Implementation of Middleware for Internet of Things in Asset Tracking Applications: In-lining Approach

ThesisInternet of Things (IoT) is a concept that involves giving objects a digital identity and limited artificial intelligence, which helps the objects to be interactive, process data, make decisions, communicate and react to events virtually with minimum human intervention. IoT is intensified by advancements in hardware and software engineering and promises to close the gap that exists between the physical and digital worlds. IoT is paving ways to address complex phenomena, through designing and implementation of intelligent systems that can monitor phenomena, perform real-time data interpretation, react to events, and swiftly communicate observations. The primary goal of IoT is ubiquitous computing using wireless sensors and communication protocols such as Bluetooth, Wireless Fidelity (Wi-Fi), ZigBee and General Packet Radio Service (GPRS). Insecurity, of assets and lives, is a problem around the world. One application area of IoT is tracking and monitoring; it could therefore be used to solve asset insecurity. A preliminary investigation revealed that security systems in place at Central University of Technology, Free State (CUT) are disjointed; they do not instantaneously and intelligently conscientize security personnel about security breaches using real time messages. As a result, many assets have been stolen, particularly laptops. The main objective of this research was to prove that a real-life application built over a generic IoT architecture that innovatively and intelligently integrates: (1) wireless sensors; (2) radio frequency identification (RFID) tags and readers; (3) fingerprint readers; and (4) mobile phones, can be used to dispel laptop theft. To achieve this, the researcher developed a system, using the heterogeneous devices mentioned above and a middleware that harnessed their unique capabilities to bring out the full potential of IoT in intelligently curbing laptop theft. The resulting system has the ability to: (1) monitor the presence of a laptop using RFID reader that pro-actively interrogates a passive tag attached to the laptop; (2) detect unauthorized removal of a laptop under monitoring; (3) instantly communicate security violations via cell phones; and (4) use Windows location sensors to track the position of a laptop using Googlemaps. The system also manages administrative tasks such as laptop registration, assignment and withdrawal which used to be handled manually. Experiments conducted using the resulting system prototype proved the hypothesis outlined for this research

