1. Metoda za uporabniško vrednotenje in primerjavo tehnik razložljive umetne inteligence : doktorska disertacijaSaša Brdnik, 2024, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji je obravnavana problematika prepoznave izbire najprimernejše razlagalne tehnike v opazovanem primeru, glede na vključene uporabnike. V literaturi je opazno pomanjkanje validiranih metod vrednotenja za izbiro najprimernejše tehnike, ki bi upoštevale več dimenzij razlag in merile pravilnost mentalnih modelov uporabnikov. Predstavljena metoda je sestavljena iz vrednotenja štirih dimenzij; zadovoljstva z razlago, dojetega zaupanja, mentalnih modelov in subjektivnega mentalnega napora, potrebnega za razumevanje razlag. Metoda je bila razvita iterativno in je bila testirana v dveh empiričnih raziskavah.
V prvi empirični raziskavi sta bili vrednoteni dve dimenziji, v drugi vse štiri. Predlagana metoda je bila analizirana z eksploratorno faktorsko analizo dveh vprašalnikov, uporabljenih v bateriji vprašalnikov in z analizo zanesljivosti. Rezultatu druge empirične raziskave, so potrdili, da uporabljena metoda omogoča zanesljivo primerjavo razlagalnih tehnik po posameznih dimenzijah v slovenščini in angleščini. Metoda je bila preizkušena na desetih razlagalnih tehnikah, oblikovanih na slikovnih in številskih vhodnih podatkih. Opravljen je bil sistematični pregled literature z ekstrakcijo najpogostejših razlagalnih tehnik. Uporabniki so bili pri pravi empirični raziskavi najbolj zadovoljni s SHAP lokalno razlagalno tehniko v obliki stolpčnega grafa, sledila ji je globalna razlagalna tehnika v enaki obliki. Tema razlagalnima tehnikama so udeleženci izkazali tudi najvišje zaupanje.
V drugi empirični raziskavi so bili uporabniki najbolj zadovoljni z razlagalno tehniko odločitvenega drevesa, pri slikovnih podatkih pa z izpostavitvijo subjekta s kvadratom. Uporabniki so najbolj zaupali razlagalni tehniki odločitvenega drevesa in grafov delne odvisnosti. Naraščanje subjektivne ocene truda, ki ga uporabniki vložijo v razumevanje, je šibko negativno vplivalo na njihovo oceno razumevanja razlage, zadovoljstva z njo, zadostnosti podrobnosti, celotnosti razlage, dojemanja jasnosti navodil za uporabo in uporabnosti razlage za njihove cilje, hkrati pa je pozitivno vplivalo na njihovo strinjanje s tem, da so razlage zavajajoče in zahrbtne. Uporabniki so naloge za preverjanje pravilnosti mentalnih modelov reševali zmerno uspešno, le tretjina je pravilno rešila vse tri zastavljene naloge, manj kot polovica je pravilno rešila dve od treh nalog. Preverjanje pravilnosti mentalnih modelov z retrospektivno nalogo, napovedno nalogo in nalogo prepoznave napak je omogočilo razlikovanje razumevanja uporabnikov med opazovanimi razlagalnimi tehnikami.
Disertacija vključuje pet izvirnih znanstvenih prispevkov. Prvi zajema empirično vrednotenje izbranih razlagalnih tehnik z vidika zaupanja uporabnikov in zadovoljstva z razlago. Drugi zajema izgradnjo večdimenzionalne metode uporabniškega vrednotenja za celostno ocenjevanje razlagalnih tehnik. Tretji obsega validacijo dveh obstoječih merilnih instrumentov, uporabljenih v predlagani metodi. Četrti zajema uporabo predlagane metode za empirično vrednotenje razlagalnih tehnik. Peti obsega empirično vrednotenje povezav med značilnostmi uporabnikov in njihovim subjektivnim dojemanjem razlag.
V okviru predstavljene doktorske disertacije smo omejili na pridobivanje podatkov z metodo vprašalnika. Empirični raziskavi sta zaradi manjšega vzorca lahko podvrženi kulturnim, starostnim, izobraževalnim in drugim vplivom. Prevod uveljavljenih vprašalnikov lahko vpliva na njihovo validnost in na primerljivost rezultatov v primerjavi z rezultati, pridobljenimi v izvornem jeziku. V predlagani metodi je vrednoteno dojeto zaupanje, ki ni nujno enako izkazanemu. V dimenzije vrednotenja ni vključena učinkovitost uporabnikov. Pri primerjavi razlagalnih tehnik v posameznem primeru se osredotočamo zgolj na opazovane dimenzije in ne na širše cilje razvoja uporabniških vmesnikov in celostnega sistema. Predlagana metoda je bila uporabljena in validirana zgolj na slikovnih in številčnih vhodnih podatkih.
