Auflistung nach Schlagwort "HCD"
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- TextdokumentArbeitskreis: Berufsbild und Broschüre Ein Statusbericht(Tagungsband UP08, 2008) Lutsch, Clemens; Bogner, Christian; Brau, Henning; Geis, Thomas; Harbusch, Matthias; Huber, Patrick; Petrovic, Kostanija; Polkehn, KnutDer AK Berufsbild & Broschüre orientiert sich bei der Beschreibung der Tätigkeiten eines Usability Professionals an der ISO 13407 und erarbeitet anhand von Prozessrollen, Aktivitäten und Artefakten eine Veröffentlichung. Zur Zeit ausgeklammert hat der Arbeitskreis die Implikationen auf Aus- und Fortbildung.
- TextdokumentEinführung von Human-Centered Design bei der adidas AG Ein Praxisbericht(Tagungsband UP13, 2013) Grudno, Lucie; Glomann, LeoAuf der UP 2012 stellten wir in einem Kurzvortrag unsere Pläne vor, ein Rahmenwerk zur Etablierung von Human-Centered Design bei der adidas AG einzuführen. Im Januar 2013 führte adidas dieses Rahmenwerk ein. Das erklärte Ziel: interaktive Produkte mit hoher Usability und einer großartigen User Experience bereitzustellen und die Etablierung einer Mensch-zentrierten Herangehensweise in allen Prozessen der IT-Entwicklung. In diesem Beitrag berichten wir von der Einführung, der praktischen Umsetzung, Herausforderungen und Anpassungen am Rahmenwerk seit Anfang des Jahres. Eine besondere Herausforderung ist es, diese standardisierte Herangehensweise so flexibel an die Projektgegebenheiten anzupassen, dass sie in die bestehenden Prozesse perfekt integriert wird. Das Rahmenwerk wird zunächst im Bereich IT Marketing angewendet. Zu Marketing zählen die Aktivitäten von der Produktplanung, -konzeption bis hin zur Vermarktung. Die interaktiven Produkte richten sich sowohl an Mitarbeiter, wie z. B. Designer, als auch an Konsumenten. Die Ausweitung des Ansatzes auf weitere Fachbereiche wie z.B. Sales ist geplant.
- KonferenzbeitragEinführung von Human-Centered Design in industriellen Projekten - Hürden bei der Umstellung eines agilen Software-Entwicklungsprozesses(Mensch und Computer 2015 – Usability Professionals, 2015) Kropp, Edna
- WorkshopbeitragEntwicklung des UUX-Methodenkochbuchs(Mensch und Computer 2022 - Workshopband, 2022) Spohrer, Anika; Krüger, Anne Elisabeth; Hachenberg, Simon; Hermann, Elena; Herrmann, FranziskaIn rund neunzig praxisnahen Pilotprojekten des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability wurden Start-ups, kleine und mittlere Unternehmen bei der Digitalisierung und The-men rund um Usability und User Experience (kurz: UUX) be-gleitet und methodisch unterstützt. Basierend auf häufig auf-tretenden Fragen und Herausforderungen der Pilotprojekt-partner sowie auf der im Rahmen der Pilotprojekte eingesetz-ten UUX-Methoden, wurde das UUX-Methodenkochbuch entwickelt, welches Unternehmen den Einstieg in die UUX-Welt erleichtern soll. Dabei wurden Erfahrungen gesammelt und die eingesetz-ten Methoden beleuchtet, um Empfehlungen für unter-schiedliche Ansatzpunkte zu bieten. Den interessierten Un-ternehmen soll mithilfe des UUX-Methodenkochbuchs eine Einführung in den menschzentrierten Gestaltungsprozess, in die Themengebiete UUX sowie den dazu passenden Metho-den ermöglicht werden. Mithilfe des gesammelten Inputs und gezielten Reflexionsfragen können gängige Herausforde-rungen in Start-ups, kleinen und mittleren Unternehmen an-gegangen werden.
- ZeitschriftenartikelHow to Handle Health-Related Small Imbalanced Data in Machine Learning?(i-com: Vol. 19, No. 3, 2021) Rauschenberger, Maria; Baeza-Yates, RicardoWhen discussing interpretable machine learning results, researchers need to compare them and check for reliability, especially for health-related data. The reason is the negative impact of wrong results on a person, such as in wrong prediction of cancer, incorrect assessment of the COVID-19 pandemic situation, or missing early screening of dyslexia. Often only small data exists for these complex interdisciplinary research projects. Hence, it is essential that this type of research understands different methodologies and mindsets such as the Design Science Methodology, Human-Centered Design or Data Science approaches to ensure interpretable and reliable results. Therefore, we present various recommendations and design considerations for experiments that help to avoid over-fitting and biased interpretation of results when having small imbalanced data related to health. We also present two very different use cases: early screening of dyslexia and event prediction in multiple sclerosis.
