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5.40. Experiencia de Usuario (UX) (Obligatorio)

5.40.1. Justificación ↑ Volver arriba

Este curso se enfoca en el diseño, evaluación e implementación de sistemas informáticos interactivos para uso humano. Más allá de los principios clásicos de HCI, aborda los desafíos emergentes de la interacción con sistemas de inteligencia artificial, agentes inteligentes y software de procesamiento de lenguaje natural. Los estudiantes desarrollarán competencias en diseño centrado en el usuario, accesibilidad, responsabilidad ética y evaluación de interfaces tradicionales y conversacionales basadas en IA, adquiriendo habilidades esenciales para diseñar tecnología responsable y centrada en las personas.

5.40.2. Objetivos Generales ↑ Volver arriba

1. Comprender las características cognitivas, físicas y emocionales del ser humano relevantes para el diseño de sistemas interactivos.
2. Aplicar principios de responsabilidad ética y diseño centrado en valores, incluyendo equidad algorítmica y sesgo.
3. Aplicar estándares de accesibilidad y diseño inclusivo para poblaciones y capacidades diversas.
4. Ejecutar métodos de evaluación de usabilidad para iterar y mejorar interfaces de usuario.
5. Diseñar sistemas interactivos mediante procesos de diseño centrado en el usuario e iterativo, para múltiples plataformas y dominios.
6. Analizar las dimensiones sociales, éticas y profesionales de la tecnología interactiva.
7. Comprender arquitecturas de agentes y aplicar principios de interacción humano-agente, incluyendo asistentes de IA y sistemas autónomos.
8. Aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para diseñar y evaluar interfaces humano-software basadas en modelos de lenguaje.

5.40.3. Contribución a los resultados (Outcomes) ↑ Volver arriba

AG-C09) Diseño y Desarrollo de Soluciones: Diseña, implementa y evalúa soluciones para problemas complejos de computación. (Usage)

AG-C03) Trabajo Individual y en Equipo: Se desempeña efectivamente como individuo y como miembro o líder en equipos diversos. (Usage)

5.40.4. Contenido ↑ Volver arriba

5.40.4.1. Comprender al Usuario: Objetivos individuales e interacciones con otros (8 horas) [Habilidades AG-C03,AG-C09] ↑ Volver arriba

Referencias Bibliográficas: (Norman, 2013; Johnson, 2020)

Temas

1. Capacidades y limitaciones humanas: percepción, cognición, habilidades motoras
2. Características del usuario: demografía, experiencia, contexto cultural
3. Objetivos, tareas y contextos de uso del usuario
4. Aspectos sociales y organizacionales de la interacción
5. Modelos y teorías cognitivas relevantes para HCI
6. Aspectos emocionales y afectivos de la interacción
7. Métodos de investigación de usuarios: entrevistas, encuestas, observaciones

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Describir las capacidades y limitaciones humanas que afectan el diseño de interacción [Describir]
2. Analizar cómo las características del usuario influyen en la interacción con sistemas informáticos [Analizar]
3. Identificar objetivos y tareas del usuario en contextos de uso específicos [Analizar]
4. Explicar factores sociales y organizacionales que impactan la adopción y uso de la tecnología [Explicar]
5. Aplicar modelos cognitivos para predecir y explicar el comportamiento del usuario [Aplicar]
6. Considerar factores emocionales y afectivos en el diseño de interacción [Analizar]
7. Realizar investigación de usuarios usando métodos apropiados como entrevistas u observaciones [Evaluar]

5.40.4.2. Responsabilidad y Rendición de Cuentas en el Diseño (8 horas) [Habilidades AG-C03,AG-C09] ↑ Volver arriba

Referencias Bibliográficas: (Shneiderman, 2022; Norman, 2013)

Temas

1. Consideraciones éticas en HCI: equidad, transparencia, rendición de cuentas
2. Diseño para valores y diseño sensible a valores
3. Innovación responsable y ética del diseño
4. Rendición de cuentas algorítmica y sesgo en sistemas interactivos
5. Responsabilidad profesional en la práctica de HCI
6. Consideraciones legales y regulatorias para sistemas interactivos

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Identificar problemas éticos en el diseño e implementación de HCI [Analizar]
2. Aplicar enfoques de diseño sensible a valores al desarrollo tecnológico [Aplicar]
3. Discutir prácticas de innovación responsable en HCI [Debatir]
4. Analizar la rendición de cuentas algorítmica y el sesgo en sistemas interactivos [Analizar]
5. Describir responsabilidades profesionales en la práctica de HCI [Describir]
6. Explicar consideraciones legales y regulatorias relevantes para sistemas interactivos [Explicar]

5.40.4.3. Accesibilidad y Diseño Inclusivo (8 horas) [Habilidades AG-C03,AG-C09] ↑ Volver arriba

Referencias Bibliográficas: (Johnson, 2020)

Temas

1. Principios y pautas de accesibilidad
2. Discapacidades y tecnologías de asistencia
3. Diseño inclusivo y principios de diseño universal
4. Métodos de evaluación para accesibilidad
5. Diseñar para diversas capacidades y contextos
6. Estándares de accesibilidad y cumplimiento

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Aplicar principios de accesibilidad al diseño de sistemas interactivos [Aplicar]
2. Describir cómo diferentes discapacidades afectan la interacción con la tecnología [Describir]
3. Diseñar sistemas inclusivos usando principios de diseño universal [Diseñar]
4. Realizar evaluaciones de accesibilidad de sistemas interactivos [Evaluar]
5. Crear diseños que acomoden diversas capacidades y contextos de uso [Crear]
6. Garantizar el cumplimiento con estándares y regulaciones de accesibilidad [Evaluar]

5.40.4.4. Evaluación del Diseño (8 horas) [Habilidades AG-C03,AG-C09] ↑ Volver arriba

Referencias Bibliográficas: (Norman, 2013; Johnson, 2020)

Temas

1. Principios y heurísticas de usabilidad
2. Métodos de evaluación: evaluación heurística, recorrido cognitivo (cognitive walkthrough)
3. Pruebas con usuarios: planificación, ejecución, análisis
4. Métodos avanzados de evaluación: experimentos controlados, estudios de campo
5. Métricas y medición de UX
6. Métodos de evaluación analítica: modelado y simulación

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Aplicar principios y heurísticas de usabilidad para evaluar diseños [Aplicar]
2. Realizar evaluaciones heurísticas y recorridos cognitivos [Evaluar]
3. Planificar, conducir y analizar sesiones de pruebas con usuarios [Planear]
4. Diseñar y conducir experimentos controlados para investigación en HCI [Diseñar]
5. Medir la experiencia de usuario usando métricas apropiadas [Evaluar]
6. Usar métodos analíticos para modelar y predecir el desempeño del usuario [Usar]

5.40.4.5. Diseño de Sistemas (8 horas) [Habilidades AG-C03,AG-C09] ↑ Volver arriba

Referencias Bibliográficas: (Johnson, 2020; Norman, 2013)

Temas

1. Proceso de diseño: diseño centrado en el usuario, diseño iterativo
2. Diseño de interacción: conceptos, principios, patrones
3. Técnicas de prototipado: baja fidelidad, alta fidelidad, interactivo
4. Arquitectura de información y diseño de navegación
5. Técnicas avanzadas de interacción: gestos, voz, multimodal
6. Diseño para dominios específicos: móvil, web, computación ubicua
7. Sistemas de computación colaborativa y social

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Aplicar procesos de diseño centrado en el usuario para desarrollar sistemas interactivos [Aplicar]
2. Diseñar interacciones usando principios y patrones establecidos [Diseñar]
3. Crear prototipos en diferentes niveles de fidelidad para exploración de diseño [Crear]
4. Estructurar información y navegación para una interacción efectiva del usuario [Estructurar]
5. Implementar técnicas avanzadas de interacción como interfaces de gestos o voz [Implementar]
6. Diseñar sistemas interactivos para dominios y plataformas específicos [Diseñar]
7. Diseñar sistemas colaborativos que apoyen la interacción grupal [Diseñar]

5.40.4.6. Sociedad, ética y Profesión (8 horas) [Habilidades AG-C03,AG-C09] ↑ Volver arriba

Referencias Bibliográficas: (Shneiderman, 2022; Norman, 2013)

Temas

1. Impacto social de las tecnologías interactivas
2. Problemas éticos en la investigación y práctica de HCI
3. Práctica profesional en HCI
4. Consideraciones culturales e interculturales en HCI
5. Sostenibilidad y HCI
6. Tendencias futuras y desafíos en HCI

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Analizar el impacto social de las tecnologías interactivas en individuos y sociedad [Analizar]
2. Abordar problemas éticos en proyectos de investigación y diseño de HCI [Evaluar]
3. Describir prácticas profesionales y trayectorias profesionales en HCI [Describir]
4. Diseñar sistemas que tomen en cuenta diferencias y contextos culturales [Diseñar]
5. Incorporar consideraciones de sostenibilidad en el diseño de HCI [Integrar]
6. Discutir tendencias emergentes y desafíos futuros en HCI [Debatir]

5.40.4.7. Agentes y Sistemas Cognitivos (8 horas) [Habilidades AG-C03,AG-C09] ↑ Volver arriba

Referencias Bibliográficas: (Russell and Norvig, 2021; Shneiderman, 2022)

