Evaluación de Experiencia Afectiva de Usuario (UAX) con IA Conversacional - Maza Jiménez, Ligia Elena (2020)
Resumen: La presente investigación tiene como objetivos evaluar la usabilidad desde las métricas de eficacia, eficiencia y satisfacción y conocer la Experiencia Afectiva de Usuario durante la interacción en un entorno de Inteligencia Artificial Conversacional, teniendo como interfaz de evaluación al asistente virtual Max de la Universidad Técnica Particular de Loja (UTPL). La evaluación se realiza de forma virtual, con la participación de 45 integrantes de la comunidad universitaria (15 estudiantes, 15 padres de familia, y 15 externos). Se trabaja con un test inicial previo a la interacción de tipo informativo, la aplicación móvil EmoApp-Pro (EMODIANA), el cuestionario de usabilidad PSSUQ (Adaptación al español CSUQ) posterior a la interacción y el FaceApi de Microsoft Azure - Reconocimiento de emociones percibidas. La investigación tiene un enfoque mixto, con un diseño concurrente y cuasi experimental de tipo transeccional, y alcance descriptivo. Los resultados obtenidos demuestran que el nivel de las métricas de eficacia, eficiencia y satisfacción son bajos y la Experiencia Afectiva de Usuario es negativa por lo que se concluye que debe revisarse la estrategia de interacción, debe existir una retroalimentación constante de la base de datos del asistente virtual que maneja la UTPL, tiene que haber precisión en el direccionamiento de las respuestas y que se haga una mayor difusión con la sociedad en general, ya que debido a la emergencia sanitaria por la que estamos atravesando debido al Covid-19, servirá de gran ayuda en muchos procesos académicos que no se los pueden hacer de manera personal.