resultados.
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As avaliações tradicionais, predominantemente
utilizadas hoje em dia, têm objetivos de selecionar se
um aluno deve ou não ser matriculado em uma série
dita superior àquela em que ele se encontra, ou
certificar que ele domina consideravelmente os
conhecimentos fornecidos a ele pelo professor, ou seja,
estão associadas à criação de hierarquias de excelência
[Perrenoud 1999]. Em geral, esse tipo de avaliação não
permite que se tenha ideia sobre o efetivo domínio do
conteúdo pelo aluno.
A avaliação de um aluno precisa ser continuada,
variada e com instrumentos e elementos diversificados.
Deve ser utilizada no próprio trajeto do ensino, como
parte deste [Gonzaga et al. 2013]. Atendendo a esses
requisitos desponta hoje a avaliação formativa. A
proposta básica da avaliação formativa é a de deslocar
a avaliação para o nível das aprendizagens e
individualizá-la.
Entende-se que jogos digitais são ambientes
altamente propícios para a utilização da avaliação
formativa porque neles há possibilidade de se registrar
e analisar os dados das ações do jogador durante o
jogo, através do próprio computador, e, além disso, a
alta interatividade neles presente propicia o
fornecimento de feedbacks dinâmicos para o jogador,
3.2. Avaliação da Aprendizagem em Jogos Digitais
Nos jogos digitais o processo de avaliação já ocorre
naturalmente. Em geral, para poder evoluir de níveis e
de fases em um jogo, um jogador tem seu desempenho
avaliado pelo motor do jogo para verificar se ele
cumpriu determinadas metas. Além disso, é comum
que um jogo forneça ao jogador um feedback sobre as
suas ações. Outro aspecto importante em se fazer
avaliações através dos próprios jogos digitais é que
neles existem elementos motivadores e formas de
informação mais adequados para a compreensão da
avaliação do que em uma sala de aula tradicional.
[McClarty 2012]. Por outro lado, a utilização dos jogos
digitais como ferramentas de ensino ainda tem como
principal desafio para seu uso efetivo, a definição de
processos e recursos confiáveis, e de fácil utilização
pelos educadores, para a avaliação das aprendizagens
que ocorrem durante o jogo.
A avaliação das aprendizagens ocorridas nos jogos
digitais pode ser externa, através de processos de
coletas de dados utilizando-se dispositivos externos ao
jogo, e interna, utilizando-se o próprio computador
onde o jogo está sendo jogado. Para a avaliação
externa vêm sendo utilizados os seguintes recursos:
filmagens dos alunos-jogadores, observadores
humanos, testes e questionários aplicados aos alunos-
jogadores antes e depois da utilização dos jogos
digitais, eletrocardiogramas, medidores de batimentos
cardíacos e registradores dos movimentos dos olhos do
jogador [Bellotti et al. 2013]. Para as avaliações
internas tem predominado o registro e a computação
dos dados das ações do jogador, dos estados do jogo e
dos eventos que ocorrem durante o jogo. Também é
possível combinar os recursos de avaliação externa
com os de avaliação interna gerando uma avaliação
híbrida.
Todos os processos e recursos até agora utilizados
para avaliação das aprendizagens através dos jogos
digitais têm obtido alguns resultados, mas especial
atenção deve ser dada para a utilização do próprio
computador em que o jogo é jogado, para o registro e
para a computação das ações do jogador, dos estados
do jogo e dos eventos que ocorrem durante o jogo. Este
tipo de avaliação se destaca porque possibilita não só a
obtenção dos resultados finais, auferidos entre o antes e
o depois de jogar, mas, também, propicia a
identificação e o registro de mudanças importantes que
ocorrem durante o processo de aprendizagem. Com
base nestes registros, várias ações podem ser então
tomadas pelo próprio motor do jogo dando feedback
para o jogador, reconfigurando automaticamente o
jogo, guardando e trabalhando esses registros para
serem analisados posteriormente pelos professores. O
professor poderá, além de saber quem aprendeu e o
quanto foi aprendido, ter também informações sobre:
as causas dos erros dos jogadores, o que eles não
compreenderam das tarefas, qual parte de uma tarefa
foi a mais difícil, etc. Assim a avaliação pode ser bem
mais completa.
