Modelos en diseño para el usuario

HCI

Modelos en diseño para el usuario

Fernández Sotelo, Saida

HCIModelos en diseño para el

usuario• INDICE1. Introducción2. Modelado de requisitos de usuario3. Modelos socio-técnicos4. Metodología de sistemas moderados5. Diseño participante6. Modelos cognoscitivos7. Objetivo y tareas jerárquicas8. Modelos lingüísticos9. El desafío de los sistemas basados en pantallas10. Modelos físicos y dispositivos11. Arquitecturas cognoscitivas12. Sumario


usuario• Visión General:

– Modelado de requisitos de usuario:• Modelos socio-técnicos representan requisitos:

– Humano

– Técnico

• Metodología de sistemas moderados de asuntos:– Humanos

– Organizativos

• Diseño participante incorpora al usuario directamente en el proceso de diseño.


usuario• Visión General:

– Modelos cognoscitivos:• Modelos jerárquicos representan:

– Tarea de un usuario– Estructura de un objetivo

• Modelos lingüísticos representan:– Gramática del sistema de usuario

• Modelos físicos y de dispositivo representan:– Destrezas motoras humanas

• Arquitecturas cognoscitivas sostiene estos modelos.

HCI1. Introducción

• Desarrollo:– El diseñador dispone de una selección de modelos para contribuir al

proceso de diseño (Ej: bloque de oficinas).

– Si un diseño dado tiene propiedades apropiadas, se dice que ciertos modelos son evaluados (Ej: programa análisis estructural).

– Otros modelos son generativos realizando comentarios sobre el desarrollo del modelo de diseño al finalizar el desarrollo propiamente dicho.

– En la práctica, los modelos son usados de un modo generativo.

HCI1. Introducción

• Desarrollo:– Se describen un rango de modelos que pueden ser usados en el proceso

de diseño de interfaz.

– Se analizarán dos tipos de modelo:

• Primero, la captura de requisitos de usuario dentro de su contexto social y organizativo, el cual mira fuera del contexto humano.

• Después se analizan, los modelos cognoscitivos que dirigen los procesos de percepción de aspectos de usuario y mentales, está enfocado hacia dentro del usuario individual.

– Ambos modelos son altamente centrados en el usuario.

HCI2. Modelado de requisitos

de usuario• La parte más importante de todas las metodologías de diseño de

sw es la captura de requisitos:– Esta actividad se enfoca en los requisitos funcionales del sistema y con

menor énfasis en asuntos no-funcionales humanos:• Valor práctico.• Aceptabilidad.

– Remedia el equilibrio entre reflejar la vista del manejo de las necesidades del usuario y el reunir la información de los usuarios.

– Existen varios modelos y métodos que pueden ser usados para capturar requisitos del sistema:

• Modelos socio-técnicos.• Metodología de sistemas moderados.• Diseño participante.

HCI3. Modelos socio-técnicos

– Son concebidos con técnicas, organizaciones y aspectos humanos del diseño. Reconocen que la tecnología no está desarrollada de forma aislada pero sí como parte de un medio organizativo.

– Es importante considerar los asuntos sociales y técnicos a la par.

– Modelos socio-técnicos aplicados al diseño de sistemas de computador interactivos:

1. Destrezas Usuario e Igualdad Tareas (USTM) y su forma para pequeñas organizaciones CUSTOM.

2. Sistema Abierto de Análisis de Tareas (OSTA).

3. Ejecución Técnica e Implementación Humana del Sistema de Computador (ETHICS).


• 3.1. USTM/CUSTOM– Acercamiento socio-técnico desarrollado para permitir a los equipos de

diseño entender y documentar los requisitos de usuario.

– USTM ha sido acomodado según especificaciones para uso en organizaciones más pequeñas como la CUSTOM, que se enfocan en establecer los requisitos de stakeholder: todos los stakeholder se tienen en consideración, no sólo los usuarios finales.


• 3.1. USTM/CUSTOM– Un stakeholder es definido como alguien en quién repercute el éxito o

fracaso del sistema. Cuatro categorías del stakeholder son reseñables: • Principal que usa el sistema.• Secundario que no usa directamente el sistema pero recibe la salida

o proporciona la entrada. • Terciario que no es 1 ó 2, pero que son afectados por el éxito o

fracaso del sistema. • Facilitades que son complicados con diseño, desarrollo y

mantenimiento del sistema.


• 3.1. USTM/CUSTOM– CUSTOM está aplicada a la fase inicial del diseño cuando una oportunidad

de producto ha sido identificada. – Forma base de la metodología que prové un conjunto de cuestiones

aplicables a cada fase:1. Describe el contexto organizativo, incluyendo sus objetivos primarios,

características físicas y la base político-económica.2. Identifica y describe stakeholders. Todos los stakeholders son nombrados,

categorizados y descritos con respecto a asuntos personales, su papel en la organización y su trabajo.

3. Identifica y describe grupos de trabajo. • Un grupo es cualquier conjunto de personas que trabajan juntas en una

tarea.• Los grupos de trabajo son descritos en términos de su papel dentro de la

organización y sus características.


• 3.1. USTM/CUSTOM4. Identifica y describe los pares de objeto de tarea.

• Éstas son las tareas que deben ser ejecutadas, acopladas a los objetos que son usados para ejecutarlos o al que son aplicados.

5. Necesita identificar stakeholder.

• Las necesidades de stakeholder son identificadas por consideración de diferencias entre las fases 2 (identifica y describe stakeholders) y 4 (identifica y describe pares de objeto de tarea).

6. Consolida y verifica requisitos de stakeholder.

• La lista de necesidades de stakeholder es verificada contra los criterios determinados en fases anteriores.


• 3.1. USTM/CUSTOM– Si se aplica algún tiempo consumido, CUSTOM proporciona un

framework para los requisitos de stakeholder considerados y el uso de formas y preguntas hechas.

– En situaciones menos complejas, es posible usar la versión corta de análisis de stakeholder CUSTOM, que son preguntas que investigan un rango de características de stakeholder para las fases 2-4.


• 3.2. OSTA– OSTA intenta describir lo que sucede cuando un sistema técnico es

introducido en un entorno de trabajo organizativo.

– Los aspectos sociales del sistema (valor práctico y aceptabilidad) son especificados junto con los aspectos técnicos (funcionalidad de sistema).

– OSTA tiene ocho fases principales:1. La tarea primaria que la tecnología debe soportar es identificada en términos

de los objetivos del usuario.

2. La entrada de tareas para el sistema es identificada.

• Pueden tener diferentes fuentes y formas que pueden limitar el diseño.

3. El entorno externo en que el sistema va a ser introducido está descrito, incluyendo los aspectos físicos, económicos y políticos.


