Текст книги "Человеко-компьютерное взаимодействие"

3.4.2. Модели, основанные на теории когнитивной сложности

Модель CCT (Cognitive Complexity Theory) является продолжением GOMS-модели, в которую введена параллельная линия описания каждой подзадачи в терминах жесткой привязки ее к конкретным действиям пользователя. Каждый элемент иерархической структуры, сделанной по модели GOMS, является условием реализации определенного действия, т.е. каждый элемент представлен в виде продукционного правила: если (условие), то (действие). Условием при этом является содержание активной памяти пользователя в данный момент времени, и если условие имеет место, то продукционное правило выполняется.

Описание последовательностей таких продукционных правил, как и всякий ветвящийся процесс, удобнее всего представлять на языке LISP. Это позволяет существенно обогатить картину деятельности и даже количественно сравнивать интерфейсы, считая более простым тот из них, работа с которым представлена меньшим числом продукционных правил. Этот тип моделей имеет еще одно преимущество, заключающееся в возможности представить структуру деятельности пользователя и компьютерной системы в едином контексте, что позволяет видеть те области, где они противоречат друг другу, и добиваться соответствия. Таким образом, основными составляющими CCT-моделей являются:

• параллельное описание;

• представление действий в виде процедур;

• преимущественное внимание к поведению новичков, а не опытных пользователей;

• возможность описания поведения при ошибках.

Меры: глубина структуры целей; число правил; сопоставление с описанием средства технической реализации.

Пример описания в терминах CCT-модели четырех действий по вставке пробела представлен на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Пример описания в терминах ССТ-модели

Конечно, эти модели имеют и свои ограничения. Так, принципиально возможно несколько способов описания одной и той же активности пользователя и изменений интерфейса. Кроме того, структура задач и соответствующих им действий для новичка и опытного пользователя будет разной, но такое различие невозможно провести для описания компьютерной системы. И наконец, объем описаний и продукционных правил для каждого типа интерфейса может оказаться непомерно большим.

3.4.3. Лингвистико-грамматические модели

Эти модели основаны на формализации языка, коим произведено описание человеко-компьютерного взаимодействия. В основном используются формы метаязыка Бекуса-Наура (Backus-Naur Form – BNF), хорошо известные в информатике. Приведем краткое пояснение. Дело в том, что для описания языка-объекта должен применяться некий язык высокого уровня, т.е. метаязык. Но метаязык также должен обладать некоторыми свойствами формального языка, чтобы однозначно определять конструкции языка-объекта. Следовательно, метаязык должен быть сначала описан сам, для чего также нужен язык. Естественно, может сложиться впечатление, что такой процесс никогда не закончится.

Однако доказано, что для описания любого метаязыка можно использовать язык естественный. Таким образом, для построения формального языка необходимо средствами естественного языка описать метаязык, а затем посредством метаязыка описать язык формальный.

Один из широко распространенных метаязыков известен как нотации Бекуса-Наура. Для формирования предложений в форме Бекуса-Наура используются универсальные метасимволы: {‹,›,::=, |}. Первые два метасимвола называют угловыми скобками – они служат для обрамления нетерминального символа. Символ «::=» читается «по определению есть»; символ «» – «или». В предложениях, записанных в форме Бекуса-Наура, нетерминальный символ, стоящий в угловых скобках, играет роль определяемой конструкции языка-объекта. Терминальные символы отражают самый нижний уровень действий пользователя, т.е. нажатие на клавишу, «кликанье» мышью или передвижение мыши. Нетерминальные символы отражают более абстрактные действия и определены другими символами – как терминальными, так и нетерминальными.

Описание формального языка строится из последовательности формул, каждая из которых в левой части содержит один метасимвол, обозначающий некоторую конструкцию языка-объекта. Правая часть такой формулы содержит либо перечисление метасимволов и терминальных символов языка-объекта (никаких разделителей при этом не ставится), либо совокупности перечислений, разделенных символом «|». Правая и левая части объединяются в единую формулу знаком «::=».

Язык-объект можно считать полностью определенным в форме Бекуса-Наура, если любой нетерминальный символ можно представить последовательностью терминальных символов. В качестве примера можно рассмотреть определение понятия «идентификатор», которое используется во многих языках программирования. На естественном языке определение звучит следующим образом: «Идентификатор – это любая последовательность букв и цифр, начинающаяся с буквы». В форме Бе-куса-Наура оно будет выглядеть следующим образом:

Видно, что в определении данного понятия присутствует рекурсив-ность, поскольку понятие «идентификатор» определяется через самое себя. Элементарным оказывается идентификатор из одной буквы.

Достоинство нотаций Бекуса-Наура в том, что они представляются в буквенном виде; неудобны нотации однообразностью способов построения предложений языка-объекта – запись оказывается громоздкой и плохо воспринимается.

Гораздо более наглядным следует считать другой способ описания формального языка, предложенный Николасом Виртом – создателем языка программирования PASCAL – и получивший название «синтаксические диаграммы». Синтаксическая диаграмма – это схема (графическое представление) описания какого-либо нетерминального символа языка-объекта. Схема всегда имеет один вход и один выход. Элементами схемы могут служить терминальные символы языка-объекта, заключенные в окружность (или овал), или нетерминальные символы (понятия) языка-объекта, заключенные в прямоугольник. Элементы соединяются между собой направленными линиями, указывающими порядок следования объектов в определяемом нетерминальном символе. Структура синтаксических диаграмм идентична структурам языков программирования, что позволило широко использовать диаграммы для написания трансляторов различных языков. Первым языком, описанным с помощью синтаксических диаграмм, был язык Паскаль. Нотации Бекуса-Наура и синтаксические диаграммы – это два альтернативных способа описания конструкций метаязыка, с помощью которого строится формальный язык.

После того как построена формальная грамматика и ею порожден язык, последний может быть использован для решения прикладных задач: коммуникации, хранения и обработки информации. Последний класс задач приводит к необходимости формулировки с помощью языков последовательностей обработки информации, т.е. алгоритмов, и их представлению в форме, доступной для понимания и исполнения лицом или техническим устройством, которые обработку производят.

Описание активности пользователя таким языком может отражать только действия пользователя, но не его восприятие интерфейса. Это, конечно, приводит к существенным погрешностям рассматриваемой модели, самой, наверное, общей из всех когнитивных моделей. Частично указанное ограничение смягчено введением в грамматику языка формы «поиск информации».

Попытка учесть знания, имеющиеся у пользователя, отражена в модификации описанного подхода, именуемой «грамматика связки задача-действие» (TAG – Task-Action Grammar). Отличие этого подхода – во введении некоторых параметризованных грамматических правил, позволяющих выделить повторяемость и учесть некоторые знания пользователя (например, верх противоположен низу). Для иллюстрации возможности выделение повторяемости (по сути, возможностей обобщения информации) приведем пример описания трех команд ОС UNIX: cp (copy – для копирования файлов), mv (move – для перемещения файлов) и ln (link – для связывания файлов). Каждая из них имеет по два аргумента – имя исходного файла и имя файла назначения либо имя исходного файла и имя директории назначения. Тогда описание в форме Бекуса-Наура (сокращенно BNF) будет выглядеть так:

Средствами BNF нельзя выделить повторяющиеся места (т.е. общее) в этом описании. В TAG-модификации это сделать можно, и аналогичная запись будет выглядеть следующим образом:

Преимущества записи в TAG-модификации очевидны. Таким образом, лингвистико-грамматические модели развивают иерархические описания модели GOMS в направлении повышения их содержательности.

3.4.4. Физические модели

Эта группа моделей рассматривает исключительно моторный, конечный исполнительский уровень деятельности пользователя, что обусловлено их ориентацией на оценку характеристик конкретных действий пользователя. Например, модель клавиатурного уровня рассматривает последовательности простых действий на клавиатуре, не превышающих обычно 20 с в одной серии. Понятно, что такая модель не распространяется на достаточно сложную деятельность. Базовым допущением этих моделей является иерархическая декомпозиция пользователем любой сложной задачи на подзадачи до самого нижнего, моторного уровня (как это делается в методе GOMS – см. разд. 4.4.1). Именно эти моторные действия и являются предметом рассмотрения данных моделей. Для создания физической модели исполнительские действия разбиваются на заранее установленные типы операторов, обычно включающие:

• К (Keystroking) – нажатие на клавиши, включая и вспомогательные клавиши (типа Shift, например).

• B (Button) – нажатие на клавишу мыши.

• P (Pointing) – указание, передвижение мыши (трекбола и т. п.) к цели.

• H (Homing) – возврат руки, перемещение руки от мыши к клавиатуре.

