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Enregistrement W560201418

Pattern-oriented UI design based on user experiences : a method supported by empirical evidence

2006· dissertation· en· W560201418 sur OpenAlexaff
Homa Javahery

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2006
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPersonaComputer scienceUser experience designHuman–computer interactionUser storyUser interfaceEngineering design processUser-centered designProcess (computing)User interface designSoftware engineeringProduct designUSableSet (abstract data type)Design processProduct (mathematics)World Wide WebEngineeringWork in processSoftware developmentProgramming languageSoftware
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

User-Centered Design (UCD) is a philosophy surrounding interactive system design, with the purpose of achieving product usability. One challenge with UCD and its related methods is the lack of a concrete process which supports designers in building user interface (UI) designs founded on user experiences. In current practice, design decisions are made based on loosely-defined guidelines, giving rise to a significant "gap" between user analysis and design outcomes. This is especially problematic for novice designers who lack the background and training required to make trade-offs, judgments and interpretations towards a usable design. In this thesis, we propose a Pattern-Oriented UI Design method which is driven by user experiences. It is founded on a set of core UCD principles which we have enriched with "engineering-like" concepts such as reuse and traceability. The method is based on two key artifacts--personas, used to model user experiences, and patterns, used to capture best design practices. Following this method, we define the UX-P Process, a systematic process which is semi-automated and characterized by rigorously-defined steps; designers iteratively create personas, select patterns, and compose patterns into a comprehensive design, based on user specifications and usability considerations. We have built a supporting tool, which allows designers to cluster users into personas and select candidate patterns based on persona specifications. We carried out two empirical studies with end-users. The goal of the first study was to assess the feasibility of the method; the second, to validate the process. Both studies were carried out with Bioinformatics applications and were comparative in nature testing the original design with our prototype. The outcome of these empirical studies indicated a positive increase in usability measures for our design prototypes, including a significant improvement in task times and user satisfaction.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,146
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,146
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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