• 3.2. OSTA4. Los procesos de transformación dentro del sistema son descritos en términos

de acciones ejecutadas en/con objetos.5. El sistema social es analizado, considerando la existencia de grupos de

trabajo y relaciones dentro y fuera de la organización.6. El sistema técnico está descrito en términos de su configuración e integración

con otros sistemas.7. Los criterios de satisfacción de ejecución están establecidos, indicando los

requisitos sociales y técnicos del sistema.8. El nuevo sistema técnico está especificado.

Los resultados del OSTA están presentes en el uso familiar de notaciones para los diseñadores tales como diagramas de flujo de datos y descripciones textuales.


• 3.3. ETHICS– ETHICS se concibe con el establecimiento de los requisitos sociales y técnicos

pero difiere del OSTA en que los dos comparan las vertientes del diseño paralelas – la social y la técnica – usando diferentes equipos de diseño.

– En el método ETHICS, los equipos de diseño trabajan separadamente • Intento para combinar sus soluciones para encontrar la más efectiva que sea

compatible con ambos requisitos sociales y técnicos que hayan sido identificados.

– Hay seis fases clave en ETHICS:1. El problema es identificado y el sistema actual descrito. Los objetivos y

tareas son definidos, como necesidades de información y necesidades de satisfacción de trabajo. Las limitaciones en el sistema, se identifican como social y técnica.

2. Dos equipos de diseño están establecidos, uno para examinar aspectos sociales, el otro técnicos.


• 3.3. ETHICS3. La tertulia alternativa y las soluciones técnicas se hacen patentes y evalúan

contra los criterios ya establecidos para determinar una lista corta de posibilidades.

4. Soluciones de la fase 3 se verifican por compatibilidad.5. Pares compatibles de soluciones socio-técnicas ocupan una posición.6. Los diseños detallados están desarrollados.

– El acercamiento de ETHICS intenta alcanzar una solución que encuentre requisitos de usuario y tarea.

• Con equipos especialistas que clasifican soluciones potenciales, escogiendo uno que ocupe una posición alta en criterios sociales y técnicos.

• El énfasis está en extender la solución que ocupa una posición alta en la satisfacción de trabajo para asegurar que la solución es aceptable.

HCI4. Metodologías de

sistemas moderados– Los modelos socio-técnicos vistos se enfocan hacia la identificación de requisitos

de perspectivas humanas y técnicas. Metodología de sistemas moderados (SSM) tiene en cuenta:

• la organización como un sistema del que la tecnología y las personas son componentes.

– El SSM fue desarrollado por Checkland para ayudar a los diseñadores a alcanzar una comprensión del contexto de desarrollos tecnológicos:

• el énfasis está en comprender la situación antes que en idear una solución.

• La distinción es hecha entre las fases del ‘mundo real’ y las fases del sistema.– La primera fase del SSM es el reconocimiento del problema e iniciación del

análisis. Después una descripción detallada de la situación del problema: desarrollando una rica ilustración.


sistemas moderados– Cualquier técnica de sonsacamiento de conocimiento puede ser usada para

recoger la información para construir la rica ilustración, incluyendo la observación, las entrevistas y los cuestionarios estructurados e inestructurados, simulaciones y análisis crítico de incidentes.

– Generalmente, los acercamientos menos estructurados deben ser usados, inicialmente, para evitar la artificialidad de la limitación de la descripción. La rica ilustración puede estar en cualquier estilo pero debe ser claro e informativo para el diseñador.

– En la próxima fase nos movemos del mundo real al mundo de sistemas para generar definiciones radicales para el sistema. Las definiciones radicales son descritas desde el punto de vista de CATWOE:


sistemas moderadosClientes los que reciben salida o beneficio del sistema.

Actores los que ejecutan actividades dentro del sistema.

Transformaciones los cambios que son afectados por el sistema. Para identificar las transformaciones, considera las entradas y salidas del sistema.

Perspectiva del mundo o vista del mundo. Esto es cómo el sistema es percibido en una particular definición radical.

Dueños esos a quién el sistema pertenece, a quién es responsable y que puede autorizar los cambios.

Entorno el mundo en el que el sistema opera y por el cual es influenciado.


sistemas moderados– Una vez han sido desarrolladas las definiciones radicales, se idea el modelo

conceptual, el cual define lo que el sistema tiene que hacer para cumplir las definiciones radicales

– Incluye identificación de transformaciones y actividades en el sistema y modelado jerárquicamente, en términos de lo que está triunfando y cómo está triunfando. Es un proceso iterativo.

– Después se vuelve al mundo real con descripciones de sistemas y compara el sistema actual con el modelo conceptual, identificando las discrepancias y con ello realzando cualquier cambio necesario o los problemas potenciales.

– En las fases finales determinamos que cambios son necesarios y beneficiosos para el sistema en conjunto y decide las acciones requeridas para afectar esos cambios.

– SSM es un flexible acercamiento que soporta una detallada consideración del contexto de diseño. No existe ninguna respuesta correcta (o incorrecta) - SSM es exitoso si ayuda a la comprensión del diseñador del sistema.

HCI5. Diseño participante

– Diseño participante es una filosofía que abarca el total del ciclo de diseño en el puesto de trabajo, incorporando al usuario como un miembro activo del equipo de diseño.

– Los usuarios son colaboradores, activos en el proceso de diseño, antes que participantes pasivos cuyo envolvimiento es totalmente gobernado por el diseñador.

– El argumento es que los usuarios son expertos en el contexto de trabajo y han de estar autorizados a contribuir activamente en el diseño.

– Diseño participante, aspira a refinar los requisitos del sistema iterativo a través de un proceso de diseño en el que el usuario se envuelva activamente.

– Aspira a mejorar el entorno de trabajo y la tarea para la introducción del diseño.– Está caracterizado por la colaboración: el usuario está incluido en el equipo de

diseño y puede contribuir en cada fase del diseño. Finalmente, el acercamiento es iterativo: el diseño está sujeto a evaluación y revisión en cada fase.


– Diseño participante fue originado en Escandinavia, donde ahora es promovido en ley y aceptado en prácticas de trabajo.

– Utiliza un rango de métodos para ayudar a transportar información entre el usuario y el diseñador. Incluyen

Idea genial Esto supone todos los participantes en el diseño de concentración de ideas. Esto es informal y relativamente inestructurado. La

sesión proporciona un rango de ideas de cómo trabajar.Storyboarding Storyboards pueden ser usados como medios de describir

actividades del usuario día a día, así como diseños potenciales y el impacto.

Talleres El diseñador interroga el usuario sobre el entorno de trabajo en que el diseño está siendo usado, y el usuario puede incidir en la tecnología

y capacidades que puede tener disponibles. Ejercicios de lápiz y papel Estos diseños permiten realizar comentarios a través de ellos y ser evaluados con muy poco compromiso en términos de recursos.


– Estos métodos no se utilizan en exclusiva en el diseño participante. – Se pueden usar ampliamente para promover una comprensión más clara entre

diseñador y usuario.

