Ekologiczny projekt interfejsu

Ekologiczne projektowanie interfejsów ( EID ) to podejście do projektowania interfejsów , które zostało wprowadzone specjalnie dla złożonych systemów socjotechnicznych, działających w czasie rzeczywistym i dynamicznych. Został zastosowany w różnych dziedzinach, w tym w kontroli procesów (np. elektrownie jądrowe , zakłady petrochemiczne), lotnictwie i medycynie .

EID różni się od niektórych metodologii projektowania interfejsów, takich jak projektowanie zorientowane na użytkownika (UCD), ponieważ analiza koncentruje się na domenie pracy lub środowisku, a nie na użytkowniku końcowym lub konkretnym zadaniu.

Celem EID jest sprawienie, aby ograniczenia i złożone relacje w środowisku pracy były percepcyjnie widoczne (np. widoczne, słyszalne) dla użytkownika. Pozwala to na poświęcenie większej ilości zasobów poznawczych użytkowników wyższym procesom poznawczym , takim jak rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji. EID opiera się na dwóch kluczowych koncepcjach z inżynierii kognitywnej i inżynierii systemów kognitywnych : hierarchii abstrakcji (AH) oraz ramach umiejętności, zasad, wiedzy (SRK).

Zmniejszając obciążenie umysłowe i wspierając rozumowanie oparte na wiedzy, EID ma na celu poprawę wydajności użytkownika i ogólnej niezawodności systemu zarówno w przypadku przewidywanych, jak i nieprzewidzianych zdarzeń w złożonym systemie.

Przegląd

Geneza i historia EID

Ekologiczne projektowanie interfejsów zostało zaproponowane jako ramy dla projektowania interfejsów przez Kim Vicente i Jensa Rasmussena na przełomie lat 80 . 2001). Termin ekologiczny w EID wywodzi się ze szkoły psychologii opracowanej przez Jamesa J. Gibsona, znanej jako psychologia ekologiczna . Ta dziedzina psychologii koncentruje się na relacjach człowiek-środowisko, w szczególności w odniesieniu do ludzkiej percepcji w rzeczywistych środowiskach, a nie w środowiskach laboratoryjnych. EID zapożycza z psychologii ekologicznej, ponieważ ograniczenia i relacje środowiska pracy w złożonym systemie są odzwierciedlane percepcyjnie (poprzez interfejs) w celu kształtowania zachowania użytkownika. W celu opracowania projektów ekologicznych przyjęto narzędzia analityczne opracowane wcześniej przez naukowców z Narodowego Laboratorium Risø, w tym hierarchię abstrakcji (AH) oraz ramy umiejętności, zasad, wiedzy (SRK). Ramy EID zostały po raz pierwszy zastosowane i ocenione w systemach elektrowni jądrowych (Vicente i Rasmussen, 1990, 1992). Narzędzia te są również wykorzystywane w kognitywnej analizie pracy . Do tej pory EID był stosowany w różnych złożonych systemach, w tym w zarządzaniu sieciami komputerowymi, anestezjologii, dowodzeniu i kontroli wojskowej oraz samolotach (Vicente, 2002; Burns i Hajdukiewicz, 2004).

Motywacja

Szybki postęp technologiczny wraz z wymaganiami ekonomicznymi doprowadził do zauważalnego wzrostu złożoności systemów inżynieryjnych (Vicente, 1999a). W rezultacie projektantom coraz trudniej jest przewidzieć zdarzenia, które mogą wystąpić w takich systemach. Nieoczekiwane zdarzenia z definicji nie mogą być określone z góry, a zatem nie można im zapobiec poprzez szkolenia, procedury lub automatyzację. Złożony system socjotechniczny zaprojektowany wyłącznie w oparciu o znane scenariusze często traci elastyczność w zakresie obsługi nieprzewidzianych zdarzeń. Bezpieczeństwo systemu jest często zagrożone przez niezdolność operatorów do przystosowania się do nowych i nieznanych sytuacji (Vicente i Rasmussen, 1992). Ekologiczny projekt interfejsu ma na celu zapewnienie operatorom niezbędnych narzędzi i informacji, aby mogli aktywnie rozwiązywać problemy, w przeciwieństwie do pasywnych monitorów, szczególnie podczas rozwoju nieprzewidzianych zdarzeń. Interfejsy zaprojektowane zgodnie z ramami EID mają na celu zmniejszenie obciążenia umysłowego podczas radzenia sobie z nieznanymi i nieoczekiwanymi zdarzeniami, które przypisuje się zwiększonej presji psychologicznej (Vicente, 1999b). W ten sposób zasoby poznawcze mogą zostać uwolnione, aby wspierać skuteczne rozwiązywanie problemów.

