توضیحاتی در مورد کتاب :
این کتاب ترکیبی از مدلسازی شناختی با توسعه رابط کاربری مبتنی بر مدل را برای مقابله با مشکل حفظ قابلیت استفاده برنامههایی که چندین نوع دستگاه را در یک زمان هدف قرار میدهند (مانند رایانه رومیزی، تلفن هوشمند، تلویزیون هوشمند) پیشنهاد میکند. برنامه های کاربردی مبتنی بر مدل، متا اطلاعات جالبی در مورد عناصر رابط کاربری (UI) ارائه می دهند که از طریق درون نگری محاسباتی قابل دسترسی هستند. مدل های کاربر شناختی می توانند از این متا استفاده کنند. -اطلاعاتی برای ارائه پیش بینی های بهبود یافته از رفتار تعاملی کاربران انسانی آینده برنامه های کاربردی در حال توسعه. به منظور دستیابی به این، فرآیندهای شناختی که ویژگیهای UI را به جنبههای قابلیت استفاده مانند اثربخشی (خطای کاربر) و کارایی (زمان تکمیل کار) مرتبط میکنند، بهطور تجربی ایجاد میشوند، از طریق مدلسازی شناختی توضیح داده میشوند و در دوره این رساله تأیید میشوند. در مورد خطای کاربر، کتاب یک مدل توسعهیافته از کنترل کنش متوالی بر اساس تئوری حافظه برای اهداف توسعه میدهد و در حوزههای مختلف رفتاری و پارادایمهای تجربی تأیید میشود. این مدل جدید از شناخت و رفتار کاربر با استفاده از میز کار MeMo و با چارچوب برنامه کاربردی مبتنی بر مدل MASP یکپارچه شده است تا پیشبینیهای قابلیت استفاده خودکار را از مراحل اولیه توسعه نرمافزار ارائه دهد. در نهایت، اعتبار سیستم یکپارچه به دست آمده توسط دادههای تجربی یک برنامه کاربردی جدید تأیید میشود که الگوهای رفتاری غیرمنتظرهای را برمیانگیزد. بیشتر بخوانید...<. /span> چکیده:
پیشنهاد ترکیبی از مدلسازی شناختی با توسعه رابط کاربری مبتنی بر مدل برای حفظ قابلیت استفاده برنامههایی که چندین نوع دستگاه را هدف قرار میدهند (مانند رایانه رومیزی، تلفن هوشمند ). مدلهای کاربر شناختی میتوانند از این متا اطلاعات برای بهبود پیشبینیهای رفتار تعاملی کاربران آینده برنامههای در دست توسعه استفاده کنند. بیشتر بخوانید...
فهرست مطالب :
Front Matter....Pages i-xvi
Introduction....Pages 1-5
Front Matter....Pages 7-7
Interactive Behavior and Human Error....Pages 9-17
Model-Based UI Development (MBUID)....Pages 19-22
Automated Usability Evaluation (AUE)....Pages 23-33
Front Matter....Pages 35-35
Introspection-Based Predictions of Human Performance....Pages 37-51
Explaining and Predicting Sequential Error in HCI with Cognitive User Models....Pages 53-85
The Competent User: How Prior Knowledge Shapes Performance and Errors....Pages 87-99
Front Matter....Pages 101-101
A Deeply Integrated System for Introspection-Based Error Prediction....Pages 103-116
The Unknown User: Does Optimizing for Errors and Time Lead to More Likable Systems?....Pages 117-130
General Discussion and Conclusion....Pages 131-136
Back Matter....Pages 137-149
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
This book proposes a combination of cognitive modeling with model-based user interface development to tackle the problem of maintaining the usability of applications that target several device types at once (e.g., desktop PC, smart phone, smart TV). Model-based applications provide interesting meta-information about the elements of the user interface (UI) that are accessible through computational introspection. Cognitive user models can capitalize on this meta-information to provide improved predictions of the interaction behavior of future human users of applications under development. In order to achieve this, cognitive processes that link UI properties to usability aspects like effectiveness (user error) and efficiency (task completion time) are established empirically, are explained through cognitive modeling, and are validated in the course of this treatise. In the case of user error, the book develops an extended model of sequential action control based on the Memory for Goals theory and it is confirmed in different behavioral domains and experimental paradigms. This new model of user cognition and behavior is implemented using the MeMo workbench and integrated with the model-based application framework MASP in order to provide automated usability predictions from early software development stages on. Finally, the validity of the resulting integrated system is confirmed by empirical data from a new application, eliciting unexpected behavioral patterns. Read more... Abstract:
Proposing a combination of cognitive modeling with model-based user interface development to maintain the usability of applications targeting several device types (e.g. desktop PC, smart phone). Cognitive user models can use this meta-information to improve predictions of the interaction behavior of future users of applications under development. Read more...