Vad är användarmodellering?

Modellering är att skapa simuleringar för att göra bedömningar i förväg om faktiska händelser. Modellering och simulering används för en mängd olika syften, inklusive strategiskt beslutsfattande. Speciellt är användarmodellering en tvärvetenskaplig analys av hur människor agerar inom specifika datormiljöer. Att förstå hur användare kommer att bete sig kan hjälpa till att bygga bättre webbplatser och mjukvaruapplikationer och de som fungerar bra för en bredare mängd användare, inklusive funktionshindrade.

En primär användning av användarmodellering är att förstå hur användare med olika attribut troligen kommer att interagera med ett användargränssnitt. Attribut inkluderar skicklighetsnivå från nybörjare till expert samt andra viktiga användarattribut. Dessa inkluderar attityder, övertygelser, mål, intressen, inlärningsstilar, planer och preferenser. Det är möjligt för mycket olika användare att använda samma webbplats eller programapplikation, och användarmodellering är ett steg mot att veta vad de kan förvänta sig. Användarmodellering är mycket viktigt för att skapa moduler för e-lärande för självundervisning, eftersom det inte finns någon lärare närvarande för att göra bedömningar om studentens egenskaper.

Användarmodeller skapas på olika sätt för anpassningsbara system och anpassningsbara system. Ett anpassningsbart system är ett system som användaren ges viss kontroll på. Detta kan vara genom preferenser eller anpassningsbara element. Användarmodellering i ett anpassningsbart system utförs både i förväg för att skapa användbara val och fortlöpande eftersom användare drar fördel av dessa val. Data kan samlas in om de val som användare gör för att vägleda vidareutveckling. Ett enkelt exempel är system med ett "Grundläggande" och "Avancerat" gränssnitt som gör det möjligt för användaren att välja vilket sätt han ska interagera med.

Adaptiva system är de där gränssnittet och / eller innehållet är strukturerat för att anpassa sig till användaren när användarens färdigheter, preferenser och förmågor blir kända och förändras. Adaptiva system kan använda preferenser och inaktivera eller maskera expertkomponenter för att inte överväldiga nybörjare och för att bara ge nybörjare funktioner som användarmodellering antyder att de behöver. För att anpassa sig kan systemet förlita sig på en mängd olika direkta och indirekta inmatningar. Direktinmatning inkluderar preferenser, bedömningar och val. Indirekt ingång inkluderar användarklassificeringar som - åtminstone initialt - baseras på antaganden som kan vara stereotypa. Exempel på adaptiva system inkluderar HyperAudio®, en bärbar guide för museumsbesökare; Office Assistant i Microsoft® Office® '97 som dyker upp och erbjöd hjälp till användare; och P-TIMS®, ett ekonomiskt ledningssystem.