An efficient approach to improve the usability of e-learning resources: the role of heuristic evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing the usability of e-learning materials is necessary to maximize their potential educational impact, but this is often neglected when time and other resources are limited, leading to the release of materials that cannot deliver the desired learning outcomes. As clinician-teachers in a resource-constrained environment, we investigated whether heuristic evaluation of our multimedia e-learning resource by a panel of experts would be an effective and efficient alternative to testing with end users. We engaged six inspectors, whose expertise included usability, e-learning, instructional design, medical informatics, and the content area of nephrology. They applied a set of commonly used heuristics to identify usability problems, assigning severity scores to each problem. The identification of serious problems was compared with problems previously found by user testing. The panel completed their evaluations within 1 wk and identified a total of 22 distinct usability problems, 11 of which were considered serious. The problems violated the heuristics of visibility of system status, user control and freedom, match with the real world, intuitive visual layout, consistency and conformity to standards, aesthetic and minimalist design, error prevention and tolerance, and help and documentation. Compared with user testing, heuristic evaluation found most, but not all, of the serious problems. Combining heuristic evaluation and user testing, with each involving a small number of participants, may be an effective and efficient way of improving the usability of e-learning materials. Heuristic evaluation should ideally be used first to identify the most obvious problems and, once these are fixed, should be followed by testing with typical end users.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle