Магистр.диссертация (1194675), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Для проведения тестирования нужно иметь несколько человек представляющих предполагаемый круг будущих пользователей системы [9], которые незнакомы с интерфейсом [4]. Исследования показывают, что нет необходимости проводить тестированием с большим числом пользователей, оптимальным число является 7-12 субъектов [9]. При таком небольшом числе пользователей можно обнаружить около 80% ошибок и неточностей в интерфейсе (неудачное расположение интерфейсных элементов, неудобное меню, непонятные надписи и т.п.) и получить при этом достоверный результат.

Тестирование начинается с предварительного анкетирования пользователей, цель которого – выявить, насколько пользователи знакомы с теми или иными аспектами предметной области, типовыми задачами, есть ли у них опыт работы с подобным программным обеспечением.

Пользователям предлагается выполнить простую задачу в соответствии с подготовленным сценарием (который содержит необходимые исходные данные и действия необходимые для его выполнения). Если пользователи хорошо знакомы с предметной областью, то им предлагается самостоятельно выполнить задачу, которую, по их мнению, должно решать приложение. В ходе этого процесса измеряется затраченное пользователем время, количество обращений за помощью, ошибки пользователя, вопросы и комментарии пользователя.

Проводится анкетирование пользователей с целью выявить степень удовлетворенности пользователя: насколько полно приложением выполняется задача, предоставлена ли вся необходимая информация, а лишняя скрыта и т.п.

На основе полученных данных формируется отчетность:

– анализ портрета типичного пользователя;

– анализ продуктивности работы пользователя;

– оценка общего уровня удовлетворенности пользователей;

– наиболее часто встречающиеся замечания пользователей;

– список приоритетных проблем (по числу жалоб пользователей и времени выполнения задачи).

Далее в рамках полученных данных идет работа по улучшению интерфейса.

1.3.4 Метод GOMS

GOMS – это семейство методов, позволяющих провести моделирование выполнения той или иной задачи пользователем и на основе такой модели оценить качество интерфейса (точнее говоря оценить время выполнения задачи как основной критерий качества) [2]. GOMS это сокращение от английского Goals, Operators, Methods, and Selection Rules – Цели, Операторы, Методы и Правила выбора. Данный способ был предложен S. K. Card, T. P. Moran и A. Newell в 1983 году.

Идея метода заключается в том, что все действия пользователя можно представить, как набор типовых составляющих составляющие (например, нажать ту или иную кнопку на клавиатуре, передвинуть мышь, и т.п.). Для этих типовых составляющих можно провести измерения времени их выполнения (на большом числе пользователей) и получить статистические оценки времени выполнения того или иного элементарного действия. Оценка качества интерфейса заключается в разложение выполняемой задачи на типовые составляющие, и вычисление времени, которое будет в среднем затрачиваться пользователем на выполнение этой задачи.

В данном методе каждая цель или задача (Goal), которую хочет достичь пользователь с помощью интерфейса, состоит их набора методов (Methods) которые в свою очередь построены из операторов (Operators). Если цель может быть достигнута несколькими способами, то выбор осуществляться по правилам выбора (Selection Rules).

Простым примером может служить выбор пользователем пиктограммы на рабочем столе в графическом интерфейсе ОС Windows:

Операторы:

М – передвинуть указатель мыши в нужную точку (1.1сек);

П – перенести руку от мыши к клавиатуре (0.4сек);

К – нажать клавишу на клавиатуре (0.28сек);

Л – щелкнуть левой кнопкой мыши (0.1сек);

А – проанализировать дальнейшие действия (1.2сек);

Задача: выбрать пиктограмму.

Метод: Выбор с помощью мыши.

К: нажать Win-D для перехода на рабочий стол;

А: найти пиктограмму на рабочем столе;

П: перенести руку на мышь;

М: переместить курсор в нужную точку;

Л: выбрать пиктограммы.

Формально метод GOMS может быть описан следующим способом:

– множество операторов;

– оператор есть некое действие пользователя и среднее время , затрачиваемое пользователем на это действие;

– множество целей (задач) которые пользователь выполняет с помощью имеющегося интерфейса;

,

где

– множество методов достижения цели ;

– множество критериев выбора метода достижения цели ;

– метод есть упорядоченный набор операторов, применяя которые достигается цель .

Применение метода заключается в определении множества (оно, как правило, определяется устройством взаимодействующих с пользователем аппаратных средств и функциями операционной системы), выявлении множества и построении всевозможных последовательностей действий приводящих к цели и определении критериев выбора между ними. Затем для каждой последовательности производится расчет времени , которое будет затрачено на достижение цели, его минимум и является главным критерием выбора того или иного варианта пользовательского интерфейса.

Данный метод, как и любой другой, имеет свои преимущества и недостатки.

