在移动个人健康记录应用程序中估计认知负载:一种认知任务分析方法
Neşe Zayim1, Hasibe Yıldız1, Yilmaz Kemal Yüce2
1Department of Biostatistics and Medical Informatics, Faculty of Medicine, Akdeniz University, Antalya, Türkiye.
Healthcare informatics research
|November 15, 2023
概括
评估移动健康应用程序的可用性至关重要. 这项研究使用了认知任务分析,发现心理工作量显著影响用户体验,建议减少心理操作员以获得更好的应用程序设计.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 医疗信息学 医疗信息学
- 认知心理学 认知心理学
背景情况:
- 移动健康 (mHealth) 应用程序越来越多地使用,但往往使用性不佳.
- 缺乏可用性可能导致认知过载和用户拒绝mHealth应用程序.
- 评估用户界面的认知负载对于改善mHealth应用程序设计至关重要.
研究的目的:
- 为了评估移动个人健康记录 (mPHR) 应用程序的认知负载.
- 确定用户界面改进的领域,以防止认知过载.
主要方法:
- 使用目标,操作员,方法和选择规则 (GOMS) 方法使用认知任务分析 (CTA).
- 利用最新的GOMS和手势级模型来估计任务完成时间.
- 分类任务步骤到物理和认知操作员.
主要成果:
- 分析了10个任务,包括398个步骤 (精神和身体操作员).
- 任务完成时间估计为5.70分钟 (更新的GOMS) 和5.45分钟 (手势级).
- 精神操作员占总任务时间的73-76%,表明认知负载很高. 评价者之间的可靠性为0.80.
结论:
- 由精神操作员驱动的高认知负载是评估的mHealth应用程序中的一个重要问题.
- 建议减少心理操作员的数量,以提高应用程序的可用性和用户体验.
- 这种评估方法为改善mHealth接口设计提供了可靠的见解.
