Professeure responsable
Khadidja Henni
Préalable
INF 1220
Objectifs
Se familiariser avec, d'une part, les théories, principes et modèles de base permettant la conception, le développement et l'évaluation des interfaces humain-machine (IHM) et, d'autre part, les stratégies et techniques pour concevoir, développer et évaluer des IHM adaptées aux utilisateurs et aux tâches à réaliser.
Contenu
Conception d'interface humain-machine : la théorie de l'action de Norman; la structure de la mémoire et les concepts de conscience et inconscience en IHM; le centre d'attention, les modes et les interfaces multimodales; les modèles mentaux et l'affordance, la théorie de la Gestalt appliquée aux IHM; les modèles mentaux en IHM et concepts dérivés; les règles d'or de la conception d'IHM.
Évaluation des interfaces humain-machine : le prototypage Lo-Fi, Hi-Fi et processus itératifs; les méthodes d'évaluation par les experts, par heuristiques et par revue de la littérature; les méthodes d'évaluation par les participants; les types d'approches évaluatives; les types d'IHM; les méthodes d'évaluation; les mesures d'efficacité et technique d'évaluation quantitative des IHM.
Développement d'interfaces humain-machine : l'approche Modèle-Vue-Contrôleur (MVC); les bibliothèques de développement d'interfaces humain-machine (Java Swing, Android, GWT); les principaux patrons de conception utilisés les interfaces humain-machine; la plateforme de cueillette de données statistiques Google Analytic et son utilisation dans l'évaluation A/B.
Matériel didactique
Le matériel didactique est accessible sur le site Web du cours.
Renseignements technologiques
Consultez l'information sur le matériel informatique recommandé.
Encadrement
L'encadrement est individualisé et assuré par le professeur ou une personne tutrice. Les communications se font principalement dans les forums de discussion et par courriel.
Évaluation
L'évaluation repose sur cinq travaux (10 %, 10 %, 10 %, 10 % et 20 %) et un examen sous surveillance (40 %).
Échelle de conversion
| Notation | Valeur numérique | Valeur en pourcentage |
|---|---|---|
| A+ | 4,3 | 96 à 100 % |
| A | 4 | 92 à 95 % |
| A- | 3,7 | 88 à 91 % |
| B+ | 3,3 | 84 à 87 % |
| B | 3 | 80 à 83 % |
| B- | 2,7 | 76 à 79 % |
| C+ | 2,3 | 72 à 75 % |
| C | 2 | 68 à 71 % |
| C- | 1,7 | 64 à 67 % |
| D+ | 1,3 | 60 à 63 % |
| D | 1 | 50 à 59 % |
| E | 0 | 0 à 49 % |
* Échelle de conversion actuellement en vigueur pour ce cours.
Particularités d'inscription
Ce cours exige de programmer en Java : on doit posséder les outils nécessaires (JDK Java 2).
Pour s'y inscrire, on doit avoir réussi un cours de statistiques ou de mathématiques de niveau collégial (par exemple mathématiques discrètes, algèbre, calculs différentiel et intégral). Sans quoi il sera amené à réussir, au préalable, le cours MAT 1000 Outils mathématiques ou MQT 1001 Mathématiques appliquées à la gestion.