Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
CRESCENZO PEPE
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT14] INGEGNERIA DELL’INFORMAZIONE PER VIDEOGAME E REALTÀ VIRTUALE First Cycle Degree (3 years) - [IT14] INFORMATION ENGINEERING FOR VIDEOGAMES AND VIRTUAL REALITY
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/04 - AUTOMATICA
Italiano
Italian
Conoscenze di programmazione e informatiche di base.
Basic programming and computer knowledge.
Lezioni teoriche: 56 ore
Esercitazioni: 16 ore
Theoretical lessons: 56 hours
Tutorials: 16 hours
L'insegnamento si pone l'obiettivo di fornire conoscenze e capacità di comprensione su sistemi di interfacciamento uomo-macchina. In dettaglio, lo studente acquisirà:
- le conoscenze di base della sensoristica e dell’attuazione;
- le conoscenze delle principali tecnologie e dispositivi di interfacciamento uomo-macchina;
- le conoscenze relative ai principi e alle linee guida per l’usabilità;
- la capacità di comprendere le problematiche legate all’interazione uomo-macchina.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Le conoscenze e le capacità di comprensione acquisite permetteranno allo studente di:
- trattare segnali sensoriali ai fini del loro utilizzo in interfacce uomo-macchina;
- selezionare le tecnologie di interfacciamento uomo-macchina per l’elaborazione del linguaggio naturale, per il riconoscimento dei gesti e delle emozioni e dell’attività neurale;
- sviluppare applicazioni per la realizzazione di interfacce uomo-macchina.
Le competenze sviluppate andranno ad integrare quelle acquisite negli altri insegnamenti al fine di permettere la progettazione di sistemi di interfacciamento uomo-macchina per i videogame e l’extended reality.
Competenze trasversali.
L’insegnamento prevede approfondimenti sotto forma di esercitazioni, casi di studio e progetti che gli studenti possono svolgere in preparazione all’esame. Tali approfondimenti permetteranno allo studente di sviluppare autonomia di giudizio mediante un’analisi critica e autonoma di dati e/o situazioni problematiche provenienti dal mondo reale. L’approfondimento progettuale, inoltre, prevede il lavoro di gruppo e la stesura di una relazione, e contribuirà così a migliorare nello studente anche la capacità comunicativa e di lavoro in team.
Knowledge and Understanding.
The course aims to provide knowledge and understanding skills on human-computer interfacing systems. In detail, the student will acquire:
- the basic knowledge of sensing and actuation;
- the knowledge of the main man-machine interfacing technologies and devices;
- the knowledge related to the principles and guidelines of usability;
- the ability to understand issues related to human-computer interaction.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The knowledge and understanding skills acquired will enable the student to:
- process sensory signals for using them in human-machine interfaces;
- select human-machine interface technologies for natural language processing, gesture and emotion recognition, and brain activity;
- develop applications for the implementation of human-machine interfaces.
The skills developed will integrate those acquired in the other courses in order to allow the design of human-machine interface systems for videogames and extended reality.
Transversal Skills.
The course provides in-depth study in the form of tutorials, case studies and projects that students can carry out in preparation for the exam. These in-depth studies will allow the student to develop autonomy of judgment through a critical and autonomous analysis of data and/or problematic situations from the real world. The in-depth project, moreover, involves group work and the writing of a report, and will thus contribute to improving the student's ability to communicate and work in a team.
