Examinando por Autor "Reyes Baez, Camilo Ignacio"

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    Desarrollo del Pensamiento Computacional a través de la experiencia con las acciones del jugador en juegos de cartas
    (Universidad Andrés Bello, 2021) Reyes Baez, Camilo Ignacio; Schwarzenberg Riveros, Pablo Hernán; Facultad de Ingeniería
    En el siguiente estudio se aborda el aprendizaje del pensamiento computacional (CT) aplicado en juegos de cartas, debido a la lógica de este género de juegos que resulta favorable para enseñar el CT, a diferencia de los métodos tradicionales, al aprender jugando y disfrutando del juego. Es desarrollado un juego de cartas coleccionables con una lógica y apariencia atractiva en el que es posible ver características relacionadas al CT para poder realizar pruebas en estudiantes universitarios, el cual cuenta con una selección y creación de mazos basados en facciones de civilizaciones, pueblos e imperios de la antigüedad con sus propios guerreros y seres mitológicos, y los enfrentamientos contra una IA capaz de aplicar estrategias en sus jugadas. El objetivo es probar este juego en estudiantes universitarios y que evalúen la experiencia a través de una encuesta con categorías que definen la percepción del jugador sobre el juego, enfocándose en la satisfacción del jugador sobre el juego se busca analizar cómo las demás categorías y factores del juego afectan al comportamiento de la categoría que describe el disfrute de este mismo. Al analizar los resultados de las encuestas se aplican medidas estadísticas en búsqueda de correlaciones entre las categorías, para luego encontrar un modelo predictivo de regresión lineal que explique en gran medida el comportamiento de las variables dependientes que definen el disfrute por parte del jugador en base a las variables independientes que definen las demás características y factores del juego con correlaciones más altas vinculadas a las variables dependientes. La interpretación de los modelos encontrados concluye que el disfrute en la experiencia del juego por parte del jugador está fuertemente relacionado con variables como el efecto y control de las decisiones del jugador en el juego, la retroalimentación recibida por el jugador, los desafíos del juego y el mazo escogido por el jugador, sin embargo, debido a la baja cantidad de encuestados algunos modelos obtenidos carecen levemente de capacidad predictiva.