• D (Drawing) – рисование линий мышью.

• M (Mental) – подготовка (планирование) моторных действий в уме.

• R (Responce) – ответ системы, который пользователь может и проигнорировать (например, если отправлена копия документа на печать).

Выполнение задачи может включать чередование разных операций. Расчет общего время выполнения операций предполагает аддитивность, т.е. времена каждой операции суммируются. Экспериментально полученные значения времени выполнения отдельных операций приведены в табл. 3.1.

Таблица 3.1[6]6
  В данном выражении D – расстояние до цели, а S – размер цели.


[Закрыть]

Экспериментально полученное время выполнения отдельных операций

Конечно, все это время зависит от тренированности пользователя. Оператор «М» есть самое неясное место этой модели, его значение во многом зависит от квалификации пользователя, его восприятия ситуации. Использование данной модели требует внимания. С ее помощью удобно сравнивать пользовательские характеристики, скажем, разных способов ввода (например, либо путем «кликанья» на иконке, либо путем выбора из меню, либо путем нажатия одновременно на какие-то клавиши). При грамотном подходе оценка времени исполнительских действий показывает вполне удовлетворительные результаты, ошибка не превышает 20%. Особенно продуктивно применение этого подхода при часто повторяющихся задачах типа ввода данных или пользования телефоном.

К физическим моделям относится также так называемая модель трех состояний, разработанная специально для сравнения разных устройств ввода данных. Сопоставление мыши, трекбола и светового пера позволило выделить такие состояния, как перемещения без нажатия на клавишу (состояние 1) и перемещение с нажатием на клавишу, что обычно используется для перетаскивания иконки или файла (состояние 2). Однако световое перо имеет еще и третье состояние, когда оно не касается экрана, и это состояние обозначается цифрой 0.

Сенсорный экран аналогичен световому перу без клавиши, поэтому, когда палец не касается экрана, это состояние обозначается тоже как 0, а когда касается – 1. Таким образом, сенсорный экран может находиться в состоянии 0 или 1, а мышь – в состоянии 1 или 2. Учитывая, что состояния 0-2 и 0-1 не различаются между собой, существует всего три варианта. В случае, если устройство имеет несколько клавиш, то одно и то же состояние имеет место при нажатии на любую из них, и тогда обозначать их следует 2_левая, 2_{средняя}, 2_правая.

Эта модификация физической модели позволяет характеризовать разные состояния устройства ввода через возможные способы ввода. Например, можно сравнить эффективность двух устройств в закрывании окна мышью и трекболом. Способ закрывания – путем перемещения мышью курсора к меню «Файл», затем нажатие на левую клавишу мыши и перетаскивание ее до наведения курсора на опцию «Выход», затем – отпускание клавиши. Используя таблицу коэффициентов закона Фиттса 2, имеем (обозначения операторов сохраняем, как указано выше):

Из сопоставления времен видно преимущество мыши перед трекболом, во всяком случае для рассматриваемой операции.

Контрольные вопросы

1. Что такое модель пользователя и пользовательский профиль?

2. На какие типы разделяются модели пользователей?

3. Описание моделей, определяемых социальным и организационным окружением USTM, OSTA и ETHICS.

4. Существо методологии разработки программных продуктов, рассматривающих в едином контексте человеческие и организационные аспекты (SSM-методологии).

5. Базовые положения SSM-методологии и примеры их использования.

6. Описание моделей, базирующихся на когнитивных процессах.

7. Общность и различия между тремя типами когнитивных моделей:

а) основанных на иерархической структуре задач и целей пользователя;

б) лингвистико-грамматическими;

в) физическими.

8. Метод GOMS и его описание.

9. Формы Бекуса-Наура, их роль и описание.

10. Технологии декомпозиции действий пользователя и процесса функционирования системы.

11. Правила описания портрета потенциального пользователя (персонажа).

Литература

Основная

1. Раскин Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. – М.: Символ-Плюс, 2006.

2. Солсо Р. Когнитивная психология: Пер. с англ. – М.: Тривола, 1996.

3. Мандел Т. Разработка пользовательского интерфейса. – М.: ДМК, 2001.

4. Ковальски Р. Логика в решении проблем. – М.: Наука, 1990.

5. Dix A., Finlay J. and others (Eds). Human-Computer Interaction. – Printed in Great Britain, Glasgow. Publisher – Prentice Hall: 3rd edition, 2004.

