Estimation of the user's cognitive load while interacting with the interface based on bayesian network
Arayüzle etkileşime giren kullanıcının bilişsel yükünün bayes ağına dayalı tahmini
- Tez No: 694465
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BARBAROS YET
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Psikoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
İnsan makine arayüzlerinin karmaşıklığı, teknolojinin gelişmesine ve aşırı veri büyümesine paralel olarak önemli ölçüde artmaktadır, ancak insanın bilişsel kapasitesi sınırlıdır. Bu nedenle, bilişsel yükü ölçmek, kullanıcı arayüzlerinin kullanılabilirliğini test etmenin en tercih edilen ve yaygın yollarından biridir. İnsan performansını ve iş yükünü ölçmek için birçok farklı fizyolojik, davranışsal ve öznel yöntem bulunmaktadır. Ayrıca, bilgisayar tabanlı görevlerde performansı ve insan iş yükünü tahmin etmek için bilişsel öngörü modelleri ve bu modellere dayalı çok çeşitli uygulamalar vardır. Bu çalışmanın amacı, Bayes ağına dayalı olarak birden fazla yöntemi bir arada değerlendirerek kişinin bilişsel yükünü ve performansını tahmin etmektir. Bunun için hem bilişsel bir tahmin modeli kullanan hem de bunu insanlardan toplanan öznel verilerle öğrenen ve düzenleyen bir Bayes ağı modelledik. Modellemenin ardından veri toplamak için iki farklı savunma projesinin arayüzleri ile deneyler gerçekleştirdik. Bir arayüzün her görevinin sonunda uyarlanmış Bedford ölçeğini ve tüm görevler tamamlandıktan sonra arayüzün genel derecelendirmesi için NASA TLX derecelendirme ölçeğini kullandık. Bayes ağının kullanıcının iş yükünü ve performansını etkili bir şekilde tahmin ettiğini doğruladık. Bulgularımız, bu modelin bilişsel yük analizlerini kısa sürede çok daha verimli bir şekilde gerçekleştirdiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma ayrıca görevler ve kullanıcılar arasındaki farkları göstererek, alt görevlerin karmaşıklığını tespit etme ve her kullanıcı için kişiselleştirilmiş performans ve bilişsel yük analizi gerçekleştirme fırsatı sunar.
Özet (Çeviri)
The complexity of human machine interfaces is increasing significantly in parallel with the development of technology and excessive data growth, but human cognitive capacity is limited. Therefore, measuring cognitive load is one of the most preferential and common ways to test the usability of user interfaces. There are many different physiological, behavioral and subjective methods to measure human performance and workload. Moreover, there are cognitive predictive models and many related applications based on these models to predict performance and human workload on computer based tasks. The purpose of this study is to estimate the cognitive load and performance of the person by evaluating multiple methods together based on Bayesian network. For this, we modeled a Bayesian network that both uses a cognitive predictive model, and learns and regulates it with subjective data collected from people. After modelling, we conducted experiments with the interfaces of two different defense projects to collect data. We used the adapted Bedford scale at the end of each task of an interface and the NASA TLX rating scale for the overall rating of the interface after all tasks were completed. We confirmed that the Bayesian network effectively estimated the user's workload and performance. Our findings reveal that this model performs cognitive load analyzes much more efficiently in a short time. This study also demonstrates the differences between tasks and users, providing the opportunity to detect the complexity of subtasks and perform personalized performance and cognitive load analysis for each user.
Benzer Tezler
- Mobil sağlık uygulamalarında kullanılabilirlik: Bilişsel yük analizinde göz izleme
Usability in mobile health applications: Eye tracking in cognitive load evaluation
HASİBE YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEŞE ZAYİM
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ KEMAL YÜCE
- Yüksek binalarda asansörlerin tasarımı ve değerlendirilmesi için bir uzman sistem
An Expert system for the design and evaluation of the elevators in high buildings
NURAY ÇANKAYA
- Towards adaptive brain-computer interfaces: Statistical inference for mental state recognition
Uyarlanabilir beyin-bilgisayar arayüzlerine doğru: Zihinsel durum tanıma için istatistiksel çıkarım
MASTANEH TORKAMANI AZAR
Doktora
İngilizce
2020
BiyomühendislikSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
Prof. Dr. SELİM SAFFET BALCISOY
- Transmitter location estimation using software defined radio
Yazılım tanımlı radyo ile verici pozisyonu belirleme
MUSTAFA TUĞRUL ÖZŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNA TUĞCU
- Gradient characteristics of the unaccusative/Unergative distinction in Turkish: An experimental investigation
Türkçe'de nesneli geçişsiz ve özneli geçişsiz ayrımın kademelilik özelliği: Deneysel bir çalışma
CENGİZ ACARTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
DilbilimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. KÜRŞAT ÇAĞILTAY
PROF.DR. DENİZ ZEYREK