Internati o nal  Journal of Ele c trical   and Computer  Engineering  (IJE CE)  V o l.  5, N o . 2 ,  A p r il  201 5, p p 34 4 ~ 35 I S SN : 208 8-8 7 0 8           3 44     Jo urn a l  h o me pa ge : h ttp ://iaesjo u r na l.com/ o n lin e/ind e x.ph p / IJECE  Towards a S y st em of Gui d ance , Assistance and Learning  Analytics Based on Multi Agen t System Applied on Serious  Gam e       Lotfi Elaac hak,  Amine Belahbibe,  Mohammed B o uhor ma    Com puter s c ien c e, s y s t em s  and  t e lecom m unicat io n Labor ator (Li S T)  Faculty   of Scien ces an d  Technologies, A bdelmalek Essaad i Univ ersity  Tangier, Morocco      Article Info    A B STRAC T Article histo r y:  Received Ja 6, 2015  Rev i sed  Feb  12 , 20 15  Accepted  Feb 26, 2015      With the revolu t ion that  the  edu cation field h a known concern i ng the new  tools and man n ers of learnin g  and  especially   the integration of new   techno log y  as to ols of teaching seve ral n e w tools have app eared   and among  thes e tools  ther e  are s e rious  gam e s ,  s e rious games as new tool dedicated to   education have  occupied an important  place, and replaced oth e r tools often  used in  the  lear ning process. B u t in   the order  that ser i ous games reach  the  intend ed objectives and help  instruct ors  to  achi e ve th eir  pers pect ives   considered it m u st be  that  this  k i nd of v i deo  ga m e s will be  equ i pped with  a  guidanc e and a ssistance s y st e m  that will assist the le arners  during the  progression of a sequence of the video  game, and in addition they  will be  equipped wi th a  s y stem  of le ar ning ana l yti c s t h at will  help  in structors to  improve the learning pro cess and  te aching  methods acco rding to  th perform ances  an d feedba cks  of t h eir l earne rs . In  this  pers pec tive  of res ear ch   and deve lopm ent we will est a bli s h in th is paper  a new s y stem  of  assistance ,   guidanc e and lea r ning anal yt ics based on a m u lti  agent s y st em  that will work   in tandem with  a serious game. Keyword:  Ed ucat i onal  da t a   m i ni ng   E-learning   Learni ng analytics  Mu lti ag en t sy ste m   R u l e  base d i n f e rence  en gi ne   Serious gam e s   Copyright ©  201 5 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d Co rresp ond i ng  Autho r Lo tfi Elaach a k,    Com puter scie nce,  syste m s and te lecomm u n ication Laboratory  (LiST),  Faculty of Scie nces a n d Tec h nol ogies Abde lm alek Essaadi  Unive r sity  Tangier, M o rocco.  Em a il: lo tfi1 0 0 2 @ g m ail.co m       1.   INTRODUCTION  Seri o u s g a m e s or l ear ni n g  vi deo  gam e s hav e  fo r m i ssi on t h e t r an sfe r  o f  t h e k n o wl e dge  i n  a fu n an d   i n t e ract i v e wa y ;  t h i s  feat ure  has m a de t h i s  ki n d   of  vi de o gam e s one  of t h e m o st  powe r f u l  t o ol use d   f o r   teaching a n d learni ng, and it is within the s c ope  of  usin g the ne w technologies in the e ducational fiel d.  For  seriou s g a m e s p r ov e th eir effectiv en ess; th ey  m u st b e  ab le to  tran smit  k n o wledge p r op erly an d  allo measuring a n d analyzing the  learning  outcomes. Unfortunately, it is a  challenge in any  vide gam e  to teach  a   pl ay er h o w  t o   pl ay  and t o  g u i d e t h em  t h ro ug h t h gam e  worl d. , especi al l y  whe n   deal i ng  wi t h  a seri ous  gam e t h e chal l e n g e i n t e nsi f i e due  t o  t h e i nhe rent  vari at i o n s  i n  st ude nt  bac k g r o u n d s, m a ki ng t h e ch oi ce of  h o w t o   g u i d e  th e st u d en t fro m  th e start to  th e end o f  t h e g a m e  with ou t d i rect in stru ct o r  i n teractio n s   a com p lex  p r ob lem  [1 ].  In  ad d ition ,  t h d i fficu lties in   measu r ing  learn i ng   o u t co m e s ach iev e d  t h ro ug h seri o u g a mes u s have   bee n   a main  barrier for succes sful depl oym e nt  a n d adoption of s u ch  vi de o gam e within form al  ed u cation   [2 ]. Th ere are sev e ral re search works was  directed  b y   d i ff eren t in stitu tio n s  and  labo rato ries,  conce r ni n g  t h e  i n cl usi o n of a ssi st ance an d l earni ng a n al y t ics sy st em  i n  seri o u s gam e s, am ong t h e real i zat i on  th at ex ist there is a  v i rtu a l i n stru ctor en ab led  m o b ile augmen ted  reality learn i n g  “MARL” g a m e s h a v e  the  pot e n t i a l  t o  pr ovi de a fu n an d ed ucat i onal   expe ri ence . Th i s  ki nd o f  vi de o gam e s assi st l earni n g  conc ept u al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8       To ward s a S y stem  o f  Gu idan ce, Assistan ce  an d Lea r n i ng  An a l ytics Ba sed   o n  Mu lti Ag en t …   (Lo tfi Ela a c h a k )   34 5 k nowledg e as well as  p s ych o m o t o r  task   in  real  world  en v i ron m en ts [3 ].  In th e literatu re th ere are also  m e t hods  an d st udi es  o n  t h e i n t e ract i o n  o f  se ri ous  g a m e  wi t h  l earni n g  a n al y t i c s sy st em  [4- 7 ] .   