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Enregistrement W1501344531

Forty years of human-computer interaction and knowledge media design: twelve challenges to meet in fewer than the next forty years

2005· article· en· W1501344531 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGraphics Interface · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratitudeComputer scienceSketchThe InternetWorld Wide WebMultimediaPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inspired in part by a seminal article by JCR Licklider on man-computer symbiosis [3, see also 4, 5], a wonderful course entitled Technological aids to human thought taught by Anthony Oettinger that I took at Harvard early in 1966, and the vitality and excitement of MIT Project Mac, the AI Lab, and especially Lincoln Lab [2], I began research in interactive computing shortly after the September 1965 start of my Ph.D. work at M.I.T. Now, 40 years later, receiving this honour (with gratitude) allows me the indulgence to rant for at least 40 minutes, reflecting first on the miracles in processor speed, memory capacity, bandwidth, I/O technology, graphics algorithms, and human-computer interfaces that have transpired over this interval [see also 1], and then speaking at much greater length over things that remain undone.The latter topics will be organized into two categories, compelling research challenges (junior faculty without tenure and Ph.D. students searching for topics listen carefully ***), and broader challenges for the fields of human-computer interaction and knowledge media design (senior faculty with tenure seeking to slay dragons listen even more carefully ***).I will briefly sketch and articulate the following six research challenges:• Collaboration technologies --- why are these tools still so hard to use?• Intelligent interfaces --- can AI finally aid humans instead of aiming to replace them, or, why can the computer beat Kasporov, but cannot connect me to the Net?• Design methodologies --- can we do less boasting about being user-centred and start doing better science?• Evaluation methodologies --- how can we gather design intelligence by mining rich potential sources of user experience data from the field?• Interfaces for seniors --- what we can do for seniors and what can they can do for us?• Electronic memory aids --- is this a compelling area promising a major payoff for human productivity and morale?I will then rant for as long as possible on the following six broader issues:• Courses on computers and society and communication skills for computer science students --- if we don't insist that this be taught, and take the lead, who will?• Interfaces in context --- why do I teach knowledge media design and not user interface design?• HCI in computer science departments --- should we continue to pretend that we do computer science?• Open source and open access --- if the intellectual property and technology transfer system is broken, shouldn't we try to fix it?• Appropriate automation --- can it and will it ever stop?• Interfaces everywhere --- is change possible, and how can we make things better?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,398
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,051 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle