<< Volver atrás

Tesis:

Propuesta de adaptación para las interfaces de usuario mediante la computación evolutiva.


  • Autor: VELEZ LANGS, Oswaldo Enrique

  • Título: Propuesta de adaptación para las interfaces de usuario mediante la computación evolutiva.

  • Fecha: 2011

  • Materia: Sin materia definida

  • Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA

  • Departamentos: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS E INGENIERIA DE SOFTWARE

  • Acceso electrónico:

  • Director/a 1º: ANTONIO JIMENEZ, Angélica de

  • Resumen: La presente tesis plantea como desde un enfoque basado en la Computación Evolutiva se puede llegar a una mejora en las capacidades de las interfaces de usuario, desde ciertos puntos de vista como su contenido o la manera de ir desplegando la información. La propuesta de esta tesis se ilustra en dos modelos, por un lado un Sistema Recomendador y por otro un Sistema Tutor. Llevando a cabo un proceso en donde se identifican, por un lado un escenario de datos relacionados con productos y preferencias de usuario asociadas a ellos, y por otro un planteamiento educativo, y analizando las características necesarias que deben cumplir las herramientas que se apliquen en los tipos de dominios tenidos en cuenta, se plantea finalmente la integración efectiva de la Computación Evolutiva y algunas técnicas de aprendizaje automático para realizar el modelado necesario en un entorno adaptativo de aprendizaje y otro de recomendación. El capítulo 1 de esta tesis ilustra los distintos aspectos que motivaron la realización de la misma, allí se ve como, desde nuestro punto de vista, el proceso de adaptación debe estar relacionado con distintas características del usuario (conocimiento, propiedades cognitivas, estilo de aprendizaje, personalidad, planes y metas, aptitudes, emociones, preferencias, etc.). La necesidad de adaptación surge desde la misma inflexibilidad e imposibilidad de cambios en muchas de las actuales interfaces, se menciona así mismo que, existe una doble motivación para estudiar la aplicabilidad de los comportamientos de los organismos biológicos en el diseño y uso de Interfaces Adaptativas. La primera nos dice que las personas se adaptan para conseguir un objetivo y la segunda motivación llega de hallazgos recientes de la investigación sobre la toma de decisiones de las personas. Podemos ver desde aquí que frente a la pregunta: ¿Cuál es el aporte que pueden hacer los algoritmos evolutivos a la hora de alcanzar una precisión aceptable (una razón de aprendizaje alta) con conjuntos lo suficientemente pequeños de entrenamiento, dentro del problema de adaptación en la interfaces de usuario?, su respuesta podría decirse que tiende a favor de los algoritmos evolutivos, y es en parte la razón de ser de esta tesis, porque hay muchos componentes que son directamente identificables y extrapolables en ambos sentidos dado que hay tres aspectos básicos en el modelado de una Interfaz Adaptativa, a saber: las variables que se identifican para la adaptación, las modificaciones propiamente dichas que deben hacerse en la interfaz y la selección de un mecanismo de inferencia que es perfectamente análogo con el significado, el contenido y el proceso de la adaptación; no obstante, la documentación que involucra técnicas del cómputo evolutivo aplicadas a las interfaces de usuario adaptativas, sigue siendo un tanto escasa. El capitulo 2 muestra con cierto nivel de detalle la importante sinergia de diversos campos, según sea su dominio de aplicación u objetivo, como los Sistemas Tutoriales, la Hipermedia Adaptativa, las Interfaces Adaptativas, los Sistemas Recomendadores. Todas estas áreas están encuadradas en el área de los llamados Sistemas Adaptativos de Usuario. Este capítulo muestra cuáles son las principales características en el desarrollo de los sistemas en cada uno de estos campos, sobre todo en lo referido a los modelos que se construyen con información del contenido, usuarios y dominio en general. Se presenta también la técnica de adaptación elegida: la Computación Evolutiva, haciendo especial énfasis en los Algoritmos Genéticos y Los Sistemas Clasificadores Aprendices. A continuación se presenta el esquema a involucrar para el modelado de los usuarios (en cuanto a estilo cognitivo y estilo de aprendizaje) en uno de los prototipos propuestos en la tesis que involucra un Sistema Tutor, y por último se ilustran las conclusiones obtenidas en la realización de un estudio como el que se muestra. El capitulo 3 ilustra el desarrollo en sí de los modelos objetos de esta tesis. Se presentan entonces aspectos como la identificación de las tareas de adaptación que se van a implementar en el sistema, normalmente dichas tareas se basan en la información acerca de los usuarios que el sistema guarda en los modelos de usuario, una vez se identifican las tareas de adaptación que queremos incluir en nuestro sistema, se tratan de tener en cuenta tres cuestiones fundamentales como los tipos de adaptación, técnicas para realizar las tareas y usabilidad de los sistemas adaptativos obtenidos. Posteriormente se desarrollan específicamente los dos tipos de sistemas adaptativos en los que se centra la aplicación de la solución propuesta para la adaptación de las Interfaces de Usuario y son: un esquema de Filtrado Colaborativo dentro de un Sistema Recomendador y un Sistema Tutor Adaptativo. El primer enfoque trata de ayudar al usuario a encontrar información y de recomendar productos dentro de un escenario bastante probado, el segundo enfoque trata de adecuar la presentación de la información y darle soporte a la estrategia de tutoría en un proceso de enseñanza-aprendizaje. El capitulo 4 aborda la comprobación que la adaptación, propuesta en los modelos anteriores, es efectiva y ayuda a los posibles usuarios de dichos modelos. Primeramente se realiza la evaluación del Sistema Recomendador propuesto. Tratan de tenerse en cuenta algunos aspectos claves en la evaluación de los Sistemas Recomendadores: las tareas del usuario que se evalúan, los tipos de análisis y conjuntos de datos usados, la forma en que se mide la calidad de la predicción y la evaluación basada en el usuario mismo. En este aspecto se propone una medición de la calidad de la predicción mediante métricas que han sido diseñadas para este fin (exactitud o precisión), también se involucra un esquema de evaluación, basado en un nivel de relevancia o importancia de los ítems (eficiencia). En relación al modelo de sistema Tutor Adaptativo propuesto, se verifica la efectividad de la adaptación, y para esto se comprueba que esta es necesaria y que realmente ayuda al usuario a alcanzar su objetivo final. El capitulo 5 refleja los resultados de la tesis, presentando conclusiones, los aportes principales de la misma, la valoración del trabajo realizado y el posible trabajo futuro que deja abierto esta tesis.