Oprócz zapewnienia operatorom środków do skutecznego zarządzania nieoczekiwanymi zdarzeniami, EID jest również proponowany dla systemów, które wymagają od użytkowników bycia ekspertami (Burns i Hajdukiewicz, 2004). Dzięki wykorzystaniu hierarchii abstrakcji (AH) i ram umiejętności, zasad, wiedzy (SRK), EID umożliwia początkującym użytkownikom łatwiejsze nabywanie zaawansowanych modeli mentalnych , których rozwinięcie zwykle wymaga wielu lat doświadczenia i szkolenia. Podobnie EID zapewnia podstawę do ciągłego uczenia się i rozproszonej pracy zespołowej (Vicente, 1999b). W obliczu złożonych systemów socjotechnicznych projektanci nie zawsze mogą zapytać operatorów, jakiego rodzaju informacje chcieliby zobaczyć, ponieważ każda osoba rozumie system na innym poziomie (ale rzadko w pełni) i udzieli bardzo różnych odpowiedzi. Ramy EID pozwalają projektantom określić, jakiego rodzaju informacje są wymagane, gdy zapytanie użytkowników nie jest możliwe lub wykonalne (Burns i Hajdukiewicz, 2004). Intencją EID nie jest zastąpienie istniejących metodologii projektowania, takich jak UCD i analiza zadań , ale ich uzupełnienie.

UCD i EID: po co w ogóle używać EID?

Jak widać na podstawie dzisiejszych interfejsów opartych na systemie Windows, projekt zorientowany na użytkownika (UCD) wykonał doskonałą robotę, identyfikując preferencje i ograniczenia użytkownika oraz włączając je do interfejsów. W erze przed UCD projektowanie interfejsu było prawie refleksją nad programem i było całkowicie zależne od programistów, całkowicie zaniedbując użytkownika końcowego.

Korzyści z UCD

UCD dodaje trzy kluczowe pomysły:

1. Projektowanie interfejsów jest dziedziną samą w sobie, ponieważ stanowi pomost między ludźmi a programem/środowiskiem.

2. Że zrozumienie ludzkiej percepcji, poznania i zachowania ma kluczowe znaczenie dla projektowania interfejsów.

3. Tyle można się nauczyć, uzyskując informacje zwrotne od rzeczywistych użytkowników interfejsu na wczesnych etapach projektowania, a następnie testując różne punkty projektu (Burns i Hajdukiewicz, 2004)

Ale w tym podejściu są też pewne problemy.

Jakie znaczenie ma EID?

Podejście UCD zwykle koncentruje się na interakcjach pojedynczego użytkownika między użytkownikiem a interfejsem, co nie wystarcza do radzenia sobie z dzisiejszymi coraz bardziej złożonymi systemami, w których potrzebna jest scentralizowana kontrola informacji, które są wyświetlane na różnych interfejsach w różnych szczegółach. EID jest preferowanym dodatkiem do procesu projektowania złożonych systemów, gdy nawet bardzo doświadczeni użytkownicy nie mają pełnego zrozumienia, jak działa cały złożony system (elektrownia, elektrownia jądrowa, rafineria petrochemiczna itp.). Jest znanym faktem [ potrzebne źródło ] , że użytkownicy nie zawsze rozumieją lub nawet odczuwają potrzebę zrozumienia wszystkich relacji stojących za złożonymi procesami, którymi sterują za pośrednictwem swoich interfejsów.

Ponadto użytkownicy nie zawsze są świadomi ograniczeń, które mają wpływ na system, z którym pracują, a odkrycie tych ograniczeń może wymagać dodatkowego wysiłku (Burns i Hajdukiewicz, 2004). EID uwzględnia ten styl oparty na ograniczeniach w podejściu projektowym, w którym bada ograniczenia domeny użytkownika przed uzyskaniem danych wejściowych od użytkownika. EID koncentruje się na zrozumieniu złożonego systemu – jego budowy, architektury i pierwotnego przeznaczenia, a następnie przekazaniu tych informacji użytkownikowi końcowemu, zmniejszając w ten sposób jego krzywą uczenia się i pomagając mu osiągnąć wyższy poziom wiedzy.

Styl oparty na ograniczeniach w projektowaniu interfejsu ułatwia również obsługę nieoczekiwanych zdarzeń, ponieważ niezależnie od zdarzenia ograniczenie zostaje zerwane i może to zobaczyć użytkownik, który z kolei może proaktywnie pracować z interfejsem, aby przywrócić ograniczenie i naprawić system .

Nie odbiera to w żaden sposób użyteczności UCD, ale podkreśla fakt, że EID oferuje unikalny wgląd w proces projektowania i może być używany w połączeniu z innymi technikami inżynierii kognitywnej w celu ulepszenia interfejsów użytkownika i zwiększenia niezawodności człowieka w interakcje maszyn.

Hierarchia abstrakcji

Hierarchia abstrakcji (AH) jest pięciopoziomową dekompozycją funkcjonalną stosowaną do modelowania środowiska pracy lub częściej określaną jako domena pracy dla złożonych systemów socjotechnicznych (Rasmussen, 1985). W ramach EID AH służy do określenia, jakie rodzaje informacji powinny być wyświetlane w interfejsie systemu i jak informacje powinny być rozmieszczone. AH opisuje system na różnych poziomach abstrakcji, używając relacji jak i dlaczego. Przechodzenie w dół poziomów modelu odpowiada na pytanie, w jaki sposób osiągane są pewne elementy w systemie, podczas gdy przechodzenie w górę ujawnia, dlaczego pewne elementy istnieją. Elementy na najwyższym poziomie modelu określają cele i zadania systemu. Elementy na najniższych poziomach modelu wskazują i opisują fizyczne komponenty (tj. wyposażenie) systemu. Jak i dlaczego relacje są pokazane w AH jako powiązania między środkami a celami. AH jest zwykle opracowywana zgodnie z systematycznym podejściem znanym jako analiza dziedziny pracy (Vicente, 1999a). Nierzadko zdarza się, że analiza dziedziny pracy daje wiele modeli AH; każdy bada system na innym poziomie szczegółowości fizycznej, zdefiniowanym za pomocą innego modelu zwanego hierarchią część-całość (Burns i Hajdukiewicz, 2004).

Każdy poziom w AH jest kompletnym, ale unikalnym opisem dziedziny pracy.

Cel funkcjonalny

Poziom celu funkcjonalnego (FP) opisuje cele i zadania systemu. AH zazwyczaj obejmuje więcej niż jeden cel systemowy, tak że cele te są w konflikcie lub wzajemnie się uzupełniają (Burns i Hajdukiewicz, 2004). Relacje między celami wskazują na potencjalne kompromisy i ograniczenia w domenie pracy systemu. Na przykład celem lodówki może być chłodzenie żywności do określonej temperatury przy minimalnym zużyciu energii elektrycznej.

Funkcja abstrakcyjna

Poziom funkcji abstrakcyjnej (AF) opisuje podstawowe prawa i zasady rządzące celami systemu. Mogą to być prawa empiryczne w systemie fizycznym, prawa sądowe w systemie społecznym, a nawet zasady ekonomiczne w systemie komercyjnym. Ogólnie rzecz biorąc, prawa i zasady koncentrują się na rzeczach, które muszą być zachowane lub które przepływają przez system, takich jak masa (Burns i Hajdukiewicz, 2004). Działanie lodówki (jako pompy ciepła ) reguluje druga zasada termodynamiki .

Funkcja uogólniona

Poziom funkcji uogólnionej (GF) wyjaśnia procesy związane z prawami i zasadami znajdującymi się na poziomie AF, tj. sposób osiągania każdej abstrakcyjnej funkcji. Między elementami znajdującymi się na poziomie GF istnieją związki przyczynowe. Cykl chłodzenia w lodówce polega na pompowaniu ciepła z obszaru o niskiej temperaturze (źródło) do obszaru o wyższej temperaturze (zlew).

Funkcja fizyczna

Poziom funkcji fizycznej (PFn) ujawnia fizyczne komponenty lub wyposażenie związane z procesami zidentyfikowanymi na poziomie GF. Możliwości i ograniczenia komponentów, takie jak maksymalna pojemność, są również zwykle odnotowywane w AH (Burns i Hajdukiewicz, 2004). Lodówka może składać się z rur wymiany ciepła i sprężarki gazu , która może wywierać określone maksymalne ciśnienie na czynnik chłodzący.

Forma fizyczna

Poziom formy fizycznej (PFo) opisuje stan, położenie i wygląd fizyczny elementów pokazanych na poziomie PFn. W przykładzie z lodówką rury wymiany ciepła i sprężarka gazu są ułożone w określony sposób, zasadniczo ilustrując rozmieszczenie komponentów. Cechy fizyczne mogą obejmować takie rzeczy, jak kolor, wymiary i kształt.

