Resumo: Esta tese apresenta uma modificação do algoritmo de Gale-Shapley, originalmente desenvolvido para o Stable Marriage Problem (SMP), aplicando-o ao contexto educacional com o objetivo de otimizar a formação de pares em atividades colaborativas e competitivas. O foco é melhorar o desempenho acadêmico e o desenvolvimento de competências socioemocionais dos estudantes em ambientes de aprendizagem suportados por jogos educacionais. A versão modificada do algoritmo foi adaptada para gerar pares com uma única lista de participantes e substitui as preferências tradicionais por métricas de similaridade, como o coeficiente de Jaccard, a distância euclidiana inversa e a similaridade do cosseno, permitindo a formação de pares estáveis e compatíveis de acordo com as características acadêmicas e sociais dos alunos. Este trabalho avaliou a eficácia da versão modificada do algoritmo por meio de simulações computacionais e experimentos em ambientes educacionais reais por meio de jogos digitais educacionais, comparando os resultados com aqueles obtidos por pares formados de maneira aleatória. Os resultados indicaram que o algoritmo modificado promove um maior equilíbrio no desempenho dos estudantes, melhorando tanto a colaboração quanto a competição em atividades educacionais. Observou-se também um impacto positivo no engajamento e na motivação dos alunos, evidenciando que a personalização das correspondências por meio do algoritmo contribui significativamente para a eficácia dos jogos educacionais. Essa abordagem demonstra o potencial do algoritmo modificado para otimizar a aprendizagem personalizada, ao mesmo tempo em que reforça a estabilidade das correspondências e melhora a satisfação dos estudantes em contextos colaborativos e competitivos Ver menos

Abstract: This thesis presents a modification of the Gale-Shapley algorithm, initially developed for the Stable Marriage Problem (SMP), applying it to the educational context to optimize pair formation in collaborative and competitive activities. The focus is on improving academic performance and developing students' socio-emotional skills in learning environments supported by educational games. The modified version of the algorithm replaces traditional preferences with similarity metrics such as Jaccard's coefficient, inverse Euclidean distance, and cosine similarity, allowing for the formation of stable and compatible pairs according to the student's academic and social characteristics. This work evaluated the effectiveness of the modified version of the algorithm using computer simulations and experiments in real educational environments, comparing the results with those obtained by randomly formed pairs. The results indicated that the modified algorithm promotes a better student performance balance, improving collaboration and competition in educational activities. A positive impact on student engagement and motivation was also observed, showing that the personalization of matches by the algorithm contributes significantly to the effectiveness of educational games. This innovative approach demonstrates the potential of the modified SMP to optimize personalized learning while reinforcing the stability of matches and improving student satisfaction in collaborative and competitive contexts Ver menos