Tecnologías Context-Awarness Cómputo conscientes del contexto (CAC) Interacción Humano-Computadora (HCI) Evaluación Centrada en el Usuario (UCE) Evaluación heurística Experiencia del usuario (UX) Cognición aumentada

1. Proyectos del Grupo CARS
Context-AwareRecommenderSystem
Dr. Gabriel González Serna
Grupo CARS Sistemas Distribuidos
gabriel@cenidet.edu.mx
@gabogs10

2. Agenda
Actividad Duración Horario
CENIDET 2 11:00 – 11:02
Grupo CARS 3 11:02 – 11:05
Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10
Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25
Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40
Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55
Conclusiones 5 11:55 – 11:00

3. Agenda
Actividad Duración Horario
CENIDET 2 11:00 – 11:02
Grupo CARS 3 11:02 – 11:05
Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10
Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25
Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40
Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55
Conclusiones 5 11:55 – 11:00

4. CENIDET
CEntro
Nacional de
Investigación
DEsarrollo
Tecnológico
 El CENIDET ofrece Maestrías y
Doctorados para profesionistas
interesados en prepararse para la
investigación aplicada y el
desarrollo tecnológico. En estos
programas el estudiante adquiere
conocimientos y competencias para
integrarse a:
 Industria de base tecnológica
 Instituciones de investigación o
desarrollo tecnológico y
 Escuelas para la formación de ingenieros

5. cenidet
Oferta
Académica
En cenidet se ofrecen tres programas de posgrado (todos los
programas con beca CONACyT):
 Maestría y doctorado en ingeniería electrónica
 Electrónica de potencia
 Control automático
 Maestría y doctorado en ingeniería mecánica
 Sistemas térmicos
 Diseño mecánico
 Maestría y doctorado en ciencias de la computación
 Sistemas Distribuidos (grupo CARS)
 Ingeniería de software
 Inteligencia Artificial

6. Agenda
Actividad Duración Horario
CENIDET 2 11:00 – 11:02
Grupo CARS 3 11:02 – 11:05
Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10
Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25
Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40
Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55
Conclusiones 5 11:55 – 11:00

7. Líneas de
Investigación
Grupo CARS
Tecnologías de laWeb Semántica
1. Procesamiento de lenguaje natural (PLN)
2. Sistemas Basados en Conocimiento
3. Modelado Semántico
Tecnologías Context-Awarness
1. Cómputo conscientes del contexto (CAC)
2. Interacción Humano-Computadora (HCI)
3. Evaluación Centrada en el Usuario (UCE)
i. Evaluación heurística
ii. Experiencia del usuario (UX)
iii. Cognición aumentada

8. Agenda
Actividad Duración Horario
CENIDET 2 11:00 – 11:02
Grupo CARS 3 11:02 – 11:05
Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10
Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25
Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40
Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55
Conclusiones 5 11:55 – 11:00

9. CARS
Context
Aware
Recommender
System
En un ambiente de cómputo consciente
del contexto la computadora es capaz de
identificar el entorno del usuario para
ofrecerle servicios de apoyo en la
realización de sus actividades.
Contexto
Material
Simbólico

10. Localización y
alrededores
Sistemas
conscientes
del Contexto
Clima
Tagging
context
RFID, NDF,
QRCodes
Contexto
social
Dispositivos
portátiles
Preferencias
(profile)
Localización y
situación
¿Qué es un
sistema
consciente del
contexto?

11. ¿Porqué
utilizar
estas
tecnologías
de HCI?

12. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
 Modelos semánticos (OWL-SWRL)
 Técnicas de autoidentificación
 Autoidentificación del usuarios con RFID
 Autoidentificación del usuarios con NFC
 Autoidentificación del usuarios con WiFi
 Autoidentificación del usuarios con Bluetooth
 Identificación del usuarios conQRCode
 Dispositivos multisensoriales
 Realidad aumentada
 HCI
 Redes de Área Corporal (CAN)
 Interfaces de Usuario Naturales (NUI)
 Interfaces de Usuario Orgánicas (OUI)

13. ¿Qué
se está
desarrollando
actualmente?

14. ¿Qué
se está
desarrollando
actualmente?

15. Servicios Basados en Localización (LBS)
a) ILS (Indoor Location Systems)
 Ubicación de personas
 Ubicación de objetos y vehículos
 Análisis de movilidad
b) OLS (Outdoor Location Systems)
 Localización de personas (APL)
 Localización de objetos y vehículos (AVL)
 Análisis de movilidad
LBS
Location
Based
Services

16. ¿Cómo
funciona?
Mapas
contextuales
Interactivos
Información semántica organizacional
Ontología de infraestructura de la organización.
Módulo de
generación de los
elementos del
mapa.
Editor de mapas
Elementos desordenados
Algoritmo para la
determinación del
grafo de rutas
transitables
Mapa con grafo de rutas
transitables

17. ¿Cómo
funciona?
Mapas
contextuales
Interactivos

18. Tagging
Context

19. Tagging
Context

20. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
RA
Realidad
Aumentada
TrustedTagging Ubicación
contextual
TrustedTagging
1
Fuente Verificadora Confiable
Local/Remota

21. Información de Instalaciones
Lugar:
• Aula 2, Edificio 1, Planta baja
Responsable:
• Jefe de departamento
Recursos:
• Cañón proyector
• Pantalla para proyección
• Pintarrón
• Smartboard
• Proyector acetatos
• WiFi
• 4 Conexiones ethernet
Capacidad:
• 25 butacas
Funciones:
• Clases
• Asesorías
• Reuniones
• Conferencias
¿Qué
tecnologías se
utilizan?
RA
Realidad
Aumentada

22. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
Tagging
Context

23. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
tagging
context + RA

24. Agenda
Actividad Duración Horario
CENIDET 2 11:00 – 11:02
Grupo CARS 3 11:02 – 11:05
Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10
Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25
Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40
Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55
Conclusiones 5 11:55 – 11:00

25. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
Cognición
Aumentada
Cognición aumentada (AugCog) es un
campo de investigación en la frontera entre la
Interacción Humano-Computadora, la psicología, la
ergonomía y la neurociencia, que tiene como objetivo
la creación de nuevas modelos de Interacciones
Humano-Computadora.

26. ¿Qué
estamos
desarrollando?
Cognición
Aumentada
 Identificación de estados cognitivos.
 Evaluación de estados cognitivos en el desarrollo de
actividades
 Concentración
 Estados no aptos para realizar la actividad
 Evaluación de estados cognitivos aplicados
 Evaluación Centrada en el Usuario (UCE)
 Experiencia del Usuario (UX)
 Identificación de estados de ánimo
 Emociones, satisfacción, disgusto, alegría, enojo
 Proceso de comunicación
 Generador automático de oracionesmediante EEG y EMG
 Contexto introspectivo

27. ¿Qué
estamos
desarrollando?
Cognición
Aumentada
• Identificación de emociones
• Generador de oraciones (PLN)
• Interacción Humano-Computadora
• Control de Dispositivos

28. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
Cognición
Aumentada
Orientación
EEG
EMG
ADQUISICIÓN DE
SEÑALES
Señales en bruto
001010100101010101
Señales digitalizadas
PROCESAMIENTO DE SEÑALES
Extracción de características
Algoritmo de traducción
Funciones predefinidas
PROCESAMIENTO DE COMANDOS
SINTETIZACIÓN DE VOZ

29. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
Cognición
Aumentada
Dominio
Futbol
ID Frase
1 ¡Gooooool!
2 Buen juego
3 ¡Eso es falta!
. …..
. ….
. ….
n Buena jugada
Pensamientos
Emociones
Gestos
ID Frase
1 ¡Gooooool!
2 Buen juego
3 ¡Eso es falta!
. …..
. ….
. ….
n Buena jugada
Falta! =

30. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
HCI-OUI
Organic
User
Interface

31. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
HCI-OUI
Organic
User
Interface

32. ¿Qué estamos
desarrollando?
Caracterización
de estados
mentales

33. ¿Cuál es el reto
tecnológico?
Señales continuas Señales discretas

34. ¿Qué estamos
desarrollando?
Caracterización
de estados
mentales Relajación

35. Agenda
Actividad Duración Horario
CENIDET 2 11:00 – 11:02
Grupo CARS 3 11:02 – 11:05
Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10
Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25
Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40
Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55
Conclusiones 5 11:55 – 11:00

