Aprendizaje Basado En Juegos

Aprendizaje basado en juegos

Marco A. Gómez-Martín, Pedro P. Gómez-Martín and Pedro A. González-Calero

Dep. Sistemas Informáticos y Programación

Universidad Complutense de Madrid, Spain

{marcoa,pedrop,pedro}@sip.ucm.es

Resumen. Gracias al incremento de potencia de los ordenadores, gran cantidad de personas dedican horas y horas a aprovechar su aspecto más lúdico, los vi-deojuegos. Por otro lado, existen programas educativos que aprovechan la infinita paciencia de los ordenadores que les hacen capaces de explicar conceptos una y otra vez hasta que los alumnos lo entiendan. En este artículo mostramos qué cosas pueden aportar las aplicaciones de enseñanza a los videojuegos y viceversa. Terminamos describiendo JV2M, como un ejemplo de sistema de aprendizaje basado en juegos.

1 Introducción

La llegada de los ordenadores ha propiciado numerosos intentos de desarrollar siste-mas que sustituyan al profesor. Estos sistemas pueden categorizarse en animaciones simples, simulaciones, entrenamiento asistido, aprendizaje basado en Web, tutores inteligentes (del inglés intelligent tutoring systems o ITS) y agentes pedagógicos.

En dominios donde es necesario poner en práctica lo aprendido, la aproximación natural son los simuladores. Estos sistemas se apoyan en el constructivismo y las teorías psicológicas que afirman que el aprendizaje es la construcción de estructuras cognitivas. Sin embargo, una simulación perfecta sin algún tipo de guía no sirve para nada. Se necesita una realimentación que indique qué se está haciendo mal y cómo mejorar. Por esto, ciertos ITSs son en realidad simuladores con inteligencia añadida que supervisa al alumno mientras está interactuando con el sistema. La simulación es el entorno de aprendizaje, y la aplicación ofrece una guía al final de cada iteración. En estos sistemas, el estudiante trabaja en un ejercicio elegido utilizando algún crite-rio pedagógico. Para eso, propone al alumno problemas de complejidad creciente, dándole las explicaciones oportunas cuando se necesitan. Cuando el sistema advierte que el estudiante tiene el conocimiento suficiente para pasar al nivel siguiente, le presenta un ejercicio de mayor dificultad. Por último, éstos sistemas se pueden mejo-rar incorporando un agente pedagógico que habita en el propio entorno de aprendizaje y que proporciona ayuda contextualizada.

Sin embargo, a pesar de todos los esfuerzos depositados en la implementación de estos sistemas, la mayor parte de ellos son aplicaciones aburridas que el estudiante utiliza porque tiene la obligación de hacerlo. Por otro lado, el incremento de la potencia de los ordenadores de sobremesa ha impulsado el crecimiento del software de entretenimiento, y ha dado un acceso masivo a los juegos. Los jugadores están inmersos en entornos virtuales, sin ninguna intención de aprender ningún dominio particular, sino simplemente convirtiéndose en parte de ese entorno y participando en él. El juego nos muestra que tareas difíciles y tediosas pueden ser lo suficientemente divertidas y motivantes cuando forman parte de una buena historia. Si conseguimos que el contenido de aprendizaje se difumine con la historia de un buen juego, nace el concepto de aprendizaje basado en juegos y el término “enseñanza basada en juegos” se utiliza para describir la aplicación de los juegos en la enseñanza.

Fig. 1. Sistema Design-a-plant con HERMAN-THE-BUG

En los apartados siguientes nos centramos en la combinación de videojuegos con tutores inteligentes. En particular, en la sección siguiente mostramos qué tipo de cosas pueden proporcionar los sistemas de enseñanza a los juegos, para, en la sección posterior, hacer el análisis inverso. Posteriormente describimos JV2M, como un ejem-plo de sistema de enseñanza basado en juegos, para instruir en el proceso de compila-ción de programas escritos en el lenguaje Java.

2 Lo que los sistemas de enseñanza pueden dar a los juegos

Los sistemas de enseñanza típicos van proponiendo al estudiante ejercicios a resolver según su nivel de maestría, complicándolos cuando el usuario va adquiriendo más destrezas.

La interacción con uno de estos sistemas suele comenzar con la creación de un modelo del usuario; es en ese perfil del usuario donde el sistema almacena los cono-cimientos del alumno, qué conceptos sabe y cuales no.

Con esa información, el sistema elige qué ejercicio es el más adecuado para que el usuario intente resolver en ese momento, y le enfrenta a él. El alumno lo trata de resolver, mientras el sistema ofrece ayuda cuando lo cree necesario.