Lezioni teoriche (56 ore)
I principali argomenti dell'insegnamento sono di seguito elencati:
- elementi di sensoristica e attuazione
- tecnologie e dispositivi di interfacciamento-uomo macchina
--- tecnologie tattili
--- tecnologie aptiche
--- interfacce vocali
--- interfacce indossabili
--- visione artificiale
--- interfacce cervello-macchina
- principi e linee guida per l’usabilità
Esercitazioni (16 ore)
- casi di studio riguardanti interfacce uomo-macchina
Theoretical lessons (56 hours)
The main topics of the course are listed below:
- elements of sensors and actuation
- human-machine interface technologies and devices
--- tactile technologies
--- haptic technologies
--- vocal interfaces
--- wearable interfaces
--- artificial vision
--- brain-machine interfaces
- principles and guidelines for usability
Tutorials (16 hours)
- case studies on human-machine interfaces
La valutazione avviene tramite una prova progettuale e una prova orale. La prova progettuale consiste nel lavorare in gruppo per risolvere un problema relativo all’interfacciamento uomo-macchina e scrivere una relazione da discutere prima della prova orale. La prova orale consiste nel rispondere a domande sui contenuti dell’insegnamento.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare con esito positivo l'esame, le studentesse e gli studenti devono dimostrare, sia attraverso la prova progettuale sia attraverso la prova orale, di aver acquisito le conoscenze e le competenze di base per
- selezionare ed integrare dispositivi di interfacciamento uomo-macchina in applicazioni per:
--- per l’elaborazione del linguaggio naturale;
--- per il riconoscimento dei gesti e delle emozioni;
--- per l’interpretazione dell’attività neurale
- progettare e sviluppare soluzioni di interfacciamento uomo-macchina;
- analizzare un sistema di interfacciamento uomo-macchina in termini di usabilità, accettabilità e accessibilità.
La valutazione massima viene conseguita dimostrando una conoscenza approfondita, una completa padronanza del linguaggio tecnico e formale e una capacità di analisi e risoluzione dei problemi critica e autonoma.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
L'attribuzione del voto finale è in trentesimi, con eventuale lode, sulla base delle conoscenze e capacità dimostrate dalle studentesse e dagli studenti e misurate tramite la prova progettuale e la prova orale.
Criteri di attribuzione del voto finale.
La prova progettuale è svolta in gruppo e si conclude con la stesura di una relazione da presentare prima della prova orale. La prova orale consiste nel rispondere a domande sui contenuti dell’insegnamento. La prova progettuale e la prova orale hanno lo stesso peso. Il voto finale è costituito dalla media dei punteggi delle due prove. Affinché l’esito complessivo della valutazione sia positivo, le studentesse e gli studenti devono conseguire almeno 18 punti (su 30) sia nella prova progettuale sia nella prova orale. La lode è attribuita alle studentesse e agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato la completa padronanza della materia.
Learning Evaluation Methods.
The evaluation takes place through a project and an oral test. The project consists in working in a group to solve a problem related to the human-machine interface, and writing a report to be discussed before the oral test. The oral test consists of answering questions on course contents.
Learning Evaluation Criteria.
In order to successfully pass the exam, the student must demonstrate, both through the project and through the oral test, to have acquired the basic knowledge and skills to
- select and integrate human-machine interface devices in applications for:
--- natural language processing;
--- the gestures and emotions recognition;
--- brain activity interpretation;
- design and develop human-machine interfacing solutions;
- analyze a human-machine interface system in terms of usability, acceptability and accessibility.
The highest grade is achieved by demonstrating in-depth knowledge, complete mastery of technical and formal language, and critical and independent analysis and problem-solving skills.
Learning Measurement Criteria.
The final mark is out of 30, with possible honors, based on the knowledge and skills demonstrated by the student and measured through the project and the oral test.
Final Mark Allocation Criteria.
The project is carried out in groups, and, at the end, the students must write a report to be presented before the oral test. The oral test consists of answering questions on course contents. The project and the oral test have the same weight. The final grade consists of the average of the scores associated with the project and the oral test. For the overall mark to be positive, the student must earn at least 18 points (out of 30) in both the project and the oral test. Honors are awarded to students who, having achieved the highest mark, have demonstrated complete mastery of the subject.
Ben Shneiderman, Catherine Plaisant, Maxine Cohen, Steven Jacobs, Niklas Elmqvist, and Nicholas Diakopoulos (2017). Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction (6th Edition - Global Edition). Pearson. ISBN 10: 1-292-15391-1
Kraiss, K. -F. (2006). Advanced Man-Machine Interaction: Fundamentals and Implementation. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. ISBN-10: 3-540-30618-8
Materiale didattico disponibile sul sito https://learn.univpm.it/
Ben Shneiderman, Catherine Plaisant, Maxine Cohen, Steven Jacobs, Niklas Elmqvist, and Nicholas Diakopoulos (2017). Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction (6th Edition - Global Edition). Pearson. ISBN 10: 1-292-15391-1
Kraiss, K. -F. (2006). Advanced Man-Machine Interaction: Fundamentals and Implementation. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. ISBN-10 3-540-30618-8
Teaching material available at https://learn.univpm.it/
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427