hci en ambientes inteligentes e ia conversacional
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Red Colaborativa para soportar los procesos
de enseñanza-aprendizaje en el área de
Interacción Humano - Computador a nivel
Iberoamericano
UN AÑO DE WEBINARS SOBRE HCI EN ESPAÑOL
HCI en ambientes inteligentes e IA Conversacional
Pablo Torres Carrión, PhD.
Contexto
• La IA puede dividirse en tres amplios escenarios (Gomes & Preto, 2018, p. 64):
– a) estrecha o débil que se limita a un área funcional;
– b) general, que comprende el poder del razonamiento, la resolución de problemas y el pensamiento abstracto; y,
– c) la súper inteligencia que es el nivel máximo cuando la IA supera la inteligencia humana.
HCI en ambientes inteligentes e IA Conversacional, por Pablo Torres Carrión 2
Contexto
• Dentro de la IA débil se encuentra la Conversacional, con una fuerte relación con HCI, misma que garantiza que se pueda realizar conversaciones simuladas con una computadora (Brinquis, 2019).
La IA Conversacional ha abierto el espacio para desarrollar comportamientos empáticos entre la máquina y el usuario, siendo un gran aporte en el desarrollo de UAX.
HCI en ambientes inteligentes e IA Conversacional, por Pablo Torres Carrión 3
Contexto
• HCI evoluciona apoyado en IA, visible en ambientes inteligentes con soporte en IoT.
HCI en ambientes inteligentes e IA Conversacional, por Pablo Torres Carrión 4
Fuente: https://www.m4connectivity.com/nueva/smart-environment-ambientes-inteligentes/
Contexto
Según M4 Connectivity, Los entornos inteligentes tienen las siguientes características:
• Control remoto de dispositivos, como sistemas de comunicación de línea de alimentación para controlar dispositivos.
• Comunicación del dispositivo, uso de middleware y comunicación inalámbrica para formar una imagen de los entornos conectados.
• Adquisición/difusión de información desde redes de sensores• Servicios mejorados por dispositivos inteligentes• Capacidades predictivas y de toma de decisiones.
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Contexto
Para construir un entorno inteligente, implica tecnologías de (M4 Connectivity, 2019):
1. Comunicación inalámbrica.2. Diseño de algoritmos, predicción y clasificación de señales, teoría de la
información.3. Arquitectura de software multicapa, Corba, middleware.4. Reconocimiento de voz.5. Procesamiento de imagen, reconocimiento de imagen.6. Diseño de sensores, calibración, detección de movimiento, temperatura,
sensores de presión, acelerómetros.7. Web semántica y gráficos de conocimiento.8. Control adaptativo, filtros Kalman.9. Redes de computadoras.10. Procesamiento en paralelo.
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Contexto
• Sensores Biométricos que tienen capacidades para medir, codificar, comparar, almacenar, transmitir y/o reconocer características propias de una persona, utilizando diferentes tipos de sistemas biométricos tales como reconocimiento de la huella dactilar, cara, iris/retina, geometría de dedos/mano, autentificación de la voz y reconocimiento de la firma (Tolosa & Giz, 2010).
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UAX
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UX
HCI
Experiencias Estéticas
Experiencias Significativas
Experiencias Afectivas
UAX
Usabilidad IA Conversacional Métricas Recursos Didácticos
digitales Síndrome de Down
• Interfaz de usuario• Tecnología• Interacción Gestual
UAX
• Experiencia de Usuario (UX) refiere al sentir de la persona cuando interactúa con un sistema informático y maneja principalmente tres dimensiones o experiencias: la estética, la significativa y la afectiva (Boada, 2017).
• Las emociones despiertan los recuerdos que perduran y la capacidad de enganche emocional que se puede producir, convirtiéndose de esta manera en la Experiencia Afectiva de Usuario (Buck, Khan, Fagan, & Coman, 2018).
•
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Estructura semántica de búsqueda
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Listado de revistas
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Ord Nombre de RevistaNro.
papers
SJR h5 Google
ValueIF Cuartil
1 Computers In Human Behavior 1 1,55 Q1 110 56,27
2 IEEE Wireless Communications 1 1,88 Q1 73 45,29
3 IEEE Access 4 0,55 Q1 57 41,38
4 Future Generation Computer Systems 2 0,84 Q1 68 37,70
5 Decision Support Systems 1 1,66 Q1 67 36,70
6 Information Fusion 1 1,83 Q1 53 32,01
7 Applied Soft Computing Journal 1 1,20 Q1 77 30,49
8 IEEE Transactions On Affective Computing 2 1,13 Q1 39 29,09
9 International Journal Of Information Management 1 1,37 Q1 64 28,93
10 Applied Ergonomics 1 1,07 Q1 44 15,54
11 Psychology Of Aesthetics Creativity And The Arts 1 1,27 Q1 34 14,25
12 Journal Of Hospitality And Tourism Research 1 2,15 Q1 20 14,19
13 Educational Technology Research And Development 1 1,22 Q1 34 13,69
14 Journal Of Air Transport Management 1 0,98 Q1 33 10,67
15 Computers And Industrial Engineering 2 1,46 Q1 11 10,60
16 Electronic Commerce Research And Applications 1 0,82 Q1 35 9,47
17 IEEE Security And Privacy 1 0,36 Q2 74 8,79
18 International Journal Of Human Computer Studies 1 0,60 Q1 38 7,52
19 International Journal Of E Planning Research 1 0,94 Q1 23 7,13
20 Psychology Crime And Law 1 0,79 Q1 26 6,78
RQ1- De los estándares que describen la UX, ¿Cuáles aplican en entornos educativos inclusivos?
