Menschliches Prozessormodell - Human processor model

Human Processor Model oder MHP (Model Human Processor) ist eine kognitive Modellierungsmethode, die von Stuart K. Card , Thomas P. Moran und Allen Newell (1983) entwickelt wurde, um zu berechnen, wie lange es dauert, eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Andere kognitive Modellierungsmethoden umfassen paralleles Design, GOMS und Keystroke-Level-Modell (KLM).

Kognitive Modellierung ist eine Möglichkeit, die Benutzerfreundlichkeit eines Produkts zu bewerten. Diese Methode verwendet experimentelle Zeiten, um die kognitive und motorische Verarbeitungszeit zu berechnen. Der Wert des menschlichen Prozessormodells besteht darin, dass es einem Systemdesigner ermöglicht, die Leistung in Bezug auf die Zeit vorherzusagen, die eine Person benötigt, um eine Aufgabe zu erledigen, ohne Experimente durchzuführen. Andere Modellierungsmethoden umfassen Inspektionsmethoden, Untersuchungsmethoden, Prototyping-Methoden und Testmethoden.

Die Standarddefinition für MHP lautet: Das MHP zieht eine Analogie zwischen den Verarbeitungs- und Speicherbereichen eines Computers mit den Wahrnehmungs-, Motor-, Kognitions- und Gedächtnisbereichen des Computerbenutzers.

Das menschliche Prozessormodell verwendet die kognitiven, wahrnehmungsbezogenen und motorischen Prozessoren zusammen mit dem visuellen Bild, dem Arbeitsgedächtnis und den Langzeitgedächtnisspeichern. Ein Diagramm ist unten gezeigt. Jeder Prozessor hat eine Zykluszeit und jeder Speicher hat eine Abklingzeit. Diese Werte sind auch unten aufgeführt. Durch Befolgen der unten dargestellten Verbindungen zusammen mit den zugehörigen Zyklus- oder Abklingzeiten kann die Zeit berechnet werden, die ein Benutzer benötigt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Studien auf diesem Gebiet wurden ursprünglich 1983 von Stuart K. Card , Thomas P. Moran und Allen Newell durchgeführt . Aktuelle Studien auf diesem Gebiet umfassen Arbeiten zur Unterscheidung von Prozesszeiten bei älteren Erwachsenen von Tiffany Jastrembski und Neil Charness (2007).

Wie man rechnet

Die Berechnungen hängen von der Fähigkeit ab, jeden Schritt einer Aufgabe in die grundlegende Prozessebene zu zerlegen. Je detaillierter die Analyse, desto genauer kann das Modell die menschliche Leistung vorhersagen. Das Verfahren zur Ermittlung von Prozessen lässt sich in folgende Schritte unterteilen.

• Schreiben Sie die wichtigsten Schritte auf der Grundlage von: einem funktionierenden Prototyp, einer Simulation, einer schrittweisen Begehung aller Schritte
• Identifizieren Sie eindeutig die spezifische Aufgabe und Methode, um diese Aufgabe zu erfüllen
• Identifizieren Sie für jeden letzten Schritt Unterebenen bis hin zu einem grundlegenden Prozess (im Diagramm oder Diagramm unten)
• In Pseudocode konvertieren (Methoden für jeden Schritt ausschreiben)
• Listen Sie alle Annahmen auf (ist hilfreich, wenn mehrere Iterationen abgeschlossen sind)
• Bestimmen Sie die Zeit für jede Operation (basierend auf der Tabelle unten)
• Bestimmen Sie, ob die Operationszeiten angepasst werden sollten (langsamer für ältere Menschen, Behinderungen, Unbekannte usw.)
• Ausführungszeiten zusammenfassen
• Nach Bedarf iterieren und wenn möglich mit Prototyping prüfen

SVG-Version des menschlichen Prozessormodells

Einsatzmöglichkeiten

Nach Abschluss der Berechnungen können die Berechnungen dann verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, mit der sich ein Benutzer an einen Gegenstand erinnert, der in dem Prozess möglicherweise angetroffen wurde. Die Wahrscheinlichkeit kann mit folgender Formel ermittelt werden: P = e ^-K*t wobei K die Zerfallskonstante für den jeweiligen Speicher (Arbeits- oder Langzeitspeicher) und t die verstrichene Zeit ist (mit entsprechenden Einheiten von K ). Die Wahrscheinlichkeit könnte dann verwendet werden, um zu bestimmen, ob sich ein Benutzer wahrscheinlich an eine wichtige Information erinnern würde, die ihm während einer Aktivität präsentiert wurde.

Es ist wichtig, vorher abzuleiten, ob der Benutzer die lebenswichtigen Informationen während der Zeit t wiederholen könnte , da dies das Arbeitsgedächtnis negativ beeinflusst, wenn dies nicht möglich ist. Wenn ein Benutzer beispielsweise Textzeilen liest und in diesem Text eine wichtige Telefonnummer angezeigt wird, kann er die Nummer möglicherweise nicht wiederholen, wenn er weiterlesen muss. Dies würde dazu führen, dass die Abklingzeit des Arbeitsgedächtnisses des Benutzers kleiner wird, wodurch seine Erinnerungswahrscheinlichkeit verringert wird.

Siehe auch

• Arbeitsgedächtnis
• GOMS
• KLM (Mensch-Computer-Interaktion)
• Menschliche Zuverlässigkeit

Verweise

• Karte, SK; Moran, T.P.; und Newell, A. The Model Human Processor: An Engineering Model of Human Performance. In KR Boff, L. Kaufman & JP Thomas (Hrsg.), Handbook of Perception and Human Performance. vol. 2: Cognitive Processes and Performance, 1986, Seiten 1–35.
• Liu, Yili; Feyen, Robert; und Tsimhoni, Omer. Queuing Network-Model Human Processor (QN-MHP): Eine Computerarchitektur für Multitask-Performance in Mensch-Maschine-Systemen. ACM-Transaktionen zur Computer-Mensch-Interaktion. Band 13, Nummer 1, März 2006, Seiten 37-70.
• Jastrzembski, Tiffany; und Charness, Neil. Der menschliche Modellprozessor und der ältere Erwachsene: Parameterschätzung und -validierung innerhalb einer Mobiltelefonaufgabe. Zeitschrift für experimentelle Psychologie: Angewandt. Band 13, Nummer 4, 2007, Seiten 224-248.

Spezifisch