Supporting users in understanding intelligent everyday systems

Intelligent systems have permeated many areas of daily life like communication, search, decision-making, and navigation, and thus present an important meeting point of people and artificial intelligence in practice. These intelligent everyday systems are in focus of this thesis. Intelligent everyday systems exhibit the characteristics of so-called complex systems as defined in cognitive science: They serve ill-defined user goals, change dynamically over time, and comprise a large number of interrelated variables whose dependencies are not transparent to users. Due to this complexity, intelligent everyday systems can violate established usability guidelines of user interface design like transparency, controllability and easy error correction. This may introduce uncertainty to interaction that users have to overcome in order to reach a goal. I introduce a perspective from cognitive science, where users do so through knowledge. The work presented in this thesis aims at assisting users in gaining this knowledge, or supporting users in understanding intelligent everyday systems, for example, through explanation, control, correction or feedback. To this end, the work included in this thesis makes three main contributions: First, I present a method for eliciting user need for support and informing adequate solutions through practical user problems with intelligent everyday systems in daily interaction. In a first phase, the presented method uses passive data collection to extract user problems with intelligent everyday systems through a combination of automated and manual analyses. In the second phase, these problems are then enriched and validated through active data collection to derive solutions for support. In addition, I report on the application of this method to uncover user problems with four popular commercial intelligent everyday systems (Facebook, Netflix, Google Maps and Google Assistant). Second, I introduce a conceptual framework for categorising and differentiating prevailing notionsin the field of how users should be supported in understanding intelligent systems related to what users seek to know, how they acquire knowledge, and what kind of knowledge they acquire. The presented framework can be used to make these notions explicit and thus introduces an overarching structure that abstracts from the field’s fractured terminological landscape. It aims at helping other researchers become aware of existing approaches and locate and reflect on their own work. Third, I present a number of case studies and arguments as an exploration of how users can be supported in the face of real-world challenges and trade-offs. My research reflects two possible perspectives to approach this question, a normative and a pragmatic one. As part of a critical reflection on the normative perspective, the work shows that explanations without information can similarly foster user trust in a system compared to real explanations, and discusses how user support can be exploited to deceive users. From the pragmatic perspective emerges a stage-based participatory design process that incorporates different stakeholder needs and a study assessing how support can be interwoven with users’ primary tasks. In summary, this thesis adopts a perspective on interaction with intelligent everyday systems, where understanding is a fundamental process towards reaching a user-set goal. On this basis, I introduce a research agenda for future work that incorporates the presented contributions and also includes challenges beyond the scope of this work, such as considering user empowerment. I hope that this agenda, along with the presented method, framework and design exploration, will help future work to shape interaction with intelligent everyday systems in a way that allows people to use them better, and to better ends and outcomes.Intelligente Systeme haben Einzug in viele Bereiche des täglichen Lebens wie Kommunikation, Informationssuche, Entscheidungsfindung, und Navigation erhalten und stellen damit einen wichtigen Berührungspunkt von Menschen und künstlicher Intelligenz in der Praxis dar. Solche intelligenten Alltagssysteme stehen im Fokus dieser Arbeit. Intelligente Alltagssysteme weisen die Charakteristika von sogenannten komplexen Systemen aus der Kognitionsforschung auf: Sie dienen unscharfen Nutzerzielen, verändern sich dynamisch über die Zeit, und beinhalten eine große Anzahl an miteinander verknüpften Variablen, deren Wechselbeziehungen für Nutzer nicht erkennbar sind. Auf Grund dieser Komplexität können intelligente Alltagssysteme bewährte Richtlinien zur Gestaltung von nutzerfreundlichen Benutzeroberflächen verletzen, beispielsweise Transparenz, Kontrollierbarkeit, und einfache Fehlerbehebung. Dies kann bei der Interaktion zu Unsicherheit führen, die Nutzer auf dem Weg zu einem Ziel überwinden müssen. Ich führe eine Perspektive aus der Kognitionsforschung ein, nach welcher Nutzer dies durch Wissen tun. Die hier präsentierten Arbeiten haben zum Ziel, Nutzern beim Erlangen dieses Wissens zu helfen, oder Nutzerverständnis von intelligenten Alltagssystemen zu unterstützen, beispielsweise durch Erklärung, Kontrolle, Korrektur oder Rückmeldung an das System. Hierzu leisten die vorgestellten Arbeiten hauptsächlich drei Beiträge: Ich präsentiere zunächst eine Methode, um das Nutzerbedürnis nach Unterstützung zu ermitteln und entsprechende Lösungen zu informieren. Die Methode identifiziert dazu praktische Nutzerprobleme mit intelligenten Alltagssystemen im täglichen Gebrauch. In einer ersten Phase werden diese Probleme auf Grund von passiver Datenerhebung unter Verwendung automatisierter und manueller Analysemethoden extrahiert. In der zweiten Phase werden die ermittelten Problemedurch aktive Datenerhebung angereichert und validiert, um Lösungen zur Unterstützung abzuleiten. Daneben berichte ich von der Anwendung dieser Methode, um Nutzerprobleme in vier verbreiteten kommerziellen intelligenten Alltagssystemen (Facebook, Netflix, Google Maps und Google Assistant) aufzudecken. Danach führe ich ein konzeptuelles Framework ein, mit dem im Feld vorherrschende Annahmen, wie Nutzerverständnis von intelligenten Alltagssystemen unterstützt werden sollte, klassifiziert und differenziert werden können. Diese Annahmen beziehen sich darauf, welches Wissen Nutzer erlangen wollen, wie sie dieses Wissen erlangen, und um welche Art von Wissen es sich handelt. Durch das Framework können die jeweiligen Annahmen explizit gemacht werden. Es schafft so eine übergreifende Struktur, die von der Fülle und Diversität der im Feld verwendeten Begrifflichkeiten abstrahiert. Das Framework kann anderen Forschern dabei helfen, sich über bestehende Ansätze bewusst zu werden, und ihre eigene Arbeit zu verorten und zu reflektieren. Zum Dritten bringe ich eine Reihe von Fallbeispielen und Argumenten an, die explorieren, wie Nutzer angesichts von Einschränkungen und Abwägungen in der Praxis unterstützt werden können. Meine Forschung spiegelt dabei zwei mögliche Sichtweisen auf diese Frage wider, eine normative und eine pragmatische. Im Zuge einer kritischen Betrachtung der normativen Sichtweise zeigt diese Arbeit, dass Erklärungen ohne Informationsgehalt in ähnlicher Weise Vertrauen in ein System hervorrufen können wie richtige Erklärungen. In diesem Zusammenhang wird weiterhin diskutiert, wie Unterstützung gezielt zur Täuschung von Nutzern missbraucht werden kann. Aus der pragmatischen Sichtweise geht in dieser Arbeit ein stufenförmiger partizipatorischer Designprozess hervor, der die verschiedenen Interessen in der Praxis Beteiligter berücksichtigt. Zudem wird in einer Studie untersucht, wie Unterstützung von Verständnis mit der Primäraufgabe von Nutzern verknüpft werden kann. Zusammenfassend nimmt diese Arbeit eine Perspektive auf Interaktion mit intelligenten Alltagssystemen ein, die Verstehen als grundlegenden Prozess auf dem Weg zu einem Nutzerziel begreift. Basierend darauf stelle ich eine Forschungsagenda vor, die die präsentierten Publikationen einschließt und zudem Herausforderungen über den Rahmen dieser Arbeit hinaus beinhaltet, wie beispielsweise die Einbeziehung von“Nutzer-Empowerment”. Ich hoffe, dass diese Agenda, die vorgestellte Methode, das Framework und die Erkenntnisse aus der Exploration möglicher Designansätze zukünftiger Forschung hilft, Interaktion mit intelligenten Systemen im Alltag zu gestalten – so, dass Nutzer sie besser und zu besseren Zwecken verwenden können