HCI6. Modelos cognoscitivos

– Las restantes técnicas y modelos reclaman tener cierta representación de los usuarios, cómo interactúan recíprocamente con una interfaz; es decir, modelan algún aspecto del entendimiento del usuario, conocimiento, intenciones o proceso.

– El nivel de representación difiere técnica a técnica de modelos de objetivos de alto nivel y resultados de actividades de resolución del problema, a descripciones de la actividad a nivel motora, tales como pulsaciones y click de ratón.

– Una vía para clasificarlos es respeto a cómo describen características de la competencia y ejecución del usuario. Cita de Simón:

“Los modelos de competencia tienden a ser unos que pueda predecir las secuencias de comportamiento legal, pero generalmente hace esto sin consideración hacia si podrían ser ejecutadas en realidad por usuarios. En cambio, los modelos de ejecución no sólo describen que secuencias de necesidades de comportamiento son, pero usualmente describe lo que el usuario necesita saber, y cómo es empleado en ejecución de la tarea real”.


– Los modelos de competencia, representan tipos de comportamiento esperado de un usuario, pero proporcionan una pequeña ayuda al analizar ese comportamiento para determinar sus demandas en el usuario.

– Otra distinción útil entre estos modelos es si dirigen la adquisición o formulación de un plano de actividad o la ejecución de ese plan.

– Ciertos modelos son interesados con comprender al Usuario y su lenguaje de tareas asociado, mientras que otros son interesados con la traducción entre ese lenguaje de tareas y el lenguaje de Entrada. La presentación de los modelos cognoscitivos se divide en las categorías siguientes:

representación jerárquica de tareas de usuario y estructura de objetivo.

modelos lingüísticos y gramaticales.

modelos físicos y de nivel de dispositivo.


– Suposiciones arquitecturales sobre el usuario son necesitadas en cualquiera de los modelos cognoscitivos. Algunas de las más básicas como la distinción entre memoria a largo y corto plazo.

– Muchos de estos modelos reflejan que las analogías computacionales son corrientemente usadas en psicología cognoscitiva. La similitud entre el lenguaje descrito del usuario y el descrito del computador tiene ciertas ventajas y ciertos peligros.

• Ventaja: hace que la comunicación y el análisis del combinado del sistema humano-computador sea más fácil.

• Peligro: que esto alentará una vista mecánica del usuario.

HCI7. Objetivo y tareas

jerárquicas– Muchos modelos hacen uso de un modelo del procesamiento mental en que el

usuario logra objetivos resolviendo subobjetivos. Consideraremos dos modelos, GOMS y CCT, donde es característica central. Veremos características similares en otros modelos, como TAG y consideramos técnicas de análisis de tarea.

– Varios asuntos se levantan como un intento, de análisis del uso de computador.

– ¿Dónde paramos? Podemos pasar descomponiendo tareas hasta trabajar en el individuo y movimientos de ojo del usuario, o podemos parar en un nivel más abstracto.

– ¿Dónde empezamos? Podemos empezar nuestros análisis en diferentes puntos en la jerarquía de objetivos.


jerárquicas– Al extremo podemos extender nuestro análisis para objetivos más y más grandes:

‘encienda la cocina’ es un subobjetivo de la ‘ebullición de los guisantes’ y así sucesivamente hacia los objetivos tales como ‘tengo mi cena’.

– Estas dos preguntas son asuntos de granularidad. Los diferentes asuntos de diseño exigen niveles diferentes de análisis.

– La tarea más abstracta es mencionada como la tarea unitaria. La cual no requiere ninguna destreza del problema resuelto de parte del usuario, aunque a menudo exigen bastantes destrezas sofisticadas del mismo de parte del diseñador para determinarlas.


jerárquicas– ¿Qué hacemos cuando existen varias vías de resolver un problema, o si las

soluciones de dos subobjetivos interactúan? • Los usuarios tendrán más de una vía para lograr un objetivo y deberá haber

alguna forma de como seleccionar entre las soluciones competitivas.

– Otro asunto importante tiene que ver con el tratamiento del error. Los usuarios no son perfectos. Por lo general, la predicción del comportamiento de error es pobre entre estas técnicas de modelado jerárquicas, sin embargo algunas (teoría de la complejidad cognoscitiva (CCT)) pueden representar un comportamiento de error.


jerárquicas• 7.1. GOMS

– El modelo GOMS de Card, Moran y Nevell son un acrónimo para las Objetivos, Operadores, Métodos y la Selección:

• Objetivos: describen lo que el usuario quiere lograr. Además los objetivos son tomados para representar un ‘punto de memoria’ para el usuario, de que puede evaluar lo que debería ser hecho.

• Operadores: son el nivel más bajo del análisis. Acciones básicas que el usuario debe ejecutar a fin de usar el sistema, que pueden afectar al sistema o al estado mental del usuario.

• Métodos: hay varias vías para que un objetivo pueda ser dividido en subobjetivos. Escogida una ventana puede ser cerrada por cualquier icono escogiendo la opción ‘CLOSE’ de un menú de pop-up, o golpeando la tecla de la función ‘L7’. En GOMS estas dos descomposiciones de objetivo son mencionadas como métodos, tenemos el CLOSE-METHOD y el L7-METHOD:



GOAL: ICONIZE-WINDOW. [select GOAL: USE-CLOSE-METHOD. . MOVE-MOUSE-TO-WINDOW-

HEADER. . POP-UP-MENU. . CLICK-OVER-CLOSE-OPTION

GOAL: USE-L7-METHOD. . PRESS-L7-KEY]

Los puntos son usados para indicar el nivel jerárquico de los objetivos.

• Selección Vemos el uso de la palabra select donde se levanta la elección de métodos. GOMS no dejan éste como una elección casual, intentamos predecir que métodos se usarán. Esto depende del particular usuario y del estado del sistema, y detalles sobre los objetivos.



– Las jerarquías de objetivos descritas en un análisis de GOMS están casi debajo del nivel de la tarea unitaria definida en puntos anteriores.

– Un análisis típico de GOMS podría consistir, en un objetivo de alto nivel, lo que se desglosa en una secuencia de tareas unitarias, que puede fomentar la descomposición en el nivel de operadores básicos:

GOAL: EDIT-MANUSCRIPT

. GOAL: EDIT-UNIT-TASK repetir hasta no haya más tareas unitarias



– La descomposición de objetivo entre la tarea completa y las tareas unitarias supone una comprensión detallada de las estrategias del problema resuelto por parte del usuario y del campo de aplicación. En particular, el objetivo de análisis de tarea jerárquico es producir las descomposiciones de tarea.

– El análisis de la estructura de objetivo de GOMS puede producir las medidas de la ejecución.

– La profundidad de apilación de una estructura de objetivo puede estar acostumbrado a estimar requisitos de memoria a corto plazo.

– El modelo de los procesos mentales de los usuarios implicado es muy idealizado. Las reglas de selección pueden ser ensayadas para la exactitud contra trazas del usuario, y cambiado en respuesta a discrepancias.



– El modelo original de GOMS tiene servido como base para una gran parte de la investigación del modelado cognoscitivo en HCI. Era bueno para describir cómo expertos la ejecución de tareas rutinarias. Acoplado con el modelado del dispositivo, puede ser usado para predecir la ejecución de estos usuarios desde el punto de vista del tiempo de ejecución.


jerárquicas• 7.2. Teoría de la Complejidad Cognoscitiva

– La teoría de complejidad cognoscitiva (CCT), comienza con las premisas básicas de la descomposición de objetivos de GOMS y enriquece el modelo para proporcionar un mayor poder predictivo.

– CCT tiene dos descripciones paralelas: • los objetivos del usuario• la otra del sistema de computador (llamado dispositivo en CCT).

– La descripción de los objetivos del usuario está basada en una jerarquía de objetivo tipo GOMS, pero se expresa usando reglas de producción.

– Para la gramática de sistema, usa redes de transición generalizada, una forma de redes de transición de estado.

– Las reglas de producción son una secuencia de reglas: if condición then acción



donde condición es una sentencia sobre los contenidos de memoria de trabajo. Si la condición es verdadera entonces la regla de producción se ejecuta. Una acción puede consistir en unas o más acciones elementales, que pueden ser cambios en la memoria de trabajo, o acciones externas tales como pulsaciones.



– Los novatos pueden hacer las mismas pulsaciones que los expertos, pero la vía en que almacenen el conocimiento será diferente.

• Para manejarse con este CCT tiene un conjunto de reglas de ‘estilo’ para novatos. Estas limitan la forma de las condiciones y acciones en las reglas de producción.

• Los novatos son esperados para probar constantemente todas las reglas en su memoria de trabajo y para verificar la retroalimentación del sistema después de cada pulsación.

– Las reglas en la necesidad CCT no representa ejecución de error libre. Pueden ser usados para explicar los fenómenos de error, aunque no pueden predecirlos.


jerárquicas• 7.2. Teoría de la Complejidad Cognoscitiva Las reglas de CCT están estrechamente relacionadas con jerarquías de

objetivo parecidas a GOMS; las reglas pueden ser generadas como una jerarquía, o alternativamente, podemos analizar las reglas de producción para obtener el árbol de objetivo:

GOAL: insert space

. GOAL: move cursor – if not at right position

. PRESS-KEY-I

. PRESS-SPACE

. PRESS-SPACE



– La profundidad de apilación de esta jerarquía de objetivo (como descrita para los GOMS) está directamente relacionada con el número (GOAL . . .) términos de la memoria de trabajo.

– Las reglas CCT pueden representar planos más complejos que las jerarquías secuenciales simples de GOMS.

– CCT, como GOMS, está dirigido a un bajo nivel, los objetivos de procedimentado, es decir, la tarea unitaria.

– Además tareas unitarias sucesivas son escogidas de diferentes actividades: el autor puede borrar una palabra, tomar un trago, hacer la búsqueda de una palabra, pero cada vez una tarea unitaria completa podría ser ejecutada - el autor no echa un trago de té en medio del borrado de una palabra.



– Reglas de CCT pueden ser informalmente analizadas para discutir los asuntos de procedimentado y comportamiento de error, y cómo podemos relatarlos para jerarquías de objetivo parecidas a GOMS. Sin embargo, el objetivo principal de CCT es ser capaz de medir la complejidad de una interfaz.

– Las reglas de producción representan exactamente el camino del conocimiento guardado y por lo tanto el tiempo tomado en aprender una interfaz es aproximadamente proporcional hasta al número de reglas que tiene que aprender.

– Hay varios problemas con CCT. Con muchos métodos de descripción, el tamaño para igualar una parte de una interfaz puede ser enorme. Además, puede haber varias vías de representación del mismo comportamiento del usuario y comportamiento de interfaz, produciendo diferentes medidas de disonancia.


jerárquicas• 7.3. Problemas y extensiones jerarquías objetivo

– La formación de una jerarquía de objetivo es una técnica de post hoc y corre un riesgo real de ser definido por el diálogo de computador antes que el usuario. Una vía para rectificar esta es producir una estructura de objetivo basada en los procedimientos manuales pre-existencia y así obtiene una jerarquía natural.

– GOMS definen su campo para ser de uso experto, y así las estructuras de objetivo que son importantes para que los usuarios se desarrollen fuera de su uso del sistema. Sin embargo, la jerarquía natural puede ser útil como parte de un análisis de CCT, representando un estado del conocimiento.

– El framework conceptual de jerarquías de objetivo y pilas de objetivos del usuario pueden ser usados para expresar los asuntos de interfaz, no directamente dirigidos por la notación.


jerárquicas• 7.3. Problemas y extensiones jerarquías objetivo

– Ejemplo, los cajeros automáticos dieron a los clientes el dinero antes de retornar sus tarjetas. Lo cual dirigió a muchos clientes a dejar sus tarjetas. A pesar de que se enviaban mensajes en pantalla para esperar. Esto es un problema de clausura.

• El objetivo principal del usuario es conseguir dinero; cuando ese objetivo es satisfecho, el usuario no completa o no cierra las varias subtareas que todavía permanecen abiertas.

• Los bancos pronto cambiaron la orden de diálogo de modo que la tarjeta es siempre recuperada antes de que el dinero fuese dispensado.

– Una regla general que se puede aplicar a cualquier jerarquía de objetivo es que ningún objetivo de nivel más alto debería ser satisfecho hasta que todos los subobjetivos han sido satisfechos.

HCI8. Modelos lingüísticos

– La interacción del usuario con un computador es visto en términos de un lenguaje.

– Las gramáticas BNF son frecuentemente usadas para especificar diálogos.

– Los modelos han sido propuestos con la intención de entender el comportamiento del usuario y analizar la dificultad cognoscitiva de la interfaz.


• 8.1. BNF– Lo representativo del acercamiento lingüístico es el uso de las reglas

Backus-Naur Form (BNF) para describir la gramática de diálogo. El BNF ha sido usado para especificar la sintaxis de los lenguajes de programación de computadores, y muchos diálogos de sistema pueden ser descritos fácilmente usando reglas BNF.


• 8.1. BNF– Los nombres en la descripción son de dos tipos: no-terminales, mostrados en caja

baja, y terminales, mostrados en caja alta.

• Las terminales representan el nivel más bajo de comportamiento de usuario, tal como presionando una tecla, clickando el botón del ratón o moviendo el ratón.

• Los no-terminales son abstracciones a un nivel más alto. Los no-terminales son definidos en términos de otros no-terminales y terminales con una definición de la forma.

name ::= expression– El símbolo ‘::=’ es leído como ‘es definido como’. Sólo no-terminales pueden

aparecer a la izquierda de la definición. El lado derecho es construido usando dos operadores ‘+’ (sucesión) y ‘|’ (elección).