4. Artigos Correlatos
A origem deste trabalho foi o interesse despertado nos
autores sobre a seguinte questão: “Como melhor
avaliar as aprendizagens proporcionadas pelos
jogos digitais e como se utilizar adequadamente os
resultados dessa avaliação?”. Através da procura por
respostas para tal questão, pretendeu-se verificar se
haveria campo para se propor uma solução
computacional que pudesse implementar tal tipo de
avaliação e que pudesse retroalimentar os próprios
processos de aprendizagem e avaliação. Optou-se
então por se iniciar o trabalho através de uma revisão
da literatura existente com os seguintes objetivos:
buscar fundamentação teórica sobre o assunto e
verificar os artigos correlatos ao assunto da pesquisa,
para evitar que se investisse em um campo já
plenamente investigado.
Foram feitas pesquisas utilizando-se o Google
Acadêmico (www.scholar.google.com.br) e o
Portal da Capes (www.periodicos.capes.gov.br).
Como argumentos de pesquisas de artigos correlatos
em português, foram utilizadas combinações dos
seguintes termos:
Termo1: Avaliação, Avaliando, Medição e
Medindo;
Termo 2: Aprendizagem (ens) e Ensino;
Termo 3: Jogo(s) Digitai(s), Videogame(s), Jogo(s)
Eletrônico(s) e Jogo(s) on-line.
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Para argumentos de pesquisas de artigos correlatos
em inglês, foram utilizadas combinações dos seguintes
termos:
Termo1: Assessment, Assessing, Evaluation,
Evaluating, Measurement e Measuring;
Termo 2: Learning, Game-based Learning e
Cognitive Enhancement;
Termo3: Computer Game(s), On-line game(s),
Videogame(s), Serious Game(s), MMOG Game(s)
e MMORPG Game(s).
As pesquisas retornaram 43(quarenta e três)
publicações que foram seguidas de uma leitura rápida
de seus abstracts e/ou da seção de introdução,
resultando em 19(dezenove) publicações que
abordavam assuntos correlatos com a questão de
investigação. As 19 (dezenove) publicações foram
lidas na íntegra e, a partir das referências nelas citadas
outras 7(sete) publicações também foram lidas
integralmente.
A revisão da literatura deu indícios de que a
utilização de frameworks computacionais para
avaliação de aprendizagem através de jogos digitais era
uma promissora solução para a questão de investigação
proposta e também como um campo potencial para
contribuição científica
Foram encontrados 3(três) artigos mais relevantes
sobre esse assunto: (1) Easing Assessment of Game-
based Learning with <e-Adventure> and LAMS [Del
Blanco et al. 2010]; (2) A framework to improve
evaluation in educational games [Serrano et al. 2012]
e (3) An Assessment Engine: Educators as Editors of
their Serious Games Assessment [Chaudy et al. 2014].
O trabalho de [Del Blanco et al. 2010] apresenta a
integração de jogos criados com o < e-Adventure>,
uma plataforma de jogos educativos, com um Learning
Activity Management System (LAMS). Esta
integração permite aos professores utilizarem os dados
recolhidos durante uma sessão de jogo para,
posteriormente, adaptar o jogo para o aluno ou
simplesmente para promover avaliações da
aprendizagem.
Em [Serrano et al. 2012], o trabalho de [Del
Blanco et al. 2010] utilizando o <e-Adventure> com
uma plataforma de jogos educativos com um Learning
Activity Management System( LAMS ) é estendido,
incluindo recursos de BI (Bussiness Inteligence) para
melhorar o processo de análise dos dados de
aprendizagem durante os jogos.
O game engine Engage [Chaudy et al. 2014]
possibilita a avaliação da aprendizagem nos jogos nele
criados e que pode ser usado tanto por desenvolvedores
de jogos como por educadores. Em sua arquitetura o
jogo fica separado da avaliação de forma a permitir que
os professores a modifiquem, mesmo após a
distribuição do jogo. Os game engines são ambientes
de desenvolvimento de softwares, específicos para
jogos digitais. Eles têm por objetivos principais: liberar
o desenvolvedor de pensar em aspectos relacionados ao
ambiente computacional para focar em aspectos da
jogabilidade e atratividade dos jogos, prover recursos
para que o desenvolvedor não tenha necessidade de
“reinventar a roda” e propiciar a interoperabilidade de
um jogo em diversos ambientes computacionais [Peker
and Can].
