II JORNADA DE IHC

Dr. Manuel Ortega Cantero Catedrático de Universidad Escuela Superior de Informática Edificio Fermín Caballero, Desp A-1 Paseo de la Universidad, 4 13071 – Ciudad Real (España) e-mail: Manuel.Ortega@uclm.es Telf.: 926295481 Fax.: 926295354

Uso de técnicas de eye

tracking o rastreo ocular para

la mejora de interfaces de

usuario Manuel Ortega Cantero Popayán 14 de Abril de 2015

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Grupo CHICO

• CHICO (Computer Human Interaction and Collaboration)

• Líneas de Investigación – Informática Educativa y Sistemas para la Colaboración

• Aprendizaje Colaborativo (CSCL)

• Diseño y desarrollo de sistemas CSCL

• Técnicas de modelado instruccional

• Análisis de la colaboración y consejo inteligente (ITS)

• Diseño y evaluación de sistemas m-learning

• Aplicación de nuevos paradigmas de interacción a la educación

– Interacción Persona-Ordenador (IPO) • Ingeniería Groupware

– Diseño de metodologías para desarrollo centrado en el usuario de sistemas interactivos y/o colaborativos

• Diseño de la interacción mediante estilos y paradigmas novedosos – Computación móvil y ubicua

– Realidad Virtual y Aumentada

– Interacción natural

• Evaluación de sistemas interactivos – Laboratorio de Usabilidad del grupo CHICO

http://chico.inf-cr.uclm.es/cms

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The CHICO group

1. Dr. Manuel Ortega

2. Dr. Miguel A. Redondo

3. Dr. Crescencio Bravo

4. Dra. Ana Isabel Molina

5. Dra. Carmen Lacave

6. Dr. Miguel Lacruz

7. MSc Christian Xavier Navarro

8. José David Patón (Estudiante MSc)

9. Óscar A. Bernabé (Estudiante MSc)

7. Dr. Maximiliano Paredes (URJC)

8. Dr. Rafael Duque (Univ. Cantabria)

9. Dr. Francisco Jurado (Univ. Autónoma de Madrid)

10. Dr. Jesús Gallardo (Univ. Zaragoza)

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UCLM • 30000 alumnos, 1500 profesores, 1000 PAS

• Escuela Superior de Informática

– Grado y máster profesional

– Doctorado con mención de excelencia

• 13 doctores formados en el grupo CHICO

• http://www.uclm.es

• http://webpub.esi.uclm.es

• http://chico.inf-cr.uclm.es/

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Basic Infrastructures

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Current Research Projects with Public Fundings (I)

• AULA-T

– Desarrollo de métodos y sistemas de aprendizaje basados en estándares para la enseñanza de la programación

– Grupo de Excelencia de la JCCM

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Current Research Projects with Public Fundings (II)

• mGUIDE

– Framework metodológico para el desarrollo de computación móvil.

– Dos universidades

– COFARCIR

– Patrocinio de la JCCM

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Current Research Projects with Public Fundings (III)

• mGUIDE

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Current Research Projects with Public Fundings (IV)

• FAPPEC

Framework metodológico y tecnológico para la construcción de sistemas de análisis de la colaboración en sistemas de soporte al trabajo en grupo

– Participación de grupos de 2 universidades españolas

– Financiado por la JCCM

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Current Research Projects with Public Fundings (& V)

• FAPPEC

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Nuevo Proyecto: EDUCA-PROG

• Sistemas de software avanzados para el aprendizaje activo y colaborativo de la programación.