W i t h  t h e aim   to  ov erco m e  th d i fficu lties  cited  abov e, t h erefore, we  will d e tail in  t h is  p a p e r t h diffe re nt steps of the esta blishm ent of a syste m  that w ill be able t o   react  with th e   learners by giving  them   in fo rm atio n  o r  assistan ce d u rin g  th eir  p r o g ressio n  in  th vid e o  g a m e , th is relatio n s h i p   will h e lp  learners to   i m p r ov e th ei r learn i n g  lev e l an d also their p e rfo r m a n ce. On  t h o t h e r h a nd we will d e tail also  th estab lish m en o f  th e system  capabl e  o f  savi ng  dat a  abo u t  l earne rs i n  o r de r t o  anal y ze t h em  by  usi ng s e vera l   algorithm s , specific  m e thods a nd techniques , the results of suc h  analy zes will help the inst ructors to im prove   bot h their strat e gy and their  teaching m e thods,  based  on the feedback  of  t h eir learners , the inclusi on  of suc h   syste m  will  mak e  seriou s g a mes a co m p lete too l  su itab l fo r th pro c ess of learn i n g In  t h is persp ect iv o f   researc h  a n d e vel o pm ent  we  ai m  i n  t h i s  pa per  t o   de vel o a seri ous  gam e s ab o u t  a  wast e  so rt i n pr oces s, t h i s   vide gam e  will be equippe d  with a m u lti agent system  com posed of se veral in telligent  age n ts,  whic h each  agent in the sy ste m  has a specific task , there is an agent that assists pl ayers accordi ng t o  their pe rformances  du ri n g  a  seq u e nce  of  vi deo  gam e s, t h ere   i s  al so a n   a g e n t that e x tract s and a n alyses  data c o ncerning the   learn e rs in order to b e  in terp reted  b y  t h e i n stru ct o r s.      2.   THEORETICAL BACKGROUND  The establishment of suc h  syste m  require s a speci fic architecture with the interaction of se ve ra l   tech no log i es; th erefore, we hav e   u s ed  the co m b in ati on  of  t h rul e -ba s e d  i n fe rence  en gi ne,  t h e  ed uc at i ona l   d a ta min i n g  too l  with  th e learn i n g  an alytics tech n i qu es , al l o f  tho s e techn o l o g i es  will b e  h o s ted  in  d i fferen ag en ts of t h m u l ti ag en t syste m , in  th is  sectio n   w e   w ill d e tail th e th eoretical b a ck ground    of t h e m u lti ag en t   syste m  architecture a n d the  technologies  use d  in  t h e e s t a bl i s hm ent  of t h pr o pose d    sy st em   2.1.  Rule -Base d  Inference E n gine   The m a i n  rol e   of t h e i n fere nc e engi ne i s  de ri ved  new fact s f r om  t h e kno wl edge  base as sho w n i n  t h e   Fi gu re 1 ,  ot he rwi s e t h e i n fe rence e ngi ne appl i e d l o gi cal  rul e s t o  t h e kn o w l e d g e ba se, t h en i n fer r e d ne w   k nowledg e, t h ere are  d i ffer en t typ e o f  i n feren ce eng i n e s, bu t in  th is  pap e we  will fo cus on   ru le-based  i n fere nce e ngi ne w ho a p pl i e s several  r u l e wi t h  dat a  t o   de ri ve ne w fact s .   Thi s  ki n d  o f  t h e i n fe re nce en gi ne i s   al way s  com posed o f  t h ree co m ponent s, t h i n t e rp ret e r t h at  execut e s t h e chos en age n da el em ent s  by  appl y i n g   th e co rr esp ondin g   b a se ru les, th e sch e d u l er th at  m a in tain s th e con t r o o v e r  th e ag end a  b y  estim a t i n g  t h effects of applying infe renc e rules in crit eria on t h a g enda, t h e consistency enforcer that attem p ts  to  main tain  a consisten t  rep r esen ta tio n   of th e emerg i ng  so lu ti o n           Fi gu re  1.  I n fe r e nce e ngi ne a r chi t ect ure       Gene rally,  in every rule -bas ed  infere nce engi nes,  t h ere  are t w o  ki nd s o f  i n fere nce ,  bac k w a r d   chaining and forward chai ning. The fo rward ch ain i ng , acco r d i ng  to  th is alg o rith m   th e i n feren ce is in feren ce  i s  t r i ggere b y  t h e arri val  o f  ne w dat a  i n  wo rki ng  m e m o ry;  it’s als o  called  d a ta-d irected  i n feren ce. Th backwa rd chai ning  whe r e i n ferences  are  not  pe rform e d by   th e system  is mad e  to   p r ov a p a rticu l ar  goal; it’s  also   called  h ypo th esis driv en or goal  directe d  infere nce.    2. 2. E d uc ati o n a l  D a ta  Mi ni n g   The Dat a  M i ni ng i s  t h pr oce ss of a n al y z i n g  dat a  fr om  di fferent  pe rs pect i v es an d s u m m ari z i ng t h e   resu lts as v a luab le in fo rm ati o n. It h a s b e en d e fin e d  as th e n o n t riv i al process o f  id en tifyin g  v a lid po ten tially  usef ul , n o v el  and  ul t i m a t e l y  u nde rst a n d a b l e  pat t e rns i n   dat a  [8, 9] .  Am ong t h e m o st  fam ous branc h es  of dat a   mining there  are the educational data m i n i ng “E DM” th at  descri bes a  researc h  fi el d  conce r ne d wi t h  t h e   appl i cat i o of  dat a  m i ni ng,  m achi n e l ear ni ng  al g o ri t h m s  and  st at i s t i c s t ool s t o  i n f o rm at i on  gene rat e d f r o m   educat i o nal  are a .  Ot her de fi n i t i on of ed ucat i onal  dat a   m i ni ng as t o ol  of  M i ni ng i n  ed u cat i onal  envi ro nm ent ,   conce r wi t h   devel opi ng  n e w m e t hods  t o  di sc ove k n o w l e d g e fr om   educat i o nal  da t a bases [1 0] . I t ‘s  an   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  5, No . 2, A p ri l  20 15   :    34 4 – 3 5 4   34 6 em ergi n g  di sci p l i n e, co ncer n e d wi t h  de vel o pi n g   m e t hods  fo e xpl ori n g   t h e uni qu t y pe o f  dat a   t h at  com e   fr om  educat i o n a l  param e t e rs, and  usi ng t hos m e t hods  a n d  t echni q u es t o   bet t e r u n d erst a nd st u d ent s , a n d t h e   settin g s  wh ich th ey learn  in   [11 ] . Th ere are sev e ral  d a ta  m i ni ng t ech ni q u es u s ed t o   extract useful dat a  that   hel p   use r s t o  p r edi c t   un k n o w or  fut u re  val u es  of t h e at t r i but es , an d al s o  t o   descri be t h e dat a  i n  a m a nne r   un de rst a n d abl e  and i n t e r p ret a bl e t o  use r s.  Am ong t h os e t echni q u es t h ere i s  C l assi fi cat i on, C l ust e ri n g ,   Ass o ci at i on  r u l e , R e gre ssi o n ,  an ot he rs m achi n e l e a r ni ng   al go ri t h m s  l i k e ne ural   net w o r ks,  B a y e s net w o r k ,   etc.    2. 