Anlisis jerrquico de tareas para la evaluacin de un simulador de gra prtico

ANALISIS JERRQUICO DE TAREAS PARA LA EVALUACIN DE UN SIMULADOR DE GRA PRTICO

Antonio Lucas

Pedro M. Valero

Rafael Garca-Ros

Instituto Universitario de Trfico y Seguridad Vial

Miguel Lozano

Ariadna Fuertes

Manolo Prez

Instituto de Robtica

Universitat de Valncia

Direccin de correo: Instituto Universitario de Trfico y Seguridad Vial. Universitat de Valncia. C/Hugo de Moncada, 4, Entresuelo izqda. 46010. Valencia. Tel: (34) 963 39 38 80. Fax: (34) 963 39 38 81.

Direccin E-mail: Antonio.Lucas-Alba@uv.es

Palabras clave: simulacin, anlisis de fidelidad, anlisis de tareas.

Resumen

Disear y construir un simulador implica elaborar un modelo simplificado de la realidad. Esto conlleva el riesgo de eliminar elementos clave para la realizacin de las tareas, quedando degradado el potencial del simulador. MEVAFIS (Mtodo para la EVAluacin de la FIdelidad en Simuladores) es la metodologa que hemos desarrollado para evaluar esta discrepancia entre simulacin y realidad. Fundamentalmente, consiste en a) llevar a cabo un anlisis de tareas, b) describir minuciosamente sus aspectos esenciales y c) contrastarlos despus con el simulador. MEVAFIS ha sido utilizado para examinar el desempeo del Simulador de Gra Prtico desarrollado por la Universitat de Valncia.

Keywords: simulation, fidelity analysis, task analysis.

Abstract

Simulator design and building means elaborating a simplified model of reality. This involves the risk of not including key elements of the real task performance hence diminishing the simulators possibilities. MEVAFIS is the methodology we have developed for evaluating that potential risk. It basically consist on a) performing a task analysis, b) building an accurate description of the main aspects of the task so c) it can be compared lately with the simulator. MEVAFIS has been used for examining the extent to which the container-handling crane simulator developed by the Universitat de Valencia proves to be functional.

INTRODUCCIN

En esta comunicacin se presenta el trabajo realizado con el fin de determinar la puesta a punto del Sistema Simulador orientado a la evaluacin y el entrenamiento de los operarios del sector de estiba y desestiba que se est utilizando, a travs del departamento de formacin de SEVASA (Sociedad Estatal de Estiba y Desestiba del Puerto de Valencia), en el Puerto de Valencia.

En su sentido tcnico habitual, cuando hablamos de simulacin, nos referimos bsicamente al empleo de un modelo particular utilizado con el objetivo de obtener conclusiones acerca de un sistema del mundo real (McHaney, 1991). El modelo deber involucrar todas las variables y/o factores, que mediante ecuaciones y algoritmos, consigan que el sistema evolucione de manera similar al real a travs del tiempo. Recordemos las diferencias existentes entre sistema simulador, sistema simulado y sistema real. Como muestra la Figura 1 (Bayarri, 1995), el sistema simulado (subconjunto del sistema real) en realidad no es ms que el compendio de variables o factores reales que tomaremos en consideracin para construir el sistema simulador. Se trata de que este ltimo refleje o simule dichos factores con el mayor realismo posible.

En cualquier simulacin que se realice de un proceso fsico real (con una cierta complicacin como es el caso), siempre arrastraremos un nmero finito de variables que no tendremos en consideracin principalmente por dos razones: la primera, que el coste de su inclusin en el modelo es elevado y la segunda, que su repercusin o importancia en el mismo es mnima. Por ejemplo, a la hora de simular el movimiento humano sera plausible considerar el movimiento de la masa muscular respecto al hueso, pero no se tiene en cuenta por lo costoso que resultara a nivel computacional y por la escasa influencia que en el resultado final tendra. Por tanto, debemos considerar siempre cualquier simulador como una aproximacin al sistema real, y nunca como el sistema real propiamente dicho.

Esto tiene sus ventajas y sus inconvenientes. Lgicamente los sistemas simuladores explotarn dichas ventajas haciendo que el uso de simuladores llegue a ser, bajo determinadas condiciones, ms aconsejable y til que el uso del sistema real. Por ejemplo, un simulador ser ms conveniente cuando el coste de acceder al sistema real es elevado. En nuestro caso la utilizacin del sistema est orientada a tareas de evaluacin, formacin y entrenamiento, por lo que queda reforzada esta ventaja dado que la utilizacin de una gra de este tipo durante un cierto tiempo para tareas de formacin es una operacin, bajo el punto de vista econmico, poco rentable al quedar reducida la productividad real de la gra con la que se realiza dicha formacin. Otra situacin en la que un simulador nos ser ms til que el sistema real se deriva del riesgo de las maniobras a simular. El uso de un sistema de simulacin en el mbito portuario se hace particularmente interesante dada la intrnseca dificultad y riesgo que presentan las maniobras y las consecuencias potencialmente nefastas de los errores en la realidad que pueden as evitarse con el simulador.

Un sistema simulador orientado al entrenamiento pone de manifiesto otras ventajas, por ejemplo, la posibilidad de repetir operaciones bajo las mismas condiciones, de entrenar operaciones que impliquen un riesgo, situaciones no habituales, provocar fallos etc. En este sentido quisiramos mencionar que, adems de perfeccionar el simulador diseado mediante la metodologa que aqu se presenta, nos ocupamos en este momento de disear un plan progresivo de instruccin para aprender el manejo de gras prtico con simuladores partiendo de cero, a travs de un sistema de mdulos (Garca-Ros, Valero, Fernndez y Lucas, 1999).

En sntesis, el proceso mediante el que se determina el grado de ajuste entre simulador y realidad es un aspecto clave en el desarrollo del simulador. La consecucin de un buen ajuste debe considerar, entre otros, la visualizacin (formas, texturas, colores, etc.), la fidelidad y proporcin en los tamaos (distancias relativas, profundidad, longitudes, etc.), las sensaciones tctiles y auditivas (grado de resistencia y presin de los mandos, respuestas a movimientos bruscos, reproduccin de sonidos caractersticos, etc.), y tambin dinmicas (sensacin de movimiento, velocidad y continuidad de la presentacin, etc.). Con todo un simulador no es ms que un modelo de la realidad: an considerando multitud de elementos no se van a reproducir todos los aspectos la situacin real, as que algunos elementos van a ser perdidos. Con esta prdida nos arriesgamos a convertir las tareas realizadas en el simulador en algo diferente a las tareas reales. Lgicamente si han sido alterados determinados aspectos de la realidad, que son clave para la realizacin de las tareas, el simulador quedar desvirtuado. Este es un momento crtico del proceso de diseo en el que es necesario poder evaluar hasta qu punto es seria esa discrepancia.

El contenido restante de esta comunicacin presenta una metodologa de trabajo para hacer frente a esta situacin. Esta metodologa, a la que hemos denominado MEVAFIS (Mtodo para la EVAluacin de la FIdelidad en Simuladores) implica varias acciones para evaluar la importancia de la prdida de fidelidad de un simulador, cuyos pasos principales son:

1. Llevar a cabo un anlisis pormenorizado de tareas (incluyendo entrevistas a los usuarios, observacin en ambiente real, consulta de manuales tcnicos y de instrucciones, etc.) que permita hacer una abstraccin de las caractersticas esenciales de las mismas.

2. Elaborar una descripcin formal de las tareas, quedando as registrado el resultado de la observacin y el anlisis anterior.

3. Llevar a cabo una comparacin entre la descripcin elaborada y el simulador.

MEVAFIS: UNA METODOLOGA PARA LA EVALUACIN DE LA VALIDEZ DE UN SISTEMA SIMULADOR.

Modelos conceptuales: el diseador y el usuario.

La idea que preside esta metodologa parte de la importancia otorgada al efecto de los modelos conceptuales que implcita, o explcitamente, actan sobre el diseo y la elaboracin de un sistema simulador. Los seres humanos, con su capacidad limitada para el procesamiento de la informacin que ofrece el entorno (Fiske y Taylor, 1991), atienden a un conjunto limitado de variables, creando as un modelo determinado de su entorno (que en ocasiones incluye variables que ni siquiera estn presentes en la realidad, sin que por ello dejen de influir en su percepcin de la misma!). En verdad, puede haber tantos modelos de un contexto dado como personas atienden al mismo. Dos tipos de persona son de especial inters aqu: el diseador del sistema y el usuario del sistema. Como hemos podido ver, la figura 1 presenta dos pasos fundamentales del trabajo del diseador: la seleccin de un conjunto de variables definitorias y su presentacin en el sistema simulador. El primer paso depende, por lo general, del sentido comn del diseador del sistema (Kieras, 1991). El segundo depende de sus posibilidades tcnicas. El primer paso suele llevarse a cabo mediante procedimientos que permiten copiar la realidad: por ejemplo empleando un vdeo o cmaras fotogrficas. De esta manera el diseador, puede dedicar el tiempo que considere oportuno para observar en su laboratorio el contexto fsico y el desempeo de la tarea tantas veces como precise. Entonces elegir los detalles que le parezcan imprescindibles y pasar al segundo paso: modelado a travs de ecuaciones y algoritmos, etc. Primero decide qu se modela y entonces empieza a pensar cmo.