Hierarchia abstrakcji przyczynowej

Hierarchia opisana wcześniej jest funkcjonalną reprezentacją hierarchii abstrakcji. Funkcjonalna hierarchia abstrakcji kładzie nacisk na ogniwa hierarchii „środki-cele” lub „jak/dlaczego” . Połączenia te są bezpośrednie i ilustrowane na pięciu poziomach hierarchii abstrakcji.

Ponieważ systemy stają się coraz bardziej złożone, musimy śledzić strukturę przepływu, a także zrozumieć, jak działa system. To wtedy przyczynowa reprezentacja hierarchii abstrakcji. Ponieważ wzorce przepływu stają się coraz bardziej złożone i coraz trudniej jest wyprowadzić przepływy bezpośrednio z diagramu systemu, do modeli funkcjonalnych dodajemy modele przyczynowe.

Modele przyczynowe pomagają uszczegółowić strukturę przepływu i zrozumieć bardziej złożone wzorce przepływu w ramach określonego poziomu hierarchii abstrakcji. Reprezentacja przyczynowej hierarchii abstrakcji ma taką samą strukturę jak funkcjonalna reprezentacja hierarchii abstrakcji, ale z narysowanymi powiązaniami przyczynowymi . Powiązania przyczynowe są również znane jako powiązania „w ramach poziomu”. Te łącza pokazują, w jaki sposób procesy i przepływy są połączone na każdym poziomie.

Te dwie reprezentacje są ściśle ze sobą powiązane, ale zwykle są opracowywane oddzielnie, ponieważ w ten sposób uzyskuje się bardziej przejrzysty model, który obejmuje większość ograniczeń systemu.

W bardzo rozbudowanych systemach przepływów można zastosować modele przyczynowe w celu uproszczenia lub wyabstrahowania przepływów. W takim scenariuszu może nam być łatwiej zidentyfikować najpierw główne linie paszowe i produktowe, a następnie linie kontrolne, linie zaopatrzenia awaryjnego lub awaryjne linie manewrowe (Burns i Hajdukiewicz, 2004). Powiązania przyczynowe są najbardziej przydatne na poziomach funkcji uogólnionej i funkcji abstrakcyjnej, które pokazują przepływy materiałów, procesów, masy lub energii.

Ramy Umiejętności, Zasady, Wiedza (SRK).

Ramy Umiejętności, Zasady, Wiedza (SRK) lub taksonomia SRK definiują trzy rodzaje zachowań lub procesów psychologicznych obecnych w przetwarzaniu informacji przez operatora (Vicente, 1999a). Ramy SRK zostały opracowane przez Rasmussena (1983), aby pomóc projektantom połączyć wymagania informacyjne dla systemu i aspektów ludzkiego poznania. W EID rama SRK jest używana do określenia, w jaki sposób informacje powinny być wyświetlane, aby wykorzystać ludzką percepcję i zdolności psychomotoryczne (Vicente, 1999b). Wspierając zachowania oparte na umiejętnościach i regułach w znanych zadaniach, więcej zasobów poznawczych można przeznaczyć na zachowania oparte na wiedzy, które są ważne w radzeniu sobie z nieprzewidzianymi zdarzeniami. Te trzy kategorie zasadniczo opisują możliwe sposoby pozyskiwania i rozumienia informacji, na przykład z interfejsu człowiek-maszyna:

Poziom oparty na umiejętnościach

Zachowanie oparte na umiejętnościach reprezentuje typ zachowania, które wymaga bardzo niewielkiej lub żadnej świadomej kontroli, aby wykonać lub wykonać działanie po uformowaniu intencji; znany również jako zachowanie sensomotoryczne . Wydajność jest płynna, zautomatyzowana i składa się z wysoce zintegrowanych wzorców zachowań w większości kontroli opartych na umiejętnościach (Rasmussen, 1990). Na przykład jazda na rowerze jest uważana za zachowanie oparte na umiejętnościach, w przypadku którego kontrola po nabyciu umiejętności wymaga bardzo niewielkiej uwagi. Ta automatyczność pozwala operatorom uwolnić zasoby poznawcze, które następnie mogą być wykorzystane do wyższych funkcji poznawczych, takich jak rozwiązywanie problemów (Wickens i Hollands, 2000). Błędy w zachowaniu opartym na umiejętnościach są błędami rutynowymi.

Poziom oparty na regułach

Zachowanie oparte na regułach charakteryzuje się stosowaniem zasad i procedur w celu wybrania sposobu działania w znajomej sytuacji w pracy (Rasmussen, 1990). Reguły mogą być zbiorem instrukcji nabytych przez operatora poprzez doświadczenie lub wydanych przez przełożonych i byłych operatorów.