3. L e arni n g   An al yti c s   The learning a n alytics research trays t o  a n s w er  i n crea si n g l y  several   que s t i ons a b out   w h at  a l earne kn o w s a nd  w h et her a l ear ner  i s  enga ge d. T h e appl i cat i o n fi el ds o f  t h e l ear ni n g  anal y t i c s conce r n m odel i ng  o f   user  k n o w l e d g e , use r  be ha vi or , an d u s er e xpe ri ence , use r  p r o f i l i ng;  m odel i ng  o f  key   conce p t s  i n  a  dom ai n   and m odeling  a dom a in’s knowle dge  com pone nts, and tr e n d analysis. Be low  we  will de tail those c onc epts.  Th u s er  k nowledg e m o d e lin g is th e Co ll ectio n   o f   u s er’s sk ills and   k nowledg e ex t r acted   fro m   di ffe re nt  dat a  sou r ces , l o o k i ng at  t h e regi s t ered dat a   th at  rep r esen ts th e in teractio n  b e tween  u s er and  bo th  learning system  or serious  gam e s.  A m ong the inform ation e x tracted  th ere are: c o rrectness of a s t ude nt  resp o n se al o n e  or i n  a seri es, t i m e  spent  on  pract i ce bef o re at t e m p ti ng t o  a n swe r  quest i o or t o   d o   man i p u l ation s , n u m b e r an d natu re  o f   h i n t requ ested,  repartitio n  of  wron g  an swers and  errors m a d e . Su ch  infere nces ca be m odel by a pre d ictive m odel or by t eache r  looking at student  da ta on dashboa rd. A  popul a r   m e t hod  fo r est i m a ti ng st ude n t s’ k n o wl e dge  i s  C o r b et t  an An der s o n s   [1 2]  k n o wl e d g e  t r aci n g  m odel ,  a n   ap pro ach  th at  u s es a Bayesian -n etwo rk-b ased  m o d e l fo esti m a t i n g  th e p r o b a b ility th at a stu d e n t  kn ows a  sk ill b a sed   o n   o b s erv a tio ns  o f  h i m  o r  h e r attem p t i n g  to p e rfo r m  th e sk ill.   Mo re  recen tly, a n e w stud [13 ]  h a pr o pose d  a  ne w m e t hod  fo r  k n o w l e d g e t r aci ng  usi n g a  m achi n e l earni n g  a p p r oa ch  t o  m a ke cont ext u a l   esti m a t i o n s  of th e p r o b a b ility th at a stu d e n t  h a s g u e ssed  or slip p e d .  In corpo r ating  m o d e ls o f  g u e ssing  and  slipping into  predictions of stude nt  future pe rform a nce was  shown to in c r ease the accura cy of the pre d ictions   by  u p  t o  4 8   pe rcent .   The  Use r  be ha vi o r  m odel i n g  i n  e d u c at i on  oft e n  cha r act eri zes st u d e nt  act i ons  as  on or   of f-t as k an d ca n be  use d  as a  pr o x y  fo r st u d e nt  en gagem e nt . It  rel i e s on t h e sam e  ki nds  of l ear ni n g   dat a  use d   i n  p r e d i c t i n g   user  k n o wl e d g e  pl u s   ot he m easures,  suc h  as  h o w  m u ch t i m e a st udent   has  s p ent  o n l i n e ,   whet her a student  has  com p leted a c o urse, doc u m e nted  c h an ges  i n  t h e cl ass r o o m  or sch ool   cont e x t ,   at t e ndan ce, t a r d i n ess ,  an d s o m e t i m e s a st udent ’s l e vel   of  kn owledg e as inferred   fro m  h i s o r   h e work  with  th l earni n g  sy st em  or fr om  other s u ch  dat a  sou r ces as st a nda r d i zed t e st  scores . B a ker  and c o l l eagu e s ha v e   con d u ct ed a s e ri es of st udi e s  on  det ect i n g  and a d apt i ng  t o  st ude nt s’  of f-t as k be havi o r s cal l e d gam i ng t h e   syste m  in adaptive learni ng syste m that teach algebra  [14].T he Use r  expe rience modelin g asce rtaining  whet her a  st u d e nt  i s  sat i s fi ed  wi t h  t h e l ear ni ng e x peri e n ce  can be  j u dge by  st u d ent s ’ re spo n ses  t o  f o l l ow -u sur v ey or  q u e s t i o n n ai res a n d  by  t h ei r c h oi ces, be ha vi o r s,  per f o r m a nce, and  ret e nt i o n i n  su bseq ue nt  l earni n g   uni t s   or  co u r se s. U s er e x peri e n ce t h r o u g h  m e t h o d ot he r t h an  dat a  m i ni ng , col l ect ed  t i m e  spe n t   on  re de si gne d   co ur se co m p on en ts,  p e r i od i c  sur v eys of stud en ts ’ mo tiv atio n state du ri n g   the  course, and l earni ng  perform a nce. The use r  profile is a co l l ecti on of  pers o n al  d a t a  descri bi n g   the essential charact eristics of  a user.  User  p r o f i l i ng  refe rs t o  t h pr ocess  of  co nst r uct i n g  an d a p p l y i ng st u d ent   o r  g r ou pr ofi l e s usi ng  dat a  m i ni n g   and m achine learni ng al gorithm s . In ed ucat i o nal  dat a  m i ni ng t ech ni q u es , s u ch  as cl assi fi c a t i on a n d  cl ust e ri n g ,   are  oft e n  u s ed  t o  cat eg o r i ze l earne rs  base o n  t h e  ki nd of  pers o n al  l ear ni ng  dat a .     2. 4.  Mul t i  A g e n t S y s t em   A m u l t i  agent  sy st em  “M AS” i s  a co m put i ng  di st ri b u t e d sy st em , com posed of a num ber o f   in teractin g com p u t atio n a l entities, b u t  t h e sin g l d i ffer en ce b e tween classical d i stribu ted  system s an d m u lti   agent system i s  that the en tit ies that interact in the  syste m ,  are intellig ent. Thes e e n tities that react  in the   syste m  are cal l e d age n ts, and  m u st be able to comm uni cate  each ot her. The conce p t of m u lti agent system has   in flu e n c ed  th in itial d e v e lopmen ts in  areas lik e co gn itiv e m o d e lin g  and in stru ctio nal  d e sign   [15 ,  16]. Un ti l   n o wad a ys, th m u lti ag en t syste m s estab l i s h  a m a j o r res earch  sub j ect i n  d i stri b u t ed  artificial in telli g e n c e.  M A S t ech nol o g y  aim s  t o  creat e gene ral  an d  speci al i zed be havi oral  a nd i n t e ract i on m ode l s  and t o  i m pl em ent  t h ese m odel s  int o  di st ri b u t e d  and i n t e ract i n g com put er p r og ram s  cal l e agent s . The  de si gn  of s u ch  m odel s   follows ce rtain gui delines t h a t  characterize a g ents  [17].  T h e MAS  have been  used in m a ny fields t o  si m u la te  com p l e x sy st em s, such as  de ci si on s u pp o r t   t ool fo di st ri but e d   deci si o n   pr o b l e m s     3.   