La cuestin es si el diseador, que bsicamente desconoce la tarea, puede asumir que ha elegido reproducir todos los factores necesarios y pertinentes para la misma. El diseador, en ltima instancia, pone en juego una serie de modelos conceptuales, modelos mentales (Norman, 1990), ms o menos afortunados y ms o menos evidentes a la luz de lo que, por ejemplo el vdeo y su sentido comn, le indican. Sin embargo, por lo general su percepcin y sus sistemas de representacin no estn educados para hacer la tarea. Pensemos en la diferencia entre el lego y el experto en la construccin. Precisamente esta sensibilidad sobre el contexto pertinente es lo que diferencia a un experto de un lego. Donde el lego no ve nada de particular, dejndose llevar por la impresin del conjunto o atendiendo a los detalles ms obvios, el profesional ve un fallo de pintura, una ventana o un interruptor torcidos, un muro defectuoso, etc. Lo ms normal es que el diseador carezca de ese conocimiento sobre la realidad de la tarea y que no vea las cosas como otros por ejemplo, los usuarios expertos- las ven, por lo que puede incurrir en errores de seleccin importantes.

Desde nuestro punto de vista es de la mxima importancia conocer los modelos conceptuales del usuario que desempea la tarea en el contexto real. Tampoco se trata de sacralizar la concepcin del usuario, pero no conviene desdear su visin de las cosas. Una vez conocidos sus modelos, se puede establecer una comparacin entre el modelo conceptual del diseador, tal como lo refleja el simulador, y el del usuario (mucho ms pegado a la realidad). El problema entonces consiste en reflejar el modelo del usario de algn modo para as comprobar si ambos modelos coinciden. Por adecuado que parezca el sistema simulador debemos preguntarnos si el usuario puede realmente desempear la tarea en toda su complejidad, o al menos en sus aspectos fundamentales, en el sistema simulador. Es decir, funciona el simulador con los modelos conceptuales del usuario? Slo si esta respuesta es afirmativa podemos decir que el sistema simulador es verdaderamente til (pues podremos confiar en que ste proporcionar la suficiente transferencia de aprendizaje). Con esto se plantean varios interrogantes. Necesitamos conocer tratar cul es el modelo mental del usuario. Tambin si ste es consciente de su propio modelo, si nos lo puede contar, si el usuario emplea siempre el sistema de forma correcta, etc.

El anlisis de tareasEl anlisis de tareas: aspectos preliminares

Para dar respuesta a estos interrogantes hemos desarrollado un mtodo, MEVAFIS, cuyo paso preliminar, ya dentro del proceso de anlisis de tareas, es la observacin. La obtencin y la sistematizacin de la informacin necesaria para contrastar la fidelidad del simulador requiere una inmersin adecuada en el contexto en el que se realiza la tarea simulada. Aunque es posible emplear informes, manuales tcnicos o de instrucciones, etc., para obtener la informacin necesaria, la parte substancial de esta informacin debe obtenerse en el medio natural para el que se preparan el simulador y el diseo de instruccin. Con este propsito se han establecido una serie de entrevistas de toma de contacto con los expertos en la tarea, y tambin con los aprendices de distintos niveles. Ni que decir tiene que su colaboracin ha sido inestimable, aportando autntico conocimiento de artesano en la estiba y desestiba y contribuyendo muy significativamente al discernimiento logrado por el analista.