Keywords: razložljiva umetna inteligenca, vrednotenje razložljive umetne inteligence, uporabniško vrednotenje, strojno učenje, interpretabilnost
Published in DKUM: 04.09.2024; Views: 71; Downloads: 43
 Full text (41,64 MB) |
2. Sistematična analiza decentraliziranih družbenih medijev2024 Abstract: Monografija z naslovom »Sistematična analiza decentraliziranih družbenih medijev« naslavlja prepoznano raziskovalno vrzel preučevanja decentraliziranih družbenih medijev. Pri tem je posebni poudarek na konceptualnem vidiku, ki omogoča prepoznavanje logične zasnove, arhitekturnih značilnosti, potencialov in specifik družbenega medija ter primerjavo s centraliziranimi sorodnimi rešitvami. Predstavlja zbirko medsebojno primerljivih poglavij, ki opisno in analitično preučujejo najvidnejše predstavnike pokrajine decentraliziranih družbenih medijev v letu 2024. Poglavja so rezultat projektne naloge študentov Univerze v Mariboru, Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, ki so v okviru predmeta »Arhitektura družbenih medijev« sistematično in mentorirano preučevali izbrane decentralizirane družbene medije.
Keywords: Analiza decentraliziranih družbenih medijev, družbeni mediji, Fediverse, zasnova decentraliziranih družbenih medijev, študenti
Published in DKUM: 13.05.2024; Views: 291; Downloads: 24
Full text (12,11 MB)
This document has many files! More... |
3. Assessing Perceived Trust and Satisfaction with Multiple Explanation Techniques in XAI-Enhanced Learning AnalyticsSaša Brdnik, Vili Podgorelec, Boštjan Šumak, 2023, original scientific article Abstract: This study aimed to observe the impact of eight explainable AI (XAI) explanation techniques on user trust and satisfaction in the context of XAI-enhanced learning analytics while comparing two groups of STEM college students based on their Bologna study level, using various established feature relevance techniques, certainty, and comparison explanations. Overall, the students reported the highest trust in local feature explanation in the form of a bar graph. Additionally, master's students presented with global feature explanations also reported high trust in this form of explanation. The highest measured explanation satisfaction was observed with the local feature explanation technique in the group of bachelor's and master's students, with master's students additionally expressing high satisfaction with the global feature importance explanation. A detailed overview shows that the two observed groups of students displayed consensus in favored explanation techniques when evaluating trust and explanation satisfaction. Certainty explanation techniques were perceived with lower trust and satisfaction than were local feature relevance explanation techniques. The correlation between itemized results was documented and measured with the Trust in Automation questionnaire and Explanation Satisfaction Scale questionnaire. Master's-level students self-reported an overall higher understanding of the explanations and higher overall satisfaction with explanations and perceived the explanations as less harmful.
Keywords: explainable artificial intelligence, learning analytics, XAI techniques, trust, explanation satisfaction
Published in DKUM: 12.02.2024; Views: 368; Downloads: 28
Full text (3,24 MB)
This document has many files! More... |
4. Intelligent user interfaces and their evaluation: a systematic mapping studySaša Brdnik, Tjaša Heričko, Boštjan Šumak, 2022, original scientific article Abstract: Intelligent user interfaces (IUI) are driven by the goal of improvement in human–computer interaction (HCI), mainly improving user interfaces’ user experience (UX) or usability with the help of artificial intelligence. The main goal of this study is to find, assess, and synthesize existing state-of-the-art work in the field of IUI with an additional focus on the evaluation of IUI. This study analyzed 211 studies published in the field between 2012 and 2022. Studies are most frequently tied to HCI and SE domains. Definitions of IUI were observed, showing that adaptation, representation, and intelligence are key characteristics associated with IUIs, whereas adaptation, reasoning, and representation are the most commonly used verbs in their description. Evaluation of IUI is mainly conducted with experiments and questionnaires, though usability and UX are not considered together in evaluations. Most evaluations (81% of studies) reported partial or complete improvement in usability or UX. A shortage of evaluation tools, methods, and metrics, tailored for IUI, is noticed. Most often, empirical data collection methods and data sources in IUI evaluation studies are experiment, prototype development, and questionnaire.
Keywords: intelligent user interfaces, IUI, usability, user experience, evaluation
Published in DKUM: 01.08.2023; Views: 570; Downloads: 47
Full text (4,53 MB)
This document has many files! More... |
5. Analitični pogled na najvidnejše družbene medije v letu 20232023 Abstract: Monografija z naslovom »Analitični pogled na najvidnejše družbene medije v letu 2023« naslavlja prepoznano raziskovalno vrzel preučevanja zasnove družbenih medijev. Pri tem je posebni poudarek na konceptualnem vidiku, ki omogoča prepoznavanje logične zasnove, arhitekturnih značilnosti, potencialov in specifik družbenega medija ter primerjavo s konkurenčnimi rešitvami. Predstavlja zbirko medsebojno primerljivih poglavij, ki opisno in analitično preučujejo najvidnejše predstavnike pokrajine družbenih medijev v letu 2023. Poglavja so rezultat projektne naloge študentov Univerze v Mariboru, Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, ki so v okviru predmeta »Arhitektura interaktivnih medijskih vsebin« sistematično in mentorirano preučevali izbrane družbene medije.
Keywords: analiza družbenih medijev, družbeni mediji, pokrajina družbenih medijev, zasnova družbenih medijev, mediji
Published in DKUM: 13.07.2023; Views: 604; Downloads: 84
Full text (10,55 MB)
This document has many files! More... |
6. OTS 2022 Sodobne informacijske tehnologije in storitve : zbornik petindvajsete konference, Maribor, 7. in 8. september 20222022, proceedings Abstract: V zborniku petindvajsete konference OTS 2022 so objavljeni prispevki strokovnjakov s področja informatike, v katerih so predstavljene izkušnje in, skozi konkretne projekte, dokazano uspešni pristopi in dobre prakse naslavljanja arhitekturnih izzivov, povezanih z vpeljavo umetne inteligence in strojnega učenja, zasnove in vpeljave rešitev poslovne inteligence, učinkovite obdelave velepodatkov in podatkovnih tokov, apliciranja vzorcev pri zasnovi mikrostoritvenih in brezstrežniških arhitektur, uporabe zmožnosti tehnologij veriženja blokov in decentraliziranih aplikacij, digitalne preobrazbe in posodobitve IKT rešitev na osnovi funkcionalnosti, ki jih omogočajo digitalne denarnice, apliciranja agilnih metod ter izboljšanjem odzivnosti pri zagotavljanju učinkovite podpore poslovnim procesom, integracije sistemov in razvoja podpornih storitev pametnega doma, telemedicine in zelenega prehoda, razvoja in optimizacije mobilnih, spletnih in oblačnih rešitev ter uporabe sodobnih in aktualnih, tudi odprtokodnih, tehnologij pri razvoju naprednih informacijskih rešitev in storitev.
Keywords: informatika, informacijske tehnologije, programsko inženirstvo, informacijske rešitve, digitalna preobrazba, razvoj mobilnih in spletnih rešitev, poslovna inteligenca, umetna inteligenca in strojno učenje, obdelava velepodatkov in podatkovnih tokov, agilne metode, tehnologije veriženja blokov, kibernetska varnost
Published in DKUM: 07.09.2022; Views: 826; Downloads: 126
Full text (44,60 MB)
This document has many files! More... |
7. Dobre prakse in načrtovalski vzorci uporabniške izkušnje decentraliziranih aplikacijSaša Brdnik, 2020, master's thesis Abstract: V magistrskem delu smo raziskovali uporabniške izkušnje decentraliziranih aplikacij. Pri tem smo raziskali specifike tehnologije veriženja blokov, ki botrujejo posebnostim njihove uporabniške izkušnje, in opredelili največje izzive na tem področju. Na podlagi pregleda literature smo zbrali obstoječe dobre prakse in načrtovalske vzorce uporabniške izkušnje ter jih verificirali in dopolnili po opravljeni analizi osmih decentraliziranih aplikacij. Oblikovali in objavili smo spletno knjižnico načrtovalskih vzorcev uporabniške izkušnje, ki obsega skupno enaindvajset vzorcev. Preučili smo aplikacijo načrtovalskih vzorcev klasičnih aplikacij in ugotovili, da večina opazovanih vzorcev uspešno rešuje izzive uporabniške izkušnje decentraliziranih aplikacij.
Keywords: uporabniška izkušnja, tehnologija veriženja blokov, decentralizirane aplikacije, načrtovalski vzorci uporabniške izkušnje
Published in DKUM: 03.07.2020; Views: 1756; Downloads: 301
Full text (5,82 MB) |
8. |
