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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6135| Título: | Metodología para complementar la evaluación de UX interpretando la carga de trabajo a partir de datos fisiológicos de los usuarios |
| Autor: | Banuelos Lozoya, Edgar Omar%207174 |
| metadata.dc.subject.other: | UX, datos fisiológicos, estados cognitivos, carga de trabajo |
| Data: | 2023-09-01 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descrição: | La evaluación de experiencia de usuario tiene una naturaleza subjetiva y aunque diversos enfoques han buscado complementar las técnicas tradicionales a partir de datos inherentes al usuario, persisten algunas problemáticas y la mayoría se habían centrado en la interpretación de emociones. Por esta razón, en este documento se describe una investigación doctoral que resulta en una metodología para complementar la evaluación de experiencia de usuario con base en el reconocimiento del estado cognitivo de carga de trabajo a partir de datos fisiológicos del usuario. La metodología consta de siete componentes que definen el constructo, las características de los estímulos y el experimento, las herramientas para la adquisición de datos, las tareas de preprocesamiento de datos y extracción de características, el entrenamiento de un modelo de aprendizaje y la predicción de la carga de trabajo en cada segmento evaluado, por participante o de manera general. La metodología fue validada en un experimento de evaluación de experiencia de usuario de un software de edición de documentos, obteniendo, entre otros aspectos, una exactitud del 87% en la clasificación de carga de trabajo evaluando el modelo con un enfoque LOSO y correspondencia entre la carga de trabajo predicha y la esperada para cada segmento. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Aparece nas colecções: | Tesis de Doctorado en Computación |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| DC_Edgar_Omar_Banuelos_Lozoya_2023.pdf | Tesis | 15.58 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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