• 8.1. BNF– Además para el lenguaje en conjunto, podemos usar la definición BNF para

calcular cuántas acciones básicas son requeridas por una tarea particular, y así obtener una estimación de la dificultad de la tarea.

– La descripción BNF sólo representa las acciones del usuario, no la percepción del usuario de las respuestas del sistema.


• 8.2. Gramática de acción de tarea– Las medidas basadas en BNF han sido criticadas como que no son bastante

‘cognoscitivas’. Ignoran las ventajas de la consistencia tanto en la estructura del lenguaje como en el uso de nombres y letras de comandos.

– La gramática de acción de tarea (TAG) intenta tratar con algunos de los problemas incluyendo elementos tales como reglas de gramática de parametrización para enfatizar consistencia y codificación del conocimiento del mundo del usuario.

– Para ilustrar consistencia, consideramos los tres comandos UNIX: • cp (copiado de archivos). • mv (movimiento de archivos). • ln (vinculación de archivos).

– Cualquiera tiene dos argumentos, un nombre de archivo de fuente y destino, o muchas fuentes de nombres de archivo seguidas por un directorio de destino:


• 8.2. Gramática de acción de tareacopy ::= ‘cp’ + filename + filename

|‘cp’ + filename + directory

move ::= ‘mv’ + filename + filename

|‘mv’ + filename + directory

link ::= ‘ln’ + filename + filename

|‘ln’ + filename + directory


• 8.2. Gramática de acción de tarea– A veces puede no estar claro que comando es el apropiado, pero una vez que

sabemos uno, el resto se vuelve obvio.

– La notación nos permite decir que los comandos RIGHT y LEFT son consistentes para acciones opuestas. ¿Cómo sabemos que el usuario estima los opuestos de RIGHT para ser LEFT antes que WRONG? La inclusión de conocimiento mundial depende del usuario del sistema. El diseñador es responsable de la entrada de este conocimiento en la descripción TAG y su validez dependerá del juicio profesional del diseñador.

HCI9. El desafío de los sistemas

basados en pantallas– Jerarquía de objetivo y técnicas basadas en gramática fueron desarrolladas

cuando la mayor parte de los sistemas interactivos eran línea de comandos o la mayoría de teclado y basado en cursor. Estos acercamientos pueden generalizar negocios con ventanas más modernas e interfaces de manejo del ratón.

– Familias de técnicas ignoran bastante la salida de sistema, lo que el usuario ve. • La suposición implícita es que los usuarios saben exactamente lo que quieren

hacer y ejecutan ciegamente las secuencias de comando apropiadas. – El BNF ha sido extendido y TAG también para incluir información sobre cómo la

pantalla puede afectar a las reglas de la gramática. – Otro problema de las gramáticas es la estructura léxica a nivel más bajo.– Apretando la tecla del cursor es un lexeme razonable, pero moviendo el ratón un

pixel es menos sensible. Además, los diálogos basados en indicador son más orientados a pantalla.

– Clickeando el cursor hasta un punto particular en la pantalla tiene un significado dependiente de los contenidos de pantalla actuales.


basados en pantallas– El problema de las gramáticas es la estrucutra léxica a nivel más bajo. El cual

puede ser parcialmente resuelto con respecto a las operaciones tal como ‘seleccionar la región del texto’ o ‘hacer click en botón libre’ como los terminales de la gramática.

– Si se toma este acercamiento, los movimientos detallados del ratón y el análisis gramatical de eventos de ratón en el contexto de la información de pantalla son abstraídos.

– Métodos de jerarquía de objetivo tienen diferentes problemas, como sistemas de pantalla orientados alientan métodos menos estructurados para la realización del objetivo.

– En lugar de tener planes bien definidos, el usuario ejecuta una tarea más exploratoria, reconociendo direcciones y ayuda fuera de otros.


basados en pantallasPor ejemplo, durante la fase de edición podríamos tener el subdiálogo ‘borrar

una palabra’:

DELETE_WORD

. SELECT_WORD

. . MOVE_MOUSE_TO_WORD_START

. . DEPRESS_MOUSE_BUTTON

. . MOVE_MOUSE_TO_WORD_END

. . RELEASE_MOUSE_BUTTON

. CLICK_ON_DELETE

. . MOVE_MOUSE_TO_DELETE_ICON

. . CLICK_MOUSE_BUTTON


basados en pantallas– Así las jerarquías de objetivo pueden parcialmente manejarse con sistemas

orientados de pantalla por una elección apropiada del nivel, pero los problemas enfatizan la naturaleza preceptiva de los fundamentales modelos cognoscitivos.

– Estos problemas han sido uno de los factores de la creciente popularidad de acción situada y cognición distribuida en HCI. Ambos acercamientos enfatizan la vía en que las acciones son dependientes de los eventos y determinadas por el contexto, antes que ser preplaneadas.

• Los protagonistas de estos acercamientos parecen negar cualesquier acciones planeadas u objetivos a largo plazo.

• Los modeladores cognoscitivos tradicionales son modelados cognición basada en pantalla usando reglas de producción y métodos similares, que incluyen datos cognoscitivos dentro de los modelos.

– A un menor nivel, el comportamiento experto troceado es modelado efectivamente usando los modelos jerárquicos o lingüísticos, y es donde el modelo de nivel de pulsación ha sido efectivo.


basados en pantallas– Ninguna cantidad de modelado cognoscitivo puede capturar la actividad durante

la escritura de un poema. Entre estos, los modelos cognoscitivos habrán diferido los niveles de éxito y utilidad.

– Los niveles más bajos deben tomar en cuenta las reacciones del usuario para realimentación del sistema, de otra manera no pueden dirigir el asunto fundamental de la interactividad.

HCI10. Modelos físicos y

dispositivos• 10.1 Modelo de nivel de pulsación:

– Comparado con la comprensión cognoscitiva profunda requiere describir las actividades de solución de problemas.

– KLM (modelo de nivel de pulsación) usa este entendimiento como una base para predicciones detalladas sobre la ejecución del usuario. Es dirigida en tareas unitarias dentro de la interacción, la ejecución de las secuencias de comandos simples, típicamente llevan no más de 20 segundos. Los ejemplos serían usados para buscar y reemplazar características, o cambiar la fuente de una palabra.

– La suposición es que estas tareas más complejas podrían ser divididas en subtareas (como en GOMS) antes de los intentos del usuario por combinarlos en acciones físicas. La tarea es dividida en dos fases:

• adquisición de la tarea, el usuario construye una representación mental de la tarea;

• ejecución de la tarea está usando las facilidades del sistema.


dispositivos• 10.1 Modelo de nivel de pulsación

– Durante la fase de adquisición el usuario habrá decidido cómo realizar la tarea usando las primitivas del sistema, y así, durante la fase de ejecución, no existe ninguna actividad mental de alto nivel, el usuario es el experto.

