GOMS - GOMS
GOMS специализированный модель информационного процессора человека для взаимодействие человека с компьютером наблюдение, которое описывает когнитивную структуру пользователя по четырем компонентам. В книге Психология взаимодействия человека с компьютером.[1] написано в 1983 году Стюарт К. Кард, Томас П. Моран и Аллен Ньюэлл авторы вводят: «набор Цели, набор Операторы, набор Методы для достижения целей, а также набор Правила отбора для выбора среди конкурирующих методов достижения целей ».[1]GOMS - это широко используемый специалистами по юзабилити метод для разработчиков компьютерных систем, поскольку он дает количественные и качественные прогнозы того, как люди будут использовать предложенную систему.
Обзор
А GOMS Модель состоит из методов, которые используются для достижения конкретных целей. Затем эти методы состоят из операторов самого нижнего уровня. Операторы - это определенные шаги, которые выполняет пользователь, и которым назначается определенное время выполнения. Если цель может быть достигнута более чем одним методом, то для определения правильного метода используются правила выбора.
- Цели являются символическими структурами, которые определяют состояние дел, которое должно быть достигнуто, и определяют набор возможных методов, с помощью которых это может быть достигнуто
- Операторы являются элементарными перцептивными, двигательными или когнитивными актами, выполнение которых необходимо для изменения любого аспекта психического состояния пользователя или для воздействия на среду выполнения задачи
- Методы описать процедуру достижения цели
- Правила отбора необходимы при попытке достижения цели, пользователю может быть доступно более одного метода для ее достижения.
Существует несколько различных вариантов GOMS, которые позволяют точно изучить и спрогнозировать различные аспекты интерфейса. Для всех вариантов определения основных понятий одинаковы. Существует некоторая гибкость в определении дизайнером / аналитиком всех сущностей. Например, оператор в одном методе может быть целью другого метода. Уровень детализации регулируется так, чтобы фиксировать то, что исследует конкретный оценщик. Простой прикладной пример см. CMN-GOMS.
Квалификация
Преимущества
В GOMS Подход к пользовательскому моделированию имеет сильные и слабые стороны. Хотя это не обязательно самый точный метод измерения взаимодействия человека с компьютером, он позволяет наглядно представить все процедурные знания. С помощью GOMS аналитик может легко оценить конкретное взаимодействие и быстро и легко его вычислить. Это возможно только при среднем Методы измерения времени данные для каждой конкретной задачи предварительно измерялись экспериментально с высокой степенью точности.[2]
Недостатки
GOMS относится только к опытным пользователям. Это не работает для новичков или промежуточных пользователей, поскольку могут возникнуть ошибки, которые могут изменить данные.[3]Также модель не применима к изучению системы или пользователя, использующего систему, после длительного периода бездействия.[3]Еще одним большим недостатком является отсутствие учета ошибок, даже опытные пользователи делают ошибки, но GOMS не учитывает ошибки.[3]Умственная нагрузка в модели не учитывается, что делает эту переменную непредсказуемой. То же касается и усталости.[3]GOMS касается только удобства использования задачи в системе, но не ее функциональности.[3]
Личность, привычки или физические ограничения пользователей (например, инвалидность) не учитываются ни в одной из моделей GOMS. Предполагается, что все пользователи одинаковы. В последнее время были разработаны некоторые расширения GOMS, позволяющие формулировать модели GOMS, описывающие взаимодействие пользователей с ограниченными возможностями.[4][5][6]
Вариации
В основном существует четыре различных модели GOMS: Модель уровня нажатия клавиш, CMN-GOMS, НГОМСЛ, CPM-GOMS, и SGOMS. Каждая модель имеет разную сложность и различается по видам деятельности.
