Dealing with the Human-centered Approach within HCI Projects
Notice bibliographique
Résumé
Our interactions with objects or/and systems through digital screens are constantly increasing. Industry and information technology have more and more ambition toward offering new functions and interactions through these computerized systems. At the same time as the complexity of these systems is escalating, the complexity in designing them also grows. While user-centered approaches and usability in the area of human-computer interfaces (HCI) have been thoroughly researched for more than a decade now, we still encounter regularly unsatisfying interfaces. It is generally recognized that the design of HCI within multidisciplinary teams brings better answers to users. However as design practitioners, we see the inadequacy when it comes to working with other disciplines, at the conceptual level, and in creating shared understanding and new knowledge regarding user-centeredness. The paper explains what factors contribute to user-centered design and how we can see the inadequacy within multidisciplinary teams. Aiming to create the conditions for knowledge sharing and emergence of innovative and sustainable solutions, we propose a model called environment for reflective collaboration that encourages interdisciplinary attitude and allows for achieving joint reflective practice. Both seem necessary for dealing with the complexity of HCI. In this model, design is used as a method to understand people. Applying this design process in the early stages of a project provides the needed structure for collaboration. We explain the model as used in a real project, and we explain how a project-grounded approach helped the team bridge theory and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,129 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,046 |
| Communication savante | 0,027 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».