Operatorzy nie muszą znać podstawowych zasad systemu, aby przeprowadzać kontrolę opartą na regułach. Na przykład szpitale mają wysoce zautomatyzowane instrukcje dotyczące sytuacji zagrożenia pożarowego. Dlatego widząc pożar, można podjąć niezbędne kroki w celu zapewnienia bezpieczeństwa pacjentom bez wiedzy na temat zachowania się ognia. Błędy w zachowaniu opartym na regułach wynikają z niewystarczającej wiedzy technicznej.

Poziom oparty na wiedzy

Zachowanie oparte na wiedzy reprezentuje bardziej zaawansowany poziom rozumowania (Wirstad, 1988). Ten rodzaj kontroli należy zastosować, gdy sytuacja jest nowa i nieoczekiwana. Od operatorów wymaga się znajomości podstawowych zasad i praw rządzących systemem. Ponieważ operatorzy muszą sformułować wyraźne cele na podstawie bieżącej analizy systemu, obciążenie poznawcze jest zwykle większe niż w przypadku zachowań opartych na umiejętnościach lub regułach.

Zobacz też

  •   Bennett, KB i Flach, JM (2011). Projektowanie wyświetlaczy i interfejsów — subtelna nauka, dokładna sztuka . Prasa CRC. ISBN 978-1-4200-6439-1
  •   Burns, CM & Hajdukiewicz, JR (2004). Ekologiczny projekt interfejsu . Boca Raton, Floryda: CRC Press. ISBN 0-415-28374-4
  • Rasmussen, J. (1983). Umiejętności, zasady, wiedza; sygnały, znaki i symbole oraz inne rozróżnienia w modelach działania człowieka. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics , 13, 257-266.
  • Rasmussen, J. (1985). Rola hierarchicznej reprezentacji wiedzy w podejmowaniu decyzji i zarządzaniu systemem. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics , 15, 234-243.
  •   Rasmussen, J. (1990). Modele mentalne i kontrola działania w złożonych środowiskach. W D. Ackermann, D. & MJ Tauber (red.). Modele mentalne i interakcja człowiek-komputer 1 (s. 41-46). Holandia Północna: Elsevier Science Publishers. ISBN 0-444-88453-X
  • Rasmussen, J. i Vicente, KJ (1989). Radzenie sobie z błędami ludzkimi poprzez projektowanie systemu: implikacje dla ekologicznego projektowania interfejsów. International Journal of Man-Machine Studies , 31, 517-534.
  •   Vicente, KJ (1999a). Analiza pracy poznawczej: w kierunku bezpiecznej, produktywnej i zdrowej pracy przy komputerze . Mahwah, NJ: Erlbaum and Associates. ISBN 0-8058-2397-2
  • Vicente, KJ (1999b). Ekologiczny projekt interfejsu: wspieranie adaptacji operatora, ciągłe uczenie się, dystrybucja, praca zespołowa. Proceedings of the Human Centered Processs Conference , 93-97.
  •   Vicente, KJ (2001). Badania inżynierii kognitywnej w Risø w latach 1962-1979. W E. Salas (red.), Advances in Human Performance and Cognitive Engineering Research, tom 1 (s. 1-57), New York: Elsevier. ISBN 0-7623-0748-X
  • Vicente, KJ (2002). Ekologiczny projekt interfejsu: postęp i wyzwania. Czynniki ludzkie , 44, 62-78.
  • Vicente, KJ i Rasmussen, J. (1990). Ekologia systemów człowiek-maszyna II: Pośrednictwo w „bezpośredniej percepcji” w złożonych dziedzinach pracy. Psychologia ekologiczna , 2, 207-249.
  • Vicente, KJ i Rasmussen, J. (1992). Ekologiczny projekt interfejsu: podstawy teoretyczne. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics , 22, 589-606.
  •   Wickens, CD & Hollands, JG (2000). Psychologia inżynierska i wydajność człowieka (wyd. 3) . Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. ISBN 0-321-04711-7
  •   Wirstad, J. (1988). O strukturach wiedzy dla operatorów procesów. W LP Goodstein, HB Andersen i SE Olsen (red.), Zadania, błędy i modele mentalne (s. 50-69). Londyn: Taylor i Francis. ISBN 0-85066-401-2

Linki zewnętrzne

Instytucje i organizacje

Pobrane z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Ecological_interface_design&oldid=1110819148 ”