Título da proposta de dissertação: Utilização de Game Analytics e PID (Proporcional, Integral e Derivativo) para Auto Balanceamento de Jogos com Propósito de Treinamento Industriais.
Resumo:
Diante do risco maior na ocorrência de acidentes, a segurança no trabalho é um desafio significativo na indústria,. Isso destaca a necessidade de melhorar as práticas de segurança e os métodos de treinamento. Jogos digitais podem surgir como uma ferramenta promissora para simular situações de risco de forma segura e interativa. Os métodos tradicionais de treinamento de segurança são teóricos e estáticos, falhando em preparar adequadamente os trabalhadores para emergências reais. Isso pode resultar em uma baixa qualidade de treinamento e, consequentemente, incidência de acidentes.. Há necessidade de um mecanismo de treinamento adaptativo eficaz que melhore a retenção de conhecimento e a prontidão dos trabalhadores. A proposta é um framework de treinamento baseado em jogos, utilizando controladores PID para autobalanceamento e GameAnalytics para monitorar e adaptar o progresso do jogador. Esse sistema poderá proporcionar um treinamento dinâmico e interativo, ajustando a dificuldade em tempo real e fornecendo feedback personalizado. Os conceitos fundamentais aplicados no framework são: Controladores PID (Proporcional, Integrativo, Derivativo): Função Matemática utilizada para manter o equilíbrio e a estabilidade do jogo, ajustando automaticamente os parâmetros conforme necessário para proporcionar uma experiência de treinamento realista e desafiadora. GameAnalytics: Ferramenta usada para monitorar e analisar o desempenho do jogador, permitindo ajustes dinâmicos na dificuldade do jogo e fornecendo informações personalizadas baseada nos dados coletados. A metodologia adotada é o Design Science Research Methodology (DSRM). A pesquisa segue um processo iterativo de construção e avaliação do artefato, incluindo a criação de um jogo de treinamento com controle PID e GameAnalytics, seguido de demonstração e avaliação em um estudo quasi-experimental. A análise será mista, utilizando métodos quantitativos e qualitativos. Como resultados, espera-se que a integração de PID e GameAnalytics em jogos de treinamento melhora a retenção de conhecimento e a capacidade de resposta dos trabalhadores. Que o treinamento adaptativo possa aumentar o engajamento e a eficácia do aprendizado comparado aos métodos tradicionais. Os resultados contribuem para a área de Sistemas de Informação, fornecendo evidências empíricas sobre a eficácia de tecnologias avançadas em treinamentos industriais. O framework proposto pode reduzir acidentes e promover um ambiente de trabalho mais seguro, enriquecendo a literatura com diretrizes práticas para a implementação de PID e GameAnalytics em jogos de treinamento.
Banca examinadora:
- Prof. Dr. Tadeu Moreira de Classe (Orientador) – UNIRIO
- Prof. Dr. Sean Wolfgand Matsui Siqueira – UNIRIO
- Prof. Dr. Esteban Walter Gonzalez Clua – UFF
Defesa:
- 21 de agosto de 2024
- 09:00h – Remoto
- Link: https://meet.google.com/bcb-qhot-fkr