Supporting users in understanding intelligent everyday systems

Intelligent systems have permeated many areas of daily life like communication, search, decision-making, and navigation, and thus present an important meeting point of people and artificial intelligence in practice. These intelligent everyday systems are in focus of this thesis. Intelligent everyday systems exhibit the characteristics of so-called complex systems as defined in cognitive science: They serve ill-defined user goals, change dynamically over time, and comprise a large number of interrelated variables whose dependencies are not transparent to users. Due to this complexity, intelligent everyday systems can violate established usability guidelines of user interface design like transparency, controllability and easy error correction. This may introduce uncertainty to interaction that users have to overcome in order to reach a goal. I introduce a perspective from cognitive science, where users do so through knowledge. The work presented in this thesis aims at assisting users in gaining this knowledge, or supporting users in understanding intelligent everyday systems, for example, through explanation, control, correction or feedback. To this end, the work included in this thesis makes three main contributions: First, I present a method for eliciting user need for support and informing adequate solutions through practical user problems with intelligent everyday systems in daily interaction. In a first phase, the presented method uses passive data collection to extract user problems with intelligent everyday systems through a combination of automated and manual analyses. In the second phase, these problems are then enriched and validated through active data collection to derive solutions for support. In addition, I report on the application of this method to uncover user problems with four popular commercial intelligent everyday systems (Facebook, Netflix, Google Maps and Google Assistant). Second, I introduce a conceptual framework for categorising and differentiating prevailing notionsin the field of how users should be supported in understanding intelligent systems related to what users seek to know, how they acquire knowledge, and what kind of knowledge they acquire. The presented framework can be used to make these notions explicit and thus introduces an overarching structure that abstracts from the field’s fractured terminological landscape. It aims at helping other researchers become aware of existing approaches and locate and reflect on their own work. Third, I present a number of case studies and arguments as an exploration of how users can be supported in the face of real-world challenges and trade-offs. My research reflects two possible perspectives to approach this question, a normative and a pragmatic one. As part of a critical reflection on the normative perspective, the work shows that explanations without information can similarly foster user trust in a system compared to real explanations, and discusses how user support can be exploited to deceive users. From the pragmatic perspective emerges a stage-based participatory design process that incorporates different stakeholder needs and a study assessing how support can be interwoven with users’ primary tasks. In summary, this thesis adopts a perspective on interaction with intelligent everyday systems, where understanding is a fundamental process towards reaching a user-set goal. On this basis, I introduce a research agenda for future work that incorporates the presented contributions and also includes challenges beyond the scope of this work, such as considering user empowerment. I hope that this agenda, along with the presented method, framework and design exploration, will help future work to shape interaction with intelligent everyday systems in a way that allows people to use them better, and to better ends and outcomes.Intelligente Systeme haben Einzug in viele Bereiche des täglichen Lebens wie Kommunikation, Informationssuche, Entscheidungsfindung, und Navigation erhalten und stellen damit einen wichtigen Berührungspunkt von Menschen und künstlicher Intelligenz in der Praxis dar. Solche intelligenten Alltagssysteme stehen im Fokus dieser Arbeit. Intelligente