In diesem Buch wird gezeigt, in welcher Art und Weise
Simulationsdaten kognitiver Benutzermodelle für die
Bewertung von Mensch-Maschine-Systemen in frühen
Phasen der Systementwicklung analysiert und
angewendet werden können. Dabei liegt der Fokus auf
simulierten Blickbewegungsdaten der kognitiven
Architektur ACT-R (Atomic Components of Thought
Rational) und Blickbewegungen des Menschen für
fertigkeits- und regelbasierte Tätigkeiten. Für die
effiziente und effektive Verarbeitung und die
vergleichende Analyse von simulierten und empirisch
erhobenen Daten wird das Werkzeug SimTrA (Simulation
Trace Analyzer) anhand einer experimentellen
Evaluationsstudie vorgestellt. SimTrA gibt dem
Entwickler ein Methodenrepertoire an die Hand, um
Schnittstellen bereits in frühen Phasen der
Systementwicklung formal und computerbasiert auf
Basis von Simulationsdaten zu bewerten. Die
Ergebnisse belegen, dass kognitive Benutzermodelle
unter bestimmten Bedingungen mit empirischen Daten
vergleichbare Aussagen ermöglichen und in frühen
Systementwicklungsphasen angewendet werden können, um
die Bewertung von Mensch-Maschine-Systemen zu
unterstützen.
Simulationsdaten kognitiver Benutzermodelle für die
Bewertung von Mensch-Maschine-Systemen in frühen
Phasen der Systementwicklung analysiert und
angewendet werden können. Dabei liegt der Fokus auf
simulierten Blickbewegungsdaten der kognitiven
Architektur ACT-R (Atomic Components of Thought
Rational) und Blickbewegungen des Menschen für
fertigkeits- und regelbasierte Tätigkeiten. Für die
effiziente und effektive Verarbeitung und die
vergleichende Analyse von simulierten und empirisch
erhobenen Daten wird das Werkzeug SimTrA (Simulation
Trace Analyzer) anhand einer experimentellen
Evaluationsstudie vorgestellt. SimTrA gibt dem
Entwickler ein Methodenrepertoire an die Hand, um
Schnittstellen bereits in frühen Phasen der
Systementwicklung formal und computerbasiert auf
Basis von Simulationsdaten zu bewerten. Die
Ergebnisse belegen, dass kognitive Benutzermodelle
unter bestimmten Bedingungen mit empirischen Daten
vergleichbare Aussagen ermöglichen und in frühen
Systementwicklungsphasen angewendet werden können, um
die Bewertung von Mensch-Maschine-Systemen zu
unterstützen.