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Data science meets standardized game learning analytics

机译：数据科学符合标准化的游戏学习分析

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Data science applications in education are quickly proliferating, partially due to the use of LMSs and MOOCs. However, the application of data science techniques in the validation and deployment of serious games is still scarce. Among other reasons, obtaining and communicating useful information from the varied interaction data captured from serious games requires specific data analysis and visualization techniques that are out of reach of most non-experts. To mitigate this lack of application of data science techniques in the field of serious games, we present T-Mon, a monitor of traces for the xAPI-SG standard. T-Mon offers a default set of analysis and visualizations for serious game interaction data that follows this standard, with no other configuration required. The information reported by T-Mon provides an overview of the game interaction data collected, bringing analysis and visualizations closer to non-experts and simplifying the application of serious games.
机译：教育中的数据科学应用正在迅速增殖，部分原因是使用LMSS和MOOCS。 但是，数据科学技术在严重游戏的验证和部署中的应用仍然稀缺。 在其他原因之外，从严重游戏捕获的各种交互数据获得和传送有用信息需要特定的数据分析和可视化技术，这些技术超出了大多数非专家的范围。 为了缓解在严重游戏领域的数据科学技术缺乏应用，我们呈现T-Mon，XAPI-SG标准的迹线监视器。 T-Mon提供默认的一组分析和可视化，用于遵循本标准的严重游戏交互数据，无需其他配置。 T-Mon报告的信息概述了收集的游戏互动数据，将分析和可视化较近非专家的分析和可视化，并简化了严重游戏的应用。

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