A leitura e análise dessas três publicações mostrou
que houve avanços na proposição de um processo de
avaliação da aprendizagem em jogos digitais, mas que
ainda há nele lacunas que precisam ser preenchidas.
Tais trabalhos não tratam de funcionalidades
abrangidas pelo modelo aqui proposto tais como:
configuração dos jogos e da avaliação em função do
perfil dos jogadores e do histórico dos jogos realizados
por eles anteriormente, nem do feedback em tempo real
dado aos jogadores e da reconfiguração automática dos
jogos e das avaliações configuradas inicialmente pelos
professores para se adequarem ao desempenho corrente
do aluno-jogador. Todas elas de bastante importância
para um adequado processo de avaliação de
aprendizagens.
5. Metodologia Utilizada
Como explanado na seção 4, a pesquisa se iniciou com
uma revisão da literatura existente sobre assuntos
correlatos à questão de investigação. À medida que a
revisão da literatura estava sendo desenvolvida, foram
realizadas várias atividades para se apurar na prática o
entendimento sobre as arquiteturas dos jogos digitais e
também sobre o processo de desenvolvimento de jogos
digitais. Foram jogados jogos para entretenimento de
sucesso tais como: School of Dragons, Sim City IV e o
Civilization V e jogos educativos tais como o Coelho
Sabido e outros da fabricante de jogos educativos
MacaKids(www.macakids.com.br). Também foram
feitas construções de protótipos de jogos utilizando
tanto game engines mais antigos, tal como o Klik &
Play, como game engines mais modernos tais como o
Construct 2 e o Unity 3D.
Ainda com o objetivo de se entender melhor o
processo de construção de jogos digitais, foi feito o
desenvolvimento de um jogo educativo, para o ensino
da matemática e da geografia tendo por cenário um
supermercado, utilizando-se a linguagem de
programação Python, versão 3.4, e o ambiente de
programação Django, versão 1.8.
Ficou estabelecido então que o trabalho continuaria
com o propósito de se chegar a um modelo adequado
de um framework computacional para avaliação da
aprendizagem através de jogos digitais. A seguir foram
definidos os requisitos para esse framework, sobre a
ótica do professor, que estão descritos na seção 6, e um
modelo para tal framework , que está descrito na seção
7.
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6. Especificação de Requisitos para um Framework Computacional para Avaliação Formativa da Aprendizagem em Jogos Digitais
É fundamental que se defina alguns requisitos sob a
ótica de um professor para que se tenha um modelo
adequado para um sistema de avaliação das
aprendizagens em jogos digitais, antes de definir um
modelo computacional e os recursos que serão
utilizados para implementá-lo.
Com base na revisão da literatura, descrita na seção
4, e também da leitura de Perrenoud [1999] e [Gonzaga
et al. 2013], foram definidos 4(quatro) requisitos
fundamentais para desenvolvimento desse modelo, sob
a visão de professores.
Um primeiro requisito é que a avaliação não gere
impacto negativo na diversão e no fluxo das
aprendizagens que estão ocorrendo durante o jogo. A
avaliação invasiva dificultaria o fluxo do jogo, que
propicia a imersão do jogador, que por sua vez
proporciona maior receptividade para aprendizagem.
Um segundo requisito é que as avaliações sejam feitas
ao longo dos jogos e não só ao seu final para que o
aluno receba feedback de suas ações e possa ir
corrigindo-se ao longo do processo de aprendizagem,
evitando que ele caminhe na aprendizagem de um novo
conhecimento baseando-se em um conhecimento
anterior errado ou equivocado. Ao se atender esse
requisito, pode-se usufruir dos benefícios da avaliação
formativa, relatados na subseção 3.1. Um terceiro
requisito é que o sistema de avaliação tenha
flexibilidade para que os professores possam
configurar as suas próprias avaliações de acordo com
seus objetivos e metas, e, dessa forma, se sintam no
controle delas. Por ultimo, é importante que o sistema
possibilite a geração automática de informações para
que os educadores possam, não só avaliar seus alunos,
mas, também, avaliar todo o processo de ensino e
também o próprio processo de avaliação.
7. Proposta de um Modelo para um Framework Computacional para Avaliação Formativa da Aprendizagem em Jogos Digitais
Para melhor estabelecer um modelo para o framework,
optou-se primeiro por adotar uma abordagem “dividir
para conquistar”, de forma a “quebrar” o problema
mais complexo, e de difícil solução, em problemas
mais simples e de mais fáceis soluções. As soluções
para os problemas mais simples comporão a solução
para a questão mais complexa.
A questão de investigação foi dividida então em 8(oito)
questões menores descritas a seguir:
Como configurar os jogos digitais para se atingir
os objetivos e as metas de aprendizagem de uma
disciplina?
Como configurar nos jogos digitais os padrões de
desempenhos mínimos para avaliação dos alunos-
jogadores?
Como estabelecer regras e elementos a serem
implementados em jogos digitais para se fazer as
avaliações das aprendizagens dos jogadores?
Como minimizar o impacto das regras e elementos
de avaliação na diversão e nas aprendizagens dos
jogadores?
Como adequar a configuração do jogo ao perfil do
jogador e às suas performances anteriores para que
este se sinta motivado e tenha o máximo de
imersão?
Como monitorar e coletar dados do jogo que
evidenciem aprendizagens?
Como gerar feedbacks para o jogador durante o
jogo e reconfigurar o jogo baseado no desempenho
do jogador até o momento?
Como possibilitar informações para serem
utilizadas para que os professores possam avaliar
os jogadores, avaliar os próprios conteúdos dos
jogos e as próprias avaliações embutidas nos
jogos?
As soluções para essas questões mais simples
poderão se materializar através de funcionalidades
implementáveis em módulos de software que
comporão o framework computacional para avaliação
da aprendizagem em jogos.
Figura 1: Funcionalidades do Framework
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A partir do modelo, mostrado na Figura 1, um
framework que apoie as avaliações de aprendizagens
em jogos digitais pode ser construído como parte de
um novo game engine ou como um sistema de
arquitetura aberta que pode ser incorporado às
bibliotecas de software dos game engines já existentes.
A numeração dos módulos do modelo da Figura 1 está
em uma ordem lógica em que eles serão executados.
Considerando que o desejado framework é um sistema
de software foram utilizadas abordagens da engenharia
de software para sua modelagem. Foi escolhida então
para isso a Unify Model Language 2.0 - UML 2.0
(www.uml.org). Nas subseções seguintes o modelo é
detalhado através de diagramas de caso de uso e suas
respectivas descrições, contendo os principais atores do
processo de avaliação em jogos, o aluno e o professor,
e suas interações com o framework.
7.1. Funcionalidades para o Professor
Na Figura 2 são mostrados os casos de uso que o
framework disponibilizará para o professor (casos de
uso 1, 2, 3, 4 e 11), que são descritos em seguida.
Figura 2: Diagrama de Casos de Uso para o Professor
7.1.1. Configuração do Jogo de Acordo com os Objetivos de Aprendizagem
A proposta para esse módulo é de que o professor
possa primeiramente definir o próprio jogo para a
aprendizagem que ele quer proporcionar para seus
alunos. Dessa forma este módulo, por si só, pode ser
encarado como um game engine para que professores
possam programar jogos para serem utilizados no seu
ensino.
A escolha dos elementos que comporão o jogo deve
ser feita de forma simples através de menus e barras de
ferramentas para evitar que os professores tenham que
possuir conhecimentos de programação de
computadores.
Inicialmente o professor escolherá entre as
disciplinas que têm conteúdos cadastrados na base de
dados de conteúdos do jogo. Após escolher uma
determinada disciplina, o professor terá disponível uma
relação de conteúdos sobre tal disciplina escolhida e,
assim, também poderá escolher quais conteúdos quer
abordar no jogo para seus alunos. Ele será alertado
pelo jogo quando uma grande quantidade de conteúdos
disponibilizados ao mesmo tempo para os alunos-
jogadores poderá comprometer a diversão necessária à
pré-disposição do aluno-jogador para aprender. Em
seguida, ele poderá escolher entre um conjunto de
habilidades, competências e atitudes positivas que ele
também quer desenvolver em seus alunos-jogadores.
