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Auflistung nach Schlagwort "Bearbeitungszeit"

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  • Textdokument
    Bummler und Schummler – wie effizient ist mein UI wirklich? Bear - beitungszeiten analysieren und verstehen mit Probability Plots
    (Tagungsband UP13, 2013) Rummel, Bernard
    Bearbeitungszeiten gehören zum klassischen Instrumentarium von Usability Tests, um die Effizienz des UIs zu erfassen. Was nach objektiver Messung aussieht, hat aber einige Tücken. Was kann man tun, wenn nicht alle Benutzer die gestellte Aufgabe lösen? Rechnet man nur die erfolgreichen Benutzer ein – „survival of the fittest“ – erscheint das UI effizienter, als es in Wirklichkeit ist. Auch ein besonders schneller user könnte, besonders in unmoderierten Tests, immer auch geschummelt haben. Da Zeiten selten normalverteilt sind, geben Mittelwert und Standardabweichung ein schiefes Bild – überlange Zeiten sind oft keine Ausreißer, sondern statistisch zu erwarten. Probability Plotting, eine graphische Methode aus der technischen Zuverlässigkeitsanalyse, löst diese Probleme auf elegante Weise. Die Betrachtung verschiedener Verteilungstypen ermöglicht neue Einsichten – z.B. die getrennte Betrachtung von technischer Performance und Effizienz des UI-Designs. Die Plots erlauben ein schnelles Screening der Daten auf Auffälligkeiten; damit eignet sich die Methode besonders für unmoderierte Online-Tests.
  • Workshopbeitrag
    Kostbare Zeit: Analyse und Modellierung von Bearbeitungszeiten
    (Mensch und Computer 2020 - Workshopband, 2020) Rummel, Bernard
    Bearbeitungszeit ist die bei weitem beliebteste Metrik zur Erfassung von Effizienz als Komponente der Gebrauchstauglichkeit [1,2,3]. Statistische Besonderheiten von Zeitverteilungen sind jedoch unter UX-Praktikern noch wenig bekannt. In diesem Beitrag wird eine Anleitung gegeben, wie man durch geeignete Datenvisualisierung zufällige von nicht-zufälligen Einflüssen auf Bearbeitungszeiten unterscheiden und geeignete Modelle für quantitative Aussagen auswählen kann.
  • Konferenzbeitrag
    Messung der Schwierigkeit von Programmieraufgaben zur Kryptologie in Java
    (Proceedings of the Fifth Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2021),virtual event, October 28-29, 2021, 2021) Knorr, Konstantin
    Systeme zur automatischen Bewertung von Programmieraufgaben (ABP) werden seit vielen Jahren erfolgreich in der Ausbildung von Informatikern eingesetzt, insbesondere in Zeiten verstärkter Online-Lehre. Kryptologie gilt bei vielen Studierenden aufgrund ihrer formellen und theoretischen Natur als schwer zugänglich. Das Verständnis kryptologischer Primitiven wie Ver- und Entschlüsselung oder Signatur und ihre Verifikation kann durch die Programmierung bzw. programmatische Anwendung gestärkt werden. Der Beitrag präsentiert eine Studie mit 20 Studierenden, 20 Aufgaben zur Kryptologie und ~300 JUnit-Testfällen, die über ein ABP-System ausgewertet wurden. Die Auswertung nach der Fehlerrate und dem Lösungszeitpunkt der kryptologischen Testfälle erlaubt die Identifikation von schweren Testfällen und zeigt u.a., dass Studierende weniger Fehler bei Substitutions- als bei Transpositionschiffren machen, symmetrische Chiffren leichter fallen als asymmetrische und dass Tests zu den Konstruktoren, Exceptions und Padding deutlich früher und besser gelöst wurden als Tests zu Signaturen und deren Verifikation.
  • Textdokument
    Survival-Analyse für UX-Praktiker - Zeitdaten richtig auswerten und verstehen
    (Mensch und Computer 2015 – Usability Professionals, 2015) Rummel, Bernard