Crossroads 2.0 - Juego educativo sobre el impacto del cambioclimático con generación de lenguaje natural

• David Escudero-Mancebo ^[1] ; Adrián Santos-Manzano ^[1] ; Manuel Alda ^[1] ; Yania Crespo ^[1] ; María Robles ^[1]
  1. [1] Universidad de Valladolid

     Universidad de Valladolid

     Valladolid, España

     
• Localización: SEPLN-PD 2022: Annual Conference of the Spanish Association for Natural Language Processing 2022: Projects and Demonstrations / Miguel Á. Alonso (ed. lit.) , Margarita Alonso-Ramos (ed. lit.) , Carlos Gómez Rodríguez (ed. lit.) , David Vilares Calvo (ed. lit.) , Jesús Vilares (ed. lit.) , 2022, págs. 57-61
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Crossroads 2.0 - Learning game for climatic change awareness with generation of naturallanguage
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• Resumen
  • español

    El cambio climático y la disponibilidad de recursos energéticos son problemas de dimensiónplanetaria con importantes implicaciones sociológicas y económicas. En este trabajo se presentauna aplicación educativa gamificada para la concienciación sobre la importancia del problemay la trascendencia de adoptar medidas políticas de alcance. El juego permite a los usuariosproponer medidas políticas para la mitigación del problema del cambio climático y genera losresultados de dichas medidas junto con una recomendación textual que describe el escenarioalcanzado y propone medidas para mejorarlo. Esta comunicación muestra cómo laincorporación de un módulo de generación automática de lenguaje natural en el juego permiteaportar una realimentación a los usuarios de manera eficiente

  • English

    Climate change and the availability of energy resources are problems ofa planetary dimension with important sociological and economic implications. In this work, wepresent a learning game for awareness about the importance of the problem. The game allowsusers to propose political measures to mitigate the problem of climate change and generates theresults of such measures together with a written recommendation that describes the scenarioreached and proposed measurements for improving it. This project shows how adding a modulefor automatic natural language, allows the system to provide feedback in an efficient way