– Está relacionado con el modelo de GOMS, y puede ser pensado como un modelo de GOMS a muy bajo nivel donde el método es dado.

– El modelo descompone la fase de ejecución en cinco operadores motores físicos diferentes, un operador mental y un operador de respuesta de sistema:



K Pulsación, golpeando teclas, incluyendo cambios y modificadores de teclas.

B Apretar el botón del ratón.

P Orientación, mover el ratón (o el dispositivo similar) a un objetivo.

H Buscador, conmutando la mano entre ratón y teclado.

D Dibujar líneas usando el ratón.

M Mentalmente preparación para una acción física.

R La respuesta del sistema puede ser ignorada si el usuario no tiene que esperar para ello, como mecanografiando una copia.



– La ejecución de una tarea supondrá las ocurrencias interfoliadas de varios operadores.

– Ejemplo: estamos usando un editor basado en ratón. Si advertimos un error de carácter sencillo que señalaremos como error, borramos el carácter y lo mecanografiamos de nuevo, y entonces volvemos al punto previo de mecanografiado. Esto se descompone como sigue:

• 1. mover la mano hacia el ratón H[ratón]• 2. posicionar el ratón después carácter incorrecto PB[LEFT]• 3. volver al teclado H[teclado]• 4. borrar el carácter MK[BORRAR]• 5. mecanografiar corrección K[carácter]• 6. reposicionar el punto de inserción

H[ratón]MPB[LEFT]



– Ciertos operadores tienen descripciones añadidas a ellos, representando el dispositivo de las manos dirigirse hacia el blanco ([ratón]) y que las teclas sean golpeadas (LEFT - el botón izquierdo del ratón).

– El modelo pronosticado del total del tiempo tomado durante la fase de ejecución añadiendo el tiempo constitutivo para cada una de las actividades anteriores.



– El tiempo de respuesta puede ser medido observando el sistema.

– Los tiempos para los otros operadores son obtenidos de datos empíricos. El tiempo tecleando depende de la destreza de mecanografía del usuario y los diferentes tiempos son así usados por diferentes usuarios.

• Presionar un botón del ratón es normalmente más rápido que mecanografiarlo.

• Una predicción de tiempo más exacta puede ser hecha separando el botón presionado B del resto de las pulsaciones K.

• El tiempo indicador puede ser calculado usando la ley de Fitt, y así dependa del tamaño y posición del objetivo.



– El tiempo de dibujo depende del número y longitud de las líneas dibujadas, y es un campo bastante específico, pero uno puede usar fácilmente datos empíricos para tareas de dibujo más generales.

– El tiempo del buscador y el tiempo de preparación mental son asumidos como constantes. Los tiempos típicos son resumidos en la siguiente tabla:


dispositivosTabla 6.1 Tiempo para varios operadores en KLM (adaptados por Card, Moran and Nevell).

Operador Comentarios Tiempo (s)

K

Presionar tecla buen mecanógrafo (90 wpm) pobre mecanógrafo (40wpm) no-mecanógrafo

0.120.281.20

B Presionar botón del ratón abajo o arriba clic

0.100.20

P Apuntando con el ratón ley de Fitts media de movimiento

0.1 (log2 (D/S + 0.5)

1.10H Dirigir las manos hacia y desde el

teclado0.40

D Dibujando – dominio dependiente -

M Preparar mentalmente 1.35

R Respuesta del sistema – medida -



– El operador mental es probablemente la parte más compleja de KLM. El usuario es asumido por tener que decidir qué hacer, y cómo hacerlo.

– Existen complicadas heurísticas para decidir dónde poner M operadores, pero todo queda reducido al nivel de troceado. Si el usuario representa una palabra, o un nombre de comando bien conocido, éste será un trozo, y por lo tanto solo se requiere un operador mental.

– Todo el tiempo del operador físico depende de las destrezas del usuario. También el operador mental depende del nivel de troceado, y por lo tanto de la habilidad del usuario. Debe decidir por lo tanto justo antes de usar las predicciones de KLM que clase de usuario esté considerando.



– Las predicciones hechas por KLM son sólo significado para ser una aproximación, y así las suposiciones racionales sobre si los niveles de la habilidad son suficientes.

– Las predicciones individuales pueden ser interesantes, pero el poder de KLM estriba en comparación. Dando varios sistemas, podemos calcular los métodos para ejecutar tareas claves, y entonces usar KLM para decirnos que el sistema es el más rápido.

– Esto es considerablemente más barato que conducir experimentos largos (los niveles de variación individual exigirían enormes números de ensayos).

– De una descripción de un sistema propuesto, podemos predecir los tiempos tomados para las tareas. Así como los sistemas de comparación, podemos comparar métodos dentro de un sistema. Esto puede ser útil preparando materiales de enseñanza, como podemos optar por enseñar los métodos rápidos.



– Ejemplo: Usando el modelo de nivel de pulsación• Como un ejemplo, comparamos los dos métodos por iconización de una

ventana. Un uso de tecla de función ‘L7’, y los otros los ‘CLOSE’ la opción del menú de aparición súbita de la ventana. Este último es obtenido moviendo la barra de título de la ventana, presionando el botón izquierdo del ratón, arrastrando el ratón abajo al menú de aparición súbita a la opción ‘CLOSE’, y entonces soltar el botón del ratón. Asumimos que la mano del usuario está en el ratón en primer lugar, y por lo tanto sólo el L7-METHOD requerirá dirigirse hacia el operador. Los operadores para los dos métodos son como sigue:

L7-METHOD H[teclado]MK[tecla de función L7] CLOSE-METHOD P[barra menú]B[LEFT down]MP[opción]B[LEFT up]



– Los tiempos totales son estos: L7-METHOD = 0.4 + 1.35 + 0.28

= 2.03 segundosCLOSE-METHOD = 1.1 + 0.1 + 1.35 + 1.1 + 0.1

= 3.75 segundos– El primer cálculo es bastante directo, pero el segundo necesita un poco de

desempaquetamiento. Los botones presionados son separados abajo y entonces se levantan las acciones y así cada uno es único de duración determinada a 0.1 de un segundo, antes que 0.2 para un click, o 0.28 para teclear. De estas predicciones, podemos ver que el L7-METHOD es más rápido. La regla de selección de Sam fue usar el L7-METHOD cuando se juega con bloques. Hacer así, puede pasar jugando al juego usando el ratón en el derecho y mientras moviendo su izquierdo sobre la tecla.



– Así el tiempo real para el Sam, de cuando toma su atención del juego para cuando el comando es dado, es menor, 2.03 segundos menos dirigirse hacia el tiempo, esos son 1.63 segundos.