Alltagssysteme weisen die Charakteristika von sogenannten komplexen Systemen aus der Kognitionsforschung auf: Sie dienen unscharfen Nutzerzielen, verändern sich dynamisch über die Zeit, und beinhalten eine große Anzahl an miteinander verknüpften Variablen, deren Wechselbeziehungen für Nutzer nicht erkennbar sind. Auf Grund dieser Komplexität können intelligente Alltagssysteme bewährte Richtlinien zur Gestaltung von nutzerfreundlichen Benutzeroberflächen verletzen, beispielsweise Transparenz, Kontrollierbarkeit, und einfache Fehlerbehebung. Dies kann bei der Interaktion zu Unsicherheit führen, die Nutzer auf dem Weg zu einem Ziel überwinden müssen. Ich führe eine Perspektive aus der Kognitionsforschung ein, nach welcher Nutzer dies durch Wissen tun. Die hier präsentierten Arbeiten haben zum Ziel, Nutzern beim Erlangen dieses Wissens zu helfen, oder Nutzerverständnis von intelligenten Alltagssystemen zu unterstützen, beispielsweise durch Erklärung, Kontrolle, Korrektur oder Rückmeldung an das System. Hierzu leisten die vorgestellten Arbeiten hauptsächlich drei Beiträge: Ich präsentiere zunächst eine Methode, um das Nutzerbedürnis nach Unterstützung zu ermitteln und entsprechende Lösungen zu informieren. Die Methode identifiziert dazu praktische Nutzerprobleme mit intelligenten Alltagssystemen im täglichen Gebrauch. In einer ersten Phase werden diese Probleme auf Grund von passiver Datenerhebung unter Verwendung automatisierter und manueller Analysemethoden extrahiert. In der zweiten Phase werden die ermittelten Problemedurch aktive Datenerhebung angereichert und validiert, um Lösungen zur Unterstützung abzuleiten. Daneben berichte ich von der Anwendung dieser Methode, um Nutzerprobleme in vier verbreiteten kommerziellen intelligenten Alltagssystemen (Facebook, Netflix, Google Maps und Google Assistant) aufzudecken. Danach führe ich ein konzeptuelles Framework ein, mit dem im Feld vorherrschende Annahmen, wie Nutzerverständnis von intelligenten Alltagssystemen unterstützt werden sollte, klassifiziert und differenziert werden können. Diese Annahmen beziehen sich darauf, welches Wissen Nutzer erlangen wollen, wie sie dieses Wissen erlangen, und um welche Art von Wissen es sich handelt. Durch das Framework können die jeweiligen Annahmen explizit gemacht werden. Es schafft so eine übergreifende Struktur, die von der Fülle und Diversität der im Feld verwendeten Begrifflichkeiten abstrahiert. Das Framework kann anderen Forschern dabei helfen, sich über bestehende Ansätze bewusst zu werden, und ihre eigene Arbeit zu verorten und zu reflektieren. Zum Dritten bringe ich eine Reihe von Fallbeispielen und Argumenten an, die explorieren, wie Nutzer angesichts von Einschränkungen und Abwägungen in der Praxis unterstützt werden können. Meine Forschung spiegelt dabei zwei mögliche Sichtweisen auf diese Frage wider, eine normative und eine pragmatische. Im Zuge einer kritischen Betrachtung der normativen Sichtweise zeigt diese Arbeit, dass Erklärungen ohne Informationsgehalt in ähnlicher Weise Vertrauen in ein System hervorrufen können wie richtige Erklärungen. In diesem Zusammenhang wird weiterhin diskutiert, wie Unterstützung gezielt zur Täuschung von Nutzern missbraucht werden kann. Aus der pragmatischen Sichtweise geht in dieser Arbeit ein stufenförmiger partizipatorischer Designprozess hervor, der die verschiedenen Interessen in der Praxis Beteiligter berücksichtigt. Zudem wird in einer Studie untersucht, wie Unterstützung von Verständnis mit der Primäraufgabe von Nutzern verknüpft werden kann. Zusammenfassend nimmt diese Arbeit eine Perspektive auf Interaktion mit intelligenten Alltagssystemen ein, die Verstehen als grundlegenden Prozess auf dem Weg zu einem Nutzerziel begreift. Basierend darauf stelle ich eine Forschungsagenda vor, die die präsentierten Publikationen einschließt und zudem Herausforderungen über den Rahmen dieser Arbeit hinaus beinhaltet, wie beispielsweise die Einbeziehung von“Nutzer-Empowerment”. Ich hoffe, dass diese Agenda, die vorgestellte Methode, das Framework und die Erkenntnisse aus der Exploration möglicher Designansätze zukünftiger Forschung hilft, Interaktion mit intelligenten Systemen im Alltag zu gestalten – so, dass Nutzer sie besser und zu besseren Zwecken verwenden können