As habilidades, competências e atitudes possíveis
de serem desenvolvidas pelos jogos digitais são:
raciocínio espacial, destreza manual, concentração
(foco), coordenação motora, representação simbólica,
divisão de problemas mais complexos em problemas
menores, método para solução de problemas,
resiliência (resistência à pressão psicológica,
camaradagem (convívio social), trabalho cooperativo,
colaboração, disciplina, interesse pela pesquisa
(exploração), capacidade de inovação, capacidade
empreendedora, definição de estratégias, interpretação
de textos, interpretação de cenários, memorizar,
reconhecimento de padrões, capacidade para tomada de
decisão, capacidade crítica, pensamento sistêmico,
raciocínio dedutivo, capacidade de gerenciar tempo e
autoconfiança [Gee 2007; Ifenthaler et al. 2012; Shute
and Ventura].
O professor poderá também escolher uma
configuração de jogo já feita anteriormente por ele
mesmo, ou por outro professor, desde que já tenha sido
cadastrada na base de dados do framework. Ao
escolher uma configuração anteriormente cadastrada,
ele poderá alterá-la e gerar uma nova versão evitando
que tenha sempre que partir do zero, quando quiser
alterar uma configuração de jogo. Após a configuração
do jogo para os objetivos da aprendizagem previstos
por ele, o professor poderá disponibilizar essa nova
versão para seus alunos-jogadores.
7.1.2. Entrada de Regras e Elementos para a Avaliação
Após configurar o jogo com os elementos que venham
proporcionar as aprendizagens que o aluno-jogador
deverá obter, o professor deverá configurar elementos
e regras para a avaliação de tais aprendizagens.
Esse módulo permitirá que o professor associe
parâmetros do jogo à absorção de conteúdos pelo
aluno-jogador e ao desenvolvimento de habilidades,
competências e atitudes positivas. Tais parâmetros
podem ser: superação de desafios, tempo de jogos por
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fase, tempo de jogo para concretização de uma tarefa
ou desafio do jogo, pontuações intermediárias e finais,
respostas a questionários ou questões de múltiplas
escolhas, resultados de interações com NPCs (Non-
Player Character – personagens não controlados pelo
jogador), sequencias de interação com NPCs,
utilização de um melhor caminho no jogo, escolhas
feitas pelo jogador, conjunto de estados do jogo pelos
quais o jogador passou, numero de tentativas após o
feedback, ganho de recompensas ou prêmios,
mudanças em estados do jogo, tempo que um jogador
dedicou a um assunto no jogo, mudanças de fases,
mudanças de níveis, número de cliques dados, taxas de
erro por cenário ou desafio, etc.
Nesse momento, o professor deve ter em mente que
ele deve configurar as avaliações de forma que haja
equilíbrio entre os elementos de avaliação, de
aprendizagem e de diversão, para não prejudicar o
interesse e a imersão dos jogadores. A imersão no jogo
é o estado em que o jogador está totalmente disponível
para aprender [Weibel 2011].
É importante também que a avaliação sirva, não só
para avaliar os alunos-jogadores, mas, também, para
fornecer feedback para as melhorias dos processos de
aprendizagem e dos próprios processos de avaliação.
Tais melhorias podem ser dinâmicas, ocorrendo ao
longo do jogo, e servindo de base para que o jogo
disponibilize feedback adequado para o aluno e
também se reconfigure para apresentar, para o jogador,
os desafios coerentes com as suas condições de
desenvolvimento atuais.
7.1.3. Entrada de Padrões de Desempenho
Nesse módulo é importante que o professor possa
fornecer padrões de desempenho para os alunos-
jogadores e para as suas turmas, visando qualificar as
análises dos desempenhos. Esses padrões não afetam
diretamente a configuração dos jogos e da avaliação, e
serão utilizados apenas no módulo para a Geração de
Dados Analíticos sobre as Aprendizagens dos
Jogadores descrito na subseção 7.3.4.
7.1.4. Simulação do Impacto dos Elementos de Avaliação no Fluxo do Jogo
Este módulo tem por objetivo simular a dinâmica do
jogo “carregado” com os elementos de aprendizagem
configurados no módulo da subseção 7.1.1 e os
elementos de avaliação configurados no módulo da
subseção 7.1.2 e verificar quais serão seus impactos no
fluxo do jogo para o jogador. É importante reforçar que
o fluxo do jogo está diretamente ligado à imersão do
jogador no jogo, e que quanto mais imerso no jogo o
jogador estiver mais predisposto a aprender ele estará
[Weibel 2011].
