Fanny Chevalier
Universitatea din Toronto
18 februarie 2022
Atunci când proiectăm conținut vizual în interfețele utilizatorului, este crucial să recunoaștem că alegerea reprezentărilor utilizate pentru afișarea informațiilor și conceptelor joacă un rol critic în modul în care percepem, interpretăm, învățăm și raționăm despre aceste informații și concepte. Oamenii sunt creaturi vizuale: ne petrecem cea mai mare parte a zilei dând sens din ceea ce vedem. Stimulii bogați pe care îi procesăm în câteva fracțiuni de secundă folosind viziunea devin informații care servesc mai multor scopuri în viața de zi cu zi, de la activități banale, cum ar fi identificarea dacă un obiect este unul pe care ne putem sprijini atunci când avem nevoie de o pauză, până la sarcini intelectuale complexe, cum ar fi dând sens unei cantități mari de date multivariate. În această discuție, voi prezenta reflecțiile mele despre motivul pentru care alegerea reprezentărilor vizuale adecvate în interfețele utilizatorului este o decizie de proiectare atât de importantă pentru a ghida și împuternici oamenii și cât de ușor este să subutilizați sau să folosiți greșit puterea lor. Pe baza proiectelor de vizualizare și creație creativă din grupul meu de cercetare, voi discuta numeroasele roluri pe care reprezentările vizuale — de la widget-uri de navigare la vizualizări de date — le pot juca asupra modului în care interacționăm și raționăm cu sistemele de calcul și impactul asupra utilizatorilor. sarcini creative și analitice.
Aflați mai multe despre grupul de interacțiune om-calculator din Stanford: https://hci.stanford.edu
Aflați despre certificatul de absolvent al lui Stanford în HCI: https://online.stanford.edu/programs/human-computer-interaction-graduate-certificate
Vezi playlistul complet: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMyupDF2O00r19JsmolyXdD&disable_polymer=true
Cursuri interesante:
- Seminar Stanford – Proiectarea lucrării interactive
- Seminar Stanford – Regândirea limitei AI-UX pentru proiectarea experiențelor uman-AI
- Seminar web Stanford – Frontiera învățării profunde pentru robotică, Chelsea Finn
- Seminar Stanford – Obiecte neuronale multi-senzoriale: modelare, inferență și aplicații în robotică
- Seminar Stanford – Alinierea reprezentărilor robot și umane
- Seminar Stanford – Un model universal pentru deconstrucția interfeței cu utilizatorul
- Seminar Stanford – Proiectare pentru a sprijini sentimentul de agenție pentru timpul petrecut pe interfețele digitale
- Stanford CS224W: ML cu grafice | 2021 | Cursul 15.1 – Modele generative profunde pentru grafice
- Stanford CS330 Deep Multi-Task & Meta Learning – Ce este învățarea multi-task? I 2022 I Cursul 1
- Seminar de la Stanford – Către o autonomie generalizabilă: dualitatea descoperirii și părtinirii