La observacin previa al anlisis de la tarea se realiz tomando progresivamente conciencia de los parmetros que afectan a su ejecucin: el tipo de persona al que se entrevista su nivel de experiencia y dominio en la tarea-, los lugares desde los que se observa (perspectiva fsica), los contextos de trabajo tipo de barco-, las variaciones en la tarea (en bodega, en cubierta, tamao del contenedor), las condiciones meteorolgicas, etc. Concretamente se ha observado la ejecucin en alumnos de tres niveles: absolutamente noveles, alumnos en fase de aprendizaje y alumnos que estn ya a punto de convertirse en manipuladores. Tambin se ha observado la ejecucin en expertos, y ocasionalmente sus procedimientos de enseanza. Este periodo de observacin se ha llevado a cabo de forma intermitente en funcin de la disponibilidad de los operarios y las mquinas- durante aproximadamente 8 semanas, lo que a dado lugar a unas veinte sesiones de observacin en periodos de entre 1 y 3 horas.

Durante este tiempo el analista ha observado el proceso de estiba/desestiba tratando de aprovechar al mximo el conjunto de perspectivas fsicas presentes: fundamentalmente desde la cabina de mandos, con el manipulador, pero tambin desde otros lugares (en la gra, a pie de gra y desde la cubierta del barco). Han sido observadas cinco gras prtico (tipo Paceco) de distintos tamaos que trabajaban sobre barcos de distinto tipo (que diferan en tamao, y en diversos parmetros de carga: zona de trabajo, condiciones de estabilidad del barco, acondicionamiento de las bodegas, obstculos en cubierta, etc.). En muchas ocasiones el analista ha podido contar con el comentario directo de los expertos (thinking aloud). Queremos con ello destacar que el anlisis de tareas implica toda una serie de procesos de comunicacin, interaccin social y observacin cuyo propsito final es lograr un conocimiento suficiente de cmo se hace el trabajo, y cules son las dificultades y errores ms sobresalientes.

La observacin y el establecimiento del desempeo de la tarea debe permitir al analista absorber y componer el conocimiento de la tarea y el contexto en el que se desempea. Una vez la percepcin del analista est mnimamente afinada, y gracias a las observaciones y comentarios de los expertos y aprendices, queda la parte ms formal del anlisis de tareas, que implica la elaboracin de una ficcin psicolgica que sistematice y describa los pasos fundamentales en la tarea. Esta descripcin quedar reflejada fundamentalmente en el anlisis GOMS, que describiremos a continuacin. Este es, a nuestro entender, un proceder lo suficientemente fiable para establecer procesos de comparacin simulador/realidad y as comprobar la fidelidad ofrecida en las distintas dimensiones del sistema simulador.

El mtodo GOMS

El modelo GOMS es una representacin del conocimiento prctico, del cmo se hace que un usuario precisa para desempear tareas con un dispositivo o con un sistema determinado (Kieras, 1991). GOMS, acrnimo de G(oals) objetivos -, O(perators) operadores -, M(ethods) mtodos -, y S(election rules) reglas de seleccin, es resultado de las investigaciones realizadas en el centro de Palo Alto subvencionadas por Xerox en la dcada de los 70. Sus orgenes pueden buscarse en los trabajos seminales de Newell y Simon (1972) aunque el desarrollo y la formalizacin del modelo se debe a Card, Moran y Newell (1983). GOMS ha sido probablemente el mtodo formal de representacin de interfaces de usuario ms influyente en el campo de la interaccin hombre-ordenador (Valero, 1996).

El modelo GOMS parte de la idea de que la estructura cognitiva de un usuario a la hora de realizar una tarea con un sistema se compone de una serie de conjuntos de objetivos, operadores, mtodos y reglas de seleccin:

Un objetivo es algo que el usuario quiere conseguir hacer. El analista tratar de identificar y representar los objetivos de los usuarios normales. Por lo general, en la medida en que impliquen subobjetivos, tendrn una disposicin jerrquica. La descripcin de un objetivo es un par accin-objeto (verbo-sustantivo).

Los operadores son actos cognitivos, motores o perceptivos que el usuario lleva a cabo. Al igual que los objetivos, forman un par accin-objeto, pero en un modelo GOMS un objetivo es algo que debe llevarse a cabo, mientras que un operador simplemente se ejecuta. Esta divisin se basa en la intuicin y depende del nivel de anlisis. La conducta del usuario podra ser trazada como una secuencia de estas operaciones. Los operadores definen la fineza o grano - de anlisis con el que el modelo GOMS ha sido realizado (el nivel mximo de detalle establecido en la descripcin).

