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Visual C puting Introduction to
Résumé:
91 concepts HCI 7 leçons CS211
10 autres cours VizComp
CS211 - P. Dillenbourg
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1. Les styles d’interaction 1. Languages de commandes 2. WIMP 3. Manipulation directe 4. Formulaires 5. Réalité virtuelle 6. Tangibles 7. Réalité augmentée 8. Contrôle vocale 9. Contrôle gestuel 10. Contrôle cérébral 11. Bionique 12. ‘Wearable’ 13. Ambiant
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(1) Connaissances sémantiques liées à la tâche
(2) Connaissances sémantiques liées à la transposition informatique de la tâche
(3) Connaissances syntaxiques, arbitraires
• Tables des matières• Introduction• Argument• …
• Style de paragraphe• Espace inter-paragraphe• …
• L’option trier se trouve dans le menu « tableau »
• Changer minuscule/majuscule s’appelle « changer la casse »
• …
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NOVICES
INTERMITTENTS
EXPERTS
✔
✔
✔
✔
✔ ✔
Certaines connaissances nécessitent une certaine fréquence d’utilisation
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Interface naturelle, intuitive =
On a oublié qu’on l’a appris
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h#p://www.ophtalmo.ulg.ac.be/resumefrthesevl.html
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h#p://un-‐oeil-‐deux-‐yeux.com/la-‐vue/
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130 millions 6.5 millions
Batonnets Cones
Niveau de gris Bleu, Vert, Rouge
Très sensibles à la lumière
Moins sensibles à la lumière
100 images/seconde 3-‐4 images/seconde
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Dimensions de l’écran: longueur de la diagonale (per ex. 13 pouces) Définition de l’écran: nombre de pixels (par ex. 640 X 480 = VGA) Résolution: nombre de pixels par pouce carré (ppp ou dpi = dots per inch) iPhone 5: 326; ce mac 227
Profondeur du pixel: nombre de bits d’information par pixel (bpp) h#p://www.dpMps-‐central.com/image-‐resoluMon.html
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L’oeil ou Le cerveau ?
Persistence réMnienne
Effet Beta
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Perception de la profondeur (2) Indices Monoculaires
http://en.wikipedia.org/wiki/Parallax
Parralaxe: Lorsque je me déplace, les objets en avant-plan donnent l’impression d’un déplacement plus rapide que les objets en arrière-plan.
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h#p://www.nature.com/news/the-‐split-‐brain-‐a-‐tale-‐of-‐two-‐halves-‐1.10213#/mind
Expérience du Split Brain
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Stimuli subliminaux
Hypothèse (controversée): 1. Si un stimulus (visuel) est inférieur au seuil de
perception (en taille, en durée, en longueur d’ondes – par exemple 0.04 secondes), il serait néanmoins perçu par notre inconscient
2. Il aurait de ce fait une influence non-contrôlable sur notre comportement
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Charge Cognitive
La capacité de notre
mémoire de travail (CPU)
est limitée à 7 ± 2 éléments
Comment la mesure-t-on ?
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Novice
Expert
è Mémoire à long terme (plus tard)
• Connaissance compilées
• Large répertoir de cas typiques
• Sélection le cas pertinent sur base de critères de fond (vs de surface)
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Le “Split Attention Effect” augmente la charge mentale
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Mémoire Sensorielle (< 1 s)
Mémoire à court terme (< 10 min)
Mémoire à long terme (illimitée)
Connaissances Déclaratives
Connaissances Procédurales
Mémoire Sémantique
Mémoire épisodique
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Mémoire Sémantique
Modèles mentaux
h#p://www.direct-‐chaudiere.com/chauffage/regulaMon-‐domoMque.php h#p://losservatore-‐caledo.com/?p=1209 h#p://www.next51.net/
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Concept / Principe / ….
Exemples
part
icul
ier
géné
ral
INDUCTION
DEDUCTION
ANALOGIE
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Metacognition:
Connaissance de ses connaissances
« je ne suis pas bon pour mémoriser les noms »
« je suis prêt
pour l’examen »
« pour des problèmes de ce type, je préfère faire un
schéma »
Raisonnement sur son raisonnement
« Je suis coincé, je devrais repartir d’un étape précédente »
« Quelle est la meilleure
méthode pour ce problème ? »
h#p://tachesdecafe.com/2014/07/sort-‐et-‐entre-‐arrete-‐de-‐tourner-‐en-‐rond/
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Quelle différence entre un jeu et un jouet ?
Les buts et règles sont inventés par le concepteur du jeu
Le joueur invente ses propres buts, son histoire, etc.
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17 “Game Mechanics”
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Structure de l’espace
Linéaire (SuperMario)
Grille (MineCraft)
Web (Zork)
Partition (Civilisation)
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Test de Rotation mentale
h#p://psychlop
edia.wikisp
aces.com
/men
tal+rotaMo
n Capacité d’orientation spatiale
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GM2: Temps
Discret Continu
“Tour” Horloge, sablier,….
