Interfaces inactivas

Las interfaces enactivas son sistemas interactivos que permiten la organización y transmisión del conocimiento obtenido mediante la acción. Ejemplos de ello son las interfaces que conectan a un ser humano con una máquina para realizar tareas que normalmente se hacen sin ayuda, como dar forma a un objeto tridimensional mediante interacciones multimodales con una base de datos, ^{[ 2 ]} o utilizar vídeo interactivo para que un estudiante pueda interactuar visualmente con conceptos matemáticos. ^{[ 3 ]} El diseño de interfaces enactivas puede abordarse mediante la idea de aumentar la conciencia de las affordances , es decir, la optimización de la conciencia de las posibles acciones disponibles para quien utiliza la interfaz enactiva. ^{[ 4 ]} Esta optimización implica visibilidad, affordance y retroalimentación . ^{[ 5 ] [ 6 ]}

La interfaz enactiva de la figura interpreta la entrada manual y proporciona una respuesta en términos perceptuales en forma de imágenes, sonidos y retroalimentación háptica (táctil) . El sistema se denomina enactivo debido al bucle de retroalimentación en el que la respuesta del sistema está determinada por la entrada del usuario, y la entrada del usuario está determinada por las respuestas percibidas del sistema. ^{[ 1 ]}

Las interfaces enactivas son nuevos tipos de interfaz humano-computadora que expresan y transmiten el conocimiento enactivo mediante la integración de diferentes aspectos sensoriales. El concepto fundamental de las interfaces enactivas reside en el papel esencial de la acción motora para almacenar y adquirir conocimiento (interfaces basadas en la acción). Estas interfaces son capaces de transmitir y comprender los gestos del usuario para proporcionar una respuesta perceptiva adecuada. Las interfaces enactivas representan un nuevo avance en el desarrollo de la interacción humano-computadora, ya que se caracterizan por un bucle cerrado entre los gestos naturales del usuario (componente eferente del sistema) y las modalidades perceptivas activadas (componente aferente). Se conciben para aprovechar este bucle directo y la capacidad de reconocer gestos complejos.

El desarrollo de este tipo de interfaces requiere la creación de una visión común entre diferentes áreas de investigación , como la visión por computadora , el procesamiento háptico y el de sonido, prestando mayor atención al aspecto motor de la interacción. Un ejemplo de sistemas prototípicos capaces de introducir interfaces enactivas son los robots reactivos, robots que están siempre en contacto con la mano humana (como los mandos de las consolas de videojuegos actuales, el mando de Wii ) y que son capaces de interpretar los movimientos humanos y guiar al usuario para completar una tarea de manipulación.

El conocimiento enactivo es la información que se adquiere mediante la interacción percepción-acción en el entorno. En muchos aspectos, el conocimiento enactivo es más natural que otras formas, tanto en lo que respecta al proceso de aprendizaje como a su aplicación en el mundo. Este tipo de conocimiento es inherentemente multimodal, ya que requiere la coordinación de los diversos sentidos. Dos características clave del conocimiento enactivo son su carácter experiencial : se relaciona con la acción y depende de la experiencia del usuario; y su carácter cultural : la forma de actuar depende, a su vez, de aspectos sociales, actitudes, valores, prácticas y legados. ^{[ 1 ]}

Las interfaces enactivas se relacionan con un concepto fundamental de interacción que a menudo no se aprovecha en las tecnologías de interfaz humano-computadora existentes . Como afirma el psicólogo cognitivo Jerome Bruner , la interacción tradicional con la información mediada por una computadora se basa principalmente en el conocimiento simbólico o icónico, y no en el conocimiento enactivo. ^{[ 7 ]} Mientras que en el aprendizaje simbólico el conocimiento se almacena como palabras, símbolos matemáticos u otros sistemas simbólicos, en la etapa icónica el conocimiento se almacena en forma de imágenes visuales, como diagramas e ilustraciones que pueden acompañar la información verbal. Por otro lado, el conocimiento enactivo es una forma de conocimiento basada en la participación activa, conocer haciendo, viviendo en lugar de pensar. ^{[ 8 ]}

"Cualquier dominio del conocimiento (o cualquier problema dentro de ese dominio del conocimiento) puede representarse de tres maneras: mediante un conjunto de acciones apropiadas para lograr un resultado determinado (representación enactiva); mediante un conjunto de imágenes o gráficos resumidos que representan un concepto sin definirlo completamente (representación icónica); y mediante un conjunto de proposiciones simbólicas o lógicas extraídas de un sistema simbólico que se rige por reglas o leyes para formar y transformar proposiciones (representación simbólica)" ^{[ 9 ].}

Una forma particular de conocimiento es una habilidad , siendo el malabarismo un ejemplo sencillo, y la adquisición de una habilidad es un ámbito donde el conocimiento enactivo se hace evidente. Las actividades sensoriomotoras y cognitivas implicadas en la adquisición de habilidades se tabulan en el proyecto europeo de habilidades SKILLS FP6. ^{[ 10 ]}

Las interfaces enactivas han encontrado una aplicación cada vez mayor en tecnologías emergentes. En el contexto de la realidad extendida (XR), la inteligencia artificial (IA) y las interfaces cerebro-computadora (BCI), los principios enactivos se están aplicando para tener mejor en cuenta la agencia humana en el diseño de interacción. ^{[ 11 ]} Una investigación publicada en 2024 examinó cómo la interacción enactiva apoya el aprendizaje creativo en contextos educativos, encontrando que los entornos inmersivos promueven la iniciativa del usuario y la construcción activa del conocimiento. ^{[ 12 ]}

Las interfaces multimodales son una buena candidata para la creación de interfaces enactivas debido a su uso coordinado de la retroalimentación háptica , sonora y visual. Esta investigación es el objetivo principal de la Red de Excelencia ENACTIVE , un consorcio europeo de más de 20 laboratorios de investigación que aunan esfuerzos para la definición, el desarrollo y la explotación de interfaces enactivas.

La investigación sobre conocimiento enactivo e interfaces enactivas es el objetivo de la Red de Excelencia ENACTIVE. Una Red de Excelencia es un instrumento de investigación de la Comunidad Europea que proporciona financiación para la integración de las actividades de investigación de diferentes laboratorios e instituciones. La Red de Excelencia ENACTIVE se creó en 2004 con más de 20 socios con el objetivo de crear una comunidad de investigación multidisciplinar que estructurara la investigación sobre una nueva generación de interfaces humano-ordenador denominadas Interfaces Enactivas . El objetivo de esta Red de Excelencia no es solo la investigación sobre interfaces enactivas en sí misma, sino también la integración de los socios a través de un Laboratorio Virtual y la difusión de la experiencia y el conocimiento de la Red.

Desde 2004, los socios, coordinados por el laboratorio PERCRO, han mejorado tanto los aspectos teóricos de la enacción, mediante seminarios y la creación de un léxico , como los aspectos tecnológicos necesarios para la creación de interfaces enactivas. Cada año se presenta el estado de la Red de Excelencia ENACTIVE a través de una conferencia internacional. ^{[ 13 ]}

• Enactivismo

• Vídeo de Vimeo que muestra una pantalla gráfica interactiva dinámica tridimensional que permite a un operador humano visualizar y manipular datos.

• Guy Boy (2012). Orquestando el diseño centrado en el ser humano . Springer. pág.  118. ISBN 9781447143383."La organización que produce el sistema puede definirse como un sistema autopoiético en el sentido de Maturana y Varela. Un sistema autopoiético es productor y producto a la vez. El Diseño Centrado en el Ser Humano (DCH) es tanto el proceso de diseño como el diseño en sí mismo."
• Colin T Schmidt (1997). "La sistémica del dialogismo: Sobre la prevalencia del yo en el diseño de HCI" . Journal of the American Society for Information Science . 48 (11): 1073– 1081. doi : 10.1002/(sici)1097-4571(199711)48:11 < 1073::aid-asi9 > 3.0.co ; 2-t .Sistemas autopoyéticos.
• Markus Thannhuber; Mitchell M Tseng; Hans-Jörg Bullinger (2001). "Un enfoque autopoiético para los sistemas de gestión del conocimiento en empresas manufactureras" . Annals of the CIRP-Manufacturing Technology . 50 (1): 313 ss . . doi : 10.1016/s0007-8506(07)62129-5 .