Jesús Giráldez Crú, Pablo Mesejo Santiago, José Á. Segura Muros, Juan Fernández Olivares, Antonio González Muñoz
La Búsqueda Heurística (BH) es uno de los campos clásicos y más estudiados de la Inteligencia Artificial, y una rama troncal de los estudios de Ingeniería Infor- mática. BH consiste en encontrar la ruta óptima hacia un estado objetivo, dadas unas condiciones iniciales, y usando una función heurística que guía dicha búsqueda a través del espacio de posibles estados. Usualmente, este es un problema computacionalmente duro de re- solver y, por tanto, de gran interés tanto para estudios académicos como industriales. En este trabajo, se des- cribe una metodología para el aprendizaje de búsque- da heurística basada en gamificación. En concreto, esta estrategia usa el entorno de desarrollo de controlado- res de videojuegos GVG-AI, y ha sido aplicada en los estudios de Grado de Ingeniería Informática de la Uni- versidad de Granada durante los cursos 2018-19, 2019- 20 y 2020-21. Esta metodología, basada en el trabajo individual y el aprendizaje a través del juego, ha permi- tido adaptar la docencia de esta materia a la modalidad virtual sin apenas cambios en la organización docen- te. Además no se observan diferencias significativas en las calificaciones de ambas modalidades docentes, sugiriendo la robustez de la metodología propuesta en escenarios extraordinarios de docencia virtual.
Heuristic Search (HS) is one of the classical and most studied fields in Artificial Intelligence, and a core sub- ject of the degree in Computer Science. HS consists of finding the optimal path to a target state, given some initial conditions, and using a heuristic function that guides the search trough the space of possible states.
Usually, this is a computationally hard problem, and thus of great interest for both academical and industrial purposes. In this work, it is described a new methodo- logy to learn heuristic search based on gamification. In particular, this strategy uses GVG-AI, a video games controller development framework, and it has been ap- plied in the degrees of Computer Science of the Uni- versity of Granada (Spain) during the years 2018-19, 2019-20, and 2020-21. This methodology, based on the individual work and the learning through the game, has allowed to adapt the teaching of this subject to online courses with minimal changes in the teaching organi- zation. Moreover, there is no significant differences in the grades of both teaching methods, suggesting the ro- bustness of the proposed methodology in extraordinary scenarios of online teaching.
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