THE SERIOUS  GAME   Wast e s o rt i n has a n d s h oul d  bec o m e  part   o f   ou dai l y  l i f t o  i m prove  o u r  l i v i n g e nvi r o n m ent .   W i t h   t h e i m port a nce  of t h e wa st e s o rt i n g a nd t h bene fi t s  t h at   it p r esen ts, t o  th i s  effect m a n y  in stru ctio n a l exp e rts  have  found t h a t  teaching the  basics of wast e sorting fo kids dice their  young a g ca n be be neficial for the   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8       To ward s a S y stem  o f  Gu idan ce, Assistan ce  an d Lea r n i ng  An a l ytics Ba sed   o n  Mu lti Ag en t …   (Lo tfi Ela a c h a k )   34 7 envi ronm ent and the ec onomy. For t h is  reason  th ere is no  m o re rob u st way to  learn  th e b a sics of waste  so rting   b e tter th an  t h e v i d e o   g a m e s, v i ew to  th eir ad v a n t ag es su ch  in teractiv ity an d  p l ayab ility  th at at tracts   t h e i n t e nt i o n and t h desi re i n t o  t h pl ay ers  t o  pl ay   m o re.  In t h i s  pe rs pe ct i v e of de vel opm ent  ou r re search  tea m  h a s d e v e l o p e d  an  in teractiv e web   b a sed  seri o u s   g a m e  for waste so rti n g   d e d i cated  fo r ch ild ren  th at will  b e   d e scri b e d in th is section .     3. 1.  T h e Con c ept of   W a st e  Sorting  Serious  Game   The m a i n  ob je ct i v e of  t h pr op ose d  se ri o u s  gam e  Fi gure   2 i s  t o  t eac ki ds a b o u t  re cy cl i ng  di f f ere n t   wast e. T h pl ay er sh oul d s o r t  di ffe rent   was t e i n t o  t r as h,  p a per ,  pl ast i c m e t a l ,  gl ass, and  o r ga ni c, et c .   Th e   sort i n g i s  d o n e  by  cat chi n d i ffere nt   ob ject s  ge nerat e ran dom l y  and  dr o ppi ng  i n  t h e a p p r op ri at e co n t ai ner  according to t h eir types, this   m echanism  w ill be done  by  using a tool c a lled a l eap  m o tion c o ntrolle r. The  waste sorting   seriou g a m e   will b e  equ i pped  b y  t h e ti mer, an d  t h e assessm en t syste m  th at ev alu a tes th p l ayers acco r din g  to th eir  p e rfo r m a n ces if  th ey  m a k e   a go od  ch o i ce t h e reward   will be th e g a i n  of  so me   p o i n t s, altho ugh  if th o ppo site case th e p u n i sh m e n t  w ill  b e  th e lo ss of  so m e  p o i n t s.  W i t h  th e assessm e n t   sy st em , t h e t i m e r, an d t h e i n t e ract i v i t y  ba sed  on  ha nd  m ovem e nt  t h e pr o pose d  se ri ous  gam e  wi l l  be m o re   ch allen g i ng  and  attractiv e esp ecially for  k i d s , it  will  allo w th em  to  liv e a  b e n e ficial an d unforg e t t ab le   expe ri ence . Th e pr op ose d  ser i ous  gam e  has  been  devel o pe d by  Java Scri p t  API, t h e r ef or e, i t  need j u st  a we b   br ow ser  t o  be r u n .           Fi gu re  2.  Scree n  s h o o t s   fr om  wast e s o rt i n v i deo  gam e     3. 2. I n ter a c t iv ity w i th  Lea p   Mo tio n   Co ntr o ller  The Leap Moti on c ontroller is a s m all device that can  be connected to a  com puter using a USB. It   uses infra red (IR) im aging to determ ine the  position of  pr edefi n ed  obj e c t s in a li mi ted space in real time. It   can t h en se nse  han d  an d fi n g er m ovem e nts i n  t h e ai r above i t ,  an d t h e s m ovem e nt s are reco gni ze d a n d   translated int o  actions for the com p u t er to  p e rform .  Acco rd ing  to  th o f ficial in formatio n  fo und ed   in  th of fi ci al  web si t e  of l eap m o t i on [ 18] , t h Lea p  so ft wa re ana l y zes t h e ob jec t s obse r ve d i n   t h e de vi ce’s fi el d o f   vi ew. It  rec o gni zes h a n d s,  fi nge rs, an d  t ool s, re po rt i ng  di scret e  p o si t i ons , gest u r es, an d m o t i on . Th e   cont rol l e r s fi e l d o f   vi ew i s  a n  i n vert e d   py r a m i d cent e re on  t h devi ce  Fi gu re  3. T h effect i v ra nge  of  t h e   co n t ro ller ex ten d s  fro m  ap pro x i m a tely 2 5  to  600  m i l l i m eters abov e the d e v i ce. Th e con t ro ller itself is  accessed and programm ed through App lication Programming Interfaces (APIs) with support for a va riety of  p r og rammin g  lan g u a g e s,  rangin g  fro m  C++  t o  Pytho n  an d  Jav a Scrip t . Th e p o s ition s   o f  the recog n i zed  ob j e ct are ac qui re d t h ro u gh t h ese  A P Is.  The  C a rt es i a n an d s p heri c a l  coo r di nat e  s y st em s used t o   descri be  po si t i ons  i n   the controller’s  sens ory  space .       Fi gu re 3.   Leap  m o ti on' fi el d of   vi e w   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  5, No . 2, A p ri l  20 15   :    34 4 – 3 5 4   34 8 W i t h  the feat ures that leap  m o tion controller o ffe rs and  wi t h  t h use Java Scri pt  appl i cat i o n   pr o g ram m i ng i n t e rface , we h a ve i n t e g r at ed  i t  i n  t h e pro p o s ed vi deo  gam e , t h eref o r e, t h e pl ay er has t o   m ove   his  hand  and c a tch the  ra ndom  generated objects  in orde to  dra g  a n drop t h em , then    place them  in a  correc t   co n t ain e r. W i t h   th is po ssib ility  th propo sed  v i d e o  g a m e   will b eco m e   m o re in teractiv e and  so  close to  t h e real  case. Th at  will create en v y  i n to  t h p l ayer  to  p l ay m o re In add itio n, th i s  con c ep t will  allo u s  t o  sav e  all   g e stures d o n e  b y   th e p l ayers  du ring   a sequen ce o f  v i d e o   g a m e ; th is d a ta will b e   u s ed b y  edu cation a l d a ta  m a im i ng t o  u n d erst a n d  t h pl ay er’s  be havi o r s a n d also to a n alyze their  pe rform a nces.      4.   