Massoni Sguerra, Bruno
[VerfasserIn]
;
Paris Sciences et Lettres (ComUE)
[MitwirkendeR];
Jouvelot, Pierre
[MitwirkendeR]
Dynamic adaptation of human-computer interfaces using cognitive load tracking ; Adaptation dynamique des interfaces homme-machine en utilisant du suivi de charge cognitive
Titel:
Dynamic adaptation of human-computer interfaces using cognitive load tracking ; Adaptation dynamique des interfaces homme-machine en utilisant du suivi de charge cognitive
Anmerkungen:
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Beschreibung:
La mémoire de travail est la partie de la cognition humaine responsable du stockage et du traitement de l'information à court terme. Elle constitue également un goulot d'étranglement majeur dans le traitement de l'information. Dans ce travail, nous présentons deux cadres d’adaptation cognitive des interfaces utilisateur liées à des tâches. Le premier, appelé MATCHS (Memory Adaptation Through Cognitive Handling Simulations), est un système de contrôle en boucle fermée capable de suivre la capacité cognitive estimée de l’utilisateur en l’ajustant en fonction de ses performances. Le deuxième, AUHWM (An Unscented Hound for Working Memory), est développé sur les idées de MATCHS, en utilisant un filtre de Kalman "Unscented" pour le suivi, en temps réel, de la capacité cognitive humaine. Nos testons et validons les deux approches. Enfin, nous exposons les perspectives futures que les idées développées dans ce travail laissent entrevoir pour fournir une évaluation et une adaptation meilleures et plus générales des capacités cognitives humaines. ; Working Memory (WM) is the part of human cognition responsible for the short-term storage and processing of information; it is also a bottleneck in information processing. In this work, we develop strategies for providing computer systems with awareness of the user’s WM limitations. We introduce two frameworks for the cognitive adaptation of task-related user interfaces. The first one, MATCHS (Memory Adaptation Through Cognitive Handling Simulations), is a closed-loop control system capable of tracking the user’s estimated cognitive capacity by adjusting its value according to performance. The second one, AUHWM (An Unscented Hound for Working Memory), is developed upon MATCHS's ideas, employing an Unscented Kalman filter for the real time tracking of human cognitive capacity. We test and discuss the performance of both frameworks. Lastly, we lay out prospects of how the ideas developed here can be extended to provide better and more general assessment and adaptation to human ...