Computação na Escola

Os avanços nas aplicações móveis que fornecem classificação de imagens possibilitadas pelo Deep Learning exigem soluções inovadoras de Experiência de Usuário para garantir seu uso adequado pelos usuários. Para auxiliar o processo de design, as heurísticas de usabilidade são normalmente personalizadas para um tipo específico de aplicativo. Portanto, com base em uma revisão da literatura e na análise de aplicativos móveis existentes com classificação de imagens, propomos um conjunto inicial de heurísticas AIX para aplicativos móveis baseados em Deep Learning com classificação de imagens decomposta em uma lista de verificação. Esses resultados desta pesquisa podem ser usados ​​para orientar o design das interfaces de tais aplicativos, bem como apoiar a condução de avaliações heurísticas suportando o desenvolvimento de aplicativos de classificação de imagens que as pessoas possam entender, confiar e interagir de maneira eficaz.

Curso online
Para facilitar o uso do checklist também desenvolvemos um curso online apresentando os conceitos e heurísticas disponível online gratuitamente em português do Brasil.

Ferramenta on-line
Para facilitar as avaliações utilizando as heurísticas e o checklist, também desenvolvemos uma ferramenta web que orienta a avaliação apresentando cada item do checklist pelo seu nome, breve explicação, imagem com exemplo e suas alternativas de resposta correspondentes. Ao final, a ferramenta sintetiza os resultados apresentando uma lista dos itens do checklist  indicando visualmente os itens não atendidos, bem como o percentual geral dos itens atendidos. O relatório também pode ser baixado em formato pdf. A ferramenta foi desenvolvida em javascript e está disponível online gratuitamente em inglês e português do Brasil.

Mais informações
C. Gresse von Wangenheim, G. Dirschschnabel. UX Heuristics and Checklist for Deep Learning powered Mobile Applications with Image Classification. arXiv:2307.05513 [cs.HC], 2023.

G. Dirschnabel. Desenvolvimento de um checklist de avaliação de heurísticas de experiência de usuário de aplicativos com Inteligência Artificial. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Santa Catarina.

App desenvolvido pela equipe da iniciativa Computação na Escola/INCoD/INE/UFSC como caso exemplo de desenvolvimento de apps com Inteligência Artificial para classificação de imagens ganha menção honrosa no App of the Season Appathon organizado pela App Inventor Foundation/EUA.
O app foi desenvolvido em cooperação com o LTH/UFSC e o CRLAB/LACEN/SC.

O app foi desenvolvido com App Inventor utilizando a extensão TMIC (criado por Fabiano Oliveira durante o seu TCC no SIN/INE) e treinando o modelo de Deep Learning com Google Teachable Machine. Atualmente o app está em fase de teste.
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