6. ISO/DIS 9241-13: User guidance.

7. ISO/DIS 9241-14: Menu dialogues.

8. ISO/DIS 9241-15: Command language dialogues.

9. ISO/IEC 10741-1 Dialogue interaction – Cursor control for text editing.

Дополнительная

10. Тейз, Грибомон, Луи. Логический подход к искусственному интеллекту: Пер. с фр. – М.: Мир, 1990.

11. ЛорьерЖ.-Л. Системы искусственного интеллекта. – М.: Мир, 1991.

12. MacKenzie S., Sellen A., Buxton W. A comparison of input devices in elemental pointing and dragging tasks. In: S.P.Robertson, G.M. Olson, and J.S. Olson, editors, Reaching through technology – CHI'91 conference proceedings, pages 161-166. Human Factors in Computing Systems. – N. Y.: ACM Press. April, 1991.

13. Card S.K., Moran T.P., Newell A. The Psychology of Human Computer Interaction. – Lawrence Erlbaum, 1983.

14. Bovair S., Kieras D.E., Poison P.G. The acquisition and performance of text-editing skill: a cognitive complexity analysis // Human-Computer Interaction. 1990. Vol. 5. № 1. Р 1-48.

15. Schiele F., Green T. HCI formalisms and cognitive psychology: the case of task-action grammars // M.D. Harrison and H.W. Thimbleby (Eds). Formal methods in Human-Computer Interaction. – Cambridge University Press, 1990. Ch. 2.

ТЕМА 4. ОЦЕНКА ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ИНТЕРФЕЙСА

Изучаемые вопросы:

• Цели оценки ПИ и условия, в которых они могут производиться.

• Преимущества и недостатки оценки в лабораторных условиях и в условиях реальной работы.

• Методы оценки, основанные на анализе мнений экспертов.

• Методы оценки, основанные на участии пользователей.

• Основные проблемы оценки, основанной на участии пользователей.

• Классификация аналитических методов оценки.

• Классификация экспериментальных методов оценки и методов на основе анкетирования.

• Классификация методов наблюдений.

• Физиологические параметры, измеряемые при оценке ПИ, и методы их регистрации.

• Критерии оценки ПИ.

• Методы оценки скорости работы и пути увеличения скорости работы.

• Субъективная длительность действий и способы ее уменьшения.

• Факторы, влияющие на скорость и производительность работы, и способы нейтрализации отрицательных факторов.

• Основные направления усилий по снижению числа ошибок и отражение таких усилий в характеристиках ПИ.

• Сообщения об ошибках, стиль, формы предъявления.

• Пути создания адекватной субъективной модели логики работы.

• Роль метафор в ПИ, примеры метафорических дизайнерских решений в ПИ, преимущества и опасности использования метафор.

• Способы передачи свойств объекта, показывающих способ взаимодействия с ним.

• Язык шаблонов в ПИ, их роль, причины широкого распространения, стандартные правила описания шаблона.

• Принципы интуитивной понятности ПИ.

• Подсистемы справки, их виды и содержание.

• Спиральность текста справки, роль и способы реализации.

• Основные составляющие субъективной удовлетворенности пользователя.

• Характерные ошибки в ПИ, вызывающие стресс у пользователей.

• Содержание восьми «золотых правил» Б. Шнейдермана.

• Коллекции хороших и плохих ПИ, имена наиболее известных сайтов.

4.1. Общие положения и структура методов оценки пользовательского интерфейса

Различают три вида оценок юзабилити, функциональности и доступности, целями которых являются:

• оценка функциональных возможностей системы;

• оценка влияния ПИ на пользователя;

• формулирование возникающих проблем.

Все эти оценки могут производиться как в лабораторных условиях, так и в процессе реальной работы.

Оценка в условиях лаборатории. Преимуществами такой оценки являются следующие:

• возможность использования специального оборудования;

• неизменность окружающей обстановки;

• управление выбранными переменными диалогового поведения;

• возможность выбора гипотезы, которая и проверяется;

• возможность исследования множества ситуаций, отличающихся только заданными переменными;

• возможность варьирования методов и единиц измерения действий пользователей или экспертов в зависимости от разных условий.

