Examining the usability of mobile applications among undergraduate students using SUS and data mining techniques
Notice bibliographique
Résumé
Mobile Applications offer a new style to service sectors, for instance, in higher education, mobile applications are utilized to provide access to academic resources and academic services. Despite the wealth of mobile applications, they encounter various challenges that have attracted the interest of academia and software developers. The usability issues of mobile applications may cause performance degradation, resulting in the company's loss in terms of cost. This study aims to investigate the usability of the Prince Sattam bin Abdulaziz University (PSAU) mobile application by adopting data mining as a descriptive and predictive process. The first step was gathering data of the usability of the PSAU mobile application using the system usability scale. Afterwards, data was preprocessed into a suitable format to apply data mining methods. Specifically, the explanatory model has been employed to describe and investigate insights related to the usability factors and features of the PSAU mobile application. Furthermore, this study adopted the Four Clustering methods to segment the usability levels of the PSAU mobile application into homogenous groups based on user behavior. Additionally, the predictive model was used to build models for predicting the usability level and Grade and five classification algorithms were employed to predict the usability level and Grade. Most algorithms have given positive results in all performance indicators, where the accuracy rate achieved is 98% to 95% for most methods. The results revealed that the PSAU mobile application has an acceptable usability level, and the data mining methods helped to discover hidden patterns. Furthermore, the findings will help the developers and policymakers understand users' and stakeholders' behavior to find the most common usability problems for each group, and customize the PSAU mobile application.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».