Interacción Persona-Máquina

Créditos
4.5
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
EEL;ESAII;CS
El objetivo principal de este curso es proporcionar a los estudiantes una amplia comprensión del estado de la técnica en los conceptos de interacción persona ordenador en sentido amplio. Se tratarán temas como la percepción y la cognición esenciales para el diseño de sistemas interactivos. Se prestará especial atención a la computación ubicua. A lo largo de los contenidos de la asignatura, también se considerarán los principios del diseño centrado en el usuario y la consideración específica de los métodos de diseño de ambiente inteligente centrados en la persona (Ambientes Asistidos).

Profesorado

Responsable

Horas semanales

Teoría
1
Problemas
0
Laboratorio
1.3
Aprendizaje dirigido
0.4
Aprendizaje autónomo
5

Competencias

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG1 - Capacidad para proyectar, diseñar e implantar productos, procesos, servicios e instalaciones en todos los ámbitos de la Inteligencia Artificial.
  • CG3 - Capacidad para la modelización, cálculo, simulación, desarrollo e implantación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial.

    • Competencias Técnicas de cada especialidad

    Académicas

  • CEA10 - Capacidad de comprender las técnicas avanzadas de Interacción Persona-Máquina, y saber diseñar, implementar y aplicar estas técnicas en el desarrollo de aplicaciones, servicios o sistemas inteligentes.

    • Profesionales

  • CEP3 - Capacidad de aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial en entornos tecnológicos e industriales para la mejora de la calidad y la productividad.
  • CEP4 - Capacidad para disenar, redactar y presentar informes sobre proyectos informaticos en el area especifica de Inteligencia Artificial.
  • CEP6 - Capacidad de asimilar e integrar los cambios del entorno economico, social y tecnologico a los objetivos y procedimientos del trabajo informatico en sistemas inteligentes.
  • CEP7 - Capacidad de respetar la normativa legal y la deontología en el ejercicio profesional.

    • Competencias Transversales

    Trabajo en equipo

  • CT3 - Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro mas, o realizando tareas de direccion con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

    • Actitud frente al trabajo

  • CT5 - Estar motivado para el desarrollo profesional, para afrontar nuevos retos y para la mejora continua. Tener capacidad de trabajo en situaciones de falta de informacion.

    • Analisis y sintesis

  • CT7 - Capacidad de analisis y resolucion de problemas tecnicos complejos.

    • Objetivos

    1. Adquisición general de la metodologia sobre HCI
      Competencias relacionadas: CEA10, CEP3, CT3,
    2. Development of Ambient Inteligence related projects
      Competencias relacionadas: CEA10, CG1, CG3, CEP3, CEP4, CEP6, CEP7, CT3, CT5, CT7,

    Contenidos

    1. Introducción
      Principios sobre HCI
      Diseño centrado en el usuario, necesidades del usuario y los principios ergonomicos
      Contextos de uso y los requisitos funcionales.
      El diseño de la comunicación usuario-sistema.
      Principios de gestión de proyectos.
    2. Interacción
      Principios del proceso humano de la información, aprendizaje y cognición.
      Sensación y cognición.
      Bases cognitivas de las emociones. Ingenieria cognitiva.
      Interacción multimodal.
    3. Computación pervasiva
      Revisión de principios y tecnología
      Arquitecturas. Sistemas operativos.
      Localización y "context awareness"
      Interfases ubicuas
    4. Inteligencia ambiental centrada en la persona.
      Anbientes inteligentes. Principios y tecnologias para el diseño de ambientes inteligentes.
      Ambient Assisting Living (AAL): requisitos y soluciones
      Etica en AAL: privacidad, autonomia, integridad, e-inclusión, tecnologia y sociedad...

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    Introduction


    Objetivos: 1
    Contenidos:
    Teoría
    3h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    2h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    11h

    Interaction


    Objetivos: 1
    Contenidos:
    Teoría
    3h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    2h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    11h

    Pervasive Computing



    Teoría
    3h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    2h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    11h

    Person centered Ambient Intelligence



    Teoría
    3h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    2h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    11h

    Ambient Intelligence Project


    Objetivos: 2
    Teoría
    2h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    10.8h
    Aprendizaje dirigido
    5h
    Aprendizaje autónomo
    11h

    Test


    Objetivos: 1
    Semana: 7
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Project Assesment


    Objetivos: 2
    Semana: 15
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Metodología docente

    La metodología se basará en dos tipos de actividades: teoría y práctica. La teoría se desarrollará alrededor de temas específicos con el siguiente esquema:

    - Conferencias plenarias impartidas por el profesor.
    - Sesiones de autoaprendizaje realizadas por los alumnos sobre un tema relacionado.
    - Presentaciones de los estudiantes sobre las conclusiones sobre el tema (las presentaciones serán parte de las actividades de evaluación).

    El aspecto de la práctica seguirá un enfoque de aprendizaje basado en proyectos:
    1.El estudiante debe hacer una revisión de la literatura del campo, detectando los grupos de investigación más importantes, las patentes y los proyectos en su área de interés.
    2.Diseño de un proyecto real basado en un caso de uso.
    3. Análisis detallado de la arquitectura y algoritmos más convenientes.
    4.Tecnologías y aspectos innovadores de la solución propuesta.
    Una presentación del proyecto final será parte del proceso de evaluación.

    Método de evaluación

    La evaluación se realizará de acuerdo a la metodología implementada para el curso. El estudiante obtendrá una NOTA FINAL basada principalmente en un esquema de evaluación continua. Se realizará un examen final personal basado en aspectos teóricos, con un peso específico en la nota final.

    Puntuación final = 0,4 Nota de evolución del PROYECTO + 0,3 Evaluación final del PROYECTO + 0,15 Presentación e informe de las sesiones de teoría + 0,15 Nota del examen final.

    - La evolución del proyecto se basará en una serie de sesiones programadas que serán evaluadas por los profesores y los estudiantes (algunos de ellos)

    - La evaluación final del proyecto se realizará en una sesión de presentación pública al final del semestre. Esta sesión será evaluada por los profesores y los alumnos. Se les pedirá a los estudiantes que envíen un informe completo del Proyecto que será evaluado por los profesores, pero estará disponible para todos los estudiantes para su información.

    - Después de algunas sesiones teóricas específicas, se les pedirá a los estudiantes que preparen una asignatura relacionada que presentarán a la audiencia. Los profesores y los estudiantes evaluarán esta sesión (con diferentes pesos en las calificaciones) y se enviará un informe después de esta presentación. Los profesores considerarán estos informes en la evaluación de los profesores.

    - En el examen final, se le pedirá al estudiante que responda algunas preguntas específicas relacionadas con los aspectos teóricos desarrollados a lo largo del curso.

    Bibliografía

    Básico

    Capacidades previas

    No