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Variable Indicador Referencia Bibliográfica F
ISO 9241- 11: Guía sobre
usabilidadFacilidad de Aprendizaje (Ouherrou et al., 2019) 1
ISO 9241-210: Diseño centrado en el ser humano para sistemas interactivos
Experiencia de usuario, satisfacción del usuario y comportamientos
(Ouherrou et al., 2019) 1
Tipos de Educación Escolarizada o Formal(Ouherrou et al., 2019; Yoon & Baek, 2018)
2
Niveles de Educación Educación General Básica(Ouherrou et al., 2019; Yoon & Baek, 2018)
2
Modalidades de Educación Presencial(Ouherrou et al., 2019; Yoon & Baek, 2018)
2
Edades de aprendizaje De 6 a 14 años(Ouherrou et al., 2019; Yoon & Baek, 2018)
2
Tipos de discapacidades Intelectual(Ouherrou et al., 2019) 1
RQ2 - ¿Qué estrategias se han aplicado con sensores biométricos para evaluar UAX?
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Variable Indicador Referencia Bibliográfica F
Sensores
Fisiológicos(Doumbouya et al., 2018; Eid & Al Osman, 2016; Sefidgar et al., 2016)
3
Ambientales (Berger et al., 2018) 1
RQ3 - ¿Cuáles son los métodos/instrumentos considerados para evaluar la UAX de personas con
discapacidades en ambientes educativos?
HCI en ambientes inteligentes e IA Conversacional, por Pablo Torres Carrión 16
Variable Indicador Referencia Bibliográfica F
Emociones
Enojo, asco, miedo, alegría, tristeza, sorpresa, disgusto y neutral
(Ouherrou et al., 2019) 1
Tipos de Capacidad intelectual
Discapacidad intelectual
(Ouherrou et al., 2019) 1
Métodos e Instrumentos
Redes neuronales convolucionales (CNN)
(Ouherrou et al., 2019a) 1
RQ4 - ¿Qué características tienen los recursos didácticos que se han desarrollado para personas
con discapacidades?
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Variable Indicador Referencia Bibliográfica fTipos de recursos didácticos TIC, juegos (Ouherrou et al., 2019) 1
Categorías de evaluación
Atención, memoria visual, memoria auditiva
(Ouherrou et al., 2019) 1
Clasificación de los recursos didácticos según etapas
Primaria (Ouherrou et al., 2019) 1
RQ5 ¿Qué estrategias se han utilizado en investigaciones conjuntas de UAX con IA?
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Variable Indicador Referencia Bibliográfica f
Escenarios de Inteligencia Artificial
Inteligencia artificial estrecha
(Eid & Al Osman, 2016; Han et al., 2015; Ouherrou et al., 2019; Sefidgar et al., 2016; Yoon & Baek, 2018)
5
Tecnologías de IA
Visuales / Sonido(Ouherrou et al., 2019; Vara et al., 2016)
2
Robots(Eid & Al Osman, 2016; Han et al., 2015; Sefidgar et al., 2016; Yoon & Baek, 2018)
4
• Los sensores más utilizados son los fisiológicos, biocinéticos y ambientales ya que pueden detectar emociones o estímulos internos y externos.
• Los métodos de indagación por medio de análisis cualitativo y cuantitativo muestran resultados concretos y eficientes.
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Propuestas
Métricas para la evaluación de experiencia afectiva de usuario (UAX) con IA conversacional y sensores biométricos.
• ¿Qué métricas permiten identificar la satisfacción emocional del usuario al interactuar con IAC?
• ¿Cuáles son las emociones relevantes obtenidas en el contraste de datos cualitativos y cuantitativos de análisis de emociones en ambientes con IAC?
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Propuestas
Evaluación de Experiencia Afectiva de Usuario (UAX) con la IA Conversacional y Recursos Didácticos digitales diseñados para alumnos con Síndrome de Down.
• La interacción gestual apoyada en la Inteligencia Artificial Conversacional ayuda a mejorar el aprendizaje en pensamiento computacional.
• El Pensamiento computacional genera emociones positivas en una persona con Síndrome de Down
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