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  • 标题:Descoberta de conhecimento em um jogo sério para o ensino de plantas industriais: um estudo de caso Utilizando árvores de decisão
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  • 作者:Nilo Cesar da Silva Dutra Júnior ; Cleo Zanella Billa ; Diana Francisca Adamatti
  • 期刊名称:Revista Brasileira de Computação Aplicada
  • 电子版ISSN:2176-6649
  • 出版年度:2021
  • 卷号:13
  • 期号:1
  • 页码:98-111
  • DOI:10.5335/rbca.v13i1.11378
  • 出版社:Universidade de Passo Fundo (UPF)
  • 摘要: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.
  • 关键词:Plantas Industriais; Jogos Sérios; Mineração de Dados
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