'

Учебный курс «Проектирование интерфейса пользователя»

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Учебный курс «Проектирование интерфейса пользователя» Преподаватель: к. т. н. Пескова Ольга Вадимовна


Слайд 1

Оценка проектного решения Лекция №14 Анализ значений юзабилити-показателей (продолжение)


Слайд 2

Место в общем плане проектирования Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 3


Слайд 3

Виды показателей юзабилити ПО Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 4


Слайд 4

5 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14.


Слайд 5

Наблюдение и анализ явных признаков поведения. Вербальное поведение Показатели соотношение позитивных и негативных комментариев (составить перечень всех высказываний и категоризовать их – позитивные, негативные, нейтральные). 6 выявление частей интерфейса или продукта, которые вызывают проблемы у пользователей или, наоборот, вызывают восхищение; сравнение результатов проектирования после каждой итерации. Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14.


Слайд 6

Показатели доля комментариев, попавших в каждую группу (более 3х категорий комментариев). 7 записи опытных наблюдателей сессии видеозапись сессии Наблюдение и анализ явных признаков поведения. Вербальное поведение Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14.


Слайд 7

Наблюдение и анализ явных признаков поведения. Невербальное поведение Виды анализируемого невербального поведения выражение лица (хмуриться, улыбаться, выглядеть удивлённо, поднимать бровь и др.); язык тела (ёрзать на стуле, изучать близко к экрану, потирать лоб, голову, хаотично двигать мышь, глубоко вздыхать и др.) Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 8 выявление частей интерфейса или продукта, которые вызывают проблемы у пользователей или, наоборот, вызывают восхищение; ограниченное применение для продуктов, с ограниченным физическим взаимодействием; сравнение результатов проектирования после каждой итерации или сравнение различных продуктов. Пример процедура установки ПО для синхронизации MP3-плеера с компьютером (серийный номер белыми символами на серебристом корпусе); прищуриваться, вертеть в руках, подносить к источнику света, просить подростков прочитать – хорошие индикаторы сложности задачи для пользователей. записи опытных наблюдателей сессии видеозапись сессии


Слайд 8

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 9 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования выражение лица; слежение за взглядом; анализ реакции зрачка; электропроводность кожи и сердцебиение; другие.


Слайд 9

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 10 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Выражение лица потенциально точнее выражает ощущения людей (реакцию на продукт), чем их слова. Техники видеозапись участника во время сессии: анализ вручную (категории выражений лица и их взаимосвязь с эмоциями); автоматический анализ видеозаписи (например, 6 эмоций – радость, злость, грусть, удивление, страх, отвращение и нейтральность).


Слайд 10

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 11 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Выражение лица Техники электромиограмма (ЭМГ) – сенсоры измеряют электрическую активность мышц лица, лоб (хмуриться) и скулы (улыбаться). Примеры [Hazlett, 2003]: 28 участников, 5 задач, 2 веб-сайта; «индекс разочарования» коррелирован с традиционными показателями («успех задания»). [Hazlett&Benedek, 2005]: демонстрация возможных особенностей новой ОС (Microsoft); опрос участников о понравившихся функциях; «показатель желанности» на основе ЭМГ – хотя бы одно стандартное отклонение от базиса для мышц скул (положительная реакция) и одновременное отсутствие движения мышц лба (негативная реакция). для массового использования в ю-тестировании нужны средства менее навязчивые с т. з. участника


Слайд 11

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 12 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Eye-Tracking Без аппаратуры на голове инфракрасные источники света и инфракрасная камеры встроены в монитор; оценка отражённого света от роговицы глаза и сравнение с положением зрачка; первичная калибровка. С аппаратурой на голове оптическая или магнитная система; отслеживание поворотов головы и глаз; минимум первичной настройки; назойливый способ с т. з. участника. Пример участник не выполнил задание, так как не совершил переход по ссылке, ведущей к решению. Почему? (не нашёл её или не понял её)


Слайд 12

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 13 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Eye-Tracking График последовательности фиксаций фиксация – задержка взгляда на определённой области интерфейса; размер окружности ~ длительности фиксации; нумерация фиксаций – последовательность перемещений взгляда; саккада – перемещение между фиксациями – линии. (а)


Слайд 13

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 14 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Eye-Tracking «Тепловая карта» последовательности фиксаций множества участников на одной и той же странице интерфейса; самые светлые области – наибольшая плотность фиксаций. (b)


Слайд 14

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 15 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Eye-Tracking Варианты использования в ю-исследовании доля пользователей, рассматривающих конкретный элемент или участок ПИ; время, потраченное на просмотр конкретного элемента или участка ПИ.


