Can We Use Gamification to Predict Students’ Performance? A Case Study Supported by an Online Judge

The impact of gamification has been typically evaluated via self-report assessments (questionnaires, surveys, etc.). In this work, we analise the use of gamification elements as parameters, to predict whether students are going to fail or not in a programming course. Additionally, unlike prior research, we verify how usage of gamification features can predict student performance not only as a discrete, but as a continuous measure as well, via classification and regression, respectively. Moreover, we apply our approach onto two programming courses from two different universities and involve three gamification features, i.e., ranking, score, and attempts. Our results for both predictions are notable: by using data from only the first quarter of the course, we obtain 89% accuracy for the binary classification task, and explain 78% of the students’ final grade variance, with a mean absolute error of 1.05, for regression. Additionally and interestingly, initial observations point also to gamification elements used in the online judge encouraging competition and collaboration. For the former, students that solved more problems, with fewer attempts, achieved higher scores and ranking. For the latter, students formed groups to generate ideas, then implemented their own solution

Um modelo para constru??o de gamifica??o personalizada com base nos frameworks hexad e 6D

O objetivo deste trabalho ? construir um modelo para a gamifica??o personalizada, que se baseia nos frameworks Hexad e 6D. Para fins de avalia??o, coletamos dados durante a aplica??o das gamifica??es criadas para as disciplinas de Introdu??o ? Programa??o e Algoritmo e Programa??o Estruturada do curso de Redes de Computadores e Sistemas para Internet no Instituto Federal da Para?ba (IFPB). Por isso, o nosso modelo tem como objetivo fornecer uma forma sistem?tica de construir gamifica??o personalizada para auxiliar os profissionais que a utilizam, assim como atrair mais jogadores/usu?rios. Em seguida, realizamos um mapeamento sistem?tico da literatura para melhor entender as necessidades de gamifica??o. Descobrimos que, na maioria das vezes, as gamifica??es s?o criadas sem um foco espec?fico nos usu?rios e sem um modelo pensado para guiar sua cria??o. Para verificar a efic?cia de nossa abordagem, criamos duas gamifica??es, uma gen?rica e outra personalizada, que foram aplicadas nas turmas. Durante o processo de cria??o do modelo, usamos alguns passos pr?-fixados do framework 6D e levamos em considera??o o perfil de jogador/usu?rio com base no framework Hexad. Ao final, avaliamos o que os professores acharam do modelo e se a gamifica??o personalizada mostrou melhores resultados do que a gamifica??o gen?rica. Ap?s o levantamento do perfil dos alunos, foi aplicado com os professores o modelo proposto para cria??o de gamifica??es personalizadas para cada turma. Uma an?lise cr?tica seguiu-se a cada aplica??o, juntamente com question?rios semiabertos online, para avaliar o comportamento e a influ?ncia dos alunos. Os resultados admitem que os alunos preferem a gamifica??o personalizada, embora sejam detectados alguns elementos a serem aprimorados na gamifica??o gen?rica utilizada na turma do professor C1. No entanto, na turma do professor C2, os resultados da an?lise revelaram uma prefer?ncia quase igualit?ria de ambas as gamifica??es. Al?m disso, os professores sentiram-se satisfeitos com a abordagem proposta e com a gamifica??o personalizada