К недостаткам можно отнести:

• отсутствие контекста;

• трудность реализации кооперации нескольких пользователей (в методах, где предусмотрено их участие);

• необходимость моделирования, прототипирования;

• необходимость соответствия условиям – если система расположена в опасном или неудобном для натурных экспериментов месте либо по иным причинам непосредственные исследования на ней излишне затратные.

Оценка в условиях реальной работы. Преимущества такой оценки следующие:

• естественная среда;

• сохранение контекста (хотя наблюдение может это заменить);

• возможность лонгитюдных, т.е. продолжительных, исследований в течение длительного времени.

К недостаткам можно отнести:

• отвлекающие моменты;

• шум;

• необходимость соответствия условиям – для продолжающихся долговременных исследований важен именно контекст.

Одни группы методов оценки основаны на анализе мнений экспертов. Это аналитические методы (чаще всего когнитивный анализ), методы моделирования реальной работы (здесь чаще всего встречается эвристическая оценка), методы анализа самого процесса разработки.

Другие группы методов оценки основаны на участии пользователей. Это экспериментальные методы, методы наблюдения, методы анкетирования. Методы оценки должны тщательно отбираться и быть адекватными выполняемой работе и целям оценки.

Методы, основанные на анализе мнений экспертов

Различают три основных метода оценки: 1) когнитивный анализ; 2) эвристическую оценку; 3) оценку на основе анализа процесса разработки.

Когнитивный анализ позволяет оценивать, насколько хорошо осуществляется поддержка процесса обучения пользователя. Обычно он выполняется специалистом по когнитивной психологии. Эксперт идет шаг за шагом сквозь процесс разработки, используя психологические принципы с тем, чтобы выявить проблемы. Для этого надо иметь описание некоего набора задач и их разбиения на отдельные действия, которые пользователь должен произвести (метод GOMS). Эксперт анализирует каждое действие, отвечая на вопросы:

1. Соответствует ли результат действия ожиданиям пользователя?

2. Видит ли пользователь, что это действие возможно, когда он хочет его осуществить?

3. Понимает ли пользователь, как именно произвести это действие?

4. Достаточно ли понятна пользователю обратная связь о результатах произведенного действия?

Для анализа используются унифицированные формы, что позволяет провести сравнение и последующее обобщение.

Кроме того, в каждой задаче когнитивный анализ дает возможность установить:

• какое воздействие на пользователя будет иметь разработанное интерактивное взаимодействие;

• какие когнитивные процессы задействованы;

• какие проблемы обучения могут возникнуть;

• как анализ фокусируется на целях и знаниях: способствует ли ПИ правильному поведению пользователей.

Эвристическая оценка заключается в том, что устанавливаются критерии (эвристики) оценки ПИ. Эксперты оценивают ПИ на предмет соответствия исходным требованиям. Обычно достаточно 3-5 экспертов. Результат их оценки (по опыту) позволяет решить до 3/4 всех проблем юзабилити.

В качестве примера можно назвать следующие эвристики:

• поведение системы предсказуемо;

• поведение системы согласованно (непротиворечиво);

• информация о состоянии и функционировании системы легко воспринимается;

• обеспечена обратная связь;

• ошибки пользователя эффективно предотвращаются, а совершенные ясно отображаются и легко исправляются.

Оценка на основе анализа процесса разработки производится с использованием данных об аналогичных разработках, при этом какие-то части ПИ либо поддерживаются, либо отвергаются. Оценка производится на основе моделирования реальной работы, и перенос таких данных в новую разработку должен производиться с большой осторожностью. Для расчета (прогнозирования) характеристик действий пользователя возможности ПИ анализируются с помощью когнитивных моделей, например с помощью метода GOMS. Очень полезную информацию для оценки ПИ несет всестороннее обоснование дизайнерских решений.

Методы, основанные на участии пользователей

Указанные методы подразделяются на три группы: 1) экспериментальные; 2) методы наблюдений; 3) физиологические.

Экспериментальные методы. Переменные экспериментальных методов могут быть зависимые и независимые. К независимым переменным относят характеристики, специально изменяемые для создания различных условий, например стиля ПИ, количества пунктов меню и т.п. К зависимым переменным относят характеристики, изменяющиеся в эксперименте, например время тех или иных действий, количество ошибок и т.п.

Экспериментальное исследование обычно имеет целью подтвердить либо опровергнуть какую-то гипотезу. Пример гипотезы: уровень ошибок будет возрастать с увеличением размера фонта. Нулевая же гипотеза прогнозирует отсутствие зависимости от определенных переменных. Пример нулевой гипотезы – размер фонта не влияет на характеристики деятельности пользователя.