THE ESTAB L ISHME N OF THE  SYSTEM  Th e syste m  o f  g u i d a n c e, assistan ce an d  learnin g  an alytics p r opo sed  in  th is p a p e will b e   estab lish e v i a th e u s e of  th e m u lti ag ent syste m ; th e ch o s en system  i s  co m p o s ed   o f  sev e ral en titie s called  in tellig ent   agents whe r e  each a g e n t of the  system  is equippe d   with a  rules e ngine data m i ning algorithm s  or the   m e t hods  o f  t h e l earni n g  a n a l y t i c s. As sh o w  i n  t h e Fi g u r e 4 t h ere  are  di f f ere n t  t ech nol ogi es  use d   i n  t h e   architecture of the propose d   syste m in the first place we  have a we b a pplication de ployed in a pplic ation  serve r , t h i s  we b ap pl i cat i on i s  com posed o f  a web base d seri o u s gam e  that  i n t e ract  wi t h  t h e serve r  si de by   u s ing  Aj ax  tech no log y , th e use o f  th e in teractiv e in te rface allo ws real t i m in teractio n b e tween  th e actio n s   and  t h gest u r e s  o f  t h e l e a r ne r s  an d t h e  ap pe arance  o f  t h e  a ssi st ance m e ssages t h at  t h e s y st em  shoul p r o v i d e   to  th e learn e rs  to  gu id e th em  in   o r d e r, to im p r ov e t h eir  p e rfo rm an ces.          Fi gu re  4.  A r chi t ect ure  of t h e s y st em  based  o n  M A fo gui dance  an Eval uat i o n  C o nce r n i ng  Seri ous  Ga m e Players.      R e gar d i n g t h e   m u lt i  agent  sy s t em  part , Ja de  [1 9]  has  al l o w e us a n  easy  i m pl em ent a t i on of  t h e m u l t i   ag en t system “ M AS”, as presen ted  in  th e sch e m a  o u r   MAS is co m p o s ed o f  to w in tellig en t ag en ts; the first   one is the  gui dance a n d assistance age n t; by against th second a g ent i s  for learni ng  analytics. Each age n t   reacts in its  own way a n d im ple m ents  its  own al gorithm s   to ens u re  th e prope r functioning of  t h whol e   sy st em . As m e nt i one bef o re  t h e fi rst  a g e n t  i s  eq ui p p ed  wi t h  a r u l e s e n gi n e , i n   or der  t o   b u i l d  s u ch  en gi ne w e   have  ch ose n   dr ool [ 20]  a  B u s i ness R u l e s M a nagem e nt  Sy st em  “B R M S” sol u t i o n.  It   pr ov i d es a c o re  B u s i nes s   R u l e s E ngi ne” B R E ”.  W e  ha v e  est a bl i s he d a  r u l e  t r ee  Fi g u r 5 that c o ntains all the  poss ible cases  of fi gures   that will guide  and assist learners  duri ng the i r video  gam e  sequence  an according t o  their pe rform a nces.  In  th e ru les tree  th ere are sev e ral ele m en ts , in  th e lev e one that re pres ents the ti m e    of t h e se ri o u s  gam e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8       To ward s a S y stem  o f  Gu idan ce, Assistan ce  an d Lea r n i ng  An a l ytics Ba sed   o n  Mu lti Ag en t …   (Lo tfi Ela a c h a k )   34 9 sequence , as presented in the t r ee there  are t h ree in terv als o f  th e ti m e  [1 20 s to  9 0 s  ], [9 0s to  30 s ] an d   [30 s  to  0s ].  In the le vel tow re pres ents the  Num b er of  ha nd  ges t ures “ N G”  done  by th e player  to place differe n t   ob ject s i n  t h several  c o nt ai ners . I n  t h e l e vel  t h ree  “%N F” re prese n t s  t h e n u m b er o f   faul t s  di vi de by  t h e   num ber  of  ges t ures.  I n  t h e l e vel  fi ve “C F  rep r ese n t s  t h e cont ai ner t h at  has t h e l a r g est  num ber o f  faul t s   co mmitted  b y  learn e rs.  As last ele m en ts there are sev e ral  m e ssag e s th at will b e   d i sp layed  on  t h e screen  t o   assist the learners All the  m e ssages s h own by the  ru l e s en gi ne a r e  det a i l e d i n  t h e t a bl 1.  T h e a g ent   in tercep ts all th e actio n s  an d g e stu r es o f  t h e learn e rs,  and th en  in terp ret s  all th e d a ta  to  g i v e  th e correct  message that will be displayed on t h e scree n and t h en  t h e learne r will react  accordin g to t h e m e ssage already  di spl a y e d  o n  t h e scree n wi t h  t h e ai m  t o  im prove  hi s  l earni n g   pr ocess .       Tabl 1. M e ssa ges s h ow by  t h e sy st em  t o  g u i d e l e a r ne rs  d u ri ng  t h ei seq u ence  o f  se ri o u s  gam e   N° Message   M S G1   You need to focus  m o r e  to have  a good r e sult,   y ou ar e in  the beginning y o u  can do better .   M S G2   Good per f orm a nce up to now,  tr y to keep the sa m e  level  of concentr ation to  get the good r e sult.   M S G3   You have to focus  m o r e , y our   r e sult  is too bad,  and y our  choices ar e r a ndom .   M S G4   E x cellent per f orm a nce,  k eep going in the sam e   level.  M S G5   You have to do  m o r e  effor t ,  and  m ove y our  hands to collect  m o re objects.  MSG6   The Glass  waste is  co m posed of  bottl es, cups, etc .,  y ou  have to put those o b jects in the Gr een container .   M S G7   T h e M e tal waste is  co m posed of  cans,   m e tallic objects,   you have to put  thos e objects in the yellow container .   M S G8   T h e Or ganic  waste is co m posed of r e st of fo od;  y ou hav e  to put those objects in the br own co ntainer .   MSG9   The Tr ash waste is  co m posed of  anything not recyclable  lik e tir es, plastic b a g,  etc. You have to put those objects  in the  black container .   M S G10  T h e Paper waste is  co m posed of boo k s ,  news paper ,  et c.  You have to put th ose obj ects in the blue container .   MSG11  The Plastic  waste i s  co m posed of  dif f erent of  pl astic objects; y ou have to p u t those objects in the r e d.  M S G12  You have done a lot of gestur es a nd y our  per centage of good choices is lo w,  try  to focus  m o re dur ing the choice of  objects.   M S G13  E x cellent per f orm a nce,   y ou  m a ster  the subject well.  M S G14  Bad per f orm a nce,   y ou should r e vise y our  c our se to under s tand the basics  of waste sor ting.   M S G15  You have a lot of pr oblem s; all of y o ur  c hoices ar e r a nd o m ,   y ou should r e vise y our  cour se.          Fig u re  5 .  Sch e me rep r esen ts  a ru le tree t h at  will g u i d e  learn e rs.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  5, No . 2, A p ri l  20 15   :    34 4 – 3 5 4   35 0 Th e second  agen t will feed  a b ack en d  web-b a sed  ap p licatio n ;  th is app licatio n  will b e  u s ed  b y  th teachers a n d trainees.  Its m a in role is  to  give a global  view conce r ni ng th e learners  tha t  play the vi de o gam e and s h ow  g r ap hs an das h b o a r of l ear ni n g   anal y t i c s. The  schem e  i n  t h e Fi gu re 6  re pres ent  t h e dat a   ba se t h at   will sav e  all t h e d a ta co n c ern i n g  learn e rs, th is d a ta  will b e  in terp reted  b y  th e ed ucatio n a l d a ta min i ng  alg o rith m s , we h a v e   u s ed   clu s tering  al go rith m  e.g .  “K-m ean s algorith m  th at will clu s ter th e learn e rs  according t o  t h eir  perform a n ces a n d the   result  will be   presente d in  pie fl owc h ar t. In a ddition t h data  record ed  in  t h e d a ta b a se  will b e  in terp reted   b y  lear n i n g  analytics alg o r ith m s  b a sed  on   user profilin g  m e th od   an d so rt  p l ayers si n ce their sco r e,  n u m b e o f  g e st u r es,  et c. th ere is  o t her info rm atio n  will b e  g i v e n b y  t h agent  a n d l ear ni n g  a n al y t i c s m e t hods  l i k g r o u p i n di ffe re nt  ki nd  o f  c o nt ai ners ac co rdi n g  t o  t h num ber  o f   good and ba choices  done by the learner.  All of this  inform at ion will be viewed  by  the teachers in orde r to  m a ke a g o o d  d eci si on t o  i m prove  t h ei r  m a nner  of t eac hi n g .             Fi gu re  6.  The  s c hem e  of t h e  d a t a  base       The c o m m uni cat i on  bet w ee n t h e   web  ap pl i cat i ons t h at  h o st s t h we b- base d se ri o u s  gam e  and   d i fferen t  ag en ts are prov id ed b y  th e u s o f  th e j a de g a teway. Th is layer will en sure th e co mm u n i catio b e tween  tho s e sep a rated  syst e m s an d   will allo w th em  to  fun c tion  in   h a rm o n y . In  t h n e x t  section   we will  det a i l  t h e dash boa r d  o f  t h e l earni ng a n al y t i c s, an d al so t h e  ki n d  o f  m e ssages gi ven  by  t h e r u l e  en gi ne,  t h at   will g u i d e  and   assist th e learners.      5.   RESULTS  Th e in tend ed  resu lt is a syste m  co m p o s ed   of a web - b a sed  ap p lication  with  a m u lt i ag en t syste m , th web - based  ap p l i cat i on de pl oy ed i n  t h e se rve r  ap pl i cat i on  was  devel ope d  by  u s i n g se ve ral  t ech nol ogi e s  an d   tools e . g. “Ja v aScript  APIs,  Aja x , Ja va Te chn o l o gi es,  Ja de,  D r o o l s ,  an Wek a  [ 2 1] ”.  The  com b i n at i ons  o f   t h ese t echn o l o gi es ha ve ens u red t h e p r ope r fu nct i o ni n g  of   th e syste m  an d  d e sp ite co m p lex ity asso ciated  with  t h e im pl em entat i on o f  suc h   a sy st em . The conce r ned  web - base d ap pl i cat i on i s  com pos ed o f  t w part s;  t h fi rst  pa rt  i s  a web - based se ri ous  gam e  deve l ope d by  u s ing sev e ral Jav a Scrip t  APIs th at  allo w th e creatio n  of   2d  vi de gam e s on t h e we b ;  t h eref ore ,  i t  need s j u st  a w e b b r o w se r t o   be r u n ,  i n  a d d i t i on, t h e i n t e r act i on  bet w ee n l earne rs an d seri o u s gam e   i s  done t h r o ug h an i n t e ract i v e i n t e rfac e  “l eap  m o t i on cont r o l l e r”  ba sed  o n   t h e ha nd s an fi n g er  gest u r es . The Fi g u re  7  sho w s a sc ree n sh ot  f r om  t h e pr op ose d   web - base d se ri o u gam e   abo u t  t h wast e so rt i n pr oc ess;  wi t h  t h e  a ssi st ance’s  m e ssages  di s p l a y e o n  t h e  sc re en t o   gui de l e arne rs  according to their perform a nces and th eir progressi on in t h e vide o gam e .    The second part is a backe n d we b- base a pplication  is   a dashboard use d  by teachers  a n t r ainees i n   order to ha ve a   global vie w   on thei st ude nt s;  t h ey   can m easure a n d  anal y ze t h e  pe rf orm a nce  of  t h ei r  st u d en t s  by   usi n g a  c o m b i n at i on  of   several   educat i o nal   dat a  m i ni ng al g o ri t h m s  and l ear n i ng a n al y t i c s m e t h o d s.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8       To ward s a S y stem  o f  Gu idan ce, Assistan ce  an d Lea r n i ng  An a l ytics Ba sed   o n  Mu lti Ag en t …   (Lo tfi Ela a c h a k )   35 1     Fig u re 7 .   Screen sho t  o f   th e web - b a sed   serious  g a m e  with  app a rition   o f  assistan ce m e ssag e       The Fi gu re  sho w a pi e c h art  a b o u t  t h e  use r  p r ofi l i n g  t h at  cl ust e rs   several   gr o u p s  of  l ear ners   according to their perform a nces. The pi e chart was fed by  k-m eans cluster al gorithm ,  in this pie chart  there   are fo ur  gr ou p s  of t h e l earne rs gr o upe d acc or di n g  t o  t h ei r e  perf orm a nce s , t h e ora nge  part  o f  t h e pi e chart   represen ts  th e g ood   learn e rs who  un d e rstood   all  th b a sics of  waste s o rting,  vie w  to their sc ore a n d the   num ber  of  t h ei han d   gest ure s . F o r  t h e  l ear ners  t h at   bel o n g  t o  t h e  bl ac part   of  t h e  pi e  cha r t ,  a r gen e ral l y   go o d , b u t  t h ey  need s o m e  gui dance a nd e xpl anat i on a b o u t   the basics of the waste sor ting. Tak i ng  th e case o f   the green  pa rt of t h e pie c h art the l ear ner s  t h at  bel o n g  t o  t h i s   part ha ve an  ave r age  l e vel ,  t h ey  ha ve f e w   p r ob lem s  r e g a rd ing  th ei r  und er stand i ng  ab out th e pr opo se topic a n d they  need an  explanation a n d assistance   t o  u nde rst a nd t h e ba si cs o f  w a st e sort i n g.  F o r t h e l a st   pa rt  t h e bl ue pa rt  t h e m o st  of t h l earner s  t h at   be l o n g  t o   th is p a rt of th e p i e ch art  h a v e  sev e ral prob lem s  an d  d i fficulties, th ey h a ve cho s en th ob j ects ran d o m l y  and  wi t h o u t  t h i nki ng . T h ey  nee d  ex pl i cat i on  o n   basi cs  of  waste sorti n g, a n d a s p ecial assistance, i n  orde r, t o   increase their level of com p re hension. In  the sam e   web interface there is  a gra p h about a num ber  of  good  a nd  bad c h oices groupe d by t h e type of  the c o ntainer.  The r e is  also a we inte rface t h at shows a  gra p h about the   l earner s ’ i n f o r m at i on i n  t h i s   case we  ha ve  prese n t e d  t h e   num ber  of  gest ures  an d t o t a l  score  o f  eac h l earne r ,   as shown in the Figure 9. T h is repr esentation give s a globa l  view on the a c tivity of each learner that  plays the  seri o u gam e , and  wi t h  t h i s   d a sh boa rd  t h e i n st r u ct o r  can   m a ke deci si o n ,  i n  o r der t o  i m pr o v e an d c h a nge  hi manner and st rategy of teachi n g with the ai m  of transm it knowledge i n  a  correct way.          Figure 8.  Scree n shot of  the da shboa r conce r ning User  profi li ng a n d Num b er  of  fa ults and succes by  cont ai ne rs       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  5, No . 2, A p ri l  20 15   :    34 4 – 3 5 4   35 2     Fi gu re  9.  Scree n sh ot   of  t h da shb o a r d  co nce r ni n g  l ear ner s ’s  pe rf orm a nces      The se ri o u ga m e  and t h ba cken web - bas e d ap p lication comm unicate  with  guidance/  assistance   agent a n d learning analytics  agent  via a J a de Gate wa y,  th is in terface in sure s a  real-t im e co mm unication  b e tween  two  heterog e n e ou s en v i ron m en ts web  and  m u lti a g en t system . with  th is co m p le men t ary syste m  th at  will en ab le learn e rs to  i n crease th eir lev e of learn i ng   and  th eir  lev e l o f  un d e rstand ing  based  o n   t h m e ssag e and   g u i d a n ce of fere d by   t h e sy st em   duri ng a  seq u e n ce of vi de o gam e s,  al t hou g h   t h e   ap pl i cat i on Das h bo a r d   will enable teachers t o  ada p t their  teaching strategies  and m e thods  base d on  perform ance and t h e res u lts of  th eir stud en ts.  Co m p arin g  t h e app r o ach fo llowed in  th is p a p e r t o  estab lish th e lean i n g  analytics syste m ,  with   o t h e app r oaches  i n  ot he co nt ri b u t i ons [2 2, 23] , we  can  c o nc lud e  th at th e m a i n  obj ectiv e of  th e pr opo sed  wo rk  and  othe r contribut i on is to sim p lify teach ers’ tas k  when  using s e rious gam e by providi ng re al -tim e information  of the act ual learne r’  use of t h e gam e s while in the cla ssroom .  But the concept a nd  t h e technologies  us ed are   d i f f e r e n t , in  the o t h e r  con t r i bu tio n  t h e au t h or s h a v e   u s ed  XML tech no logy to  d e liv er  assessm en t d a ta to  the  teachers,  by cons in the  proposed pa pe r we  have use d  a c o m b ination of e ducational data   m i ning and le arni ng  analytics to extract bene fit inform ati on to t h e teache r s in  order, they ha ve  a gl obal vi ew about the l e vel of   th eir learn e rs,  an d   will allo th em   to  p r o p e rly id en tify  learn e rs  g a p s . Regard i n g  the assistan ce and  gu i d an ce  syste m  th e stud y abou t so lari s on e seriou ga m e  [1 ] th e the au thors seek   to  first assess th e st u d e n t ’s skill to   ascertain the a m ount and type of hel p  to provi de. Be fore  each gam e , a set of m u ltiple-choice  questions are   prese n ted to  fi nd out  what t h e studen t   k n o w s an wh at  t h e y   m a y  need  hel p . B y  c o ns  ou sy st em  represe n t s  a n   adeve n tage be cause it reacts with lear ne rs a u tom a tically a nd acc ording to  their progres s in the video  gam e ,   wh ich   will allo w learn e rs to liv a b e n e ficial ex p e rien ce.       6.   CO NCL USI O N   In t h i s   pa per  we ha ve  det a i l e d t h e est a bl i s hm ent  of g u i d ance , assi st a n ce an d l ear ni ng a n al y t i c syste m  b a sed   o n  a m u lti ag en t system , i t  will wo rk  in  co l l ab oratio n   with  a seriou g a me d e v e lop e d   b y  ou researc h  team .  The proposed syste m  has s e veral adva nt a g es and be ne fits that concern both learners and  i n st ruct ors .  O n e of t h e m o st  im port a nt  ad va nt ages  of  o u s y ste m  is it efficiency.  In one  hand it  can as sist and  gui des the learners , which wi ll im prove their level of  understanding and accelerates  their learning process   an d th eir an aly tical sk ills, o u r syste m  p r ov ides an  env i ro n m en t bo th in teractiv e and  en tertain i n g  t h at carefu lly  target the knowledge that the learner  m u st acqui re. In the  ot her hand it will allow teach ers and i n structors to  make their de cisions  easily, in  orde r to i m prove t h eir  teaching m e thodologies, stra tegies and teaching  man n e rs, th e decisio n   will b e  m a d e  with  the h e lp   of th d a sh bo ard  t h at h a s sev e ral grap hs and   flowch arts  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8       To ward s a S y stem  o f  Gu idan ce, Assistan ce  an d Lea r n i ng  An a l ytics Ba sed   o n  Mu lti Ag en t …   (Lo tfi Ela a c h a k )   35 3 wh ich  are fed b y  th e learn e rs’ data in terpreted  v i bo th ed u cation a l data  min i n g  algo rith m s  an d  lean ing  anal y t i c m e t h ods .  Am ong t h e pe rsp ect i v e s  envi sa ge d t h ere i s  t h e evol ut i on  of t h e cu rre nt  sy st em  by  addi n g   ot he r age n t s  eq ui p p ed  wi t h   ot her al go ri t h m s   of t h e e d ucat i o nal  dat a  m i ni ng,  ot her l e a r ni n g  anal y t i c s m e tho d s ,   an d  m ach in e l earn i n g  al g o rith m s , th e i m p l e m en tatio n  of su ch  system  will o p e n  a  n e trend  toward sm ar t   serious gam e s.      ACKNOWLE DGE M ENTS  Thi s  resear ch  pape r i s   m a de pos si bl e t h r o u gh t h hel p  an d su pp o r t  fro m  t h e st udent s  of com put er   engi neeri n g .   We  grat ef ul l y  ack no wl ed ge  t h e s u pp ort   of t h bac h el or , m a st er st ude nt s a n d al l  ot he r   p a rticip an ts.      REFERE NC ES   [1]   Yang T, Kauser  J, Sachin  S, C h ristopher JF.  S o laris One – A  Serious Game for Thermodynamics . 121st ASEE  Annual conf eren ce  Exposition .  Indian apolis . 20 14.    [2]   J .  Baals r ud Hau g e, F .  Bel l ott i R.  Na dolski,  M. Kic k meier-Rust, R. Berta,  M.  B. Carvalho Deploying Seriou Games for Mana gement in Higher Educ ation: les s ons learned and good practices . P r oceedings  of  the 7th Europe a n   conferen ce on g a mes based  lear ning, 2013 , pp . 2 25-234.  [3]   Jay f us D,  Ka thle e n  H.  Exte nding the  ‘Se r ious Ga me ’  Bounda ry : Virtua l Instruc t ors  in Mobile  Mixe d Re a lity   Learn i ng Games .   Digital  Games Research Association  Conference . 2007 [4]   Reese, D. (2014 ).  Digital Knowledge Maps: The  Foundation for Le arning Analytics Through  In structional Games In D. If enth aler   & R. Hanewald  (Eds.), Digital Know ledge Maps   in Edu cation (pp .  299-327): Springer New York [5]   Minovi ć , M., Milovanovi ć , M .  Real- tim e le ar ning anal yt ics  i n  educat ional g a m e s .  P a per pre s ented at th e 1 s International Co nference on  Technological  Ecos y s tem for  Enh a n c ing Multicu ltur a lity .  (2013 ).    [6]   Fulantel li , G., T a ibi ,  D., & Arrig o , M. A sem a ntic approa ch  to m obile l earning  an al yti c s .  P a per pr es ented  at the 1s t   International Co nference on  Technological  Ecos y s tem for  Enh a n c ing Multicu ltur a lity .  (2013 ).  [7]   Greller ,  W.,  Ebn e r, M., & Schön , M. Learn i ng A n aly t ics:  From Theor y  to Practice– Data Support  for Learn i ng and   Te ac hing Compute r  Assiste d  As se ssme n t.   Re se arc h  into E-Asse ssme n t  (pp. 79-87 ): Springer .  (201 4).  [8]   Fay y a d ,  U. M.,  Pitatesk y - Shapir o, G.,  Sm y t h ,  P., and  Uthurasamy ,  R. (1996).  Ad vances  in Knowledge Disco ver and Data Min i n g,  AAAI/MIT Press.   [9]   Frawley  W., Piatetski-Shapiro  G. and Matheus C. (1992) . Knowledge discover y  in  databases: an  overview .   AI   Magazine . 14 (3) .  57-70 [10]   Erdogan & Timor. (2005). A Data Mining  Application in A Stu d ent Database.  Journal of Aeron autic and Space  Technologies . Ju ly  2005 Vol. 2  N u mber 2 (53-57).  [11]   Margaret H. Dunham “Data Min i ng In trodu ctor y  and  Advanced  Topics”.  [12]   Corbett, A., & Anderson, J. (1994).  Knowledge Tracing: Modeling the Ac quisition of Procedural Knowledge.  User  Modeling  and U s er-Adapted In teraction , 4, 253-2 78. http://dx.doi.org/10.1007/BF 01099821.  [13]   Baker, R .  and  Aleven, V .  2008.  I m proving contextual models  of g u essing and slip ping with a  truncated  training set.  In Educationa l Data Mining 2008 . 1s t Interna t i onal Conferen ce  on Education a Data M i ning, P r oceed ings . UNC- Charlotte, Computer  Science D e pt., M ontreal, Canada, 67–76.  [14]   Baker, R .  Corbett, A.T Ke oding er, K., & Wagner, A.Z.  Off-tas k  behavior in the  cogniti ve tu tor classroom: When  students game the system . In: P r oceed ing of the  S I GCHI Confe r ence In hum an  F actors  in Co m puting S y s t em s .   2004. (pp .  383-3 90).          [15]   O. G.  Selfridge.  Pandemonium:  a paradigm for learning In P r oceed ings  of th S y m pos ium  on M echanis a tion o f   Thought Processes (pp. 511-529) . Her  Maje sty ' s  Stationer y  Office, London.  1959.  [16]   M. Minsky . Th e society  th eor y  of  thi nking. In Artificial intelligen ce: an  MIT persp ective (pp. 423- 450). MIT Press.  1979.  [17]   Wooldridge, M. and Jennings,  N.R. (1995). In telligent  Agen ts: Theor y  and P r actic e. Knowledge Engineering   Review, 10(2), 1 15-152.  [18]   Leap  Motion  Controller. Availab l e on line: https ://www.leapmotio n.com (accessed  on 21 Octob e r 2 014).    [19]   JAVA Agent Development Fram ework. Availab l e on  lin e:  h ttp://jade.tilab.c om/ (accessed on  21 O c tober  2014).    [20]   Drools a Business Rules Mana gement S y stem.   Available on line: http ://www. drools. org/ (acc essed on 21 October  2014).  [21]   Weka : Data Mining Software  in Java Available on line http://www.cs .waikato .ac.nz/ml/weka// (accessed on 21   October 2014) [22]   Ángel S, Jav i er  T, Pablo M, B a ltas ar F (2014) : Application of  Learning An aly t ics in  Edu cational Vid e ogames.   Enter t ainment C o mputing, Elsev i er. Volume  5 ,  Is sue 4, December 2014, Pages 31 3–322.  [23]   A,Serrano-Lagu na, A.B, Fern ández-Manjón . ( 2014). Apply i n g  learning  an aly t ics to simplify  serious games  deplo y m e nt in   the classroom.  Proceedings of  the  2014 I EEE Global Engineer ing Edu cation Confer ence  (EDUCON) Pages 872-877.        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.