• Illimité • Limité • Intégré dans le score
• Ralenti • Pause • Accéléré • Retour
Controllé par le joueur
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States Transition
Liquide
Solide
Fragment
Gaz
Fragment
Refroidit
Refroidit
Chauffe
Chauffe
Percute
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GM3: Personnages & Avatars “The Uncanny Valley”
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GM4 : Actions Basic Actions Move Jump Shoot Buy Sell Give Drop Run Turn Speed Up …
Strategic Actions Protect Sacrifice Pretend Increase resources Wait for event Make alliance Trap Detect enemy Show engagement Anticipate ….
<<
Un jeu est élégant un petit nombre d’actions de base autorise un grand nombre d’actions stratégiques (“emergent gameplay”)
– Jesse Schell
Player’s Mental Model
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GM6: Modes Des règles différentes s’appliquent pendant différentes phases de jeu
Faisable. Qui peut faire quelle action sur quel objet à quel moment ?
“Tu ne peux pas tirer quand tu n’a pas assez d’énergie sauf en phase de trève”.
Souhaitable. Comment les actions déterminent ma performance (score, victoire) ?
“Un ligne éliminée vaut 10 points, 2 lignes 50 points et 3 lignes 100 points en mode collaboratif »
“Un ligne éliminée vaut 30 points, 2 lignes 90 points et 3 lignes 300 points en mode compétitif »
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GSC Game World
Viewpoint « First person»: Vue depuis les yeux de mon avatar
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The Driller Killer
Viewpoint « Over the Shoulder »: Vue depuis l’épaule de l’interlocuteur de mon avatar
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GM13: Modélisation Mutuelle
Quels mécanismes permettent au joueur A
de prédire ce que va faire le joueur B
(équipier ou adversaire) ? VUES
Know ( John, Know (Mike, Know (John, treasure-location)))
Charge cognitive
Compilation par entraînement
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“Gamification” Application des mécanismes de jeux à des situations qui ne sont pas intrinsèquement ludiques.
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Le “flow” (Mihály Csíkszentmihályi), concept flou mais intuitif, décrivant l’état mental d’une personne totalement “prise dans le jeu”, immergée dans ce qu’elle fait, et qui fait preuve de:
• Une concentration totale sur un objet limité • Une perte de conscience de soi et de la notion du temps • Sentiment de contrôle de la situation
Cet état nécessite
• Objectifs clairs et des règles • Un feedback immédiat • Equilibre entre difficulté et compétence
h#p://www.gamasutra.com/
LE FLOW
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“Dynamic Game Difficulty Adjustment”
Variables permettant d’ajuster le niveau de difficulté:
• Force des joueurs virtuels
• Fréquence des attaques
• Tailles cibles
• Précision du tir
• Opportunités offertes
“Effet élastique” (Mario Kart - US Patent 7278913).
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Visualiser 1. Placer des données sur une image de base de telle sorte
que les propriétés visuelles de l’image reflètent les propriétés abstraites des données, en particulier les relations entre données.
2. Créer une grammaire visuelle qui met en correspondance les variables des données et les composantes graphiques
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Le treillis crée la 3ème dimension
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(5) Vérifier l’intégrité graphique (Tufte)
Est-ce que l’importance visuelle correspond à la quantité représentée?
Le piège des perspectives
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(6) Minimiser le “chart junk” (Tufte)
h#p://exceluser.com/blog/1133/good-‐examples-‐of-‐bad-‐charts-‐chart-‐junk-‐from-‐a-‐surprising-‐source.html
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0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 50
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
30
22
45
12
55
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5
A B
C D
(7) Optimiser le “data ink ratio” (Tufte)
Quel pourcentage des pixels correspond à une donnée ? (si on l’efface, on perd de l’information)
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h#p://med
ia.ju
iceanalyMcs.com/im
ages/smallm
ulMp
les1.png
(8)
Utiliser les“small multiple”
(Tufte)
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Co-vairations
h#p://www.emersonkent.com/map_archive/russian_campaign_1812.htm
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Distortions géométiques :
(1) Forcées : 3D è 2D
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Vertical / Horizontal: 5:1
Vertical / Horizontal: 1:1
Exagération ou réalité
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Distortions selon le PIB
h#p://www.brainpickings.org/2010/04/15/cartograms/
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Les 8 « golden rules » de Ben Schneiderman
4. Design dialog to yield closure.
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Les 8 « golden rules » de Ben Schneiderman
5. Offer simple error handling.
Expliquer l’erreur
Expliquer comment réparer l’erreur
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Chapitre 9 – Part 1: Principes de design
Mapping
h#p://fr.slideshare.net/gelvan/design-‐principles
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Chapitre 9 – Part 1: Principes de design
Affordances
h#p://fr.slideshare.net/gelvan/design-‐principles
Tourner, enfoncer ou flipper ?
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Wizard of Oz
h#ps://sites.google.com/site/themethodmachine/usability-‐tesMng/methods/wizard-‐of-‐oz
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Usability Testing
1. Apprendre l’application
2. Préparer une liste de tâches
3. Recruter 8 utilisateurs (échantillon stratifié)
4. Leur demander de faire la tâche en pensant
à voix haute, prendre note vorie enregistrer
5. (Leur demander ce qu’ils pensent)
6. Analyser les résultats
7. Convaincre les concepteurs
1 jour
1 jour
1 jour
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Steven Anderson, 2007.
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Concevoir une expérience: Mesurer l’effet, c-à-d quantifier
les variations d’une variable dépendante
si on modifie une variable indépendante
Δ Variable indépendante
Δ Variable dépendante
(discrète) (discrète, ordinale, métrique)
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Plan expérimental: “Between Subjects”, 1 dimension
Input device Modalité 1 Modalitè 2
Tangible Joystick
Groupe expérimental
Groupe contrôle
Variable indépendante
(ou facteur)
Conditions
Le personnes dans la condition 1 sont différents des personnes dans la condition 2
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Plan expérimental: “Within Subjects”, 1 dimension
Input device Modalité 1 Modalitè 2
Tangible Joystick
Le personnes dans la condition 1 passent ensuite dans la condition 2
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L’effet Hawthorne (nom de l’entreprise, près de Chicago, où l’effet a été découvert par Elton MAYO)
Améliorer l’éclairage è Gain de productivité
h#p://www.nexavis-‐user-‐ado
pMon
.com
/fr/leffe
t-‐hawthorne
-‐dans-‐la-‐con
duite
-‐du-‐changemen
t/
Changer X, Y ou Z è Gain de productivité
Le simple fait de participer à une expérience a une conséquence importante en termes de motivation
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Statique Dynamique
Condition Animation
-0.20
0.00
0.20
0.40
scor
e d'
infé
renc
e (c
entr
é-ré
duit)
Solo
Duo
Interaction des variables animation etcollaboration sur l'inférence
L’effet de la VI-1 sur la VD dépend de la valeur de la VI-2
Effet d’interaction
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Meta-analyses Learning Gains (post – pre)
Collaborative versus individual > = <
Slavin, 1983. 26 14 1
Johnson & Johnson, 1989 829 645 109
« meta-analyse »
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Comment mesurer la position de l’œil ? (2) Méthodes optique • Des caméras détectent la réflexion sur la cornée, lesquelles indiquent la
position de la tête vis-à-vis de la caméra.
Youri Marko, Design of an eye tracker system for analyzing reading behavior, EPFL Master Thesis, 2011
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Fixations 120 - 1000 ms en général 200 -600 ± 3 fois par sec. Saccades sauts rapides de l’œil entre 40 et 120 ms Nous sommes aveugles pendant la saccade
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Visual C puting Introduction to
5 leçons
CS211 - P. Dillenbourg
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Visual C puting Introduction to
Leçon 1. La capacité de stockage de notre disque dure (mémoire à long terme) est quasi-illimité; mais notre RAM (mémoire de travail) est limité à 7 ± 2 éléments .
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Visual C puting Introduction to
Leçon 2. On « voit » davantage avec son cerveau qu’avec son oeil
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Visual C puting Introduction to
Leçon 3. « Computer vision » n’a pas grand chose à voir avec « human vision »
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Visual C puting Introduction to
Leçon 4. On ne mesure pas la qualité d’une interface avec des questionnaires mais par un test d’utilisation
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Visual C puting Introduction to
Leçon 5. Pas besoin d’avoir un master en psychologie cognitive pour mesurer un effet par une expériences
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Visual C puting Introduction to
Leçon 6. Pas besoin d’avoir un master en psychologie cognitive pour mesurer un effet par une expériences
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Visual C puting Introduction to
Leçon 7. « VisualComputing Expert» : ni psychologue, ni designer, mais un ingénieur qui comprend l’ensemble du système
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EXAMEN EN BLANC
MaMère : 91 HCI concepts + principes généraux des 2 cours Graphics & Vision Pas de notes autorisées
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CS-‐?? Fall IntroducMon to Computer Vision 4 Sabine Susstrunck CS-‐341 Spring IntroducMon to Computer Graphics 6 Mark Pauly
Visual CompuMng @ Bachelor
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CS-‐446 Spring Digital 3D Geometry Processing 5 Mark Pauly CS-‐486 Spring Human Computer InteracMon 4 ( Pearl Pu CS-‐?? Spring ComputaMonal Photography 5 Sabine Susstrunck CS-‐411 Fall Digital EducaMon & Learning AnalyMcs 4 Pierre Dillenbourg
CS-‐440 Fall Advanced Computer Graphics 4 Mark Pauly CS-‐441 Spring Color ReproducMon 4 Roger Hersch CS-‐442 Spring Computer Vision 4 Pascal Fua CS-‐444 Spring Virtual Reality 4 Ronan Boulic
Visual CompuMng @ Master
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Stromae – Live in Rouen