Los mtodos describen una secuencia o serie de pasos que llevan a cumplir un objetivo. Es una de las maneras en las que un usuario almacena su conocimiento de una tarea. Se supone que ese conocimiento ya se posee (el usuario no debe implicarse en un proceso de solucin de problemas para lograr sus objetivos). Es posible que un Mtodo requiera la ejecucin de una serie de subobjetivos, de modo que los Mtodos tienen una estructura jerrquica. Describir los mtodos es el aspecto central del anlisis de tareas.

Las reglas de seleccin se formulan con el propsito de dirigir el control sobre el mtodo apropiado para cumplir un objetivo. Para alcanzar un objetivo puede haber ms de un mtodo correcto para realizar la tarea. Las reglas de seleccin facilitan la eleccin idnea de cada mtodo en cada situacin.

Estas cuatro entidades permiten realizar una descripcin jerrquica de la forma en que un usuario realizara una accin: GOMS es un modelo hipottico de cmo hacemos cosas. En resumen: el modelo GOMS consiste en una serie de descripciones relativamente formales de los Mtodos necesarios para conseguir una serie de Objetivos especficos. Los Mtodos son series de pasos consistentes en Operadores, que el usuario ejecuta. Si hubiese ms de un Mtodo para conseguir un Objetivo, entonces el modelo GOMS incluye una serie de Reglas de Seleccin para elegir el Mtodo apropiado dependiendo del contexto.

Una de las caractersticas ms importantes del modelo GOMS es que el conocimiento prctico es descrito de forma que pueda ser, de hecho, llevado a la prctica. La idea con la que se construye el modelo es que alguien pueda seguir la descripcin de GOMS, ejecutar las acciones descritas y llevar realmente a cabo la tarea. La identificacin y la definicin de los objetivos del usuario suele ser difcil debido a que, como hemos visto, se debe examinar la tarea que el usuario trata de desempear con cierto detalle. Este examen implica ir ms all del dispositivo que se quiere utilizar para incluir, adems, el contexto del trabajo en el cual se utiliza ese dispositivo. Esta consideracin es especialmente importante en el diseo y el perfeccionamiento de un dispositivo nuevo. Un buen diseo no slo incorporar la tarea aislada, sino que incluir adems el modo en que el dispositivo ser empleado en el contexto de trabajo.

Una vez desarrollado, GOMS puede contribuir a establecer predicciones sobre el aprendizaje y el desempeo de los usuarios con un sistema determinado. Una descripcin GOMS es tambin una ayuda para determinar un conjunto de decisiones de diseo considerando el punto de vista del usuario, por lo que resulta til durante y tras el diseo de cualquier dispositivo o sistema. Por ltimo tambin es una descripcin de lo que el usuario debe aprender, de forma que puede servir como base para obtener informacin de referencia y para los programas de entrenamiento.

Como hemos visto, llevar a cabo un anlisis de tareas GOMS implica definir y describir con una notacin formal los objetivos, operadores, mtodos y reglas de seleccin del usuario. Precisamente uno de los problemas del modelo GOMS es la dificultad tcnica que conlleva la escritura de las reglas de produccin, proceso muy similar a la programacin en lenguaje ensamblador. La literatura ofrece distintas alternativas para hacer ms asimilable el proceso de elaboracin de los modelos, entre las que destacaremos siguiendo a Kieras (1991) el NGOMSL, de Natural GOMS Language (Lenguaje GOMS Naturalizado). La ventaja de NGOMSL consiste en mantener una relacin directa con el modelo de produccin de reglas subyacente (es decir, GOMS), siendo a la vez relativamente fcil de leer y escribir, por lo que ser el mtodo empleado en esta investigacin.

A continuacin se presenta una muestra del contenido de este anlisis en el dominio especfico de la desestiba. El fragmento reproducido pertenece al segundo paso en la desestiba trasladar el spreader hasta el contenedor, en concreto el subobjetivo alinear la gra.

Mtodo para cumplir el objetivo de trasladar la gra hasta situarse en lnea con la posicin indicada.

Paso 1. Calcular el punto en el que se debe situar la gra para que quede en lnea con el lugar de enganche.

Paso 2. Trasladar la gra alinendola con el lugar de enganche.

Paso 3. Decidir: si el spreader se balancea en exceso entonces cumplir el objetivo de anular el movimiento del spreader.

Mtodo para cumplir el objetivo de anular el balanceo (lateral).

