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Item Sistemas guiados por datos para analizar, apoyar y mejorar la interacción y experiencia de los usuarios(Grupo GRIAL, 2017-09-03) Cruz-Benito, J.Resumen extendido en español de la tesis "On data-driven systems analyzing, supporting and enhancing users’ interaction and experience". Las áreas de investigación sobre la Interacción Persona-Ordenador y las Arquitecturas Software han sido tratadas tradicionalmente por separado. A lo largo de los años, muchos autores se han esforzado en unir ambos campos para construir mejores sistemas software. Una de las brechas comunes entre la ingeniería del software y la usabilidad es la falta de estrategias para aplicar principios de usabilidad en una arquitectura software desde las fases de diseño inicial. La inclusión de estos principios desde las fases tempranas del diseño del software pueden ayudar a remitir cambios arquitectónicos posteriores que buscan incluir requisitos relacionados con la experiencia de usuario. La mezcla de ambas áreas (la Interacción Persona-ordenador y las arquitecturas software) podría contribuir a construir mejor software interactivo que incluyan lo mejor de los sistemas informáticos y de los diseños centrados en el usuario. En esa combinación, las arquitecturas software deberían contener una estructura fundamental y las ideas básicas del sistema para ofrecer la calidad deseada en base a unas decisiones de diseño adecuadas. Por otro lado, la información almacenada en cualquier sistema informático representa un oportunidad de extraer conocimiento sobre el sistema en sí mismo, sus componentes, el software que incluye, los usuarios, o la interacción que ocurre internamente entre todos los actores que participan en el mismo. El conocimiento obtenido de la información generada en un entorno software puede usarse para mejorar el sistema en sí, su software, la experiencia de los usuarios y los resultados del mismo. Por tanto, la combinación de las áreas de Descubrimiento de Conocimiento y la Interacción Persona-Ordenador ofrece unas condiciones ideales para tratar con los retos que supone la Interacción Persona-Ordenador. La Interacción Persona-Ordenador se centra en la inteligencia humana, mientras que el Descubrimiento de Conocimiento se centra en la inteligencia computacional; la combinación de ambas puede ayudar a soportar la inteligencia humana con la inteligencia computacional para descubrir nuevas evidencias y resultados en un mundo repleto de datos. Esta Tesis Doctoral trata con ese tipo de retos: cómo aproximaciones como las arquitecturas software guiadas por datos (usando técnicas de Descubrimiento de Conocimiento) pueden ayudar a mejorar la interacción de los usuarios y su experiencia dentro de un sistema interactivo. Específicamente, trata sobre cómo mejorar los procesos de interacción persona-ordenador de distintos tipos de usuarios y actores para mejorar distintos aspectos como la experiencia de los usuarios o la facilidad para completar una tarea concreta. La investigación que se presenta está soportada por diversas acciones de investigación y experimentos. Entre las acciones de investigación se incluye una revisión y mapeo sistemático de la literatura que pretende encontrar cómo se han usado las arquitecturas software en la literatura para soportar, analizar o mejorar la interacción entre personas y ordenadores. Estas acciones también incluyen el trabajo en cuatro escenarios de investigación distintos que presentan retos comunes en el área de conocimiento de la Interacción Persona-Ordenador. Los casos de estudio que encajan en cada uno de estos escenarios han sido seleccionados por los retos que presentan en relación a la Interacción Persona-Ordenador y por la accesibilidad del autor a los mismos. Los cuatro casos de estudio fueron: un laboratorio educativo dentro de un mundo virtual, un Curso On-line Masivo y Abierto y las redes sociales usadas en relación por los estudiantes para discutir y aprender, un sistema software que incluye formularios web muy extensos y un entorno donde programadores desarrollan código en el ámbito de la computación cuántica. El desarrollo de estas experiencias ha requerido la revisión de más de 2700 artículos científicos (solo durante la fase de revisión), el análisis de la interacción de 6000 usuarios entre los cuatro contextos distintos o el análisis de 500000 programas que emplean código relacionado con la computación cuántica. Como resultados de estas experiencia, se presentan diversas soluciones relacionadas con los artefactos software mínimos que se necesitan en una arquitectura software que incluya el soporte, análisis o mejora de la interacción entre personas y ordenadores, el comportamiento que deben tener, las características deseadas en dichas arquitecturas extendidas, algunos flujos de trabajo y aproximaciones para el análisis, o los distintos tipos de refuerzo que se puede proporcionar a los usuarios para mejorar su interacción y experiencia. Los resultados obtenidos permiten concluir que, aunque no es una práctica habitual en la literatura, los entornos software deben emplear el Descubrimiento de Conocimiento y los principios de los sistemas guiados por datos para analizar y responder apropiadamente a las acciones, deseos y comportamientos de los usuarios y para mejorar o soportar su interacción. Al adoptar el Descubrimiento de Conocimiento y los principios basados en datos, los sistemas software deben extender sus arquitecturas para poder afrontar los retos relacionados con la Interacción Persona-Ordenador. Finalmente, para ser capaces de responder a los problemas actuales en relación a la interacción y experiencia de los usuarios, e intentando automatizar la respuesta del software a los deseos, acciones y comportamientos de los usuarios, los sistemas interactivos deben adoptar comportamientos inteligentes a través de los procedimientos y técnicas relacionadas con la Inteligencia Artificial.Item On data-driven systems analyzing, supporting and enhancing users’ interaction and experience(Grupo GRIAL, 2018-09-03) Cruz-Benito, J.The research areas of Human-Computer Interaction and Software Architectures have been traditionally treated separately, but in the literature, many authors made efforts to merge them to build better software systems. One of the common gaps between software engineering and usability is the lack of strategies to apply usability principles in the initial design of software architectures. Including these principles since the early phases of software design would help to avoid later architectural changes to include user experience requirements. The combination of both fields (software architectures and Human-Computer Interaction) would contribute to building better interactive software that should include the best from both the systems and user-centered designs. In that combination, the software architectures should enclose the fundamental structure and ideas of the system to offer the desired quality based on sound design decisions. Moreover, the information kept within a system is an opportunity to extract knowledge about the system itself, its components, the software included, the users or the interaction occurring inside. The knowledge gained from the information generated in a software environment can be used to improve the system itself, its software, the users’ experience, and the results. So, the combination of the areas of Knowledge Discovery and Human-Computer Interaction offers ideal conditions to address Human-Computer-Interaction-related challenges. The Human-Computer Interaction focuses on human intelligence, the Knowledge Discovery in computational intelligence, and the combination of both can raise the support of human intelligence with machine intelligence to discover new insights in a world crowded of data. This Ph.D. Thesis deals with these kinds of challenges: how approaches like data-driven software architectures (using Knowledge Discovery techniques) can help to improve the users' interaction and experience within an interactive system. Specifically, it deals with how to improve the human-computer interaction processes of different kind of stakeholders to improve different aspects such as the user experience or the easiness to accomplish a specific task. Several research actions and experiments support this investigation. These research actions included performing a systematic literature review and mapping of the literature that was aimed at finding how the software architectures in the literature have been used to support, analyze or enhance the human-computer interaction. Also, the actions included work on four different research scenarios that presented common challenges in the Human-Computer Interaction knowledge area. The case studies that fit into the scenarios selected were chosen based on the Human-Computer Interaction challenges they present, and on the authors’ accessibility to them. The four case studies were: an educational laboratory virtual world, a Massive Open Online Course and the social networks where the students discuss and learn, a system that includes very large web forms, and an environment where programmers develop code in the context of quantum computing. The development of the experiences involved the review of more than 2700 papers (only in the literature review phase), the analysis of the interaction of 6000 users in four different contexts or the analysis of 500,000 quantum computing programs. As outcomes from the experiences, some solutions are presented regarding the minimal software artifacts to include in software architectures, the behavior they should exhibit, the features desired in the extended software architecture, some analytic workflows and approaches to use, or the different kinds of feedback needed to reinforce the users’ interaction and experience. The results achieved led to the conclusion that, despite this is not a standard practice in the literature, the software environments should embrace Knowledge Discovery and data-driven principles to analyze and respond appropriately to the users’ needs and improve or support the interaction. To adopt Knowledge Discovery and data-driven principles, the software environments need to extend their software architectures to cover also the challenges related to Human-Computer Interaction. Finally, to tackle the current challenges related to the users’ interaction and experience and aiming to automate the software response to users’ actions, desires, and behaviors, the interactive systems should also include intelligent behaviors through embracing the Artificial Intelligence procedures and techniques.