Evaluation of a Contextual Assistant Interface Using Cognitive Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Cognitive models allow predicting some aspects of utility and usability of human machine interfaces, and also simulating the interaction with these interfaces. The action of predicting is based on a task analysis which analyses what a user is required to do in terms of actions and cognitive processes to achieve a task. Task analysis facilitates the understanding of the functionalities of the system to be modeled. Cognitive models are part of the analytical approaches that do not make necessarily appeal to the user during the interface development process. This paper presents a study about the evaluation of a human machine interaction (HMI) with an interface of a contextual assistant, using ACT-R and GOMS cognitive models. It shows how these techniques may be applied in HMI evaluation, design and research, emphasizing on the task analysis in one side, and on the time execution of tasks in the other side. In order to validate and support our results, an experimental study of user performance, during the interaction with the contextual assistant interface is conducted at the DOMUS laboratory. The results of our models show that both models GOMS and ACT-R give good to very good predictions of user performance at the task level as well as the object level, our results are very close to those obtained in the experimental study. Keywords—HMI, interface evaluation, cognitive modeling, user modeling, user performance. I.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».