O diagnóstico apresentado pelo módulo poderá
demonstrar se existe excesso de elementos de
aprendizagem e/ou excesso de elementos de avaliação.
Caso haja excesso de elementos para aprendizagens, o
sistema poderá recomendar que os conteúdos sejam
transferidos para outro jogo e, se houver excesso de
elementos de avaliação, o sistema poderá sugerir que o
professor reduza os elementos de avaliação ou a
desenvolva em mais de uma etapa.
7.1.5. Emissão de Análises de Aprendizagens dos Alunos e Turmas
Esse módulo disponibilizará um conjunto de
ferramentas para extração de informações da base de
dados gerada pelo módulo de Geração de Dados
Analíticos sobre as Aprendizagens dos Jogadores,
descrito na subseção 7.3.4. A ideia é que essas
ferramentas propiciem que o professor possa analisar,
inclusive com recursos gráficos, as informações de
aprendizagens dos alunos-jogadores sobre diversas
dimensões. O professor poderá comparar, por exemplo,
o desempenho do aluno-jogador com outro, com a
média da turma, a performance de uma turma com
outra, a evolução de um aluno-jogador, etc.
7.2. Funcionalidades para o Aluno-jogador
Na figura 3 são mostrados os casos de uso para o
aluno-jogador (casos de uso 5 e 10), que são descritos
nas subseções seguintes.
Figura 3: Diagrama de Casos de Uso para o Aluno-jogador
7.2.1. Entrada de Dados Pessoais do Aluno-jogador
A ideia central deste módulo é propiciar nos jogos
digitais o ensino personalizado, pois as características
do jogador são impactadas ou impactam a eficácia das
aprendizagens proporcionadas pelo jogo. Algumas
características do jogador podem ser usadas para
ajustes na configuração dos elementos do jogo.
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Características pessoais, tais como idade e sexo, e
também dados sobre a experiência do jogador podem
ser importantes na preparação do jogo para o seu
melhor aproveitamento.
Mais tarde, na fase de análise das aprendizagens,
tais dados também podem ser usados pelos professores
para estratificar as informações de aprendizagem. Seria
importante que se conseguisse capturar, também nesse
momento, informações que possibilitasse enquadrar o
aluno dentro de um dos tipos de jogador preconizados
pelo modelo de Bartle [Hawlitschek and Hoppen]. Tal
modelo os classifica em quatro tipos de jogadores:
• Socializadores, que estão principalmente interessados
na interação social no jogo;
• Exploradores, que gostam de explorar o jogo,
resolver todos os quebra-cabeças e interagir com os
objetos do jogo;
• Empreendedores, que são principalmente interessados
em alcançar os objetivos do jogo, ou seja: ganhar
pontos, dinheiro ou objetos;
• Matadores, que estão interessados em disputas com
outros jogadores.
A importância da análise do tipo de jogador deve-se
ao fato de, que, em jogos educativos, um tipo de
elemento de instrução pode funcionar para um tipo de
jogador e não para outro. Por exemplo, os conteúdos de
aprendizagem de um jogo baseado em caixas de
diálogo não são estimulantes para jogadores que
preferem jogos de combate [Hawlitschek and Hoppen].
7.2.2. Apresentação de Feedback em Tempo Real para o Aluno-Jogador
O feedback é um dos elementos mais importantes da
aprendizagem de acordo com [Van der Kleij et al.
2012]. O processo de geração de feedback para os
alunos-jogadores visa que eles entendam o que está
deficiente nas suas aprendizagens e como podem
melhorar, de forma que possam se corrigir antes que
tenham avançado muito além do ponto onde erraram,
para que os erros que cometeram sejam corrigidos e
não interfiram nos passos seguintes de suas
aprendizagens.
Um teste em um jogo é equivalente ao uso de um
termômetro para verificar a temperatura de uma
pessoa, ele não provocará a melhoria do aprendizado
assim como um termômetro não cura febre, ambos são
simplesmente ferramentas. Entretanto com os
resultados dos testes, pode-se orientar uma melhoria e
motivar ajustes no sistema educacional. Os feedbacks
podem ser oferecidos para os alunos-jogadores para
fornecer dicas de como fazer certo, para confirmar que
os procedimentos adotados por ele estão corretos ou
equivocados, etc. Além disso, os feedbacks podem se
manifestar de forma “invisível” para o aluno-jogador
através de reconfigurações do jogo para adequá-lo à
capacidade demonstrada pelo jogador até o momento,
de forma a impedir que ele se desinteresse pelo jogo.