Fig. 2. Sistema Internet advisor con COSMO

Cuando el estudiante ha resuelto el ejercicio, el perfil del usuario se actualiza, y el sistema se plantea qué es lo más conveniente, dependiendo de cómo ha sido resuelto el ejercicio anterior. En algunos casos, si el alumno respondió de manera torpe o necesitó demasiada ayuda, se puede repetir el mismo ejercicio. En casos no tan ex-tremos, se puede plantear otro problema similar al anterior, que practique los mismos conceptos que el recién terminado. Por último, si el usuario resolvió el problema con la destreza suficiente, el sistema puede decidir practicar conceptos nuevos. En ciertos sistemas [1], el alumno puede intervenir en esta decisión, cuando él mismo estima que debería repetir algún ejercicio.

Una capacidad bienvenida en los entornos interactivos es la existencia de un avatar o personaje que, compartiendo tu propio entorno de aprendizaje, te ayude a resolver las tareas encomendadas. Estos avatares suelen llamarse agentes peda-gógicos, en tanto en cuanto aprovechan los momentos más adecuados para dar explicaciones contextualizadas que maximizan las posibilidades de comprensión y asimilación por parte del alumno. Por ejemplo el sistema Design-a-plant [2] (ver Figura 1), enseña la fisiología de las plantas ayudados por el agente HERMAN THE BUG, que te ayuda en la resolución de ejercicios. COSMO hace las veces de profesor en el sistema Internet Advisor [3] (ver Figura 2), en el que el usuario aprende el funcionamiento interno de las redes de ordenadores.

Las partes de las que se compone un sistema de aprendizaje es:

• Conjunto de ejercicios: guarda todos los problemas a los que se puede ver enfrentado el alumno.

• Modelo de usuario: almacena la lista de conceptos que el alumno parece tener.

• Módulo pedagógico: es el responsable de decidir qué ejercicios resolver en cada momento, en base a los conocimientos del alumno.

• Entorno interactivo de aprendizaje: en el que, normalmente de forma gráfica, se presentan los problemas y el usuario los resuelve. Puede estar habitado por algún agente pedagógico.

Por su parte, en los juegos mucha gente termina echando de menos en algún mo-mento algún tipo de ayuda. Todo jugador ha estado alguna vez inevitablemente atascado en una parte de un juego, y al final ha terminado abandonándolo. La prueba es la gran cantidad de revistas y sitios en Internet dedicados a las guías, trucos, pistas e instrucciones casi paso a paso de cómo pasarse juegos. Esta necesidad debería ser vista como un error de diseño del juego, ya que fuerza al usuario (comprador) a bus-car en la Web o gastar (invertir) más dinero para poder disfrutar del juego completo que ha pagado. Porque la otra opción es rendirse, y olvidarlo, pero en ese caso, es más que probable que no vuelva a comprar otro título de la misma compañía o género.

Una solución a este problema es proporcionar al usuario algún tipo de mecanismo para que pueda preguntar qué tiene que hacer a continuación para poder seguir avan-zando.

Fig. 3. Príncipe de Persia: el alma del guerrero

Algunos juegos incorporan en cierta medida este tipo de ayuda para recor-dar/enseñar a los jugadores por ejemplo las combinaciones de teclas necesarias en ciertas situaciones (por ejemplo Príncipe de Persia: el alma del guerrero) pero no ayudan cuando el usuario no sabe dónde ir o qué hacer para resolver el siguiente puzzle.

Fig. 3. Príncipe de Persia: el alma del guerrero

Como ya hemos dicho, la idea que utilizan los sistemas de aprendizaje son los agentes pedagógicos. Éstos podrían incluirse en juegos para ayudar a los usuarios en los momentos en los que no saben seguir. No pensamos en avatares que ayudan a completar una misión luchando a tu lado contra los enemigos (como en Call of Duty o Halo), sino alguien que acompaña durante todo el juego (como hace Globox en Rayman 3) y que da consejos cuando detecta que no se progresa. Esto haría que el jugador se sintiera más seguro de poder terminarse el juego, es decir, de tener la cer-teza de que va a poder disfrutar del juego completo por el que paga, y por lo tanto, podría hacer subir las ventas. Para que esta incorporación no decremente la satisfacción de los usuarios avanzados, debería poder ser desactivada.

Fig. 4. Ciclo de un sistema de enseñanza

Otra idea que los juegos van incorporando cada vez más es la posibilidad de inter-venir en la decisión de qué niveles jugar, algo que tradicionalmente han proporcionado los entornos de aprendizaje. En éstos, el estudiante puede decidir repetir un ejercicio cuando siente que lo ha terminado sin comprenderlo como debe-ría. Por ejemplo en Crash Bandicoot o Blinx: The time sweeper, los niveles ya superados siguen abiertos al jugador para darle la posibilidad de realizarlos en menos tiempo o consiguendo mayor puntuación.

3 Lo que los juegos pueden dar a los sistemas de enseñanza

Malcolm Gladwell, antiguo periodista del The Washington Post,

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