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Automation in model-based usability evaluation of adaptive user interfaces by simulating user interaction
Quade, Michael
The goal of adaptive user interfaces (UI) is offering the opportunity to adapt to changes in the context of use and thus provide potentially improved interaction capabilities for different users in specific situations. But, this poses the challenge of evaluating usability aspects of many different variants of the resulting UI. Consequently, usability evaluations with real users or experts tend to become complex and time-consuming especially in the domain of adaptive UIs. Model-based usability evaluations and specifically automated tools and approaches have proven to correctly predict usability relevant aspects in early stages of development. However, the creation and provision of required models and information tends to be complex and time consuming as well and further requires a high degree of expertise for the specific tool and applied method.
This thesis describes an integrated approach that provides automation in model-based usability evaluation based on already existing development models of adaptive UIs. The approach is based on required information for describing the UI surface information and the interaction capabilities of the UI. With the help of this information usability relevant criteria are predicted using specific tools of automated usability evaluation.
The implementation of the approach presents integration of an existing runtime framework for adaptive UIs with a cognitive user behavior model for simulation. Information required for simulating interactions is created automatically with the help of the UI development models and by this means saves time and costs when preparing and running simulations. Additionally, with the help of two studies, the resulting predictions are further improved by directly using information encoded in the existing development models without requiring specific expertise from designers and usability experts.
Adaptive Nutzerschnittstellen sind in der Lage sich an den Umgebungskontext anzupassen, um auf diese Weise für verschiedene Anwender in der jeweiligen Situation besser bedienbar zu sein. Dies führt jedoch dazu, dass bei Evaluationen der Usability zur Bestimmung der Bedienbarkeit und Gebrauchstauglichkeit viele verschiedene Varianten der Nutzerschnittstellen betrachtet werden müssen. Aus diesem Grund sind gerade Evaluationen mit echten Anwendern und Experten mit hohen Kosten und einer hohen Komplexität verbunden. Modellbasierte Evaluationen und automatisierte Verfahren sind Ansätze, die sich in der Praxis bereits zu frühen Zeitpunkten der Entwicklung bewährt haben.
Jedoch sind auch diese Verfahren mit Kosten bei der Vorbereitung und Bereitstellung der Modelle und Informationen verbunden. Darüber hinaus erfordert deren korrekte Anwendung zumeist einen hohen Grad an Expertise und Erfahrung mit dieser spezifischen Evaluationsmethode.
In dieser Arbeit wird ein integrierter Ansatz beschrieben, der Automatisierung bei modellbasierten Evaluationen mit Hilfe von bereits existierenden Entwicklungsmodellen der adaptiven Nutzerschnittstellen beschreibt. Der Ansatz basiert auf notwendigen Informationen zur Beschreibung der Oberflächen und Interaktionsfähigkeiten der Nutzerschnittstellen.
Mit Hilfe dieser Informationen und existierender Werkzeuge zur automatischen Usability Evaluation werden im Anschluss Vorhersagen getroffen, die für die Bestimmung der Usability während der Entwicklungszeit dienen.
Die Implementierung des Ansatzes beschreibt die Integration eines existierenden Frameworks für modellbasierte adaptive Nutzerschnittstellen und einem kognitiven Nutzerverhaltensmodell, das für Simulationen genutzt wird. Dafür notwendige Informationen werden automatisch aus den Entwicklungsmodellen erzeugt, um auf diese Weise eine Zeit und Kostenersparnis bei der Vorbereitung und Durchführung der Simulationen zu erzielen.
Darüber hinaus wird mit Hilfe zweier Studien aufgezeigt, wie die Vorhersagen auf Basis von Informationen aus den Entwicklungsmodellen automatisch weiter verbessert werden können, ohne, dass hierfür notwendige menschliche Expertise zu Rate gezogen werden muss. Auf diese Weise wird neben der Ersparnis an Zeit auch eine erleichterte Anwendung ermöglicht.