7.3. Funcionalidades Internas
Os diagramas de caso de uso das funcionalidades
internas são mostrados na Figura 2 (casos de uso 8 e
10) e na Figura 3 (casos de uso 6 e 9), e descritos a
seguir.
7.3.1. Obtenção de Dados Históricos do Aluno para Configuração do Jogo de Acordo com Performances Anteriores e seu Perfil Informado
Este módulo tem por finalidade utilizar dados de
performances anteriores, além de suas informações
pessoais, informadas no módulo de entrada de dados
do aluno-jogador, descrito na subseção 7.2.1, para
calibrar o jogo de forma a gerar o melhor
aproveitamento do que é ensinado pelo jogo, além de
regular a avaliação para que ela não cause desinteresse
do aluno-jogador pelo jogo. Por exemplo, ele pode ser
utilizado para que o aluno-jogador não tenha que
repetir conteúdos que ele já domine ou não tenha que
se submeter a conteúdos para os quais ele ainda não
desenvolveu os pré-requisitos.
Esta parte do framework, após a entrada dos dados
do perfil do aluno-jogador, descrita na seção 7.2.1, irá
à base de registros de jogos anteriores realizados pelo
aluno-jogador, os analisará e fará ajustes na
configuração do jogo proposta inicialmente pelo
professor no módulo descrito na seção 7.1.1 e também
nas avaliações propostas pelo professor no módulo
7.1.2.
7.3.2. Monitoramento e Gravação de Dados
Este módulo tem a finalidade de fazer a gravação, em
um arquivo de log, de dados de variáveis do jogo que
possam evidenciar aprendizagens. É necessário então
que o professor identifique previamente tais variáveis
do jogo que podem ser: pontuações obtidas, mudanças
de estados em jogo, transições, ações, tempos para
concluir uma tarefa, caminhos escolhidos pelos
jogadores, número de cliques, taxas de acertos e de
erros, etc. Feito isso, o professor deverá relacioná-las
com as aprendizagens previstas para o jogo, conforme
descrito na subseção 7.1.2. Dessa forma, os valores das
variáveis serão gravados em intervalos de tempo pré-
determinados ou devido a eventos significativos de
aprendizagens ao longo do curso do jogo.
Os dados recolhidos poderão, por exemplo, ser
usados para visualizar os caminhos mais comuns
tomados pelos jogadores para atingir determinados
objetivos de aprendizagem e comparar as diferentes
estratégias para resolução de problemas dos alunos.
Também os caminhos alternativos aos considerados
normais podem significar abordagens incomuns para
atingir objetivos de aprendizagem, que se validadas
podem ser socializadas com outros alunos, ou serem
indicativos de decisões equivocadas que levam a erros
provocados pelo aluno.
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7.3.3. Tratamento dos Dados e Geração de Feedbacks para Aluno-jogador e Reconfiguração do Jogo
Conforme já colocado na subseção 7.2.2, o feedback
para os alunos-jogadores é importante para que eles
entendam o que está deficiente em suas aprendizagens
e como podem melhorar, de forma que possam se
corrigir antes que já tenham avançado muito além do
ponto onde eles erraram, para que isto não interfira nos
passos seguintes de suas aprendizagens. Também é
importante que os jogos tenham seus desafios
adaptáveis aos alunos-jogadores com o objetivo de
gerar o que se pode apelidar de "agradável frustração'',
que é aquela que faz com que o jogador que não
atingiu a meta não desanime e volte a tentá-la. Nessa
perspectiva os jogos digitais também têm o poder de
ajudar os aluno-jogadores a lidar com fracassos, que
fazem parte da vida real de uma pessoa, por repetida
exposição a atividades intelectuais desafiadoras, que
em determinados momentos podem gerar frustação.
Este módulo tem a função de gerar os dados para
feedback para os alunos-jogadores e também dados que
possam se utilizados para reconfiguração dos jogos em
tempo real para que eles não causem frustração e
desanimem os jogadores.
7.3.4. Geração de Dados Analíticos sobre as Aprendizagens dos Jogadores
Os dados coletados através do módulo 7.3.2.
