El documento describe varios conceptos clave de la psicología cognitiva y su aplicación al diseño de interfaces humano-computadora (IHC). Explica modelos de procesamiento de información humana, formas de representación del conocimiento como redes semánticas y esquemas, y cómo los modelos mentales afectan el aprendizaje y desempeño de los usuarios. También analiza enfoques computacionales y conexionistas para modelar la cognición humana y cómo esta perspectiva puede ampliar el marco cognitivo tradicional en IHC.

1. Modelado
Cognitivo

2. El papel de
las ciencias
cognitivas
• Los humanos son agentes
altamente variables
• Concentración / Atención
• Estados de animo
• Motivación y Emociones
• Prejuicios y temores
• Errores y mal interpretaciones

3. El papel de las ciencias
cognitivas
• Capaces de casos extraordinarios
• Percepción a reacciones rápidas a
estímulos externos
• Solución de problemas complejos
• Crear obras maestras (creatividad,
arte, etc…)

4. El papel de las ciencias cognitivas
Antes – poca atención en el “factor humano”
Luego – Atención a la interacción entre humano y sistemas
Tendencia – grupo de humanos – colaboración a través de sistemas
(IHC se amplio para abarcar esta área)

5. La perspectiva cognitiva
El marco dominante que ha caracterizado la IHC
ha sido cognitivo.
Incluye:
Comprensión
Memoria
Razonamiento
Atención
Conciencia
Adquirir habilidades
Crear nuevas ideas
Cognición:
“Procesos referentes a nuestra interacción con los objetos del
mundo que nos rodea y el cómo conocemos.”
Proceso a través del cual se adquiere conocimiento.

6. Procesamiento de
humano información
Entrada à codificación à
comparación à selección de
respuesta à ejecución de la
respuesta à salida de respuesta

7. Dos extensiones importantes se hacen al
modelo de los cuatro paso:
•Atención
•Memoria
Ambos importantes a lo largo de los 4
pasos anteriores. De esta manera, la
cognición se puede ver de la siguiente
manera:
•Cómo la información es percibida por los elementos
de la percepción humana.
•Cómo tenemos atención a la información .
•Cómo la información es procesada y almacenada en
nuestra memoria.

8. Modelo de la memoria humana
• Memoria sensorial
• Memoria a corto plazo
• Memoria a largo plazo

9. Memoria sensorial
Información del mundo externo se registra
por elementos de memoria sensorial
específicos para cada uno de nuestros
sentidos (tactil, visual, auditivo).
Dichos elementos de memoria sensorial
específicos son como buffers que
mantienen una representación directa de
información percibida.
Se mantiene durante décimas de segundo.

10. Memoria a corto plazo
Se le conoce también como memoria de trabajo.
Lugar donde se procesa el contenido
proveniente de la memoria sensorial y que
puede pasar a la memoria a largo plazo.
Es el área de trabajo temporal para que se lleven
acciones de comparación y selección de
respuesta.
Tiene limitaciones de tiempo y espacio.
El número mágico 7 +- 2 identificado por Miller
en 1956.

11. MEMORIA A LARGO PLAZO LA INFORMACIÓN QUE
LLEGA SE CONSIDERA
PERMANENTE.
IMPLICA UNA ESTRUCTURA
DE REPRESENTACIÓN DE
CONOCIMIENTOS.

12. Memoria de episodios
• Memoria referente a eventos, en una
secuencia y un contexto.
Memoria semántica
• Necesaria para la interpretación de
símbolos.

13. } Recuerde las siguientes palabras:
mole
dinero
charola
sopa de fideo
tenedor
tortillas
arroz rojo
cuchillo
pollo
flan
agua de horchata
cuchara

14. } Recuerde las siguientes palabras
referentes al comedor universitario:
charola
tenedor
cuchara
cuchillo
sopa de fideo
arroz rojo
mole
pollo
tortillas
flan
agua de horchata
dinero

15. • Chunking [George Miller]. Fragmentación
(psicología), un mecanismo de memoria a
corto plazo.
• No se recomiendan más de 7 +- 2 items en la
interfaz,
o como caracteres en el password.
• Ejemplos
1.Recuerde el siguiente número:
051594737

16. Recuerde la siguientes letras (no
importa en qué orden)
ROUESTDYAROESMIUB
Recuerde la siguientes letras (no
importa en qué orden)
ESTOESMUYABURRIDO

17. Proceso de información y IHC
• El modelo de procesamiento humano de
información ha influído el modelo cognitivo
del usuario para el área de IHC.
• Permite predecir si será bueno el desempeño
del usuario.

18. Desarrollos
recientes en
psicología
cognitiva
• La psicología cognitiva se encarga del
estudio de los procesos mentales implicados
en el conocimiento.
• Tiene como objeto de estudio los
mecanismos básicos y profundos por los
que se elabora el conocimiento, desde la
percepción, la memoria y el aprendizaje,
hasta la formación de conceptos y
razonamiento lógico.

19. Enfoque
computacional
• Uso de la computadora para modelar y
experimentar el procesamiento humano de
la información.
• Se conceptualiza un sistema cognitivo en
términos de metas, planes y acciones
referentes a una tarea.
• Representación de conocimientos.
• Representación de un modelo del mundo
exterior.
• Deliberación (agentes). [Forma de
interacción entre agentes {cualquier cosa
capaz de percibir su entorno (recibir
entradas), procesar tales percepciones y
actuar en su entorno (proporcionar
salidas)}]
• Inteligencia artificial tradicional.

20. Enfoque
conexionista
[presenta los fenómenos de la mente y del
comportamiento como procesos que emergen
de redes formadas por unidades sencillas
interconectadas]
• PDP: Parallel Distributed Processing (Rumelhart)
[enfoque de red neuronal que destacó el
carácter paralelo del procesamiento neuronal, y
la naturaleza distribuida de las representaciones
neuronales]
• Redes neuronales
• Los procesos cognitivos son vistos como
activación de nodos y sus conexiones en una
red.

21. Ampliando el marco cognitivo
Sistemas reales, para gente real, que hace una tarea
real en una organización real.
• Cognición situada (Situated Cognition). El
conocimiento es situado, es parte y producto de la
actividad, el contexto y la cultura en que se
desarrolla y utiliza.
• Cognición distribuída. Marco cognitivo emergente
cuyo objetivo es proveer explicaciones más allá del
trabajo individual del usuario, considerando el que
las actividades cognitivas están inmersas en una
situación en el contexto de la tarea
correspondiente.

22. Sistemas funcionales
• Colección de usuarios, artefactos y sus relaciones
referente a actividades situadas en un ambiente.
• Áreas de aplicación: grupos de programadores,
navegación en barcos veleros, control de tráfico aéreo.
• Estudio de cómo se propaga la información entre los
actores.
• Coordinación.
• Situated awareness (conciencia de la situación). Cuando
un grupo trabaja en conjunto cada uno monitorea el
trabajo de los demás, con el fin de mantener una
coordinación y una sincronización en la tarea distribuida.

23. 3 Modelos mentales
Representación y organización de
conocimiento
• Para tener una mejor idea de cómo el
usuario usa su conocimiento para llevar a
cabo una actividad, es importante
comprender el cómo dicho conocimiento
está representado en su memoria.

24. Formas de
representación
de
conocimiento
en la memoria
Representaciones simbólicas
• Representación analógica (Imágenes
descriptivas, similares a objetos, ejemplo: la
imagen de una manzana) y representación
proposicional (conceptos más abstractos,
expresiones en un lenguaje, ej: “el libro esta
sobre la mesa”)
• La cognición depende de la manipulación de
estructruras simbólicas usando reglas.
• Conocimiento explícito {es aquel conocimiento
que ha sido o puede ser articulado, codificado y
almacenado en algún tipo de medio}.
• Aparentemente los humanos hacemos uso tanto
de imágenes como de proposiciones durante
nuestro razonamiento y la solución de
problemas.
• Ayuda en la toma de decisiones de cómo hacer
las cosas.

25. Representación sub-simbólica
Representación distribuída (redes de nodos en dónde el conocimiento esta
implícito en las conexiones entre los nodos)
Conocimiento implícito {es el que sabemos que lo tenemos, pero no nos
damos cuenta que lo estamos utilizando, simplemente lo ejecutamos y
ponemos en practica de una manera habitual}
Ayuda en la toma de decisiones de qué hacer.

26. • Preguntas referentes a IHC y
representación de conocimientos
• ¿ De qué manera la forma de representación
usada en la interfaz afecta la manera en que el
usuario usa su conocimiento durante su
actividad (solución de sus problemas)?
• ¿ Es posible diseñar interfaces que faciliten el
razonamiento y la solución de problemas?

27. Organización del conocimiento
• Una característica del conocimiento es que
esta organizado.
• Ejemplo:
¿Diga el nombre de un profesor de la BUAP
que no es fisiólogo, pero que trabaja con la
rehabilitación de pacientes y cuya oficina
esta dentro de la facultad de sistemas
computacionales?
• Exactamente cómo está organizado el
conocimiento en la memoria humana ha
sido tema de debate por muchos años en la
ciencia cognitiva.

28. a) Redes semánticas
Nodos: conceptos
Ligas: relaciones
• Relaciones cognitivas:
• part-of (composición)
• is-a (generalización)
• is-like (analogía)
Redes semánticas y IHC
¿Cómo utilizarías el concepto de
redes semánticas para el
diseño de interfaces?

29. Esquemas
Un esquema representa una red de
conocimiento general, construído en base a
experiencias previas.
Esquemas y HCI
• La teoría de esquemas se aplica al
considerarse como una guía para el
comportamiento del usuario al interactuar
con nuestras interfaces.
Ejemplos:
• Un script para crear un documento, otro para
editar.
• El tener un esquema tiene la ventaja de servir
como lineamiento para un comportamiento
necesario al llevar a cabo una actividad, con
un esfuerzo mental mínimo.

30. • Pregunta:
• ¿Existe un esquema general referente a
cómo trabajar con un documento
electrónico en la computadora?
• ¿Qué implicaciones tiene el concepto de
esquema para el diseño de mis interfaces?
• ¿Cómo decidir la posición, color y etiquetas
de los componentes?
¿Para un botón, qué etiqueta uso?
Terminar, Cancel, Stop, Quit, Exit, Salir.....
¿Dónde coloco el botón?

31. Modelos mentales
• Representaciones análogas o proposicionales
referentes a objetos del mundo real.
• Un modelo mental representa la posición relativa
de un conjunto de objetos a manera de analogía
paralela al estado de los objetos en el mundo
real.
• Los modelos mentales se construyen cuando
requerimos hacer una inferencia o una
predicción.
• El modelo mental se ejecuta a manera de
simulación, con el fin de inferir conclusiones o
predicciones.

32. • Pregunta personal a contestar en 2
segundos máximo:
¿Cuántas ventanas hay en tu casa?
• Ahora, con más tiempo, responde la
pregunta ejecutando tu modelo mental de
tu casa....

33. Modelos estructurales
• Usados para describir los mecanismos de un
dispositivo complejo, en términos de sus
componentes.
• En algunos sistemas de entrenamiento el
objetivo es que el usuario desarrolle dicho
modelo mental, aprendiendo el
funcionamiento de una máquina o sistema.
• Se considera difícil el crear un modelo
mental estructural.
• Son independientes del contexto de la
actividad.

34. Modelos funcionales
• Usados para describir el uso de un
dispositivo para situaciones dadas.
• Task-action mapping model
• Dependen del contexto de la actividad.

35. Uso de modelos mentales en HCI
• Una interfaz debe diseñarse para ayudar a
que el usuario construya su modelo mental
del sistema para mejorar su desempeño al
llevar a cabo una actividad.
• El desarrollar un modelo mental por parte
de nosotros como diseñadores de la
interfaz es también útil.
• Conceptualizar el conocimiento del usuario
en términos de modelos mentales puede
ayudar al diseñador de la interfaz.

36. Aprendizaje
• El éxito de cualquier sistema de cómputo depende de qué tanto
los usuarios puedan aprender a utilizarlo y qué tanto lo puedan
utilizar.
Pero, ¿cómo facilitar el aprendizaje? ¿Cómo es que aprende la
gente? ¿Cuáles son las dificultades a las que se enfrenta un
usuario?
• Aprendizaje: Visto como un proceso activo.
Las personas reaccionan de muchas diferentes formas ante una
situación nueva, pueden mostrar miedo, o al revés, mucha
motivación, etc.
Esta reacción parece que va muy ligada al proceso mismo de
aprendizaje o instrucción, es decir, hay varias formas de aprender:
• Aprender haciéndolo (hay una mínima explicación o
instrucción y mucha práctica, prueba-error)
• Aprender estudiándolo (hay muchas instrucciones
generalmente estructuradas, con mucha información y poca
práctica)

37. Ejemplos:
• Aprender a conducir un automóvil –
generalmente se aprende conduciendo un
automóvil con un instructor al lado
• Aprender a utilizar un paquete de SW – hay
muchos manuales, tutoriales que la mayoría
de la gente nunca usa
• Aprender a armar un mueble comprado en
Home Mart – las instrucciones son escasas,
a veces difíciles de entender y llevar a la
práctica

38. • En muchas ocasiones lo más difícil es
traducir las instrucciones de un manual a
acciones correctas.
• Una persona primero debe entender las
instrucciones y luego el sistema en sí.
• Es por otro lado el mismo sistema el cual
podría ayudar con una buena interfaz, ayuda
en línea e instrucciones concretas y claras.
• Pero es también necesario considerar cómo
es que aprende un usuario.

39. Pensemos en
nuestro Proyecto

40. Clasificación de las
dificultades del aprendizaje:
[
1. Aprender es difícil
• Los estudiantes experimentan
frustraciones y se culpan a sí mismos
• Aprender tarda más de lo esperado y
estudiantes tienen problemas para aplicar
lo aprendido más tarde
2. Estudiantes no tienen los
suficientes conocimientos básicos
• Son ingenuos con respecto al
funcionamiento de la computadora
• No saben qué es relevante para poder
entender y resolver problemas
Mack R.L., Lewis C. and Carroll J.M. (1984).
Learning to use word processors: problems
and prospects, TOOIS. New York: ACM Press.]

41. Clasificación de las
dificultades del aprendizaje:
3. Los estudiantes hacen
interpretaciones ad hoc
• Tratan de construir interpretaciones para
lo que hacen o para lo que les sucede
• Las interpretaciones pueden impedirles
darse cuenta que tienen un problema
4. Estudiantes generalizan a partir de
lo que conocen
• Que las cosas funcionan como artefactos
que conocen
• Que funcionan de manera consistente
Mack R.L., Lewis C. and Carroll J.M. (1984).
Learning to use word processors: problems
and prospects, TOOIS. New York: ACM Press.]

42. Clasificación de las
dificultades del aprendizaje:
5. Estudiantes tienen dificultades para
seguir instrucciones
• No siempre las leen o las siguen al pie de
la letra
• A menudo no las entienden o aunque
quieran no las siguen correctamente
6. Los problemas interactúan
• Estudiantes no siempre entienden que
problemas van ligados entre sí., que un
problema puede causar otro.
Mack R.L., Lewis C. and Carroll J.M. (1984).
Learning to use word processors: problems
and prospects, TOOIS. New York: ACM Press.]

43. Clasificación de las
dificultades del aprendizaje:
7. Aspectos de la interfaz pueden no
ser obvios
• Pueden confundirse por los prerrequisitos
y efectos laterales de los procesos
• Pueden confundirse por los mensajes de
retroalimentación y resultados de
diversos procesos
8. Las funciones de ayuda no siempre
ayudan
• No siempre saben qué preguntar
(palabras clave, términos técnicos, etc.)
• La información de ayuda no siempre esta
enfocada al problema específico del
usuario
Mack R.L., Lewis C. and Carroll J.M. (1984).
Learning to use word processors: problems
and prospects, TOOIS. New York: ACM Press.]

44. Clasificación de las
dificultades del aprendizaje:
7. Aspectos de la interfaz pueden no
ser obvios
• Pueden confundirse por los prerrequisitos
y efectos laterales de los procesos
• Pueden confundirse por los mensajes de
retroalimentación y resultados de
diversos procesos
8. Las funciones de ayuda no siempre
ayudan
• No siempre saben qué preguntar
(palabras clave, términos técnicos, etc.)
• La información de ayuda no siempre esta
enfocada al problema específico del
usuario
Mack R.L., Lewis C. and Carroll J.M. (1984).
Learning to use word processors: problems
and prospects, TOOIS. New York: ACM Press.]

45. A veces
tratamos de:
• Aprender a través de analogías {comparar
o relacionar dos o más objetos o
experiencias, apreciando y señalando
características generales y particulares,
generando razonamientos y conductas
basándose en la existencia de las
semejanzas entre unos y otros}
• Explicar procesos basándose en
información o entendimiento incompletos.
• Aprender haciendo errores a veces es
bueno, pero a nos sentimos tontos y por lo
tanto no nos gusta experimentar.
Mack R.L., Lewis C. and Carroll J.M. (1984).
Learning to use word processors: problems
and prospects, TOOIS. New York: ACM Press.]

46. Obtención de la destreza
desde el punto de vista de
la psicología cognitiva
• Fase Cognitiva: adquisición del conocimiento
declarativo
• Fase Asociativa: Refuerzo de las conexiones entre
elementos requeridos para un buen desempeño. Con
mayor práctica se comienza a desarrollar el
conocimiento procedural.
• Fase Autónoma: El uso de la herramienta es cada vez
es más automático y rápido.
Aprender a utilizar una computadora entonces se
puede ver como la obtención de una destreza en la
que conocimiento declarativo se transforma en
destreza. Las dificultades a las que se enfrenta el
usuario entonces pueden explicarse en términos del
“cuello de botella” que ocurre en las primeras etapas
de adquisición de conocimiento declarativo
[Anderson, J.R. The Architecture of Cognition, Cambridge MA: Havard
University Press, 1983]

47. • Así que:
Keep it simple.
• Una forma de ayudar a un usuario es
mantener en un mínimo el número de
opciones, para que el conocimiento
declarativo que necesita aplicar sea poco.
• Otra es permitir un desarrollo rápido de
procesos.
• Ejemplo: Aprender a programar.