– IPs de los Subproyectos:

• VELÁZQUEZ ITURBIDE; J. ÁNGEL

• REDONDO DUQUE; MIGUEL ANGEL

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Conexión con Moodle

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Equipamiento

• Laboratorio Usabilidad (CHICO-UCLM)

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Algunos estudios realizados en el grupo CHICO

Experimento 1 Evaluación de técnicas de

visualización de algoritmos en sistemas de aprendizaje (GreedEx)

Experimento 2 Evaluación de notaciones para el

modelado de sistemas de aprendizaje

En el ámbito de la informática educativa…

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Experimento 1 – Evaluación de técnicas de visualización de programas

GreedEx (GREEDy Experimentation) Ayudante interactivo para el aprendizaje de algoritmos voraces

Experimentar varias funciones de selección

http://lite.esii.urjc.es/greedex/

Panel de visualización

Problema / Algoritmo

Panel de tablas

OBJETIVO: Evaluar empíricamente las distintas representaciones soportadas por GreedEx (medidas

subjectivas y objetivas)

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Experimento 1 – Evaluación de técnicas de visualización de programas

Participantes Primer Estudio 13 sujetos (9 hombres y 4 mujeres)

Alumnos de la URJC – Asignatura “Diseño y Análisis de Algoritmos” (2º Curso del Grado de Ingeniería del Software y Grado en Ingeniería Informática)

Participación voluntaria

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Experimento 1 – Evaluación de técnicas de visualización de programas

Análisis cualitativo

Mapa de Calor – Heat map Ruta de escaneo – Scan path

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Experimento 1 – Evaluación de técnicas de visualización de programas

Métricas relacionadas con el interés – reconocimiento del objetivo (solución)/ utilidad

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Algunos estudios realizados en el grupo CHICO

Experimento 1 Evaluación de técnicas de

visualización de algoritmos en sistemas de aprendizaje (GreedEx)

Experimento 2 Evaluación de notaciones para el

modelado de sistemas de aprendizaje

En el ámbito de la informática educativa…

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Notaciones para el modelado de sistemas CSCL

CIAN vs CTT

Experimento 2 – Comparar notaciones para modelado CSCL

OBJETIVO: Comparar empíricamente la entendibilidad y esfuerzo visual de modelos en notaciones CIAN y CTT para el modelado de

tareas de aprendizaje colaborativo

Evaluar 3 aspectos (CTT vs. CIAN):

facilidad para comprender el flujo u orden entre tareas

facilidad para localizar y entender la relación entre tareas y los roles que

las realizan

facilidad para localizar y entender la especificación de notificaciones

Actividades:

De interpretación/análisis de diagramas

Cuestiones de tipo V/F

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Evaluación de notaciones en Ingeniería del SW Empírica

La efectividad de entendibilidad se calcula como la media de

respuestas correctas dividida por el número total de cuestiones

La eficiencia de entendibilidad es la media de respuestas correctas

dividida del tiempo dedicado a entender del modelo y contestar el

cuestionario

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CTT

Experimento 2 – Notaciones para modelado CSCL

• Actividades cooperativas

• Flujo de tareas

• Especificaciones en forma de árbol

• Asociación rol-tarea

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CIAN

Experimento 2 – Notaciones para modelado CSCL

• Actividades colaborativas

• Especificaciones en forma de

grafo

• Asociación actividad-rol/es-

recurso

• Notificaciones

• Restricciones temporales

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Experimento 2 – Notaciones para modelado CSCL

“facilidad para localizar y entender la relación entre tareas y los roles

que las realizan”

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Experimento 2 – Notaciones para modelado CSCL

“facilidad para localizar y entender la especificación de notificaciones”

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Experimento 2 – Notaciones para modelado CSCL

Participantes 56 sujetos

Alumnos de la UCLM

Participación voluntaria

Métricas para la tarea “entender relación tareas y roles”

Métrica CIAN CTT

Tiempo hasta la primera fijación en el objetivo 6.74 (6.28) 20.09 (9.66)

Número de fijaciones hasta la primera fijación en el objetivo 23.78 (21.75) 66.52 (29.64)

Métrica CIAN CTT

Tiempo hasta contestar 44.98 (24.81) 46.17 (17.32)

