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ACT-R Anwedungen in der Mensch-Maschine-Interaktion

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Präsentation zum Thema: "ACT-R Anwedungen in der Mensch-Maschine-Interaktion"—  Präsentation transkript:

1 ACT-R Anwedungen in der Mensch-Maschine-Interaktion
Referat von Dorothea Kintz Seminar: Einführung in die kognitive Modellierung mit ACT-R Wintersemester 07/08 Leitung: Sven Brüssow

2 Inhalt Mensch-Maschine-Interaktion ACT-R in der MMI Zusammenfassung
Entwurf und Evaluation von MM-Schnittstellen Exkurs: Software-Technik Rapid Prototyping Simulation statt Prototyp Zusammenfassung

3 Mensch-Maschine-System

4 Mensch-Maschine-System
Mensch-Maschine-Interaktion: Häufig verstanden als Wissenschaftsdisziplin, die sich mit der benutzergerechten Gestaltung von Maschinen beschäftigt Mensch-Maschine-System Mensch-Maschine-Schnittstelle

5 Mensch-Maschine-Systeme

6 Exkurs Entwickelt ein Robotersystem Regale Paletten

7 Exkurs Welche Fragen wurden zu Beginn gestellt? Welche Leitfragen halfen beim Entwurf? Aufgabenstellung Teilaufgaben Was wurde bei der Entwicklung beachtet? Funktionalität Effizienz Zuverlässigkeit

8 Softwaretechnik Um Qualität zu gewährleisten, müssen die einzelnen Phasen des Entwurfsprozess getestet werden:

9 Softwaretechnik Fehler in SW- Projekten
Fast die Hälfte aller Fehler beruht auf falschem Verständnis – in frühen Entwicklungsphasen! Kommentare 46 % Spezifikation Implemetierung

10 Kostenschätzung Wie teuer wird ein Projekt?
Anforderungen aus dem Hochbau: Kostenschätzung: 20 – 25 % Genauigkeit (für die Vorplanung) Kostenberechnung: 10-15% Genauigkeit (für die Entwurfsplanung) Kostenanschlag: 5-10% Genauigkeit (für Ausführungsplanung und als Grundlage für Vergabe) Mensch-Maschine-System: ???

11 Entwicklung von Prototypen

12 CogTool Ziel: Mehrzweck-Prototypen für die Bewertung von Benutzerschnittstellen im Bereich Pervasive Computing Pervasive Computing: Allgegenwärtigkeit von Informationsverarbeitung

13 HTML-Prototypen Erlauben einfaches What-you-see-is-what-you-get –Design z.B: via Dreamweaver Zur Kommunikation von Design-Ideen geeignet Geeignet, um Schwierigkeiten für ungeübte Benutzer herauszufinden Nicht geeignet für Leistungsvorhersagen

14 Vorhersage menschl. Leistung
Viele Modelle zur Auswahl Model Human Processor Key-Stroke-Level-Models (siehe Folie 15) GOMS (siehe Folie 24) Kognitive Architekturen (ACT-R) Möglichkeiten zur Modellierung Manuell Computergestützt mit gefakter Interaktion Computergestützt mit reeller Interaktion

15 KLM

16 KLM - Funktion Annahme sequentieller Verarbeitung
Gesamtaufgabenzeit: Addition der Teilaufgaben Mentaler Operator: an Widgets des Interface gekoppelt

17 Vorteile durch ACT-R Bietet detaillierte Beschreibung menschlicher Wahrnehmung, Kognition und Performanz. Theorien zu Augenbewegung, Aufmerksamkeit, visuelle Aufmerksamkeit, Motor Ausführung …  ACT Simple verbindet Einfachheit von KLM mit sowie Vorsagefähigkeit von ACT-R Multitasking: Kombination einfacher Tasks via ACT-R  Umschalten

18 Benutzung von CogTool Theorien zu menschl. Kognition gekapselt  Designer braucht kein Wissen darüber Designer stellt über WYSIWYG HTML-Prototypen zusammen – CogTool sorgt für Kommunikation zu CogTool und ACT-R Designer demonstriert gewünschtes Verhalten – CogTool zeichnet dieses auf, speziell die Interaktionen CogTool übersetzt Demonstration auf gewünschte Schnittstelle

19 Benutzung von CogTool CogTool platziert Mentale Operatoren an die „richtigen Stellen“ Modell in ACT-R wird erstellt ACT-R interagiert direkt mit HTML-Prototyp,

20 Beispiel: Autofahrt

21 Beispiel: Autofahrt Vergleich CogTool - echter Mensch

22 Simulation der Interaktion

23 Vorteil Simulation Schon in frühen Phasen möglich, wenn lediglich Modelle der Prozesse zut Verfügung stehen

24 Hierarchische Aufgabenanalyse
GOMS Entwickelt 1983 von Card, Moran und Newell Goals: Ziele, die erreicht werden sollen Methods: Methoden, mit den die Ziele erreicht werden können Operators: kleine Schritte, die einen Unterschied bewirken, haben durchschnittliche Bearbeitungszeit Selection Rules: Regeln zur Auswahl der geeigneten Methoden

25 GOMS Ansätze: GOMS-Modelle Sequentiell Programmform KLM CMN-GOMS
NGOMSL CPM-GOMS

26 GOMS - Eigenschaften Nach der Bestimmung der GOMS findet Auswertung statt – bestimmbar: Leistung erfahrener Benutzer Zeit zum Lernen von Methoden Wahrscheinlichkeit für Gedächtnisfehler Kostenkalkulation für Subsystem Mensch möglich Notwendigkeit eines Redesigns des Systems Qualität des Designs

27 GOMS - Eigenschaften Nachteile und Einschränkungen
GOMS gilt für erfahrene Benutzer Kognitive Prozesse werden wenig beachtet Keine Beachtung von Arbeitslast Keine Modellierung von Ermüdung Zielkonflikte bleiben unbeachtet

28 Vorteile kognitiver Architekturen
Phänomenübergreifende Modellierung Basieren auf kognitionswissenschaftlich begründeten Strukturen und Mechanismen Forschergemeinde Sehr gute Bausteine für Gedächtnisleistungen und Wahrnehmung

29 Verarbeitung von Zeit Menschliche Fähigkeit, Zeit einzuschätzen, unterliegt starken Schwankungen Erweiterung einer kognitiven Architektur um generischen Baustein zur Dauerschätzung

30 Timebuffer

31 Situation Externes Programm ACT-R

32 AGI ACT-R Graphical User Interface
Externes Programm ACT-R AGI ACT-R Graphical User Interface Abstraktion innerhalb der kognitiven Simulation

33 agimap Steigerung der Modellierungseffizienz Externes Programm ACT-R

34 Agimap-Framework

35 ACT-R als Werkzeug zur SW-Entwicklung

36 Nutzung der Tools

37 Zusammenfassung CogTool: Benutzen von ACT-R für so genanntes Rapid Prototyping GOMS : Werkzeug zur Aufgabenanalyse Erweiterung von ACT-R zur Verbesserung der Simulation Timer AGI agimap

38 Literatur Urbas. Schulze-Kissing, Leuchter: Werkzeuge für die Erstellung kognitiver Nutzermodelle Urbas & Leuchter: Model Based Analysis and Design of Human-Machine-Dialogues through Displays John & Salvucci (2004): Multipurpose Prototypes for Assessing User Interfaces in Pervasive Computing Systems, in IEEE Pervasive Computing, Tichy : Folien zur Vorlesung Softwaretechnik, WiSe 05/06 Kunze (2005): Einführung in die Analyse eines User Interface mittels Goms,http://www.medien.ifi.lmu.de/fileadmin/mimuc/mmi_ws0506/essays/uebung2-kunze.html Bodnar, Heagy, Henderson, Seals: GOMS, Lecture Notes,

39 GOMS -Beispiele KLM: Moving text with the MENU-METHOD CMN –GOMS
GOAL: EDIT-MANUSCRIPT . GOAL: EDIT-UNIT-TASK ...repeat until no more unit tasks . . GOAL: ACQUIRE UNIT-TASK ...if task not remembered Description Operator Duration (sec) Mentally prepare by Heuristic Rule 0 M 1.35 Move cursor to beginning of phrase P 1.10 Click mouse button K 0.20

40 GOMS - Beispiele NGOMSL
Method for goal: Move text 1 Step 1. Accomplish goal: Cut text. 1 Step 2. Accomplish goal: Paste text 1 Step 3. Return with goal accomplished. 1


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