KLM
В Модель уровня нажатия клавиш (KLM) - первая и простейшая методика GOMS Стюарт Кард, Томас П. Моран и Аллен Ньюэлл создан.[6]Оценка времени выполнения задачи выполняется путем перечисления последовательности операторов и последующего суммирования времени выполнения для отдельных операторов. При использовании KLM аналитик должен указать метод, используемый для выполнения каждого конкретного экземпляра задачи. Кроме того, указанные методы ограничиваются последовательностью и содержат только примитивные операторы уровня нажатия клавиш. Самая большая разница между GOMS и KLM - это то, как время назначается когнитивным и перцептивным операторам, когда дело доходит до прогнозов времени выполнения. Еще одно важное отличие состоит в том, что иерархия целей явна в GOMS, в то время как неявно в KLM. Еще одно важное отличие - природа ненаблюдаемых операторов. KLM есть один M оператор, который предшествует каждой когнитивной единице действия. Напротив, GOMS не уделяет времени таким когнитивным нагрузкам. Но обе модели включают M-подобные операторы для значительных затратных по времени умственных действий, таких как поиск информации на экране и проверка записей. оба метода отводят примерно одинаковое время ненаблюдаемой перцептивной и когнитивной деятельности. Кроме того, они делают разные предположения о ненаблюдаемых когнитивных и перцептивных операторах и таким образом распределяют время по-разному.[2][7]
Исполнительная часть KLM описывается четырьмя физико-моторными операторами:
- K нажатие клавиш / нажатие клавиш
- п указание мышью на цель
- ЧАС наведение руки на клавиатуре
- D рисование отрезка линии на сетке
Один умственный оператор M что означает время, которое пользователь должен мысленно подготовить к выполнению действия, а оператор реакции системы р in с пользователем должен дождаться системы. Время выполнения - это сумма времени, затраченного на выполнение различных типов операторов:
Твыполнять = ТK + Тп + ТЧАС + ТD + ТM + Тр.[1]
У каждого из этих операторов есть оценка времени выполнения, либо одно значение, либо параметризованная оценка.
Модель сенсорного уровня (TLM)
GOMS и его варианты были разработаны для клавиатурных интерфейсов, в настоящее время повсеместно используется новый тип интерфейса. Это дополнение к семейству GOMS вместе с обновлениями существующих операторов KLM называется Touch Level Model (TLM). Эндрю Д. Райс и Джонатан В. Лартиг Предложите эту модель для моделирования выполнения задач, выполняемых человеком, на устройстве с ограниченным вводом данных с сенсорным экраном и, при надлежащем сравнительном анализе, точно прогнозируйте фактическую производительность пользователя.[8]
Цель состоит в том, чтобы предоставить инструмент для количественного анализа интерфейсов сенсорных экранов.
Для взаимодействия с сенсорным экраном добавлен ряд операторов:
- Отвлечение (X) мультипликативный оператор, который применяется к другим операторам для моделирования отвлекающих факторов реального мира
- Жест (G) жесты концептуализируются как специализированные комбинации движений пальцев по экрану устройства.
- Ущипнуть (P) относится к обычному жесту двумя пальцами
- Масштаб (Z) обратное применение оператора Pinch. значение в MS = 200 мс
- Первоначальный акт (I) KLM предполагает, что пользователь готов начать действие, устройства с сенсорным экраном требуют, чтобы пользователи подготовили их к использованию (кнопка «Домой» или пароль).
- Нажмите (T) Оператор относится к физическому действию касания области на устройстве с сенсорным экраном, чтобы инициировать какое-либо изменение или действие
- Проведите (S) обычно смахивание по горизонтали или вертикали, как при смене страницы в книге. значение в MS = 70 Ms
- Наклон (L (d)) используется для взаимодействия с устройствами, оснащенными акселерометрами.
- Повернуть (O (d)) жест, при котором два или более пальца помещаются на экран, а затем вращаются вокруг центральной точки
- Перетащите (D) Подобно Swipe, Drag также включает в себя касание места на экране, а затем перемещение одного или нескольких пальцев в определенном направлении.
CMN-GOMS
CMN-GOMS оригинальная модель GOMS, предложенная Стюарт Кард, Томас П. Моран и Аллен Ньюэлл.
CMN расшифровывается как Card, Moran and Newell и берет KLM за основу и добавляет подцели и правила выбора. Эта модель может прогнозировать последовательность операторов, а также время выполнения. Модель CMN-GOMS может быть представлена в форме программы, что делает ее доступной как для анализа, так и для выполнения. CMN-GOMS использовался для моделирования текстовых процессоров [1] и системы CAD для эргономичного дизайна (см. CAD ).[2] Метод CMN может прогнозировать последовательность действий оператора и время выполнения задачи на количественном уровне и может сосредоточить свое внимание на методах достижения целей на качественном уровне.