Decentering the writing program archive: How composition instructors save and share their teaching materials

This dissertation decenters the writing program archive through research on instructors’ digital archives. Artifacts of composition instruction are no longer saved to print archives alone; rather, digital technologies expand the locations where artifacts of writing pedagogy can be archived and accessed. The following archival ethnography, focused on a community engagement writing course in the Introductory Composition at Purdue (ICaP) program, finds that many digital archives of composition are hidden to outside researchers or not sustained (which are theorized as either “abandoned” or “pop-up” archives). At the same time, some pedagogical materials are publicly visible by virtue of personal web spaces and social media. Instructors interviewed for this study often lack best practices in digital records management and preservation, leading to wayfinding challenges in the short-term and potential digital ephemerality in the long-term. This study concludes with a set of recommendations for helping instructors to follow more effective personal archival practices, by drawing upon the motivations for and challenges of personal archiving as expressed in their interviews

User experience in cross-cultural contexts

This dissertation discusses how interdisciplinary UX teams can consider culturally sensitive design elements during the UX design process. It contributes a state-of-the-art meta review on UX evaluation methods, two software tool artifacts for cross-functional UX teams, and empirical insights in the differing usage behaviors of a website plug-in of French, German and Italian users, website design preferences of Vietnamese and German users, as well as learnings from a field trip that focused on studying privacy and personalization in Mumbai, India. Finally, based on these empirical insights, this work introduces the concept culturally sensitive design that goes beyond traditional cross-cultural design considerations in HCI that do not compare different approaches to consider culturally sensitive product aspects in user research

Training Effects of Adaptive Emotive Responses From Animated Agents in Simulated Environments

Humans are distinct from machines in their capacity to emote, stimulate, and express emotions. Because emotions play such an important role in human interactions, human-like agents used in pedagogical roles for simulation-based training should properly reflect emotions. Currently, research concerning the development of this type of agent focuses on basic agent interface characteristics, as well as character building qualities. However, human-like agents should provide emotion-like qualities that are clearly expressed, properly synchronized, and that simulate complex, real-time interactions through adaptive emotion systems. The research conducted for this dissertation was a quantitative investigation using 3 (within) x 2 (between) x 3 (within) factorial design. A total of 56 paid participants consented to complete the study. Independent variables included emotion intensity (i.e., low, moderate, and high emotion), levels of expertise (novice participant versus experienced participant), and number of trials. Dependent measures included visual attention, emotional response towards the animated agents, simulation performance score, and learners\u27 perception of the pedagogical agent persona while participants interacted with a pain assessment and management simulation. While no relationships were indicated between the levels of emotion intensity portrayed by the animated agents and the participants\u27 visual attention, emotional response towards the animated agent, and simulation performance score, there were significant relationships between the level of expertise of the participant and the visual attention, emotional responses, and performance outcomes. The results indicated that nursing students had higher visual attention during their interaction with the animated agents. Additionally, nursing students expressed more neutral facial expression whereas experienced nurses expressed more emotional facial expressions towards the animated agents. The results of the simulation performance scores indicated that nursing students obtained higher performance scores in the pain assessment and management task than experienced nurses. Both groups of participants had a positive perception of the animated agents persona

Teacher Planning Problem Space Of Expert Technology Integrating Teachers

Designing meaningful technology-integrated learning remains a challenge for teachers. To address this problem, the purpose of this single case study was to examine how experts plan for technology integration. The conceptual framework of this study drew from information processing theory and combined two existing constructs: the notion of a problem space (Simon & Newell, 1971) with a process model of teacher planning (Yinger, 1980). The resulting combination was a new construct called the teacher planning problem space. The significance of this study was in the application of this new construct to focus on thoughts, decisions, and judgments of teachers during the planning process for technology integration. Participants included a purposeful sample of six technology-integrating experts designated as such by their distinction as the winners of an innovation award. Winning the award bounded the case and the unit of analysis was how each participant negotiated the teacher planning problem space. Data collection included a survey, interviews, audiovisual materials, and documents. Qualitative content analysis methods where used for interpreting data. Results indicated expert technology-integrating teachers continuously sought to improve instruction for their students and technology served to facilitate this goal. Learning from experience as well as knowledge of technology’s affordances were major contributors to these teachers’ flexibility, troubleshooting, and fearlessness when implementing innovative practices with technology. The teacher planning problem space model resulting from this study provides theoretical implications for examining teacher planning. Practical implications include suggestions for administrative policies regarding lesson plan requirements and planning strategies for integrate technology

COLLEGE STUDENTS’ USE OF SOCIAL MEDIA TO COMMUNICATE ABOUT ALCOHOL AND DRINKING BEHAVIORS

Social networking sites (SNSs) are an increasingly popular channel for communication among college students. Often students disclose more freely via social networking sites than they would in other situations. These disclosures commonly include information about engaging in risky health behaviors (e.g., binge drinking). Study 1 examined students’ impression management goals and self-presentation tactics specifically related to self-disclosures of drinking behavior on SNSs. Findings suggest that students use differing self-presentation tactics across various SNSs in order to achieve their impression management goals and to avoid consequences associated with disclosing about risky health behaviors to certain audiences. Study 2 sought to develop and measure SNS communication about alcohol related activities (SNCAA). It used the theory of normative social behavior as framework for investigating and predicting SNCAA. Additional variables that predict SNCAA were also identified. Findings demonstrate partial fit of the TNSB as a framework for explaining SNCAA. The overarching results of this project suggest a need for interventions aimed at reducing students’ SNCAA as well as increasing their overall knowledge about privacy and safety online