Usability Evaluation of the SmartWheeler through Qualitative and Quantitative Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intelligent powered wheelchairs remain a popular research topic that can improve users' quality of life. Although our multidisciplinary research team has put a lot of effort into adding features based on end-users needs and impairments since 2006, there are still open issues regarding the usability and functionalities of an intelligent powered wheelchair (IPW). METHODS: For this reason, this research presents an experience with our IPW followed by a study in two parts: a quantitative one based on the System Usability Scale (SUS) questionnaire and a qualitative one through open questions regarding IPW functionalities with novice users, e.g., IPW non-users. These users never used an IPW before, but are users and aware of the impacts of the technology used in our IPW, being undergraduate to postdoctoral students and staff (faculty, lecturers, research engineers) at the Faculty of Engineering of Université de Sherbrooke. RESULTS: The qualitative analyses identified different behaviours among the novice users. The quantitative analysis via SUS questionnaire done with novice users reports an "okay" rating (equivalent with a C grade or 68 SUS Score) for our IPW's usability. Moreover, advantages and disadvantages opinions were gathered on the IPW as well as comments which can be used to improve the system. CONCLUSIONS: The results reported in these studies show that the system, e.g., IPW, was judged to be sufficiently usable and robust by novice users, with and without experience with the software used in developing the IPW.
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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 | 0,070 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».