Temas

1. Arquitecturas de agentes (por ejemplo, reactivas, en capas, cognitivas)
2. Teoría de agentes (incluyendo formalismos matemáticos)
3. Racionalidad, Teoría de juegos:
4. Agentes decisorios-teóricos
5. Procesos de decisión de Markov (MDP)
6. Algoritmos de bandidos enumerate
7. Agentes de software, asistentes personales y acceso a información:
8. Agentes colaborativos
9. Agentes de recolección de información
10. Agentes creíbles (personajes sintéticos, modelado de emociones en agentes) enumerate
11. Agentes de aprendizaje
12. Sistemas cognitivos:
13. Arquitecturas cognitivas (por ejemplo, ACT-R, SOAR, ICARUS, FORR)
14. Capacidades (por ejemplo, percepción, toma de decisiones, predicción, mantenimiento del conocimiento)
15. Representación, organización, utilización, adquisición y refinamiento del conocimiento
16. Aplicaciones y evaluación de sistemas cognitivos enumerate
17. Sistemas multiagente:
18. Agentes colaboradores
19. Equipos de agentes
20. Agentes competitivos (por ejemplo, subastas, votación)
21. Sistemas de enjambre y modelos biológicamente inspirados
22. Aprendizaje multiagente enumerate
23. Interacción humano-agente:
24. Metodologías de comunicación (verbal y no verbal)
25. Problemas prácticos
26. Aplicaciones:
27. Agentes comerciales, gestión de cadena de suministro
28. Problemas éticos de las interacciones de IA con humanos
29. Regulación y requisitos legales de los sistemas de IA para interactuar con humanos enumerate enumerate

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Caracterizar y contrastar las arquitecturas estándar de agentes [Evaluar]
2. Describir las aplicaciones de la teoría de agentes a dominios como agentes de software, asistentes personales y agentes creíbles, y discutir las implicaciones éticas asociadas [Describir]
3. Describir los paradigmas principales utilizados por los agentes de aprendizaje [Describir]
4. Demostrar usando ejemplos apropiados cómo los sistemas multiagente soportan la interacción de agentes [Demostrar]
5. Construir un agente inteligente usando una arquitectura cognitiva establecida (ACT-R, SOAR) para resolver un problema específico [Aplicar]

5.40.4.8. Procesamiento del Lenguaje Natural (8 horas) [Habilidades AG-C03,AG-C09] ↑ Volver arriba

Referencias Bibliográficas: (Jurafsky and Martin, 2024; Russell and Norvig, 2021)

Temas

1. Gramáticas deterministas y estocásticas
2. Algoritmos de análisis sintáctico:
3. CFGs y analizadores de tabla (por ejemplo, CYK)
4. CFGs probabilísticos y CYK ponderado enumerate
5. Representación del significado/Semántica:
6. Representaciones del conocimiento basadas en lógica
7. Roles semánticos
8. Representaciones temporales
9. Creencias, deseos e intenciones enumerate
10. Métodos basados en corpus
11. N-gramas y HMMs
12. Suavizado y retroceso
13. Ejemplos de uso: Etiquetado POS y morfología
14. Recuperación de información:
15. Modelo de espacio vectorial:
16. TF & IDF enumerate
17. Precisión y exhaustividad enumerate
18. Extracción de información
19. Traducción de lenguaje
20. Clasificación de texto, categorización:
21. Modelo de bolsa de palabras enumerate
22. Aprendizaje profundo para PLN:
23. RNNs
24. Transformers
25. Incrustaciones multimodales (por ejemplo, imágenes + texto)
26. Modelos de lenguaje generativos enumerate

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Definir y contrastar gramáticas deterministas y estocásticas, proporcionando ejemplos para mostrar la adecuación de cada una [Definir]
2. Simular, aplicar o implementar algoritmos clásicos y estocásticos para analizar lenguaje natural [Aplicar]
3. Identificar los desafíos de representar el significado [Analizar]
4. Listar las ventajas de usar corpus estándar. Identificar ejemplos de corpus actuales para una variedad de tareas de PLN [Listar/Enumerar]
5. Identificar técnicas para recuperación de información, traducción de lenguaje y clasificación de texto [Analizar]
6. Implementar una transformación TF/IDF, usarla para extraer características de un corpus, y entrenar un algoritmo de aprendizaje automático estándar usando esas características para hacer clasificación de texto [Aplicar]

5.40.5. Referencias Bibliográficas ↑ Volver arriba

Norman, D. (2013). The Design of Everyday Things: Revised and Expanded Edition. Basic Books, 2nd edition.

Johnson, J. (2020). Designing with the Mind in Mind: Simple Guide to Understanding User Interface Design Guidelines. Morgan Kaufmann, 3rd edition.

Shneiderman, B. (2022). Human-Centered AI. Oxford University Press, 1st edition.

Russell, S. and Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson, 4th edition.

Jurafsky, D. and Martin, J. H. (2024). Speech and Language Processing. Prentice Hall, 3rd edition.