Modelos cognitivos simbólicos

The System Usability Scale (SUS) is a widely used, reliable 10-item questionnaire for assessing perceived usability. Users rate each statement on a 5-point Likert scale. The responses are then converted into a single score from 0 to 100. Despite its simplicity, it provides a quick and robust measure of a system's overall usability from the user's subjective viewpoint.

Los modelos conexionistas, también conocidos como procesamiento distribuido paralelo (PDP) o redes neuronales artificiales, representan los procesos cognitivos como interacciones entre muchas unidades de procesamiento simples e interconectadas, llamadas nodos. El conocimiento no se almacena en una ubicación específica, sino que se distribuye en los pesos de conexión entre estas unidades. El aprendizaje se produce ajustando estos pesos, a menudo mediante algoritmos como la retropropagación, lo que permite el reconocimiento de patrones y la aproximación de funciones.

The Kruithof curve is an empirical graph from psychophysics that outlines a region of illuminance levels and color temperatures considered comfortable or pleasing. It postulates that at low light levels, humans prefer warmer color temperatures (more reddish/yellowish), while at high illuminance levels, cooler color temperatures (more bluish) are preferred. Lighting conditions outside this region may feel unnatural or unpleasant.

Una filosofía de diseño y un proceso iterativo donde se presta gran atención a las necesidades, deseos y limitaciones de los usuarios finales en cada etapa del proceso. El UCD busca crear productos altamente usables y accesibles, involucrando a los usuarios durante todo el ciclo de diseño mediante investigación, pruebas y retroalimentación, en lugar de basarse únicamente en las suposiciones del diseñador.

ACT-R (Control Adaptativo del Pensamiento Racional) es una arquitectura cognitiva que define las estructuras básicas y fijas de la mente humana. Modela la cognición como un conjunto de módulos independientes, como la memoria perceptiva, motora y declarativa, que interactúan a través de un sistema central de producción. La información se almacena en memorias intermedias, y las reglas de producción se activan para manipularla, simulando los procesos humanos de resolución de problemas y aprendizaje.

Los modelos bayesianos de cognición definen la mente como un motor de inferencia probabilística. Este enfoque postula que el cerebro representa el conocimiento como distribuciones de probabilidad y actualiza estas creencias al recibir nueva evidencia, según el teorema de Bayes. Modela la percepción, el aprendizaje y el razonamiento como inferencia estadística óptima o casi óptima en condiciones de incertidumbre, proporcionando un marco matemático unificador para numerosas funciones cognitivas.