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Enregistrement W2483583507 · doi:10.4018/978-1-59904-871-0.ch048

Cognitive Models as Usability Testing Tools

2008· book-chapter· en· W2483583507 sur OpenAlexaff
Vanja Kljajević

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityCognitive architectureComputer scienceCognitionHuman–computer interactionSet (abstract data type)ArchitectureCognitive modelUsability engineeringMobile phoneCognitive walkthroughPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter discusses the idea that using computational cognitive models in usability testing has many benefits over the traditional approaches. It argues that computational cognitive models, anchored in the concept of cognitive architecture, offer an integrated approach to interactive behaviour emerging from the use of mobile phones. A cognitive architecture is a theoretical framework containing a set of relatively independent core constraints that are constant across time and tasks. It constrains models built within the cognitive theories based on the architectures, preventing proliferation of implausible theories. This proliferation, on the other hand, is typical of the traditional approaches to usability testing. In this chapter the benefits of using the model-based approach based on a cognitive architecture in usability testing will be discussed, with a special emphasis on mobile phone interfaces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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