36.  Los sistemas de recomendación funcionan como cajas negras
para el usuario, no proporcionan transparencia en el
funcionamiento de sus recomendaciones (Herlocker,2000).
 ¿Qué son las explicaciones en los un SR?
 Información acerca de la salida del sistema.
Recomendación
Recomendador
Componente de
explicación
Nombre Genero Edad …
Explicación
Conocimiento
de entrada
usuario
Requerimiento
Técnicas de
explicación

37.  Investigaciones recientes sobre técnicas de explicación en los
SR, muestran que las explicaciones aportan diferentes
beneficios y objetivos a un SR.
USER
EXPERIENCE
Transparencia
Escrutabilidad
Eficiencia
Persuasión
Confianza
Satisfacción
Eficacia
Técnicas de
explicación

38. Técnicas de
explicación
CE-PFC-PE-01
Plantilla:
[grado_Academico]/ [Título] [nombre_usuario]
se (le/te) ha recomendado [este/esta] [tipo_item],
[marcador_linguistico] usuarios similares a
[usted/ti], le han asignado una calificación alta.
Características definidas para el usuario basado
en FC:
Las que contienen alguna instancia que es de
interés para el usuario:
 [grado_academico]: Licenciatura en
Ciencias de la computación: Lic.
 [nombre]: Antonio Martínez.
 [tipo_item]: Persona
 [tipo_usuario]: Profesor
 [dominio_conocimiento]: Ingeniería de
Software, Trabajo cooperativo soportado en
computadoras
 [ocupación]: Profesor de Tecnológico.
Explicación:
Lic. Antonio se le ha recomendado este profesor
investigador porque usuarios similares a usted, le
han asignado una calificación alta.
Observaciones
La plantilla con el estilo basado en filtrado
colaborativo puede aplicarse fácilmente al tipo de
ítem persona, ya que las comunidades de usuarios
similares al usuario activo “L.C.C Hugo Martínez”
se componen mediante las características similares
en el perfil del usuario.
Ya que la explicación no expresa alguna de dichas
características resulta sencillo rellenar la plantilla
solamente con los datos personales del usuario.
Sin embargo podría incorporar se información al
respecto, cuidando el uso adecuado de marcadores
y conectores lingüísticos tal como:
“Lic. Antonio se le ha recomendado este profesor
investigador porque usuarios similares a usted en
Ingeniería de Software y Trabajo cooperativo
soportado en computadoras le han asignado una
calificación alta”.

39. Técnicas de
explicación
Mapas Mentales Mapas Conceptuales

40. Técnicas de
explicación
Comprensión Esfuerzo Confianza
Porcentaje Texto 84.71 78.50 85.25
Porcentaje Mapa
82.00 73.43 80.42
Mental
Porcentaje Mapa
Conceptual
76.1 71.6 75.5

41. ¿Qué
tecnologías se
utilizan?
Cognición
Aumentada
 Evaluación Centrada en el Usuario (UCE)
ECU

42. Agenda
Actividad Duración Horario
CENIDET 2 11:00 – 11:02
Grupo CARS 3 11:02 – 11:05
Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10
Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25
Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40
Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55
Conclusiones 5 11:55 – 11:00

43. Conclusiones
 Los sistemas conscientes del contexto formarán parte de
los servicios de soporte para latoma de decisiones.
 La incorporación de servicios de apoyo y guía marcan la tendencia
en TICs.
 La tecnología semántica es uno de los principales
componentes de las TI y está demandando ingenieros preparados.
 El mercado de TICs está demandando profesionistas con
competencias para diseñar e implementar sistemas de información
que incorporen tecnologías móviles y web semántica.
 La realidad aumentada no es el futuro en las TIC es una
REALIDAD y unaNECESIDADactual.
 De acuerdo a la vigilancia tecnológica las áreas de
oportunidad para los próximos 10 años son:
 LBS
 Realidad aumentada
 UCE/UX
 Web 4.0 (

44. Gracias
por su
atención
Información de contacto:
Dr. Gabriel González Serna
E-mail: gabriel@cenidet.edu.mx
Tel. ofic.: 3627770 ext. 311
Twitter: gabogs10
Home page:
http://www.cenidet.edu.mx/subaca/web-dcc/Staff/sds/serna.html
Mis presentaciones: http://www.slideshare.net/GabrielSerna