Слайд 15

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 16 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Eye-Tracking Варианты использования в ю-исследовании сравнение продуктивности расположения конкретного элемента ПИ в различных местах. Пример. где разместить рекламу: над или под логотипом компании?


Слайд 16

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 17 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Eye-Tracking Варианты использования в ю-исследовании время, требуемое для обнаружения конкретного элемента ПИ: усреднить время начала первичной фиксации в области данного элемента, для всех участников, которые его заметили пути изучения страницы: длина траекторий перемещения взгляда (чем короче, тем эффективнее ПИ); длительность фиксаций (чем длиннее, тем больше времени потребовалось участнику на чтение и обработку информации).


Слайд 17

Примеры применения в ю-исследовании [Igbal et al., 2004]: 4 различных задания, по 2 варианта каждого задания (легкий и трудный); существенное расширении зрачка при выполнении сложных вариантов заданий, требующих умственных усилий. Узнать эмоциональную реакцию на новое графическое оформление сайта: для каждого участника измерить % отклонений от базиса, усреднить по всем участникам; или просто измерить % участников, чьи зрачки расширялись при рассматривании сайта. Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 18 выявление участков с повышенной умственной концентрацией и/или эмоциональным возбуждением (увеличением интереса); многие системы отслеживания взгляда обнаруживают положение зрачка и измеряют его диаметр. Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Реакция зрачка


Слайд 18

Оборудование и показатели Galvanic Skin Response (GSR) измеряет электрическое сопротивление: при волнении выделяется пот, увлажняется кожа, электропроводность повышается. Частота сердцебиений при волнении сердцебиение учащается. Heart Rate Variability (HRV): снижается при повышение стресса; это способность сердца биться чаще или реже в ответ на эмоциональные или физические нагрузки. Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 19 выявление участков, вызывающих стресс у участников. Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Электропроводность кожи и сердцебиение


Слайд 19

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 20 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Электропроводность кожи и сердцебиение Примеры применения в ю-исследовании [Ward et al., 2003]: 2 дизайна сайта, хорошо спроектированный и плохо продуманный (интенсивное использование представления функций в виде раскрывающихся список, скудные подсказки навигации, случайные всплывающие окна, необоснованная анимация); базис – измерения в первую минуту сессии; для продуманного дизайна: снижение сердцебиения и электропроводности кожи; для плохо продуманного варианта: увеличение электропроводности кожи и сердцебиение на базовом уровне.


Слайд 20

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 21 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Электропроводность кожи и сердцебиение Примеры применения в ю-исследовании [Lin et al, 2005]: 3D-игра Super Mario, 3 различных участка игры, ограничено время прохождения участка (более, чем достаточно для выполнения задачи); поиск зависимости между продуктивностью, субъективными рейтингами и электропроводностью кожи; сильная корреляция между субъективными рейтингами задач (от участников) и показаниями GSR. из опроса


Слайд 21

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 22 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Электропроводность кожи и сердцебиение Примеры применения в ю-исследовании [Trimmel et al., 2003]: анализ сердцебиения в зависимости от уровня стресса, вызванного реакцией на время ожидания загрузки веб-страницы; время загрузки страницы: 2, 10 или 22 секунды; для электропроводности кожи выявлен аналогичный шаблон.


Слайд 22

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 23 Наблюдение и анализ признаков поведения, регистрируемых посредством специального оборудования. Электропроводность кожи и сердцебиение Применение в ежедневном ю-исследовании во время сессии участники испытывают давление осознания наличия видеокамер, одностороннего зеркала, устройства слежения за взглядом; зажимы на пальцы и т. п. окончательно запугают участников; для измерения уровня стресса требуются менее навязчивое оборудование.


Слайд 23

Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. 24 Какова общая картина юзабилити продукта?


Слайд 24

25 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Комбинированные показатели, вычисленные относительно конечных целей Процедура: Сформулировать конечные цели, например: «каждый участник должен успешно выполнить хотя бы 80% заданий и потратить на каждое задание в среднем не более 70 сек». Для каждого участника выставить двоичную оценку достижения цели. Вычислить % участников, которые достигли этих целей в ходе исследования. Пример средние значения отдельных показателей удовлетворяют конечной цели; успешность задания: 6 из 8 – 75%; время на задачу: 5 из 8 – 62%; однако, итоговый показатель низкий – 38%; < 70 сек > 80%