Преимущества метода:

– простота и удобство расчетов;

– отсутствие параметров в модели позволяет проводить оценочные сравнение двух разных вариантов интерфейса;

– возможность прогнозирования времени работы пользователя с данным вариантом интерфейса;

– возможность работы без создания рабочего прототипа модели;

– возможность автоматизации анализа по этой.

Наиболее заметными являются следующие ограничения:

– метод ориентирован на средних пользователей, и не учитывает особенностей работы новичков и специалистов, а также индивидуальных различий пользователей;

– метод не учитывает возникновение случайных ошибок в работе;

– модель не учитывает, что в процессе работы происходит обучение, а при простое – забывание;

– модель не учитывает, насколько представляемая интерфейсом информация сложна для понимания пользователем;

– модель не учитывает насколько интерфейс отвечает требованиям пользователей и их ожиданиям.

1.3.5 Экспертная оценка

В области проектирования и разработки интерфейсов наработано большое количество эвристических правил, рекомендаций и методик [5, 6, 7, 8], следуя которым можно создать качественный (хотя и относительно типовой) интерфейс.

Метод экспертной оценки качества интерфейса заключается в исследовании, насколько анализируемый интерфейс соответствует известным правилам, рекомендациям и методикам. В ходе такой оценки выявляются несоответствия и противоречия, которые и должны быть устранены.

Перед проведением оценки эксперт составляет список правил в порядке их важности, которые должны быть соблюдены. В этот список входят как рекомендации поставщика ОС и инструментальных средств, так и наработанные в данной предметной области типовые решения. При оценке проверяют насколько тот или иной интерфейс соответствует списку требований.

Данный метод во многом полагается на опыт, компетентность и профессионализм проводящих анализ специалистов.

Экспертная методика оценки определена и в [ГОСТ 28195-89] и [ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93]. Так, эти стандарты определяют показатели качества ПО и методики их оценки, данные показатели позволяют оценить качество ПО в целом, и в том числе удобство использования.

Так, [ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93] вводит понятие практичности ПО, набор атрибутов, относящихся к объему работ, требуемых для использования и индивидуальной оценки такого использования определенным или предполагаемым кругом пользователей, а также, следующие характеристики практичности:

– понятность (усилия пользователя по пониманию общей логической концепции ПО и ее применимости);

– обучаемость (усилия пользователя по обучению применению ПО);

– простота использования (усилия пользователя по эксплуатации и оперативному управлению ПО).

В соответствии с [ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93] для ПО диалога конечного пользователя наиболее важны характеристики практичности, а пользователя могут интересовать следующие моменты:

– наличие ли требуемых функций в программном обеспечении;

– удобство программного обеспечения;

– эффективность программного обеспечения;

– надежность программного обеспечения.

Основываясь на методике, изложенной в [ГОСТ 28195-89] и используя современный набор характеристик качества по [ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93] можно предложить следующий алгоритм количественной оценки качества.

Выбирается категориальная шкала оценки характеристик качества (например целочисленные коэффициенты 0..7, где 0 – качество не удовлетворительно, 7 – предельно достижимый уровень на современном этапе развития отрасли): .

Назначаются количественные значения весовых коэффициентов характеристик качества (они зависят от потребностей покупателей и сегмента рынка, на который ориентировано ПО), причем .

Определяются (по введенной шкале) количественные значения характеристик качества продуктов-аналогов, того же функционального назначения, с такими же основными параметрами, подобной структуры и применяемые в тех же условиях эксплуатации.

Назначаются количественные значения базовых характеристик качества . Они должны соответствовать современному уровню качества и прогнозируемый мировой уровень (это может быть средний уровень характеристик качества по продуктам аналогам или более высокое значение, учитывающие тенденции развития рынка и технологий) [23].

Определяются (по введенной шкале) количественные значения характеристик качества анализируемого ПО.

Производится расчет взвешенной суммы (интегрального показателя качества):

(3)

где

. (4)

Качество ПО определяется путем сравнения полученного значения с соответствующим базовым значением и индивидуального сравнения с продуктами-аналогами .

Уровень качества производимо ПО должен соответствовать базовому уровню и иметь потенциал для роста до предельно достижимого уровня.

1.4 Машинное обучение как инструмент анализа данных

Понятие машинного обучения тесно связано с понятием нейронных сетей. Начало нейронным сетям как инструменту анализа данных было положено в начале 40-х годов в работе МакКаллока и Питтса [24]. В этой работе предлагалась модель искусственного нейрона.

Предполагалось, что, моделируя нейронную структуру мозга, возможно приблизиться к искусственному интеллекту. К тому времени уже было известно, что мозг человека состоит из особых биологических клеток – нейронов, и казалось, что построение сетей из нейронов позволит решать сложные задачи, которые ежедневно решает мозг человека.

Характеристики

Список файлов ВКР