Трудно избежать появления неконтролируемых переменных, особенно при экспериментальных исследованиях групп, поэтому такие исследования более сложны, чем эксперименты с одним пользователем. Источником неконтролируемых переменных при этом могут быть состав групп, выбор задач, сбор данных, методы анализа.

Что касается состава групп, то при большом числе участников возрастает время взаимной притирки, возникают трудности с планированием работы, увеличивается стоимость. В результате нередко останавливаются только на 3-4 группах. Выбор задач – это самая сложная часть работы, и он должен отвечать общенаучным требованиям к экспериментальным исследованиям. При исследовании групп людей следует обычно предусматривать возможность нескольких каналов регистрации результатов. При этом практически всегда в исследованиях такого рода целесообразно параллельно вести видеонаблюдение несколькими видеокамерами с обязательной временной разверткой. Следует иметь в виду, что возможны большие разбросы между группами, поэтому необходим качественный анализ и, возможно, микроанализ (например, интервалы в речи) для корректной обработки данных.

Исследования дизайна ПИ нередко сопряжены с групповыми экспериментами. При этом следует учитывать, что внутри группы каждый пользователь выполняет задание во всех исследуемых условиях, вполне вероятен перенос навыков и различия между пользователями, как правило, не приводят к серьезному удорожанию эксперимента и к снижению надежности результатов. Но между группами пользователи выполняют задание только в каком-то одном варианте исследуемых условий, перенос навыков невозможен, а различия между пользователями, как правило, приводят к снижению надежности результатов.

В целом групповые эксперименты с участием пользователей часто имеют малую отдачу при значительной стоимости.

Методы наблюдений. К ним относят размышления вслух, взаимную оценку сотрудничества, анализ протоколов работы.

Физиологические методы. Сюда относятся методы, регистрирующие определенные физиологические показатели. Такими показателями, как правило, являются: а) время и траектории перемещений взора по ПИ, что отражает когнитивную нагрузку, вызываемую рассматриваемым ПИ; б) уровень потоотделения, что отражает степень эмоционального напряжения; в) артериальное давление, частота сердечных сокращений (особенно ее динамика во времени), наполнение пульса, что отражает сердечно-сосудистую активность; г) электромиограмма (ЭМГ), отражающая мышечное напряжение; д) электроэнцефалограмма (ЭЭГ), отражающая электрическую активность мозга, и др.

Время и траектории перемещений взора по ПИ измеряются с помощью специального оборудования, которое крепится на голове пользователя и регистрирует направление взора, время зрительных фиксаций, их число и локализацию в ПИ. Измерения включают число и длительность фиксаций (отражают степень трудности работы с ПИ), саккады (быстрые перемещения взора от одной точки фиксации к другой), траектории перемещения взора (оптимальным является перемещение взора прямо к нужному месту с короткой фиксацией на нем).

Уровень потоотделения регистрируют с помощью кожно-гальванической реакции (КГР). Интерпретация ЭМГ и ЭЭГ обычно вызывает некоторые трудности и требует опыта, а иногда дополнительных исследований.

Классификации аналитических и экспериментальных методов оценки ПИ представлены соответственно в табл. 4.1 и 4.2, а классификация методов наблюдений – в табл. 4.3.

Таблица 4.1[7]7
  Низкий уровень требующейся информации предполагает большую детальность, а высокий – большую общность. Например, информация «данный фонт лучше читается, чем такой-то» является низкоуровневой, а «данная система более удобна, чем такая-то» – высокоуровневой.


[Закрыть]

Классификация аналитических методов оценки

Таблица 4.2

Классификация экспериментальных методов оценки и методов на основе анкетирования

Таблица 4.3[8]8
  Включает видео– и аудиозаписи, а также записи о работе системы.


[Закрыть][9]9
  Исключая, конечно, внутрисистемные регистрационные протоколы.


[Закрыть]

Классификация методов наблюдений

Оценка ПИ проводится по следующим критериям:

• скорости работы пользователей;

• количеству ошибок пользователей;

• скорости обучения;

• субъективному удовлетворению (подразумевается, что соответствие интерфейса задачам пользователя является неотъемлемым свойством интерфейса).

Рассмотрению этих критериев и посвящены последующие разделы этой темы.