Paso 1. Determinar el ritmo del balanceo del spreader.

Paso 2. Acompaar el balanceo del spreader trasladando suavemente en el mismo sentido accionando el mando correspondiente.

Paso 3. Decidir: si el movimiento no ha sido suficientemente anulado entonces volver al paso 1.

Paso 4. Volver con el objetivo cumplido.

Paso 4. Volver con el objetivo cumplido.

La comparacin entre la descripcin formal y el simulador

Como consecuencia del trabajo anterior fue posible constatar la existencia de divergencias entre el funcionamiento del sistema simulador y el desempeo real de la tarea. De este modo, se establecieron un conjunto de objetivos informticos dirigidos a incrementar la fidelidad del simulador. Los objetivos se han centrado en el concepto de fidelidad en el equipamiento (su apariencia general, la funcionalidad de la instrumentacin), sensorioperceptiva (dinmica -aceleraciones, vibraciones e inercias -, visual y auditiva), respecto a los parmetros del entorno portuario y de las situaciones concretas de la tarea (efectos atmosfricos, distribucin de las cargas en el barco, tipo de contenedores, etc.) y psicolgica (valoracin de los monitores como duplicado del real).

CONCLUSIN

Lo que aqu presentamos es una metodologa integrada de trabajo para el diseo y la puesta en prctica de tecnologa de simulacin. El trabajo se realiza de forma interdisciplinar. Colaboran cientficos de la conducta, del desarrollo de tecnologas de simulacin, inteligencia artificial, etc. Un simulador es un sistema que debe interactuar con seres humanos y es preciso un conocimiento especfico sobre la manera en la que procede esta interaccin. Se pretende evitar que el sistema simulador deje de incluir variables cuya aparicin es crtica en la realidad. Al operar de este modo tratamos de integrar un conocimiento adquirido sobre el hombre y sobre la mquina, para optimizar la relacin entre el usuario y el simulador.

En esta comunicacin se han descrito los tres pasos fundamentales a travs de los cuales se desarrolla MEVAFIS: la observacin y el anlisis de tareas, la formalizacin a travs del mtodo GOMS, y el proceso de comparacin entre esa descripcin y el funcionamiento del simulador en un momento dado. Toda esta metodologa sirve a su vez para elaborar diseos de instruccin y aprendizaje con sistemas simuladores, contribuyendo a asegurar la pertinencia de las variables y los mtodos elegidos para el aprendizaje, y facilitando la transferencia. Aunque se trata de un proceso laborioso, creemos que los esfuerzos que implica MEVAFIS merecen la pena en la medida en que contribuye significativamente a maximizar la eficiencia de la tecnologa de simulacin y de los recursos invertidos en la misma.

Referencias bibliogrficas

Bayarri, S. (1995). Tcnicas de visualizacin y simulacin en tiempo real de entornos de conduccin: nuevos algoritmos, estructuras de datos y su gestin,. Tesis Doctoral. Universitat de Valncia.

Card, S., Moran, T., y Newell, A. (1983). The psychology of human computer interaction. Hillsdale, New Jersey: Erlbaum Associates.

Fiske, S., y Taylor, S. (1991). Social Cognition. McGraw-Hill.

Garca-Ros, R., Valero, P., Fernndez, M., Lucas, A. (1999). Tecnologa de simulacin y diseo de instruccin. III Congreso Internacional de Psicologia y Educacin. Santiago de Compostela. Kieras, D. (1991). A guide to GOMS task analysis. Taller presentado en CHI91. Manuscrito no publicado. University of Michigan.

McHaney, R. (1991). Computer simulation: a practical prespective. Academic Press. Newell, A. y Simon, H. (1972). Human problem solving. Englewood Cliffs. NJ: Prentice-Hall.

Norman, D.A. (1988). La psicologa de los objetos cotidianos. New York: Basic Books.

Valero, P.M. (1996). Descripcin de interfaces hombre computador por medio de mtodos formales: aplicacin de mtodos para la evaluacin de un interfaz simulado. Tesis Doctoral no publicada. Universitat de Valncia.

Figura 1.- Relacin entre el sistema real (sistema simulado) y el sistema simulador.

A efectos de la efectividad del proceso de anlisis conviene destacar que los tiempos de observacin sealados no son absolutos: varan en funcin del entrenamiento previo del analista y de las caractersticas que se repiten en los distintos contextos observados.

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