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SUM REINFORCEMENT ADAPTIVE PLATFORM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND BAYESIAN REPUTATION SYSTEM

dc.contributor.advisorSalazar Silva, Augusto
dc.contributor.advisorVillanueva Polanco, Ricardo Luis
dc.contributor.authorIglesias Martinez, Steven
dc.contributor.authorIlias del Rio, Jonathan David
dc.date.accessioned2019-06-07T15:02:21Z
dc.date.available2019-06-07T15:02:21Z
dc.date.issued2019-05-17
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/8474
dc.description.abstractEl presente proyecto consiste en la creación de una plataforma para practicar sumas, destinada a que estudiantes de primer grado de primaria practiquen sumas, con la finalidad de que refuercen sus conocimientos. Las aplicaciones existentes en el mercado cuentan con una dificultad estática que no se ajusta al desempeño ni necesidades del jugador, sino que tienen un conjunto de ejercicios predefinido que se presentan de forma aleatoria. La propuesta consiste en generar una plataforma adaptativa basada en el desempeño del jugador, cuyos ejercicios y dificultad vayan acorde a sus habilidades. Para lograrlo, se implementaron cinco niveles de dificultad tomando como referencia los Derechos Básicos del Aprendizaje V.2 del 2016 (DBA) enfocados en niños de primer grado, donde se crea una suma de la forma a+b=c y la dificultad reside en la cantidad de cifras que tienen los operandos y la respuesta. Se diseñó una Red Neuronal Artificial (ANN) que estima un porcentaje de ejercicios por dificultad para presentar a un jugador cuando se une al juego por primera vez. Esta cantidad de ejercicios pasa por un algoritmo de Generación de Contenidos Procedimental (PCG) que crea sumas a partir de ello. Finalmente, el desempeño del niño al realizar los ejercicios pasa por un Sistema de Reputación Bayesiano (BRS) que calcula el nuevo porcentaje de ejercicios para cada dificultad.es_ES
dc.description.abstractThis project’s goal is to develop a platform for practicing sums, whose target are elementary school children. Although this kind of application (app) is not new to the market, the existing ones only offer a static difficulty in the sense that the shown exercises per difficulty by an app are generated randomly from a predefined dataset on which the app itself is built with. So a drawback of those apps is that the shown exercises are not generated according to each player’s performance. Our proposal is then to create an adaptive platform that considers the player’s performance to generate exercises, i.e according to the player’s abilities and progress during the game, the platform will generate content for them. In order to achieve this, five difficulty levels were implemented following the guidelines of the document Derechos Básicos del Aprendizaje V.2 of 2016 (DBA), which provides the Learning Objectives (LOs) focusing on first and second grade. Also, the shown exercises were designed using the template a+b=c, where the difficulty associated with them relies on the number of digits for each operand and the result. Furthermore, an Artificial Neural Network (ANN) was designed to estimate a percentage of exercises per LO when a new player joins the game. This value in turn goes through a Procedural Content Generation (PCG) algorithm that creates sums with the previous established template. Finally, after the player completes a level, their performance is recorded and sent to a Bayesian Reputation System (BRS) to return a new percentage of exercises according to the difficulty.en_US
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherBarranquilla, Universidad del Norte, 2019es_ES
dc.rightsUniversidad del Nortees_ES
dc.subjectRedes Neuronaleses_ES
dc.subjectSistema de Reputación Bayesianoes_ES
dc.subjectSumases_ES
dc.subjectAdaptativoes_ES
dc.subjectNeural Networken_US
dc.subjectBayesian Reputation Systemen_US
dc.subjectAdditionen_US
dc.subjectAdaptiveen_US
dc.titlePLATAFORMA ADAPTATIVA PARA REFUERZO DE SUMAS UTILIZANDO REDES NEURONALES Y SISTEMAS DE REPUTACIÓN BAYESIANOes_ES
dc.titleSUM REINFORCEMENT ADAPTIVE PLATFORM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND BAYESIAN REPUTATION SYSTEMen_US
dc.typearticlees_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES


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