Con el advenimiento de la era de la información, un gran número de sistemas informáticos cuenta con la posibilidad de almacenar datos a partir de las distintas ejecuciones y generar cierto feedback para luego realizar minerí a de datos sobre los mismos. Un caso particular de esto último son los juegos informáticos aplicados a educación. El presente trabajo involucra la implementación de herramientas que faciliten la predicción del desempeño de un jugador (de 3 a 5 años de edad) basadas en el juego educativo <i>"KPM: Kids Play Math"</i> mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para el etiquetado de datos secuenciales. Esto último se realiza en base a la historia de cada jugador y tomando un modelo construido a partir de un conjunto de entrenamiento. En particular, este trabajo ha dado como resultado herramientas novedosas capaces de: (1) generar casos de entrenamiento a partir de logs del juego previamente procesados y (2) procesar nuevos conjuntos de datos con el fin de predecir etiquetas que anticipen el desempeño de un jugador.Trabajo final de carreraSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)