Monitoramento e Gravação de Dados estarão em uma
forma bruta e em um volume muito grande. Para que
eles representem informações a serem utilizados pelos
professores eles precisam ser trabalhados. Esses dados
podem representar um conjunto de dados
multidimensional, o qual pode ser utilizado como uma
base para as análises estatísticas através de métodos de
mineração de dados.
Esse módulo tem a finalidade de transformar os
dados coletados em uma base analítica de dados que
será utilizada para extração de informações sobre as
aprendizagens dos jogadores tal como está descrito na
subseção 7.1.5.
8. Conclusões e Ações Futuras
A partir da revisão da literatura corrente sobre a
utilização de jogos digitais na educação chegou-se às
seguintes observações:
A grande vantagem do uso dos jogos digitas como
ferramentas pedagógicas baseia-se na
possibilidade de eles propiciarem uma imersão no
jogo, que predispõe à aprendizagem;
Apesar da expansão do uso de jogos digitais no
ensino, um obstáculo para isso têm sido as
dificuldades para se avaliar tais aprendizagens; e,
Já existem pesquisas para utilização de diversos
métodos de avaliação das aprendizagens através de
jogos digitais, entretanto os seus resultados ainda
são incipientes.
Analisando-se em mais detalhes as publicações que
tratam de avaliação das aprendizagens em jogos
digitais, verificou-se que a avaliação implementada no
próprio computador onde o jogo está sendo jogado é a
que propicia os melhores resultados para o processo de
ensino-aprendizagem, pois ela traz os seguintes
benefícios:
Ela é não invasiva, pois possibilita que se incluam
os elementos de avaliação e coleta de evidencias
de aprendizagens sem comprometer a diversão e
as aprendizagens;
O próprio sistema pode gerar informações para as
análises dos educadores sobre as aprendizagens
dos alunos-jogadores, com base nos dados
coletados.
Uma abordagem que pareceu ser promissora para
se implementar tal tipo de avaliação foi a utilização de
um framework computacional com os objetivos de dar
mais autonomia para os professores na especificação
dos dados, que evidenciem as aprendizagens, a serem
coletados do jogo e disponibilizar suporte
computacional para manipulação e análise destes
dados.
Conforme está descrito nas seções 6 e 7, foi
proposto um modelo para um framework que, além de
trazer os dois benefícios citados, possibilita as
seguintes vantagens adicionais:
Permite que o professor tenha flexibilidade para
configurar o jogo, não só de acordo com os seus
objetivos de ensino como, também, de acordo com
particularidades dos seus alunos e de suas turmas;
Possibilita a autoconfiguração do jogo e da
avaliação de acordo com características pessoais
dos alunos e de dados históricos de suas
performances anteriores.
Pode fornecer feedback em tempo real para os
alunos-jogadores, processando os dados coletados
do jogo; e,
Permite que se reconfigure o jogo, e as respectivas
avaliações, com níveis de dificuldade e cadência
de acordo com o seu desempenho corrente, para
evitar a perda de interesse do aluno-jogador
perante níveis de dificuldades em desacordo com
o seu potencial.
Acredita-se que este trabalho possa trazer
contribuições não só para aqueles que estão
interessados em desenvolver soluções informatizadas
para avaliações de aprendizagem em jogos digitais,
mas, também, para os professores que já estão
utilizando os jogos digitais em sala de aula. Esses
podem se basear nas funcionalidades do modelo do
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framework, aqui especificado, para organizarem as
suas avaliações das aprendizagens nos jogos utilizados
por seus alunos.
Está em andamento a extensão do modelo aqui
proposto com a inclusão dos modelos de dados e das
interfaces para, logo a seguir, ser construído um
protótipo para o framework de forma a submetê-lo a
testes e avalições por alguns professores.
O planejamento feito para implementação do
framework, prevê, além de uma plataforma para
desenvolvimento de software baseada na linguagem
Python, a utilização de métodos e técnicas da
inteligência artificial(IA). Como exemplos da
utilização da IA pode-se citar: o uso de algoritmos de
aprendizagem para quantificar a velocidade de
aprendizagem de um aluno-jogador e disparar NPCs
(Non-Player Characteres) para cadenciar melhor o
jogo; algoritmos de mineração de dados para
tratamento estatístico dos dados coletados em jogo para
análise das aprendizagens e multi-agentes de software
para controle das interações entre os diversos módulos
do framework.
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