– Tal vez las estimaciones medias para aguzar tiempos han predispuesto nuestra estimación. Podemos ser un poco más precisos sobre el cronometraje de CLOSE-METHOD si usamos la ley de Fitts en lugar de los 1.1 segundos medios. El ratón estará típicamente en el medio de la línea 25 de alto de la ventana. La barra de título es de 1.25 líneas de alto. Así la distancia para la proporción del objetivo para la primera tarea indicadora es 10:1. La opción ‘CLOSE’ tiene cuatro artículos abajo en el menú de aparición súbita; por lo tanto la relación para el segundo indicador tarea es 4:1. Así podemos calcular los indicadores de tiempo:



P[to menu bar] = 0.1 log2 (10.5) = 0.339

P[to option] = 0.1 log2 (4.5) = 0.217

– Con estos cronometrajes revisados, KLM predice el CLOSE METHOD tomará 2.1 segundos.



– Card, Moran y Nevell validaron empíricamente KLM contra un rango de sistemas, ambos basados en teclado y ratón, y una selección de tareas. Las predicciones fueron encontradas para ser notablemente exactas (un error de cerca del 20%).

– KLM es uno de los pocos modelos capaces de dar predicciones cuantitativas exactas sobre ejecución. Sin embargo, el rango de aplicaciones es correspondientemente pequeño. Nos dice mucho sobre la microinteracción, pero no sobre el diálogo a escala más grande.

– Las aproximaciones marcadas pueden cambiar radicalmente los resultados, KLM es una guía, no un oráculo.


dispositivos• 10.2 Modelo de tres estados:

– Existe un rango de dispositivos de indicación además del ratón. A menudo estos dispositivos son considerados lógicamente equivalente, si las mismas entradas están disponibles para la aplicación.

– Son indiferentes, mientras que puede seleccionar un punto en la pantalla. Sin embargo, estos diferentes dispositivos, ratón, trackball, el lápiz fotosensible, se sienten muy diferentes ya que los dispositivos son similares desde el punto de vista de la aplicación, pero tienen características motoras sensoriales muy diferentes.

– Buxton ha desarrollado un modelo simple de dispositivos de entrada, el modelo de tres estados. Empieza mirando al ratón. Si lo mueve sin los botones pulsados, normalmente se mueve el cursor del ratón. Este comportamiento de rastreo es llamado estado 1.

– Presionando el botón sobre un icono y después moviendo el ratón a menudo dará como resultado un objeto siendo arrastrado. Este se llama estado 2.



– Si se considera un lápiz fotosensible con un botón, se comporta tal como un ratón cuando está tocando la pantalla. Cuando su botón no está presionado, está en el estado 1, y cuando su botón sea presionado, estado 2.

– Sin embargo, el lápiz fotosensible tiene un tercer estado, cuando el lápiz fotosensible no está tocando la pantalla. En este estado el sistema no puede seguir la pista de la posición del lápiz fotosensible. Este estado es llamado estado 0.

– Transición del ratón: estado 1 y 2.



– Una pantalla táctil se parece al lápiz fotosensible sin el botón. Mientras que el usuario no está tocando la pantalla, el sistema no puede seguir la pista del dedo, es decir, otra vez estado 0.

– Cuando el usuario toca la pantalla, el sistema puede comenzar a seguirle la pista, estado 1. Así una pantalla táctil es un dispositivo de estado 0-1 mientras que un ratón es un dispositivo de estado 1-2. Como no hay ninguna diferencia entre un estado 0-2 y un dispositivo de estado 0-1, hay sólo las tres posibilidades que hemos visto. La complejidad adicional es si el dispositivo tiene varios botones, en cuyo caso tendríamos un estado por cada botón: 2izquierda, 2centro, 2derecha.



– Aunque la mezcla de teclas del teclado y teclas del ratón es normalmente un mal hábito, es obviamente necesario de vez en cuando.

– Al principio, el modelo aparece para caracterizar los estados del dispositivo por las entradas disponibles para el sistema. Por ello, el estado 0 es claramente diferente de los estados 1 y 2. Sin embargo, si miramos el estado de transición 1-2, vemos que es simétrico con respecto a los dos estados.

– En principio no hay ninguna razón porque un programa no debería decidir hacer un seguimiento de la pista del ratón mientras que está en el estado 2 y se arrastran cosas sobre el estado 1.

– El estado 2 requiere un botón para ser presionado, mientras que el estado 1 es uno de relajación relativa. Hay una diferencia similar en la tensión entre el estado 0 y el estado 1.



– La ley de Fitts tiene constantes de habilidad de escoger el momento oportuno para diferentes dispositivos y dice que el tiempo tomado para moverse hacia un objetivo de tamaño S a una distancia D es:

a + blog2 (D/S + 1)

– Las constantes a y b dependen del dispositivo de indicación particular usado y la destreza del usuario con ese dispositivo. Sin embargo, el modelo de tres estados dice que estas constantes también dependen del estado del dispositivo.



– Con una pantalla táctil, o lápiz fotosensible, un cursor aparecerá a menudo bajo el dedo o lápiz cuando entra en contacto con la pantalla.

– La exactitud con que puede mover el cursor alrededor estará lejos de la exactitud con que puede indicar el primer lugar. También es racional esperar que la constante de la ley de Fitts será diferente, aunque no sea obvio que será más rápido.

– Existe una diferencia similar entre los estados 1 y 2. Porque el usuario está teniendo pulsado un botón, la mano está en un estado de tensión y así aguzando la exactitud y rapidez puede ser diferente.



– Podemos volver a calcular la predicción de KLM para el CLOSE-METHOD usando estos datos. Recordar que el método tuvo dos operadores apuntando: • uno para apuntar a la barra de títulos de la ventana con una distancia a la relación de

tamaño de objetivo de 10:1, el segundo para arrastrar la selección ‘CLOSE’ en el menú de pop-up (4:1).

– Así el primer operador de indicación es el estado 1 y el secundario es el estado 2.• Ratón

P[barra de menú] = -107 + 223 log2(11) = 664msP[opción] = 135 + 249 log2(5) =

713ms• Trackball

P[barra de menú] = 75 + 300 log2(11) = 1113ms

P[opción] = -349 + 668 log2(5) = 1248msdando un nuevo tiempo revisado por el CLOSE-METHOD de 2,93 segundos usando un ratón y 3,91 segundos usando un trackball.



Tabla 6.2 Coeficientes de la ley de Fitts (después de Mackenzie, Sellen y Buxton) Dispositivo a (ms) b (ms/bit)

Apuntando (Estado 1)

Ratón Trackball

-10775

223300

Arrastrando (Estado 2)

Ratón Trackball

135

-349

249688

HCI11. Arquitecturas cognoscitivas– Los formalismos tienen cierto modelo implícito o explícito de cómo el usuario

ejecuta el procesamiento cognoscitivo en la ejecución de una tarea. • El concepto de tomar un problema y resolverlo por división y dominio del uso

de subobjetivos es central para GOMS. • CCT asume la distinción entre memoria a largo y a corto plazo, con las reglas de

producción siendo almacenadas en memoria a largo plazo e ‘igualadas’ contra los contenidos de a corto plazo de la memoria para determinar la ‘ejecución’.

