Thomaz, C. E.Silva Júnior, L. R. da2021-06-092021-06-092021SILVA JÚNIOR, L. R. da. <b> Métricas cognitivas para análise de proficiência em xadrez baseadas em sinais de eletroencefalograma e movimentos oculares. </b> São Bernardo do Campo, 2021. 132 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.31414/EE.2021.T.131334.https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3225O jogo de xadrez tem atraído o interesse de vários trabalhos acadêmicos em áreas distintas do conhecimento científico. Nesses trabalhos, a discriminação entre proficientes e nãoproficientes se dá, essencialmente, por métricas relacionadas ao Rating ELO, ao tempo dedicado à prática do xadrez ou em testes baseados na acurácia e tempo de resposta dos voluntários. Nenhuma dessas métricas considera explicitamente como os indivíduos pensam ou pensaram, de fato, durante as jogadas para, então, investigar se os sinais cognitivos desses voluntários seguem padrões que permitam classificá-los em níveis de proficiência automaticamente. O objetivo principal desta tese é analisar a proficiência de um enxadrista por meio de sua ativação cerebral (sinais de eletroencefalografia) e movimentos oculares em determinados estímulos relacionados ao jogo de xadrez. Mais especificamente, objetiva-se: (1) adquirir e interpretar sinais cognitivos de enxadristas com diferentes níveis de proficiência para reconhecer possíveis padrões cognitivos durante jogadas específicas de xadrez; (2) implementar métodos estatísticos para interpretar, analisar e classificar os sinais cognitivos de enxadristas com diferentes níveis de proficiência; (3) separar e classificar jogadores de xadrez de acordo com seu nível de proficiência por meio de seus sinais cerebrais e movimentos oculares; 4) ranquear o nível de proficiência de enxadristas e compará-lo com a métrica tradicional de ranqueamento baseado em acurácia e tempo de resposta. Experimentos foram realizados em uma tela de computador envolvendo 51 questões relacionadas ao jogo de xadrez, separadas nas seguintes 5 categorias: (1) reconhecimento de peças e posicionamento; (2) reconhecimento de situações de xeque; (3) reconhecimento de situações de xeque-mate; (4) possibilidade de xeque-mate em um lance; e (5) conhecimento de jogadas e possibilidade de captura de peças. Um total de 32 voluntários contribuíram para esses experimentos, dentre os quais participaram jogadores profissionais de xadrez com rating ELO (4 voluntários), professores de xadrez (4), crianças em idade escolar que eram competidoras de um campeonato de xadrez estadual (4) e voluntários que não tinham prática contínua em xadrez (20). Os resultados experimentais mostram que é possível separar enxadristas em grupos de proficiência por meio de sinais cognitivos capturados durante respostas de questões deste jogo. Mais do que isso, a métrica tradicional de quantificação de proficiência apresentou acurácia média de até 73,3%, enquanto que as métricas propostas aqui atingiram acurácias médias de até 87,5% e 98,9% para os sinais de eletroencefalografia e movimentos oculares, respectivamente. Acredita-se que os resultados desta tese revelam o potencial dos sinais cognitivos em traduzir e compreender melhor a proficiência humana em xadrez, com especial destaque para os padrões mais discriminantes dos movimentos oculares.Chess game has attracted the interest of many academic works in distinct areas of scientific knowledge. In these works, the discrimination between proficient and non-proficient is essentially due to metrics related to the ELO Rating, the time dedicated to the practice of chess or tests based on volunteer’s accuracy and response time. None of these works takes into account explicitly how the person thinks or thought de facto during the plays to then investigate if the cognitive signals of these volunteers follow patterns that to automatically classify them into proficiency levels. The aim of this thesis is to analyze chess players proficiency by their brain activation (electroencephalography signals) and eye movement in specific stimuli related to chess game. More specifically, it is intended: (1) to acquire and interpret cognitive signals from chess players with different levels of proficiency to recognize possible cognitive patterns during specific chess plays; (2) to implement statistical methods to interpret, analyze and classify cognitive signals of chess players with different proficiency levels; (3) to separate and classify chess players according to their proficiency level through their brain signals and eye movements; (4) to rank chess players’ proficiency level and compare it with the ranking metric based on accuracy and response time. Experiments have been carried out in a computer screen involving 51 questions related to the chess game, separated into the following 5 categories: (1) object recognition and positioning; (2) possibility of check; (3) possibility of check-mate; (4) possibility of check-mate in one move and; (5) rule retrieval and possibility of pieces capture. A total of 32 volunteers contributed to these experiments, including professional chess players with ELO rating (4 volunteers), chess teachers (4), schoolchildren who competed in a state chess championship (4), and volunteers who did not have continuous chess practice (20). The results of these experiments show that it is possible to separate chess players into groups of proficiency by their cognitive signals obtained during answers from question of this game. More than that, the traditional metric to quantify proficiency presented accuracy up to 73,3%, while the proposed metrics reached has mean accuracy up to 87,5% and 98,9% for the electroencephalography and eye movements, respectively. We believe that the results from this thesis reveal the potential of cognitive signals to translate and understand better human proficiency in chess, with an emphasis on the most discriminating patterns of eye movements.pt-BRxadrezeletroencefalogramaeye-trackingreconhecimento de padrãoMétricas cognitivas para análise de proficiência em xadrez baseadas em sinais de eletroencefalograma e movimentos ocularesTesehttps://doi.org/10.31414/EE.2021.T.131334