Número de visitas al objetivo antes de contestar 7.96 (3.84) 3.61 (2.25)

Métricas de localización de la solución

Métricas de reconocimiento de la solución

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Experimento 2 – Notaciones para modelado CSCL

Participantes 56 sujetos

Alumnos de la UCLM

Participación voluntaria

Métricas para la tarea “localización de las notificaciones”

Métrica CIAN CTT

Tiempo hasta la primera fijación en el objetivo 10.21 (5.35) 14.33 (6.60)

Número de fijaciones hasta la primera fijación en el objetivo 30.57 (15.57) 40.30 (16.77)

Métrica CIAN CTT

Tiempo hasta contestar 35.30 (16.53) 38.83 (19.11)

Número de visitas al objetivo antes de contestar 6.17 (4.68) 8.43 (4.73)

Métricas de localización de la solución

Métricas de reconocimiento de la solución

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Otros Estudios y Desarrollos realizados

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• Dos dispositivos de acceso (PC; iPhone)

• Actividad de estudio – Estudiar un esquema de la metodología de desarrollo ágil Scrum

Estudio empírico

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Estudio empírico - Hipótesis

Métricas Eye - Tracking • Número de fijaciones (AOIs) • Duración de fijaciones (AOIs)

• Heat Map

• Scan paths

• …

Análisis de la Interacción y la Navegación

• Scroll

• Zoom

• …

Información Demográfica +

Experiencia + Actitud+ Innovación +

Conocimiento previo

H3

H1

H2

Dispositivo

Rendimiento

Aprendizaje Tiempo de

Percepción Subjetiva de los Estudiantes

• Facilidad de Uso Percibida

• Utilidad Percibida

• Intención de Uso

• Satisfacción

• Carga cognitiva • …

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Estudio empírico – Análisis de resultados

Resultados Eye Tracking

Patrones de visualización / estudio

% Tiempo útil

90,7% (PC) vs. 83,4% (móvil)

Móvil: 7,3” media en “errores” en la interacción

Tiempo AOI-Proceso

68,29” (PC) vs. 112,84” (móvil)

Fijación (duración,

número)

Scan path (Ruta de

Escaneo)

Heat map (Mapa de calor)

Área de Interés (AOI)

métricas

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32

Conclusiones y Trabajos Futuros

• Conclusiones – El uso de los dispositivos móviles forma parte de nuestra

rutina diaria

– Cuidado al aplicar al ámbito educativo

• No resultan adecuados para soportar cualquier tarea

– Apoyamos esta afirmación en un estudio empírico que lo demuestra (con varias fuentes de información)

• Trabajos Futuros – Aumentar el tamaño de la muestra

– Nuevo dispositivo de interacción (iPAD)

• iPhone > iPAD > Desktop

– Un análisis cuantitativo más preciso

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• El principio “Signaling Principle” se refiere al hecho de que los alumnos aprenden mejor cuando se resalta la organización de los contenidos esenciales.

– Principles of Multimedia Learning by Richard Mayer (Mayer, 2005) (Mayer, 2009).

• Investigamos el uso del color en materiales multimedia.

– Colores fácilmente diferenciables

– Usando grandes contrastes

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GREEDEX TAB

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APLICACIÓN EN IPAD

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Conclusiones

• Conclusiones

– Necesidad de evaluar (información visual)

• Sistemas interactivos

• Notaciones

• Materiales educativos

– Técnica novedosa

• Empleada en distintos ámbitos

– IPO

– Realizar estudios empíricos:

• Varias fuentes de información

• Opinión de los usuarios

• Métricas suministradas por un dispositivo de eye tracking

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Todo el mundo es

Popayán ¿Preguntas?

Presentación del

Grupo CHICO Grupo CHICO Escuela Superior de Informática

Dr. Manuel Ortega Cantero

Manuel.Ortega@uclm.es

Tfno.: (+34) 926 29 54 81