Слайд 25

26 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Комбинированные показатели, основанные на вычислении процентных соотношений Процедура: Преобразовать значение каждого отдельного показателя (A) в процентное соотношение (P%): без использования весовых коэффициентов; с использованием весовых коэффициентов; Усреднить процентные соотношения разных показателей для каждого участника . Усреднить эти «средние» по всем участникам. Правила преобразования (или правила выбора минимальных или максимальных значений). Если по определению значения показателя – от 0 до 100, то P = А%. Пример: SUS. Если минимум – 0, а максимум известен (Max), то P = (A / Max ) * 100%. Пример: число успешно выполненных заданий, удовлетворённость по оценочной шкале. Если минимум – 0, а максимум неизвестен, то Max = <наибольшее значение, выявленное в ходе исследования>. Если при этом целью исследование является минимизация показателя, то P = 1 – (A / Max ) * 100%. Пример: количество ошибок. Если минимум и максимум неизвестны. Max = <наибольшее значение, выявленное в ходе исследования>, Min = <наименьшее значение, выявленное в ходе исследования> Пример: время выполнения задания – P = ( Min / A ) * 100%.


Слайд 26

27 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Комбинированные показатели, основанные на вычислении процентных соотношений. Без использования весовых коэффициентов Пример 1. Общая оценка юзабилити – 62%; доверит. инт. (95%) – 51-72% общая оценка смещена в сторону показателей производительности


Слайд 27

28 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Пример 2. Комбинированные показатели, основанные на вычислении процентных соотношений. Без использования весовых коэффициентов ( 1 – <Number of Errors> / 5) * 100% чем больше %, тем выше оценка юзабилити


Слайд 28

29 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Комбинированные показатели, основанные на вычислении процентных соотношений. С использованием весовых коэффициентов Пример «взвешенные средние» стали ближе к оценке удовлетворённости, чем средние при равных весовых коэффициентах Для участника №1 «средняя взвешенная оценка»: (38%*1 + 47%*1 + 60%*2) / (1 + 1 + 2) ? 51%


Слайд 29

30 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Комбинированный показатели, основанные на вычислении z-значений (z-scores) основано на предположении о нормальном распределение показателей; каждое множество показателей нормализуется (? = 0, ? = 1): z = ( x – ? ) / ?, где x – значение показателя (подлежащее преобразованию); ? – среднее распределения показателя; ? – стандартное отклонение распределения показателя; z-значения показывают, на сколько значений стандартного отклонения значение показателя больше или меньше среднего; для усреднения шкалы всех показателей должны иметь одинаковое направление: бoльшие значения – лучший результат оценки. Достоинства: никаких предположений относительно минимума и максимума значений показателя; при усреднении z-значения всех показателей делают одинаковый вклад в среднее z-значение Недостатки: нельзя использовать обобщённое среднее z-значение как обобщённый показатель юзабилити, так как по определению он равен 0.


Слайд 30

31 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Комбинированный показатели, основанные на вычислении z-значений (z-scores) Пример 1. Используя Excel: СРЗНАЧ(<множество зн. показателя>), или AVERAGE(<то же>); СТАНДОТКЛОН(<множество зн. показателя>), или STDEV(<то же>); НОРМАЛИЗАЦИЯ(<зн. показателя>,<среднее>,<станд. отклонение>), илиSTANDARDIZE(<то же>).


Слайд 31

32 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Комбинированный показатели, основанные на вычислении z-значений (z-scores) Пример 2. Эксперимент: цель – изучить влияние возраста пользователей на производительность при пользовании веб-сайтом; z-значения как комбинация показателей времени на задачу и успешности заданий; результат – производительность прототипа №2 выше, влияние возраста отсутствует. Область применения: итеративное исследование разных прототипов (данные из разных ю-исследований); сравнение данных от разных групп пользователей (в одном ю-исследовании); сравнение разных условий или дизайна) (в одном ю-исследовании).


Слайд 32

33 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Единый юзабилити-показатель (Single Usability Metric, SUM) Jeff Sauro и др. (2005); учитываются (равный вклад): показатель успешности выполнения заданий; время на задание; ошибки при выполнении задания; позадачная оценка удовлетворённости (близкая к ASQ) – три 5-бальных шкалы, простота использования, удовлетворённость и воспринимаемое время; по построение SUM уровня задач (в отличие от предыдущих комбинированных показателей – уровня ю-исследования); итоговый показатель даёт близкие значения к показателям, основанным на вычислении процентов или z-значений; Excel-таблица для вычисления SUM на http://www.measuringusability.com/sum: ввод четырёх показателей; значения показателей нормируются; для каждой задачи вычисляется значение SUM и его доверительный интервал.


Слайд 33

34 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Единый юзабилити-показатель (Single Usability Metric, SUM) Пример: 10 участников, 6 заданий; цель – выяснить, какие задания участникам даются легче/сложнее остальных. доверительные интервалы


Слайд 34

35 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Графические оценочные сводки (Usability Scorecards) представить данные ю-исследования таким образом, чтобы общие тенденции и наиболее важные аспекты стали наглядными – на сводных оценочных диаграммах; два распространённых подвида диаграмм: для двух показателей; для трёх и более показателей.


Слайд 35

36 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Графические оценочные сводки (Usability Scorecards). Случай двух показателей Пример: два показателя: уровень выполнения заданий; субъективная оценка выполнения заданий (удовлетворённость); наглядно отображает: различие между заданиями; наиболее проблемные для пользователей задания; несоответствие между тенденциями разных показателей.


Слайд 36

37 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Графические оценочные сводки (Usability Scorecards). Случай трёх и более показателей Лепестковая диаграмма (radar-diagram). обобщённые значения показателей – итоги ю-исследования. Пример: показатели: уровень выполнения заданий; посещения веб-страницы; аккуратность (отсутствие ошибок); оценка удовлетворённости; оценка полезности; наглядно отображает: на какие аспекты продукта надо обратить внимание на следующей итерации проектирования.


Слайд 37

38 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Графические оценочные сводки (Usability Scorecards). Случай трёх и более показателей Круги Харви (Harvey Balls). Harvey Poppel, Booz Allen Hamilton, 1970-е гг., – резюмирование длинных таблиц с числовыми данными; представление: пять уровней отображения данных; от пустого круга (худшее значение показателя) до полностью заполненного (наилучшее значение). представление данных ю-исследования на уровне заданий. Пример. таблица со слайда 34. наглядно отображает: как участники выполнили каждое задание (по строкам); какие аспекты продукта выявлены участниками как худшие/лучшие ( по столбцам).


Слайд 38

39 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Показатели, основанные на сравнении с гипотетическим эталоном. Процедура: Перед ю-исследованием сформулировать цели: на уровне заданий, например: «хотя бы 90% типичных пользователей смогут успешно зарезервировать подходящий номер в гостинице»; «хотя бы 85% типичных пользователей смогут открыть новый счёт в сети в течение 10 минут»; «хотя бы 95% новых пользователей смогут в течение 5 минут купить в сети выбранный ими товар»; или на уровне исследования: «пользователи смогут успешно выполнить хотя бы 90% их задач»; «пользователи смогут успешно выполнить свои задачи, потратив не более 3 минут в среднем на задачу»; «пользователи дадут оценку SUS приложению хотя бы на уровне 80%». Цели должны быть «измеряемыми», например, ссылаться на показатели типа: уровень успешности заданий; время выполнения заданий; аккуратность; удовлетворённость; Вычислить % участников, которые достигли этих целей в ходе исследования.


Слайд 39

40 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Показатели, основанные на сравнении с гипотетическим эталоном. Пример. всего участников – 10; цели могут различаться для различных заданий. % цели, достигнутый при выполнении каждого задания.


Слайд 40

41 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Показатели, основанные на сравнении с данными о производительности экспертов. Процедура: Провести два одинаковых ю-исследования: первое – с пользователями; второе – с экспертами (специалистами в предметной области продукта, досконально знакомыми как с заданиями, так и с самим продуктом). Проанализировать, насколько результаты двух ю-исследований близки, имеют общие тенденции. Наиболее распространённый аспект для привлечения экспертов – время выполнения заданий, для многих остальных аспектов результат работы экспертов предполагается очевидным.


Слайд 41

42 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Показатели, основанные на сравнении с данными о производительности экспертов. Пример вычислить соотношение значений показателей, полученных в ходе двух исследований – с типичными пользователями и экспертами. усреднённое значение соотношения «эксперт/пользователь» – очередной обобщённый показатель юзабилити.


Слайд 42

43 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14.


Слайд 43

44 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Оценка действующего веб-сайта. Показатель отдачи ссылок (click-through rate, CTR) оценка эффективности различных способов представления ссылок; самое распространённое применение – реклама в Веб; Пример Nielsen Norman Group рекламировали свою конференцию, посвящённую вопросам юзабилити, проводимую в Лондоне; реклама показывалась пользователям поисковой системы, формулирующим соответствующие поисковые запросы. есть ли существенная разница между полученными значениями CTR?


Слайд 44

45 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Оценка действующего веб-сайта. Показатель отдачи ссылок (click-through rate, CTR) критерий хи-квадрат – наиболее простой критерий проверки значимости различия двух качественных переменных; основан на выяснении, отличаются ли наблюдаемые значения от ожидаемых значений (теоретически равновероятных); CTR (Link1) = 1,4% CTR (Link2) = 1,7% Пример Процедура: Построить таблицу ожидаемых частот (с равномерным распределением); Вычислить значение критерия: Хи-квадрат = ?(Н - О)? / О; Сравнить значение критерия с критическим значением, взятым из таблицы критических значений критерия с заданной вероятностью ошибки (p <= 0.05) и степенью свободы = 1; Если полученное значение критерия меньше критического, то принимается нулевая гипотеза, то есть эмпирический и теоретический (равномерный) законы распределения близки => различие между двумя переменными (Link1 и Link 2) статистически несущественно. Иначе различие – существенно.


Слайд 45

46 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Оценка действующего веб-сайта. Показатель отдачи ссылок (click-through rate, CTR) Пример (продолжение)         Используя Excel: =ХИ2ТЕСТ(<диапазон наблюдаемых значений>; <диапазон ожидаемых значений>).


Слайд 46

47 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Оценка действующего веб-сайта. Показатели покидания страниц (drop-off rates)         Специализированный способ выяснения, в каком месте в последовательности страниц: пользователь уходит; прерывает процесс, например, открытия счёта или совершения покупки. Пример: пользователь создаёт учетную запись; этот процесс занимает на 5 страниц; процентные соотношения в таб. 9.5 - относительно количества пользователей, начавших процесс со страницы 1. выяснить разницу между тем, сколько человек перешли на страницу и тем, сколько её завершили успешно


Слайд 47

48 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Оценка действующего веб-сайта. A/B исследование         Процедура: Создать два (несколько) вариантов веб-страницы – А и В, отличающиеся: взаимным расположением функциональных и информационных элементов страницы; графическим оформлением элементов или всей страницы; информационным представлением элементов страницы и др. Случайным образом показывать различные варианты разным пользователям. Вычислять юзабилити-показатели отдельно для каждого варианта: процент продаж для интернет-магазинов; уровень конверсии; число посетителей и др. Инструмент для A/B исследования: Google's Website Optimizer


Слайд 48

49 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Оценка действующего веб-сайта. A/B исследование         Пример. http://aquasoft.net/ Вариант А (изначальный) Вариант В (перепроектированный) В: повышение процента продаж на 20%. См. http://visualwebsiteoptimizer.com/split-testing-blog/how-aquasoft-increased-their-sales-by-20-doing-ab-split-tests-in-multiple-phases/


Слайд 49

50 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Оценка действующего веб-сайта. Многовариантное исследование исследование         Создать несколько вариантов представления элементов одной и той же страницы, например, заголовка, изображения, текста и др.; Применять только для веб-сайтов с высоким трафиком (более 1000 показов в неделю). Инструмент для многовариантного исследования: Google's Website Optimizer. См. http://www.conversionvoodoo.com/blog/2010/03/the-difference-between-ab-testing-or-split-testing-and-multivariate-testing/


Слайд 50

10 общих сценариев ю-исследования и наиболее подходящие для них показатели оценки 51 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14.


Слайд 51

10 общих сценариев ю-исследования и наиболее подходящие для них показатели оценки 52 Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14.


Слайд 52

На самостоятельное изучение. Количественный анализ пользовательских интерфейсов (без тестирования с участием пользователей) 53 http://raskin-interface.narod.ru Проектирование интерфейса пользователя. Лекция №14. Джеф Раскин (Jef Raskin) (26 марта 1943 — 26 февраля 2005) — специалист по компьютерным интерфейсам, автор статей по юзабилити и книги «The Human Interface», сотрудник №31 фирмы Apple Computer, наиболее известен как инициатор проекта Макинтош в конце 70-x [Википедия]. Модель GOMS (Goals, Operators, Methods, and Selection rules): один из подходов к количественному анализу моделей [Card, Moran and Newell, 1983].; позволяет выполнить сравнительный анализ нескольких моделей интерфейсов в терминах, сколько времени потребуется опытному пользователю на выполнение конкретной операции при использовании данной модели интерфейса; Другие методы оценки: количественные методы оценки производительности интерфейсов; оценка скорости движения курсора (закон Фитса); оценка времени, необходимого для принятия решения (закон Хикка).


×

HTML:





Ссылка: