Business Simulation Games Analysis Supported by Human-Computer Interfaces: A Systematic Review.

This article performs a Systematic Review of studies to answer the question: What are the researches related to the learning process with (Serious) Business Games using data collection techniques with Electroencephalogram or Eye tracking signals? The PRISMA declaration method was used to guide the search and inclusion of works related to the elaboration of this study. The 19 references resulting from the critical evaluation initially point to a gap in investigations into using these devices to monitor serious games for learning in organizational environments. An approximation with equivalent sensing studies in serious games for the contribution of skills and competencies indicates that continuous monitoring measures, such as mental state and eye fixation, proved to identify the players' attention levels effectively. Also, these studies showed effectiveness in the flow at different moments of the task, motivating and justifying the replication of these studies as a source of insights for the optimized design of business learning tools. This study is the first systematic review and consolidates the existing literature on user experience analysis of business simulation games supported by human-computer interfaces.

Comunicação entre agentes de software especialistas em doenças cardíacas / Comunicación entre agentes de software especializados en enfermedades del corazón / Communication between software agents specializing in heart diseases

Objetivos: Este artigo relata a construção de um Sistema Multiagente para a tomada de decisão sobre o estado cardíaco de pacientes, usando uma base de dados real. Métodos: O sistema foi implementado com dois cardiologistas principais (Médico e Doutor) e um especialista (Especialista), onde, se houver discordância entre os dois primeiros, o Especialista é chamado para ser feito o desempate. Foi utilizado o framework Jason (que une AgentSpeak-L e Java) para o sistema e o software Weka para a criação da árvore de decisão do agente Especialista. Resultados: Como resultado, o agente Médico (com 72% de acerto) obteve melhores resultados que o agente Doutor, onde o Especialista foi utilizado como o validador. Conclusão: O uso de Sistemas Multiagentes pode auxiliar no processo de tomada de decisão em sistemas de área da saúde.

Objectives: This paper presents a Multiagent System to assist decision making on patients' heart state, using a real dataset. Methods: The system has two cardiologists (Physician and Doctor) and one expert (Specialist). If the Physician and Doctor Agents do not agree with each other, the Specialist agent is called to give a third opinion. We have used the Jason platform (which merge AgentSpeak-L and Java) for the system and the software Weka to generate the decision tree used by the Specialist. Results: As a result, the Physician (with 72% of accuracy) obtained better results than the Doctor. The Specialist was used as the validator. Conclusion: The use of Multiagent Systems can help in the decision-making process in healthcare systems.

Objetivos: Este artículo informa sobre la construcción de un Sistema Multiagente para la toma de decisiones sobre el estado cardíaco de los pacientes, utilizando una base de datos real. Métodos: El sistema se implementa de tal manera que hay dos cardiólogos principales (Médico y Doctor) y un especialista (Especialista), donde, si hay desacuerdo entre los dos primeros, el Especialista es llamado para que sea el desempate. Utilizamos la plataforma Jason (que une AgentSpeak-L y Java) para el sistema y el software Weka para crear el árbol de decisión del agente experto. Resultados: Como resultado, el Agente Médico (con 72% correcto) obtuvo los mejores resultados entre los dos y el Experto fue validado como experto para la base. Conclusión: El uso de sistemas multiagente puede ayudar en el proceso de toma de decisiones en los sistemas de salud.