- TextdokumentHuman Centred Design als Unternehmensstrategie(Tagungsband UP08, 2008) Lutsch, Clemens; Petrovic, KostanijaDie Einführung von Human-Centered Design Prozessen nach ISO 13407 hängt von vielen Einflussgrößen ab, die für Unternehmen schwer einzuschätzen sind. Der Erfolg eines solchen HCDProzesses ist aber entscheidend mit der Frage verbunden, ob das Management die Ziele des HCD teilt und diese als unternehmerische Zielgrößen (Key Performance Indicators – KPI) formuliert hat. Doch selbst wenn die Formulierung der KPI Kriterien wie Usability (die durch den HCD Prozess erreicht werden soll) benennt, so bleibt weiterhin deren Umsetzung und Interpretation abhängig von verschiedenen Faktoren, wie bspw. Verfügbarkeit von qualifiziertem Personal, Integration von HCD in den Entwicklungsprozess usw. In diesem Beitrag werden die verschiedenen Bereiche basierend auf aktuellen Erfahrungen diskutiert und Implikationen für die erfolgreiche Umsetzung des HCD erörtert.
- KonferenzbeitragLevel up - kreativer Einsatz von UX in der mobilen Spieleentwicklung(UP 2016, 2016) Kropp, Edna; Vorbeck, CharlotteWooga ist ein Berliner Startup fu?r mobile Spieleentwicklung. Es hat viele, sehr erfolgreiche Spiele fu?r Facebook und mobile Endgera?te entwickelt, welche ta?glich von Millionen von NutzerInnen gespielt wurden. Eine gute UX zu erzeugen ist ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit. Durch die extrem hohen Nutzerzahlen, ko?nnen sehr viele quantitative und qualitative Daten gesammelt werden, welche direkt in die fortlaufende Spieleentwicklung einfließen. Diese basiert auf einem agilen Vorgehen eingebettet in eine Grass-Root-Kultur, d.h. Teams entscheiden selbst, wie sie ihren Entwicklungsprozess gestalten. Basierend auf einer Studie u?ber UX Strategien bei Wooga, beschreiben wir in unserem Vortrag kreative Methoden wie z.B. Visual Dictionary Workshops sowie Probleme und deren Lo?sungen. Außerdem stellen wir eine Roadmap vor, die nach dem Practical Empathy Ansatz von Indi Young gestaltet wurde.
- KonferenzbeitragDer „mobile Nutzungskontext“ - Einflussfaktoren verstehen und für kontextsensitive Anwendungen nutzbar machen(UP 2016, 2016) Gottwald, Lasse; Rauschenberger, Maria; Thomaschewski, JörgMobile Endgeräte sind ein Alltagsgegenstand geworden und somit bekommt ihr Nutzungskontext eine immer größere Bedeutung. Doch welche verschiedenen mobilen Nutzungskontexte gibt es? Wie lassen sich Informationen zu diesen Kontexten erheben? Sollten in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Funktionalitäten bereitgestellt werden, um eine bessere User Experience zu erzielen? Zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit sollte in der Anforderungsanalyse die Notwendigkeit kontextsensitiver Funktiona-litäten ermittelt werden, um eine für die Nutzer möglichst attraktive Software zu entwickeln. Der von uns entwickelte Fragebogen kann in die Anforderungsphase des Human-Centered Design Prozesses einge-bunden werden. In diesem Artikel werden der entwickelte Fragenbogen und die ihm zugrundeliegenden Metriken vorgestellt.
- WorkshopbeitragRecommendations to Handle Health-related Small Imbalanced Data in Machine Learning(Mensch und Computer 2020 - Workshopband, 2020) Rauschenberger, Maria; Baeza-Yates, RicardoWhen discussing interpretable machine learning results, researchers need to compare results and reflect on reliable results, especially for health-related data. The reason is the negative impact of wrong results on a person, such as in missing early screening of dyslexia or wrong prediction of cancer. We present nine criteria that help avoiding over-fitting and biased interpretation of results when having small imbalanced data related to health. We present a use case of early screening of dyslexia with an imbalanced data set using machine learning classification to explain design decisions and discuss issues for further research.