• Los valores para varios operadores motores y mentales en KLM eran basados en el Procesador Humano de Modelo (MHP) arquitectura de Card, Moran y Nevell.

– Las suposiciones arquitecturales son centrales para la descripción del modelado cognoscitivo que los acercamientos ofrecen.

– Las notaciones jerárquicas y lingüísticas pueden medir la complejidad, pero no tienden a considerar diversiones de secuencias de comando óptimas.

– Para los modelos arquitecturales, la predicción y comprensión del error son centrales para sus análisis.

HCI11. Arquitecturas cognoscitivas

• 11.1 El modelo de espacio de problema– El comportamiento racional es caracterizado como el comportamiento para lograr

un objetivo específico. • Para distinguir entre comportamiento inteligente y parecido a máquina.• En el campo de la inteligencia artificial (AI), un sistema que expone

comportamiento racional es referido como el sistema al nivel de conocimiento.

– Contiene un agente de comportamiento en un entorno, incluyendo sus propios objetivos.

– Como el agente se comporta en su entorno, cambia el entorno y su propio conocimiento.

• Podemos mirar el comportamiento del sistema al nivel de conocimiento como una secuencia de estados de entorno y agente, progresando en el tiempo.

• El objetivo del agente es una preferencia sobre todas las posibles secuencias de los estados de agente/entorno. .


• 11.1 El modelo de espacio de problema– En la ciencia informática es común describir un problema como la búsqueda a

través de un conjunto de posibles estados desde algún estado inicial hacia un estado deseado. Este modelo es usado en la tarea ordinaria del programador.

– Identificado el problema y los medios para llegar a la solución del problema, el programador representa el problema y el algoritmo en un lenguaje de programación para ser ejecutado en una máquina para alcanzar el estado deseado.

– La arquitectura de la máquina sólo permite que la definición de la búsqueda o espacio de problema y las acciones que pueden ocurrir crucen ese espacio. La máquina no tiene la habilidad para formular el espacio de problema y su solución, porque no tiene ninguna idea de objetivo.

– Es el trabajo del programador comprender el objetivo así como definir la máquina para lograrlo.


• 11.1 El modelo de espacio de problema– El nuevo modelo computacional es el modelo de espacio de problema, basado en el

trabajo de problema resuelto de Nevell y Simón en la Universidad de Carnegie-Mellon.

• Un espacio de problema consiste en un conjunto de estados y un conjunto de operaciones que pueden ser ejecutadas en los estados.

• El comportamiento en un espacio de problema es un proceso de dos pasos. – el operador actual es escogido basado en el estado actual.– después es aplicado al estado actual para lograr el nuevo estado.

• Un espacio de problema representa un objetivo definiendo los estados deseados como un subconjunto de todos los posibles estados.

• Una vez el estado inicial es establecido, la tarea dentro del espacio de problema es encontrar una secuencia de operaciones que forman un camino dentro del espacio del estado inicial para uno de los estados deseados, con una terminación exitosa.


• 11.1 El modelo de espacio de problema– Cuatro actividades diferentes que ocurren dentro de espacio de problema:

• Formulación de objetivo, selección de operación, aplicación de operación y terminación de objetivo.

– La relación entre procesos de espacios de problema y la actividad al nivel de conocimiento es clave.

– El conocimiento real sobre el agente y su entorno y objetivos es derivado de la información de estado/operador en el espacio de problema.

– Podemos ver la evolución del espacio de problemas como una estructura parecida a una pila, nuevos espacios siendo invocados y puestos en los espacios de problema de la pila sólo para ser eliminados de la pila una vez, logran su objetivo.

– Dando la descripción de un diseñador de un procedimiento propuesto o tarea que va a ser llevada a cabo con un sistema interactivo, un análisis del mismo produce el conocimiento necesario y disponible para cualquier usuario.


• 11.2 Subsistemas cognoscitivos de interacción– Barnard ha propuesto una arquitectura cognoscitiva muy diferente, llamada

subsistemas cognoscitivos de interacción (ICS). • Proporcionan un modelo de percepción, cognición y acción, pero diferente de

otras arquitecturas cognoscitivas. • Proporcionan una mayor vista integral del usuario como una máquina de

procesamiento de información.• Intentan incorporar dos tradiciones psicológicas separadas dentro de una

arquitectura cognoscitiva. – El acercamiento de proceso de información de propósito arquitectural y

general de búsqueda de memoria a corto plazo. – La característica de acercamiento computacional y realista de búsqueda

de psico-lingüística y literatura de problema resuelto de AI.


• 11.2 Subsistemas cognoscitivos de interacción– La arquitectura de ICS es fabricada por la actividad coordinada de nueve

subsistemas más pequeños:

• Cinco subsistemas periféricos están en contacto con el mundo físico y cuatro son centrales, tratando sobre procesos mentales.

– Cada subsistema tiene la misma estructura genérica y es descrito desde el punto de vista de sus entradas y salidas representadas conjuntamente con un almacenamiento de memoria por información representada de interés.

– Tiene las funciones de transformación por procesar la entrada y producir la salida e información almacenada permanentemente.

– Ejemplo: un subsistema periférico es el sistema visual para describir lo que se está viendo en el mundo entero.


• 11.2 Subsistemas cognoscitivos de interacción– Los expertos pueden ejecutar secuencias complicadas de acciones casi sin

pensarlo, mientras que un usuario novato debe contemplar todos y cada uno de los movimientos.

• El experto reconoce la situación de la tarea y recuerda a un procedimiento de acciones que, por experiencia, dé por resultado que el objetivo deseado sea logrado.

• No tienen que pensar más allá del reconocimiento de la tarea e invocación consecuente del procedimiento correcto.

– Un buen diseñador ayudará al usuario en el procedimentado de su interacción con el sistema e intentará diseñar una interfaz que sugiere para el usuario una tarea.

– Por ello han sido sugeridos como una herramienta de diseño que puede actuar como un sistema experto para aconsejar a un diseñador en el desarrollo de una interfaz.

HCI12. Sumario

• Desarrollo:– Selección de modelos de los usuarios de sistemas interactivos, incluyendo:

• Modelos socio-técnicos que se enfocan en representar los lados humanos y técnicos del sistema en paralelo para alcanzar una solución que es compatible con cada uno.

• Diseño participante ve el usuario como activo no sólo en uso de la tecnología sino en diseñarlo.

• Modelos cognoscitivos intentan representar como interactúan los usuarios con un sistema.

– Concluyendo con una discusión sobre arquitecturas cognoscitivas, y la distinción arquitectural básica entre memoria a largo y a corto plazo.

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Modelos en diseño para el usuario