В примере Бонни Э. Джон и Дэвид Э. Кирас показан простой CMN-GOMS по редактированию рукописи.[2]
ЦЕЛЬ: РЕДАКТИРОВАТЬ-РУКОПИСЬ. ЦЕЛЬ. РЕДАКТИРОВАТЬ-БЛОК-ЗАДАЧА ... повторять, пока не исчезнут единичные задачи. . ЦЕЛЬ. ПОЛУЧИТЕ БЛОК-ЗАДАЧУ ... если задача не запомнилась. . . ЦЕЛЬ. ПОВЕРНУТЬ СТРАНИЦУ ... если в конце рукописи. . . ЦЕЛЬ. ПОЛУЧИТЬ ОТ РУКОПИСИ. . ЦЕЛЬ. EXECUTE-UNIT-TASK ... если была найдена единичная задача. . . ЦЕЛЬ. ИЗМЕНИТЬ-ТЕКСТ. . . . Выбрать. ЦЕЛЬ. MOVE-TEXT * ... если текст нужно переместить. . . . . . ЦЕЛЬ. DELETE-PHRASE ... если фраза должна быть удалена. . . . . . ЦЕЛЬ. INSERT-WORD ... если нужно вставить слово. . . . ПРОВЕРИТЬ-РЕДАКТИРОВАТЬ
НГОМСЛ
НГОМСЛ - это структурированная нотация естественного языка для представления моделей GOMS и процедуры их построения. Эта программная форма обеспечивает предсказания последовательности операторов, времени выполнения и времени для изучения методов. Аналитик конструирует модель NGOMSL, выполняя нисходящее расширение в ширину целей верхнего уровня пользователя в методы до тех пор, пока методы не будут содержать только примитивные операторы. , как правило, операторы на уровне нажатия клавиш. Эта модель явно представляет структуру целей, как и CMN-GOMS, и поэтому может представлять цели высокого уровня.[9]
Ниже показан простой пример.[2]
Заявления NGOMSL
МЕТОД для ЦЕЛИ: ВЫРЕЗАТЬ ТЕКСТ
и т.п. |
CPM-GOMS
Бонни Э. Джон и Дэвид Киерас описать четыре различных типа GOMS. CMN-GOMS, KLM и NGOMSL предполагают, что все операторы выполняются последовательно и не содержат операторов ниже уровня активности. CPM-GOMS, являющийся четвертым методом, использует операторов на уровне Модель человеческого процессора который предполагает, что операторы когнитивного процессора, перцептивного процессора и моторного процессора могут работать параллельно друг другу. Наиболее важным моментом CPM-GOMS является способность предсказывать квалифицированное поведение на основе его способности моделировать перекрывающиеся действия.[10][11]
Ниже показан простой пример копирования и вставки.[12]
ЦЕЛЬ КОПИРОВАТЬ И ВСТАВИТЬ ТЕКСТ
*Правило выбора для ЦЕЛЬ ВЫДАЧА-КОПИЯ-КОМАНДА
еще
|
SGOMS
SGOMS - это Социально-технический GOMS. [13][14][15] и был создан, чтобы позволить GOMS моделировать работу в сложных социотехнических системах. GOMS предназначен для моделирования отдельного пользователя, работающего изолированно, без непредвиденных перерывов, подобно эксперименту когнитивной психологии. Этот уровень анализа иногда называют микропознание отличить это от макропознание, который относится к познанию реального мира. SGOMS предназначен для расширения применимости GOMS до макрокогнитивного уровня анализа. Для этого SGOMS добавляет в GOMS структуру управления высокого уровня, которая называется блок планирования. Это позволяет GOMS справляться с непредвиденными сбоями.
Единица планирования - это список единичных задач. Единицы планирования могут быть упорядочены (единичные задачи должны выполняться по порядку) или размещены (единичные задачи в списке выполняются в зависимости от ситуации). В соответствии с CPM-GOMS, SGOMS предполагает, что агент может параллельно отслеживать ситуацию с целью обнаружения угроз (нейрофизиологически эта функция связана с миндалина ). Единицы планирования можно прервать и добавить в закладки, чтобы их можно было возобновить позже. Когда единица планирования прерывается, агент рассматривает ситуацию и может возобновить ту же единицу планирования или добавить ее в закладки и переключиться на другую единицу планирования. SGOMS не предписывает, как делать этот выбор, но, если решение основано на повседневной экспертизе, его можно включить в модель SGOMS.
Предположения и ошибки
Важность допущений в анализе GOMS
Точные предположения жизненно важны для анализа GOMS. Прежде чем применять среднее время для подробных функций, очень важно, чтобы экспериментатор убедился, что он или она учел как можно больше переменных, используя предположения. Экспериментаторам следует разработать свой GOMS-анализ для пользователей, которые, скорее всего, будут использовать анализируемую систему. Рассмотрим, например, что экспериментатор хочет определить, сколько времени потребуется F22 Raptor пилот для взаимодействия с интерфейсом, который он использовал годами. Вероятно, можно предположить, что у пилота отличное зрение и хорошее физическое здоровье. Кроме того, можно предположить, что пилот может быстро взаимодействовать с интерфейсом из-за огромных часов моделирования и предыдущего использования, которые он или она пережил. Учитывая все обстоятельства, в этой ситуации будет справедливо использовать время Fastman. С другой стороны, представьте, что 80-летний человек без опыта полета пытается взаимодействовать с тем же F22 Raptor интерфейс. Справедливо сказать, что эти два человека будут иметь очень разные наборы навыков, и эти наборы навыков следует учитывать субъективно.
Учет ошибок
Единственный способ учесть ошибки в анализе GOMS - предсказать, где ошибки наиболее вероятны, и измерить время, которое потребуется для исправления предсказанных ошибок. Например, предположим, что экспериментатор думал, что, набирая слово «the», вполне вероятно, что испытуемый вместо этого неправильно наберет «teh». Экспериментатор будет рассчитывать время, необходимое для ввода неправильного слова, время, необходимое для распознавания того, что была сделана ошибка, и время, необходимое для исправления распознанной ошибки.
Приложения GOMS
Эффективность рабочей станции
Успешное внедрение CPM-GOMS было в Проект Эрнестина проводится Телефон Новой Англии. Новые эргономичные рабочие станции сравнивали со старыми рабочими станциями с точки зрения улучшения работы телефонных операторов. Анализ CPM-GOMS оценил снижение производительности на 3%. В течение четырехмесячного испытания было проанализировано 78 240 вызовов, и был сделан вывод, что новые рабочие станции фактически снизили производительность на 4%. Поскольку предлагаемая рабочая станция требовала меньшего количества нажатий клавиш, чем исходная, из испытаний на время не было ясно, почему произошло снижение. Однако анализ CPM-GOMS показал, что проблема заключалась в том, что новые рабочие места не использовали свободное время рабочих. CPM-GOMS не только дал точную оценку, но и предоставил дополнительную информацию о ситуации.[16]
CAD
Модели GOMS были использованы в редизайне CAD (системы автоматизированного проектирования ) система для промышленных эргономика.[17]Прикладная модель GOMS показывает, где нужно изменить интерфейс, а также дает оценку концепций и идей дизайна. В Ричард Гонг Например, когда GOMS обнаружил частую цель, поддерживаемую очень неэффективным методом, он изменил метод на более эффективный. Если GOMS показывал, что были цели, не поддерживаемые никаким методом, то добавлялись новые методы. GOMS также выявил, где схожие цели поддерживаются несовместимыми методами, ситуацию, в которой пользователи могут иметь проблемы с запоминанием, что делать, и показал, как сделать методы согласованными.[17]
Программные инструменты
Существуют различные инструменты для создания и анализа моделей Гомса. Варианты выбора перечислены ниже:
- QGoms (Quick-Goms)
- CogTool Инструмент моделирования на основе KLM
- Когулятор Когнитивный калькулятор для моделирования GOMS
Смотрите также
использованная литература
- ^ а б c d Карточка, Стюарт; Томас П. Моран; Аллен Ньюэлл (1983). Психология взаимодействия человека с компьютером. Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. ISBN 0-89859-859-1.
- ^ а б c d е Джон, Бонни Э .; Дэвид Э. Киерас (1996). «Семейство методов анализа пользовательского интерфейса GOMS: сравнение и контраст». Транзакции ACM по взаимодействию с компьютером и человеком: Точи. Соединенные Штаты Америки: ACM. Дои:10.1145/235833.236054. ISSN 1073-0516.
- ^ а б c d е Роджерс, Ивонн; Хелен Шарп; Дженни Прис (2002). Интерактивный дизайн. Соединенные Штаты Америки: Джон Уайли и сыновья. п.454. ISBN 0-471-49278-7.
- ^ Тонн-Эйхштадт, Х. (2005). Измерение юзабилити веб-сайта для людей с ослабленным зрением - модифицированный анализ GOMS. В: Конференция ACM SIGACCESS по вспомогательным технологиям. Нью-Йорк: ACM Press. С. 55–62. Дои:10.1145/1168987.1168998.
- ^ Шрепп, М. (2006). Об эффективности навигации на веб-сайтах с помощью клавиатуры. Универсальный доступ в информационном обществе, Vol. 5, No. 2, pp. 180-188.
- ^ а б Карточка, Стюарт; Томас П. Моран; Аллен Ньюэлл (1980). Модель на уровне нажатия клавиш для оценки времени работы пользователя с интерактивными системами. Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. Дои:10.1145/358886.358895. ISBN 0-13-444910-X.
- ^ Джон, Бонни Э .; Дэвид Э. Киерас (1996). «Использование GOMS для проектирования и оценки пользовательского интерфейса: какой метод?». Транзакции ACM по взаимодействию с компьютером и человеком: Точи. Соединенные Штаты Америки: ACM. Дои:10.1145/235833.236050. ISSN 1073-0516.
- ^ Райс, Эндрю Д .; Джонатан В. Лартиг (2014). Модель сенсорного уровня (TLM): развитие KLM-GOMS для сенсорных экранов и мобильных устройств. ACM. Дои:10.1145/2638404.2638532. ISBN 978-1-4503-2923-1.
- ^ Киерас, Дэвид (1994). «GOMS-моделирование пользовательских интерфейсов с использованием NGOMSL». Сопровождение конференции "Человеческий фактор в вычислительных системах" - CHI '94. ACM. С. 371–372. Дои:10.1145/259963.260467. ISBN 0-89791-651-4.
- ^ Джон., Бонни Э.; Алонсо Вера; Майкл Маттеса (2002). Автоматизация CPM-GOMS. ACM. Дои:10.1145/503376.503404. ISBN 1-58113-453-3.
- ^ Джон, Бонни Э; Уэйн Д. Грей (1995). CPM-GOMS: метод анализа задач с параллельной деятельностью. ACM. ISBN 0-89791-755-3.
- ^ Восс, Дэвид (2010). Анализ, оценка и оптимизация во время операции Mensch-Maschine-Interaktion. Eberhard-Karls-Universität Tübingen. Дои:10.1145/223355.223738.
- ^ West, R. L .; Надь, Н. (2007). «Использование GOMS для моделирования рутинных задач в сложных социотехнических системах: соединение макрокогнитивных моделей с микропознанием». Журнал когнитивной инженерии и принятия решений. 1 (2): 186–211. Дои:10.1518 / 155534307X232848.
- ^ West, R. L .; Провность, С. (2009). «Моделирование SGOMS в ACT-R: связывание макро- и микропознания». Журнал когнитивной инженерии и принятия решений. 3 (2): 194–207. Дои:10.1518 / 155534309X441853.
- ^ West, R. L .; Макдугал, В. (2015). «Гипотеза макроархитектуры: изменение уровней системы Ньюэлла с целью включения макропознания». Биологически вдохновленные когнитивные архитектуры.
- ^ Грей, Уэйн Д .; Джон, Бонни Э .; Этвуд, Майкл Э. (1992). «Точность проекта Эрнестина или обзор проверки GOMS». Материалы конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах. Дои:10.1145/142750.142821. ISBN 0897915135.
- ^ а б Гонг, Ричард; Дэвид Кирас (1994). Проверка методологии модели GOMS при разработке специализированного коммерческого программного приложения. ACM. Дои:10.1145/191666.191782. ISBN 0-89791-650-6.
Предыдущая версия этой статьи была в значительной степени производным от Методы анализа GOMS - Заключительное эссе (1997).
дальнейшее чтение
- Киерас, Д., Джон, Б., Семейство аналитических методов GOMS: инструменты для проектирования и оценки, CMU-HCII-94-106, 1994
- Джудит Рейтман Олсон, Гэри М. Олсон: Развитие когнитивного моделирования во взаимодействии человека и компьютера со времен GOMS, in: Р. М. Беккер, Дж. Грудин, В. А. С. Бакстон, С. Гринберг: Чтения в области взаимодействия человека и компьютера: к 2000 году. 1995, Сан-Франциско, Калифорния: Морган Кауфманн.
- Карточка, С.К .; Moran, T.P .; Ньюэлл, А. (1983), Психология взаимодействия человека и компьютера, Лондон: Lawrence Erlbaum Associates, ISBN 0-89859-243-7
- Кард, Моран, Ньюэлл (1980). Модель уровня нажатия клавиш для определения времени работы пользователя с интерактивными системами, Коммуникации ACM, 23 (7) июля, 396-410.
- Причина, Дж. (1990), Человеческая ошибка, Манчестер: Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0-521-31419-0
- Джон, Бонни Э. (1995), «Почему ГОМС?», Взаимодействия, ACM, 2 (4): 80–89, Дои:10.1145/225362.225374, ISSN 1072-5520
- Киерас, Дэвид (1999), Руководство по оценке удобства использования модели GOMS с использованием GOMSL и GLEAN3, Citeseer
- Грей, Уэйн Д. (1993), «Проект Эрнестина: Проверка анализа GOMS для прогнозирования и объяснения выполнения реальных задач», Взаимодействие человека с компьютером, ACM, 8 (3): 237–309, Дои:10.1207 / s15327051hci0803_3, ISSN 0737-0024
- Хаунольд, Питер (1994), Анализ уровня нажатия клавиш в графическом приложении: оцифровка карты вручную, ACM, ISBN 0-89791-650-6