Interacción Persona-Máquina

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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).

Profesores

Responsable

  • Joan Cabestany Moncusi ( )

Otros

  • Andreu Catala Mallofre ( )

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. Acquiring Human-Computer Interaction general methodology
    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. Introduction
    Principles of human-computer interaction.
    User centered design, user needs elicitation and ergonomics principles.
    Contexts of use, and functional requirements.
    User-system communication design.
    Project management principles.
  2. Interaction
    Principles of human information processing, performance, learning and cognition.
    Sensation and perception.
    Cognitive basis of emotions. Cognitive engineering.
    Multimodal interaction.
  3. Pervasive Computing
    Principles and technology overview.
    Architectures.
    Operating Systems.
    Location and context awareness.
    Ubiquitius interfaces.
  4. Person centered Ambient Intelligence
    Smart environments. Principles and technologies of Ambient Intelligent design.
    Ambient Assisted Living (AAL): requirements and solutions.
    Ethics in AAL: privacy, autonomy, integrity, reliability, e-inclusion, technology in the society,…

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
Tipo: examen de teoría
Teoría
1h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
10h

Project Assesment


Objetivos: 2
Semana: 15
Tipo: entrega
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
1h
Aprendizaje autónomo
10h

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

Básica:

  • Human-Computer Interaction An Empirical Research Perspective - Scott MacKenzie, I, Elsevier / Morgan Kaufmann, 2012.
  • User-Centered Design Stories Real-World UCD Case Studies - Carol Righi, Janice James, Elsevier / Morgan Kaufmann, 2010.
  • Ambient Intelligence - Werner Weber, Jan M. Rabaey, Emile Aarts, ISBN: 978-3-540-23867-6

Capacidades previas

No